我们很高兴邀请您参加我们的Q3和9MFY25收入电话会议。该电话将从电视供应链解决方案的管理团队开始,从而概述了业务,财务绩效和外观。这将是交互式问答环节。
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。
采用人工智能 (AI) 技术解决各种研发问题是制药行业一个快速增长的趋势。这体现在大量风险投资涌入人工智能驱动的生物技术公司(仅 2020 年药物研发领域的投资就超过 20 亿美元,而更广泛的生物医学和临床应用领域的投资则远高于这一数字),领先制药组织与人工智能生物技术/人工智能技术供应商之间的研究伙伴关系不断增加,行业发展、研究突破和概念验证研究不断涌现,以及主要媒体和咨询公司对制药和医疗保健领域人工智能主题的关注度激增。
估计数不应被认为只针对各州的受助者。例如,德克萨斯州管理着一个 ERA 计划,位于德克萨斯州的许多州下级受助者(例如城市和县)也管理着该计划。德克萨斯州受助人口的人口统计资料将包括所有从州级德克萨斯州计划以及县和市级计划获得资金的受助者,包括可能从两者获得付款的家庭。这些结果将通过计算州级估计数的人口加权平均值来汇总。● 我们如何量化个人层面的 ERA 收据?为了进行主要分析,我们将 ERA 收据视为二元的:一个家庭要么在计划期间的某个时间点收到了付款,要么没有收到。我们不考虑付款次数或收到的总金额的公平性,因为虽然我们可以衡量一个家庭收到的资金总额(例如,通过汇总该家庭几个月的付款总额),但我们无法衡量这些家庭的分母,或者这些家庭需要多少钱来减少他们的住房不稳定。● 我们的分析重点是所有家庭成员、以家庭为单位还是户主?为了进行主要分析,我们只考虑户主。原则上,接受 ERA 的家庭成员也可以被视为受助人口的一部分。收集非户主数据的受助人没有
Tina Toni 是摩根士丹利固定收益部门的执行董事,她领导伦敦电子利率量化策略团队,负责欧洲政府债券和利率掉期交易柜台的算法系统和模型。这包括算法客户定价、自动对冲、执行和一级交易商债务报价。在 2014 年加入摩根士丹利之前,Tina 是麻省理工学院 (美国波士顿) 生物工程系的博士后研究员,曾在麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的一个研究小组任职,后来在伦敦帝国理工学院 (英国) 工作,在那里她与辉瑞公司合作研究复杂生物和疾病过程的数学建模和模拟。Tina 获得了伦敦帝国理工学院 (英国) 的贝叶斯统计学博士学位、华威大学 (英国) 的数学硕士学位和卢布尔雅那大学 (斯洛文尼亚) 的数学学士学位。如何注册:
我们进行了一个实验,专业交易者赋予了私人信息,在多个时期内交易资产。在交易游戏之后,我们通过执行一系列任务来收集有关专业交易者特征的信息。我们研究这些特征中的哪些预测交易游戏中的利润。我们发现,在猜测游戏中衡量的战略复杂性(例如,通过级别K理论)是专业交易者利润的唯一重要决定因素。相比之下,利润不是由个人特征(例如认知能力或行为特征)驱动的。此外,更高的利润是由于能够以优惠的价格进行交易而不是获得更高股息的能力。将这些结果与学生样本的结果进行比较,我们表明,尽管认知技能对学生很重要,但它们并不适合交易者,而战略成熟的情况却相反。关键词:实验,金融市场,专业交易者,战略成熟_________________ cipriani:纽约联邦储备银行(电子邮件:marco.cipriani@ny.frb.org)。angrisani:南加州大学经济与社会研究中心(电子邮件:angrisan@usc.edu)。瓜里诺:伦敦大学学院和CEPR经济系(电子邮件:a.guarino@ucl.ac.uk)。作者感谢Giorgio Coricelli,Rosemarie Nagel,Julen Ortiz de Zarate Pina以及2022年ESA会议的参与者,以获取有益的评论。他们还要感谢Antonella Buccione,Andrea Giacometti,Seungmoon Park和James Symons-Hicks提供了出色的研究援助,以及自愿参加这项研究的专业商人和投资组合经理。
2022 分支机构数量突破 890 家 2022 成为巴基斯坦最大的企业捐助者:向受粮食影响的社区承诺捐赠 1000 万美元 2022 巴基斯坦第一家银行通过 Asaan Accounts 和手机银行应用程序为传统银行和伊斯兰银行客户提供数字入职培训 2022 为残疾人推出特殊银行基础设施 2022 将 Bank Alfalah Premier 扩展到全国 55 个城市,在全国范围内设有 50 个 Premier 休息室,成为巴基斯坦优先客户的领先银行 2022 巴基斯坦第一家银行成功执行股票回购交易。这是巴基斯坦资本市场历史上最大的回购交易 2022 第一家银行对支票簿、付款单、网上银行等主要银行服务提供无条件交易豁免 2022 业内首家收购近场通信 (NFC) 的银行 2022 巴基斯坦首家采用 Swift Go 的银行