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深度强化学习解决了效用最大化问题,进一步改善了和解方法。驱动的对帐系统最终将替代传统方法,而神经网络自动识别和纠正交易误差(Perdana等,2023 [5])。可以进一步培训和自定义其他组织已经开发和使用的强化学习模型,以更加有效地处理交易(Charpentier等,2021 [6])。1.1方法论研究方法论对于分析AI在交易和解中的作用至关重要。主要和二级研究方法同时收集数值和定性数据。主要研究收集了第一手数据,而二级研究使用现有数据(Strijker等人2020 [7])。两种方法都可以是定性的或定量的。定性方法收集非数字数据,例如报告和案例研究,而定量方法收集数值数据以进行预测和模式识别。本研究使用次要定性方法来找到见解并收集数值数据。主题分析从数据中标识了模式和类别。该研究使用定性分析探讨了交易和解中AI的各个方面。二级定性分析定义为收集非数字数据,例如来自公众意见,调查,访谈和过去研究数据的分类数据。对现有文献,各种案例研究以及与参与AI研究的人进行的访谈的广泛分析有助于研究深度(Shah,2023 [8])。
1.6这些条款,您(代表您自己或代表您的基础本金)进行的任何FX交易以及根据本条款提供给您的服务应受适用的法规(包括无限制的EMIR)的约束,以便如果这些条款和任何此类适用法规之间的任何冲突,后者将盛行。在不偏见上述句子的情况下,这些条款应遵守任何现有的主协议,确认或任何补充条款。在我们涉及任何补充条款,任何现有的主协议或任何单独的条款或与您的任何单独的条款或单独的协议方面以及这些条款的内容与这些条款的内容相冲突,然后任何此类补充条款的内容,任何现有的主协议或任何单独的协议或任何单独的条款或单独的协议应在此类条款中均不在此类条款中均不在范围内允许任何范围均无范围。
5。背景城市是促进该地区的经济,社会和环境可持续性的地方政府,并考虑到后代的长期影响做出决定。纽约市不仅支持并赋予当地企业,创造当地的工作和机会,而且在企业中促进了创新和创造力,同时考虑了对其独特环境的影响。多年来,该市一直在发展,保护,激活和增强市中心,以吸引居民,商业和土地所有者以及现在和未来的访客。Mandurah's Western Foreshore Leisure Precinct (Precinct) within the City Centre has recently undergone a significant transformation with the delivery of a destination level skate park, an adventure play space, a recreation precinct and associated foreshore facilitates, whilst maintaining the natural foreshore and ‘village green' events space.这些元素共同创建了一个标志性的前沿,供人们见面,娱乐和休息。在2018年,纽约市进行了重大的社区参与,以帮助塑造该区域的愿景。这种参与已经确定了在网站上探索混合使用文化/商业发展的未来机会,包括土地和水上开发和活动,文化/艺术/遗产/遗产景点,休闲娱乐和活动以及食品/饮料/零售店。商业场所构成了该区域的重要组成部分,通过家庭友好的款待产品和增加现有的娱乐设施,提供了进一步的激活机会。自1987年以来,西部前岸有商业租赁,拥有6,581平方米的专用商业空间,包括国王狂欢节和水上运营商。在2021年6月22日举行的会议上,理事会批准了通过多阶段的竞争表达(EOI)程序进行升级和开发商业场所的项目计划。EOI的目的是探索现有商业租赁网站上商业激活的潜在机会。在EOI过程之后,理事会在2022年11月22日的会议上,选择了地理湾休闲集团(现在称为左海岸休闲集团PTY LTD进行此交易)作为商业场所的首选支持者。该提案正在寻求8,000平方米的商业场所,提供款待和社区娱乐的混合。支持者表现出明确的理解和满足选择标准的能力。该提案代表了2300万美元的私人投资,创造了数百个工作岗位,并提供了款待和娱乐产品,将吸引当地人和游客。
前瞻性陈述是不是历史事实的陈述。诸如“期望”,“感觉(S)”,“相信(S)”,“ Will”,“ May”,“预期”和类似表达方式之类的词,旨在识别前瞻性陈述。这些陈述包括但不限于有关未来生产,资源或储备和勘探结果的陈述。所有此类陈述均受到某些风险和不确定性的约束,其中许多陈述很难预测,而且通常超出了公司的控制,这可能会导致实际结果与前瞻性信息和声明所表达的,或暗示或预测的结果有实质性差异。这些风险和不确定性包括但不限于:(i)与钻探结果的解释有关的风险和不确定性,矿藏的地质,等级和连续性以及经济评估的结论,(ii)与储备,年级,计划稀释率和计划的探索或计划的变化相关的风险,或者在计划中的发展,或者在计划中的发展,或者在计划中的发展范围,或者在计划中的探索或计划的变化,或者是探讨(ii(II)的变化(以下方面的变化),以探索(以II的变化),以探讨(以ii的变化为变化)活动或完成可行性研究的完成,(iv)与商品价格和汇率波动有关的风险,(v)与未能及时,可接受的条款或延迟获得政府批准或获得开发或建筑活动的延迟有关的风险,以及与公司的其他风险和不可能的风险和其他与公司的策略相关的风险和延迟。我们的听众被警告不要过分依赖这些前瞻性陈述,这些陈述仅在此日期起说话,并且我们不承担任何义务修改和传播前瞻性陈述,以反映此日期之后的事件或情况,或反映任何事件或任何事件或非发生任何事件的发生。
SK五个交易IP律师的工作,您可能会得到五个不同的答案。很有可能,所有五个人都从不同地方开始进行技术交易或“技术跨性别”。就像税务律师看到周围的税法一样 - 对于我们的IP律师,IP法律也围绕着我们!比IP限制更为普遍,是日常起草和谈判许可协议,IP分配,制造和供应协议,共同开发协议,技术转移协议,数据货币化协议,品牌许可证,品牌许可证以及其他IP,Data-data-od-data-ogy ogy Ogy ogy ogy ogy相关合同的焦点。这里有一些关于交易IP定律实践如何改变(以及过去15年没有改变的方式)的一些想法和观点。
随着量子计算领域的发展,传统加密方法(用于保护大量敏感数据)的破坏已成为迫在眉睫的威胁,而主要基于数学复杂性的传统加密技术可能不再适用于量子霸权时代。这项研究系统地分析了当前加密标准在先进量子计算能力面前的脆弱性,特别关注 RSA 和 AES 等广泛使用的加密协议,这些协议是现代网络安全的基础。该研究采用 SmartPLS 方法,模拟了量子计算能力与现有加密技术稳健性之间的相互作用,包括模拟对样本加密算法的量子攻击以评估其量子抗性。研究结果表明,量子计算有能力在未来几十年内显著破坏传统加密方法,其中 RSA 加密显示出相当大的脆弱性,而 AES 需要更大的密钥大小才能保持安全性。本研究强调了开发抗量子加密技术的紧迫性,这对于保障未来数字通信和数据完整性至关重要,并提倡密码研究和实践的范式转变,强调“抗量子”算法的必要性。它还有助于制定量子时代的网络安全战略规划,并使用 SmartPLS 提供方法框架,以进一步探索新兴技术对现有安全协议的影响。
本研究调查了机器学习模型在开放式元视频中的区块链交易中的异常检测和欺诈分析的应用,这是虚拟空间中数字交易的日益增长的复杂性。Utilizing a dataset of 78,600 transactions that reflect a broad spectrum of user behaviors and transaction types, we evaluated the efficacy of several predictive models, including RandomForest, LinearRegression, SVR, DecisionTree, KNeighbors, GradientBoosting, AdaBoost, Bagging, XGB, and LightGBM, based on their Mean Cross-Validation Mean Squared Error (Mean CV MSE)。我们的分析表明,集合方法,尤其是Random Forest和Bagging,表现出卓越的性能,平均CV MSE分别为-0.00445和-0.00415,从而在复杂的交易数据集中突出了它们的稳健性。相比之下,线性回归和SVR是最不可能的,平均CV MSE为-224.67和-468.57,表明与数据集特性存在潜在的未对准。这项研究强调了在开放式元元中选择适当的机器学习策略的重要性,从而表明了对高级,适应性的方法的需求。这些发现对金融技术领域产生了重大贡献,尤其是在增强虚拟经济体系内的安全性和完整性方面,并倡导在区块链环境中采用细微差别的异常检测和欺诈分析方法。
• Jiachen Yang , Tianjin University, yangjiachen@tju.edu.cn • Qinggang Meng , Loughborough University, Q.Meng@lboro.ac.uk • Houbing Herbert Song , University of Maryland, Baltimore County (UMBC), h.song@ieee.org Background: The ocean, covering more than 70% of the Earth's surface, is a vast repository of生物多样性,地质资源和数据。但是,海洋环境的规模和复杂性对勘探和资源管理提出了重大挑战,这加剧了严峻的条件和可及性问题。将人工智能(AI)以及自主和适应系统纳入可持续的海洋生态系统对于释放我们海洋潜力至关重要。自主和自适应系统处于海洋研究的最前沿,为数据驱动的洞察力和海洋环境中的自动操作提供了无与伦比的功能。由于气候变化,过度捕获和污染,迅速改变的海洋景观迅速改变了海洋生态系统的紧迫性。这些自适应系统对于实时监控,预测分析和对海洋资源的可持续开发至关重要。利用这些技术对于推进海洋科学,确保环境管理并推动蓝色经济的增长至关重要。尤其是,自主和自适应系统管理动态环境并应对不断变化的生态条件的能力是实现海洋生态系统可持续性的关键。本期特刊旨在强调创新的贡献,这些贡献强调了AI和自主系统在应对海洋探索,保护和资源管理的多方面挑战方面的重要性。范围:本期特刊专门用于部署旨在确保海洋生态系统可持续性的自主和自适应系统的开创性研究。我们正在寻求高质量的研究,以展示创新的AI方法,算法和实用解决方案,从而有助于维持和增强海洋环境的健康状况。的提交应强调AI与海洋技术的整合,以推动数据收集,处理以及可以为可持续实践提供信息的见解的产生。我们正在寻找论文,以说明技术创新如何导致富有弹性的自主系统,善于执行复杂的任务,例如生态系统健康监测,海洋生物多样性的预测性建模以及对海洋资源的可持续管理。此外,我们对研究的研究感兴趣,这些研究深入研究了采用AI和自主系统来保护和保护我们的海洋的道德和环境考虑。鉴于可持续海洋生态系统管理的跨学科性质,我们欢迎来自海洋科学,计算机科学,机器人技术,环境科学等广泛领域的贡献。