近年来,数据科学方法得到了长足发展,并已进入银行和金融业的许多业务流程。其中一个例子是信贷申请的审核和批准流程,使用数据科学的目的是减少贷款组合中罕见但代价高昂的信贷违约。但也存在挑战。由于违约是罕见事件,即使使用机器学习 (ML) 技术,也很难提高预测准确性,而且改进往往微不足道。此外,虽然从事件预测的角度来看,非违约与违约相同,但从经济角度来看,这对最终用户来说更为重要,因为成本不对称性很高。最后,在采用高级 ML 方面存在监管限制,因此 FINMA 和 BaFin 等监管机构呼吁可解释的人工智能 (XAI)。在我们的研究中,我们将应对这些挑战。具体来说,基于一个典型用例,我们展示了如何使 ML 方法适应信贷评估的特定需求,以及在错误预测的成本高度不对称的情况下,优化经济目标函数而不是准确性是有意义的。我们展示了两个简单且可临时解释的 ML 算法,发现在信贷审批的情况下,令人惊讶的高拒绝率有助于实现利润最大化。
4。Particular issues in appeals ....................................................................................... 17 Initial submissions ..................................................................................................... 17 Notice of appeal ........................................................................................................ 18 Response .................................................................................................................. 18 Interventions .............................................................................................................. 19 Withdrawal of appeals and summary determinations allowing an appeal ................. 20 Suspension of GEMA's decision ............................................................................... 20 Written submissions and other documentation ............................................................................. ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 25听证会...................................................................................................................
Contents What's in the Box ................................................................ 3 Overview ............................................................................. 3 Powering the Alarm On and Off .......................................... 4 About the Screen ................................................................ 4 Charging Your Medi Alarm .................................................. 5 What Happens When the Alarm is Activated ...................................................................................................................................................................................................................................................................警报............................................................................................................... 10如何检查警报的GPS位置........................................................................................................................................................................................................................................................................... ................................................................................................................... 17
在可用培训屏幕上,课程列表默认为仅推荐(图 5,指示器 1),根据您在“我的角色”下选择的角色显示推荐(请参阅下面的“我的角色”部分)。选中“显示全部”框(图 5,指示器 2)可查看所有可用课程。键(图 5,指示器 3)通过 2 个字母的代码和颜色标识课程类型。您可以选择特定代码(例如,基于 Web)以仅查看某些课程(图 5,指示器 4)。您还可以使用搜索功能(图 5,指示器 5)按名称查找一个或多个课程。
在可用培训屏幕上,课程列表默认为仅推荐(图 6,指示器 1),根据您在“我的角色”下选择的角色显示推荐(请参阅下面的“我的角色”部分)。选中“显示全部”框(图 6,指示器 2)可查看所有可用课程。键(图 6,指示器 3)通过 2 个字母的代码和颜色标识课程类型。您可以选择特定代码(例如,基于 Web)以仅查看某些课程(图 6,指示器 4)。您还可以使用搜索功能(图 6,指示器 5)按名称查找一个或多个课程。
提醒发行人注意《国际会计准则第 1 号——财务报表列报》中有关附有契约的非流动负债的澄清和新披露,以及《国际财务报告准则第 7 号——应付贷款》所要求的披露。这些提醒在贷款协议违约、违反或重新谈判的情况下尤其重要。《国际会计准则第 1 号——76ZA 段》要求披露有助于财务报表使用者了解负债可能在报告期后十二个月内偿还的风险的信息。当发行人将贷款安排产生的负债归类为非流动负债,并且推迟偿还这些负债的权利取决于在报告期后十二个月内遵守契约时,这一点至关重要。
– 从程序菜单(通常为 USB)中选择适当的 Com 端口;检查“在线”状态 – 无需填写所有字段。设备自带默认值。使用入门数据库(数据库打开) – 设置适合传感器的逻辑电平。有源传感器可能使用默认值,无源传感器可能需要在低速、高气隙下进行更改。 – 最小频率:转速表将速度解释为零的点。 – 要读取 RPM,标准化 = 60 ÷ 齿数 – 重要提示!!标准化 x 最小频率 = 分配给输出的值 – 重要提示!!无“零” – 单位 = RPM • 数字输出设置选项卡
DRV5015 是一款磁性传感器,具有数字输出,可锁存最近测量的极点。上电期间,如果没有外部磁场,DRV5015A1 和 DRV5015A2 默认为低输出状态,而 DRV5015A3 默认为高输出状态。在封装顶部附近施加南磁极会导致 DRV5015A1 和 DRV5015A2 输出驱动为低,而北磁极会导致此输出驱动为高。在封装顶部附近施加南磁极会导致 DRV5015A3 输出驱动为高,而北磁极会导致此输出驱动为低。没有磁场会导致输出继续驱动当前状态,无论是低还是高。
Oracle Linux是一个高度安全且优化的操作环境,用于在分布式和多云环境中开发和部署应用程序。除了运送具有安全默认设备的操作系统(OS)外,Oracle Linux还提供虚拟化,管理,自动化和云本机计算工具,所有这些工具均以安全优先的方法开发。Oracle自己的业务运营,产品开发和公共云,Oracle Cloud Infrastructure(OCI),所有这些都在Oracle Linux上运行。 Oracle为客户提供相同的Linux,包括详尽的测试,绩效改进和可靠性调谐,并在大型足迹上进行。 这是成千上万客户在关键业务环境中自信部署Oracle Linux的关键原因。Oracle自己的业务运营,产品开发和公共云,Oracle Cloud Infrastructure(OCI),所有这些都在Oracle Linux上运行。Oracle为客户提供相同的Linux,包括详尽的测试,绩效改进和可靠性调谐,并在大型足迹上进行。这是成千上万客户在关键业务环境中自信部署Oracle Linux的关键原因。
由于政府的要求而部署了更多抗网络钓鱼的功能,我们希望更多的威胁参与者针对用户的个人帐户,并利用用户的密码库和钱包。如果用户及其组织正在使用某些无密码配置和默认设置,则威胁参与者可能能够使用折衷的个人帐户来启动对专业资源的攻击。这并不是完全理论的:去年,软件开发供应商REDOOL声称其27个云客户被违反了,这在很大程度上是由于“ Google AutheratiCator同步功能,该功能将MFA代码同步到云。” ReDool在他们的违规报告中指出,“这是高度不安全的,因为如果您的Google帐户被妥协,那么现在您的MFA代码是。”