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利比水坝前池水温概况
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引用； Bello O.A.，Folorunso A.，Ejiofor O.E.，Budale F.Z.，Adebayo K.和Babatunde O.A. （2023）增强欺诈p
摘要：随着数字支付方法的增殖，预防金融交易的欺诈行为变得越来越重要，并且网络犯罪分子采用更复杂的技术。基于规则的传统系统在仍在使用的同时，通常在检测复杂和不断发展的欺诈模式方面缺乏。机器学习（ML）方法提供了一种强大的替代方案，提供了动态和适应性解决方案，以增强预防欺诈。此摘要探讨了金融部门采用的各种ML技术来减轻欺诈风险。监督的学习模型，例如逻辑回归，决策树和神经网络，被广泛用于欺诈检测。这些模型经过历史交易数据的培训，以识别指示欺诈活动的模式。一旦受过培训，他们就可以将新的交易归类为合法或可疑的，以高精度。无监督的学习技术，包括聚类和异常检测，对于识别新型欺诈特别有用
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作为创新印度团队的技术领导，概念化并开发了AI助理软件，以支持机场的行李处理系统（BHS）操作。AI助理软件为人类运营商提供了见解和建议，并使用Docker和Jira帮助将系统停机时间减少了30％的CI/CD管道，从而将Azure的部署效率提高了50％。带领一支由3个工程师组成的团队概念化并实现基于计算机视觉的系统，以计算托盘中的项目或通过低成本摄像头和NVIDIA Xavier Edge设备存储手提袋。该系统有可能通过替换当前的基于称重量表的系统来节省仓库中近467k欧元。与5位工程师合作，使用计算机视觉技术开发一个袋子分类器，以将袋子分类为机场BHS中的可转让且不可交通。系统可以检查袋子是否太大，太薄，将粘在，皮带还是易碎。
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