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根据AI算法确定数字资产交易中的洗钱风险
摘要 - 本文探讨了检测与洗钱相关的可疑加密货币交易的方法，利用先进的AI算法。该研究介绍了一个多模型框架，该框架结合了生成对抗网络（GAN），LSTM，基于自动编码器的异常检测模型（ABAD）和其他算法，以应对样品不平衡和嘈杂数据等挑战。基于图形的功能工程和嵌入方法用于构建交易信息图并提取有意义的模式。结果表明，合奏学习方法在检测可疑交易时显着优于单个模型和基于规则的传统系统。尽管取得了成功，但仍然存在不平衡的数据集，噪音和有限的关系特征等挑战。未来的研究建议通过图神经网络和复杂的基于网络的方法来增强模型性能。这项工作强调了机器学习模型的可扩展性和适应性，以解决加密货币洗钱的不断发展的复杂性。
由资金经理组成的气候卡特尔如何合谋接管……
在第 118 届国会上，该委员会调查了美国反垄断法的充分性，因为左翼环保人士和主要机构投资者越来越多地承诺将环境、社会和治理 (ESG) 目标强加于美国经济。委员会的监督发现了大量证据表明，一个由金融机构组成的“气候卡特尔”——从“三巨头”资产管理公司到“蓝州”公共养老金，再到代理顾问双头垄断——合谋向美国企业施压，要求他们承诺实现“净零”并减少不受欢迎的生产。4 通过气候联盟——包括格拉斯哥净零金融联盟 (GFANZ)、净零资产管理者倡议 (NZAM)、Ceres 和气候行动 100+——投资者组织协调一致的施压活动，针对美国公司，要求他们披露、减少和执行“净零”气候承诺。5 当公司拒绝屈服和遵守时，气候卡特尔会合谋解雇公司董事会成员，并用气候卡特尔联盟成员取而代之。6
植物地理学
我们的目标是解决Apis Labiosa和Apis Dorsata亚种之间的系统发育关系A. d。 Dorsata，A。D。 Binghami和A. d。 Breviligula，几位作者提出了最后两个物种。我们使用用最大似然方法分析的线粒体COX1和COX2基因序列对巨型蜜蜂进行了系统发育分析。在广义上，我们在多萨塔（A. dorsata）内获得了四个进化枝的支持：上面提到的三个亚种或物种，以及来自南部的第四个谱系。但是，我们的分析并未解决四个谱系之间的系统发育关系。在印度存在两个遗传区分开的“ A. dorsata”群体的存在与存在两个空腔巢蜜蜂的存在，即A. Cerana Cerana和A. c。印度（分别是黑山蜜蜂和黄色平原蜜蜂）。这表明过去的气候或地质事件可能暂时将印度人口与亚洲大陆的人群暂时隔离，从而导致分歧，并可能将印度巨人和空腔巢蜜蜂的物种形成，然后是东亚形式对印度的重新殖民化。对这些独特的谱系的认识对于保护计划很重要，因此可以考虑它们的各个分布，生态和迁移模式，因此可以维持它们所代表的遗传多样性。
纳塔利亚·里维拉（Natalia Rivera）和...
进一步查询Nina Victoria Ebner +43 699 1778 1593 Nina.ebner@ars.electronica.art ars.Electronica.art/mediaservice
智能充电的尚未开发的潜力：电动汽车所有者如何节省资金并减少排放而无需行为改变Yash Gupta*。
智能充电的尚未开发的潜力：电动汽车所有者如何省钱并减少排放，而无需行为改变Yash Gupta *2，William Vreeland队，Andrew Peterman面，Coley Girouard面，Brian Wang〜Rivian Automotive，Palo Automotive，Palo Automotive，Palo Alto，Palo Alto，CA，USA，USA *Yashgupta@rivianc.com Yashgupta@rivian.com; yashg2607@gmail.com摘要运输部门是美国排放的最大贡献者，也是全球第二大的贡献者。电动汽车（EV）预计到2035年将占全球汽车销售的一半，成为减少排放并增强电网灵活性的关键解决方案。在未来十年中，建筑物，制造业和运输的电气化有望大大增加电力需求。没有有效管理的电动汽车充电，电动汽车可能会使能电网基础设施限制并增加电力成本。利用Rivian Automotive的De-Sisedified 2023 EV远程信息处理数据，这项研究发现，在客户插入车辆后，有72％的家庭充电开始，无论使用效用时间（TOU）关税或托管收费计划。在样本中不到26％的收费会话中，电动汽车所有者积极安排收费时间，以对齐或参与公用事业关税或计划。与大多数驾驶员一起在最佳充电期间同时插入但没有积极充电，该研究发现了一个机会，可以通过明智的充电习惯而没有进行重大的行为修改或用户偏好而牺牲的智能充电习惯来降低单个EV所有者的成本和碳排放。引言电气运输在对抗气候变化和减少全球对化石燃料的依赖方面起着至关重要的作用[1,2]。通过优化现有插件和插入窗口中的房屋充电时间表，该研究表明，电动汽车所有者平均每年可以节省140美元，并减少将电动汽车充电的相关碳排放量减少多达28％。美国环境保护局估计，运输部门占美国二氧化碳排放量的28％[3]和全球16.2％[4]。国际能源局（IEA）报告说，2023年售出的近五分之一是电动，并且预计全球汽车销售中的一半将根据当前的气候政策到2035年发电[5]。从内燃机（ICE）车辆过渡有可能避免2千吨的温室气体排放，并到2035年每天将石油需求减少超过1000万桶[5]。广泛采用的电动汽车既提出了美国能源电网的机遇和挑战。电动汽车电力需求有可能到2035年美国达到美国总电力需求的14％，高于今天[5]。虽然电动汽车可以降低电力成本，但支持可再生能源
破译市场和货币：经济机构的社会学分析
没有同事和朋友的支持，鼓励和关键反馈，这项工作是不可能的。我特别感谢Ilkka Arminen，Patrik Aspers，Arto Noro，Keijo Rahkonen，AinoSinnemäki，Petri Ylikoski和Alan Warde和Alan Warde，他们都读过和评论了 - 其中许多人在各个阶段都彻底详尽地是在写作的各个阶段。我也仍然感谢UskaliMäki，他给了我关于经济理论一些基本问题的宝贵建议。我发现了出版商的两位匿名审稿人的建议和批评评论，这些审核者在试图使我的论点更加连贯和令人信服时非常有用。我已经注意到他们所指出的文本中较小的亲戚和不一致之处。一如既往，我一个人对最终结果负责。
利用人工智能在美国金融行业打击洗钱和欺诈：全面分析
摘要本研究探讨了人工智能（AI），尤其是机器学习（ML）的变革性作用，在增强美国金融行业中洗钱和欺诈的检测和预防。该研究旨在分析AI驱动的技术如何显着提高欺诈检测系统的准确性，效率和可扩展性。该研究的重点是检查各种机器学习算法，包括诸如逻辑回归和决策树等监督技术，以及无监督的方法，例如聚类和异常检测。这些技术用于分析历史数据，检测模式并实时识别可疑交易或欺诈行为。该研究方法包括对欺诈检测中AI应用的现有案例研究和文献的全面综述，强调了在金融机构中成功实施ML模型。调查结果表明，机器学习模型（例如随机森林和支持向量机器）已被证明有效地检测和防止具有高精度和召回率的欺诈活动。此外，AI与实时数据分析功能的集成可以连续监测和立即检测不规则性。该研究得出结论，美国的金融机构必须利用AI的进步来增强风险管理系统，改善欺诈检测并减轻洗钱的风险。通过采用机器学习算法，金融组织可以保持领先地位
全球银行业，货币市场，外汇和掉期
任何人都对全球货币政策如何影响现金流动性的任何人为外部应收账款和付费货币的影响和付费的任何人都在促进公司/组织短期供应促进财务定位的任何人，以使全球信贷界限和快速销售的证券经营者的全球业务型成员纳入所有业务模型，以使所有公司的运作型公司的全球运营能力纳入全球，以使所有业务范围内的运输型公司的运作能力纳入所有业务，使所有公司的运作能力纳入所有公司的业务模型并减轻全球合作伙伴，市场和交易中的外汇风险敞口任何人都对全球货币政策如何影响现金流动性的任何人为外部应收账款和付费货币的影响和付费的任何人都在促进公司/组织短期供应促进财务定位的任何人，以使全球信贷界限和快速销售的证券经营者的全球业务型成员纳入所有业务模型，以使所有公司的运作型公司的全球运营能力纳入全球，以使所有业务范围内的运输型公司的运作能力纳入所有业务，使所有公司的运作能力纳入所有公司的业务模型并减轻全球合作伙伴，市场和交易中的外汇风险敞口
搜索和验证基于等级的量子货币
摘要。量子货币是Quanth no-Cloning定理的加密应用。最近，它是由Montgomery and Sharif（Asiacrypt '24）实例化的椭圆曲线动作。在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法来通过利用合理点的坐标来评估分裂多项式的效率，从而构成量子钞票，从而提供了更有效的对野蛮攻击的天然替代品。由于我们的攻击仍然需要指数时间，因此伪造量子钞票仍然是不切实际的。有趣的是，由于量子资金的固有特性，我们的攻击方法还导致了更有效的验证程序。我们的算法利用了二次曲折的特性来利用合理点来验证椭圆曲线叠加的基数。我们希望这一方法可以为基于椭圆曲线的量子密码学的未来研究做出贡献。