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一个可解释的机器学习框架用于客户流失预测：电信行业的案例研究
由于移动服务程序之间的竞争日益增加，客户流失的预测一直在引起人们的重大关注。机器学习算法通常用于预测流失；但是，由于客户数据结构的复杂性，仍可以提高其性能。此外，其结果缺乏可解释性导致经理缺乏信任。在这项研究中，提出了一个由三层组成的分步框架，以预测具有高解释性的客户流失。第一层利用数据预处理技术，第二层提出了基于受监督和无监督算法的新型分类模型，第三层使用评估标准来改善可解释性。所提出的模型在预测性和描述性分数中都优于现有模型。本文的新颖性在于提出一种混合机器学习模型，用于客户流失预测并使用提取的指标评估其可解释性。的结果证明了模型的群集数据集版本优于非簇版本，而KNN的召回得分几乎为第一层的召回率为99％，而群集决策树则获得了第二层的96％的召回率。另外，发现参数敏感性和稳定性是有效的可解释性评估指标。
二氧化碳电池可以覆盖大量的用例，因为其持续时间很长，响应时间很快，为客户提供了收入堆叠
•20MW / 200MWH•与威斯康星州的Alliant Energy合作•2027年投入运营•由美国DOE选择50％的成本共享•安装在WI的WI的退休煤炭设施上•美国供应链的ITC和成本降低< / div> < / div>
亲爱的有价值的客户
亲爱的顾客，从新闻中可以看到，phenocell加入了Axol Bioscience家族。在一起，我们更强大，推动了进一步的投资并探索了IPSC衍生的细胞和模型。Axol Bioscience使用人类IPSC技术来开发更好的人类疾病模型来解决神经退行性疾病，影响疼痛和触摸的状况以及心血管系统的药物安全。位于英国的两个地点，Axol Markets既“现成” IPSC衍生的细胞，该单元在其ISO 9001认可的设施和外包定制服务中生产。axol和phenocell具有相同的透明度，问责制，绩效，多样性，以正直和协作的行动。我们也有同样的热情和好奇心来推进科学，因此我们想向您沟通这一收购是关于投资，增长和新产品的。Grasse的现场将保持开放且非常活跃，开创了皮肤病学和眼科的更好人类疾病模型。您会发现Phancell的一些产品和服务通过Axol的网站和通信渠道www.axolbio.com促进，但可以像以前一样随意直接与Phemocell专家团队接触，目前，您可以通过phaocell继续以通常的方式进行订购。如果您有任何疑问，请在operations@axolbio.com
电池和动力总成：远距离和减少充电时间的客户体验
带有模块化设计的高压电池，全新的škodaelroq的锂离子电池具有模块化设计。ELROQ 50的电池由八个模块组成，即九个模块中的Elroq 60的电池。ELROQ 85和ELROQ 85X电池的82 kWh容量分布在十二个模块上。电池位于前后座椅下方和后排座椅下方以及隧道控制台下方的车道地板中，以确保重心较低。ELROQ电池的设计，包括其液体冷却和加热系统，与Enyaq家族相同。电池的优化预热功能提高了DC快速充电站的效率。使用导航系统的路由指南会自动激活，或者可以在信息娱乐系统的充电菜单中手动启动。电池热管理系统不断监视电池的当前温度和电流状态，如果需要，该系统会激活温度控制。
飓风海伦代金券办理预约现已开放，从 10 月 2 日星期三开始，到 11 月 1 日星期五结束。有特殊要求（如 PCS 或部署）的成员可以通过组织邮箱申请加急服务：6cpts.evacuation.customerservice@us.af.mil。代金券报销资格：根据有限撤离令，被分配到麦克迪尔空军基地并从以下区域之一撤离的人员有资格提交代金券。
飓风海伦代金券办理预约现已开放，从 10 月 2 日星期三开始，到 11 月 1 日星期五结束。有特殊要求（如 PCS 或部署）的成员可以通过组织邮箱申请加急服务：6cpts.evacuation.customerservice@us.af.mil。代金券报销资格：根据有限撤离令，被分配到麦克迪尔空军基地并从以下区域之一撤离的人员有资格提交代金券。
我们的参考号：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 先生/女士尊敬的人士， 有关金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您有关金融服务业生成人工智能（GenA.I.）的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“全民银行金融科技化”计划的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，其中人工智能是重点领域。本文深入分析了金融业目前采用 GenA.I. 的状况，强调了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就支持负责任创新的治理结构和部署方法提出了建议。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何彻底测试 GenA.I.，例如通过新的 GenA.I. Sandb
我们的参考。：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 尊敬的先生/女士， 关于金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您关于金融服务业生成人工智能 (GenA.I.)的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力。及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“所有银行都采用金融科技”倡议的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，人工智能是重点关注领域。本文深入分析了 GenA.I. 在金融领域采用的现状，重点介绍了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就治理结构和部署方法提出了建议，以支持负责任的创新。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何对 GenA.I.进行全面测试，例如通过新的 GenA.I.沙盒 1 ，并负责任地集成到授权机构的运营、服务产品和风险管理系统中。如果您对本文有任何疑问，请通过 All-banks- go-fintech@hkma.gov.hk 与我们联系。此致， Carmen Chu 执行董事（银行监管） 附件
客户体验策略师角色概述：客户体验（CX）策略师是该机构客户体验Ini
•战略规划和执行：制定和实施与代理机构的使命和目标保持一致的CX策略。领导跨职能计划，以满足客户需求并改善所有渠道的服务交付。•客户旅程映射：领导客户旅程地图，角色和其他设计文物的创建，以可视化和交流客户互动。使用这些工具来识别疼痛点和改善区域。•客户的声音（VOC）：使用定性和定量方法进行深入的VOC研究。将调查结果综合为可行的见解，并与利益相关者合作实施改善客户体验的变化。•利益相关者的参与：与计划经理，政策制定者和运营团队紧密合作，将CX注意事项集成到项目计划和执行中。促进研讨会和协作会议，以建立买入并推动CX最佳实践的采用。•经验设计和改进：领导新服务和流程的设计和原型制作，采用以人为本的设计原理，以确保它们满足不同客户群的需求。根据用户反馈和性能指标，不断地完善并迭代设计。核心能力：
为每个客户和社会提供价值
随着数字或非面对面交易的快速增加以及非法活动，例如特殊欺诈，金融业务环境正在迅速变化。Utilizing our know-how and expertise we have cultivated over many years in our financial businesses, we provide specialized solutions for financial crime prevention such as support for advancing AML/CFT (Anti Money Laundering/Combating the Financing of Terrorism) initiatives and compliance with Criminal Accounts Damage Recovery Act.
cat®793XE早期学习者电池电动卡车开始在全球客户站点进行测试和验证
关于卡特彼勒（Caterpillar）：Caterpillar Inc. 2023年的销售额和收入为671亿美元，是世界领先的建筑和采矿设备，越野柴油和天然气发动机，工业燃气轮机和柴油机运动的领先制造商。近100年来，我们一直在帮助客户建立一个更好，更可持续的世界，并致力于减少碳的未来。由我们的全球经销商网络支持的我们的创新产品和服务提供了帮助客户成功的非凡价值。Caterpillar在每个大陆开展业务，主要是通过三个主要领域运营的建筑行业，资源行业以及能源与运输 - 并通过我们的金融产品领域提供融资和相关服务。通过Caterpillar.com访问我们，或通过Caterpillar.com/en/news/social-media.html在我们的社交媒体渠道上加入对话。
自定义说明和增强的检索功能
抽象基础模型是下一代人工智能，有可能为医疗保健提供新颖的用例。大语言模型（LLMS）是一种基础模型，能够具有语言理解和产生类似人类文本的能力。研究人员和开发人员一直在调整LLM，以优化其在特定任务（例如医疗挑战问题）中的性能。直到最近，调整需要技术编程专业知识，但是OpenAI的定制生成预培训变压器（GPT）允许用户用自然语言调整自己的GPT。这有可能在全球范围内民主化获得高质量的定制LLM。在这篇评论中，我们提供了LLM的概述，如何调整它们以及自定义GPT的工作方式。我们提供了眼科定制GPT的三种用例，以证明这些工具的多功能性和有效性。首先，我们提出了“眼神”，这是一种教育援助，从临床准则中产生问题以促进学习。第二，我们构建了“ Eyeasserant”，这是一种临床支持工具，并使用临床指南调整以响应各种医师查询。最后，我们设计了“ GAT的GPT”，它通过分析同行评审的文档为临床医生提供了新兴管理策略的全面摘要。评论强调了自定义说明和信息检索在对眼科特定任务调整GPT中的重要性。我们还讨论了对LLM响应的评估，并解决了关键方面，例如其临床应用中的隐私和问责制。最后，我们讨论了它们在眼科教育和临床实践中的潜力。