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交易的未来：量子AI比传统方法的优势
量子AI的量子计算结合以及专家系统为机器学习算法开辟了一个新的可能性领域。Quantum机器学习公式（QML）在涉及处理大数据以及揭示秘密模式时，提供了相当的优势。通过利用量子叠加和纠缠，QML公式可以同时查看许多机会，从而获得更精确的预测以及耐用的设计。在交易背景下，量子AI的增强设备学习能力为创新的交易方法打开了可以动态调整到不断变化的市场条件的创新交易方法，不可避免地会导致更高的回报和降低的威胁。
提升交易：互联网银行在革新电子商务体验中的作用
[1] A. Molla和P. S. Licker，“电子商务系统的成功：试图扩展和重新定位DeLone和Maclean Model的成功，” J。Electron。commer。res。，卷。2，不。4，pp。131-141，2001。[2] L. T. Khrais，“智能城市发展中的物联网和区块链”，《国际高级计算机科学与应用杂志》，第1卷。11，否。2，2020。[3] A. S. Sikder，“区块链授权的电子商务：在孟加拉国的数字市场中重新定义信任，安全性和效率。：授权区块链的电子商务，”《国际科学技术杂志》，第1卷1，否。1，pp。216-235，2023。[4] K. L. Kraemer，J。Dedrick，N。P。Melville和K. Zhu，全球电子商务：国家环境与政策的影响。剑桥大学出版社，2006年。[5] L. T. Khrais和O. S. Shidwan，“面对破坏性技术，移动商务及其在相关适用领域的不断变化”，《国际应用工程研究杂志》，第1卷。15，否。1，pp。12-23，2020。
战略复杂和交易利润：与专业交易者的实验
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。
代理TCP/IP：代理到代理交易系统
摘要：自主代理代表了互联网的不可避免的演变。当前的代理框架不会嵌入代理到代理交互的标准协议，而将现有代理与同行隔离。作为知识产权是由代理商摄入和生产的本地资产，真正的代理商经济要求代理商为代理提供一个普遍的框架，以互相约束合同，包括交换有价值的培训数据，个性和其他形式的知识产权。纯粹的代理交易层将超越多代理相互作用中人类中间人的需求。知识产权代理交易控制协议（ATCP/IP）引入了一个无信任的框架，用于通过可编程合同之间交换代理之间的IP，使代理商能够在故事区块链网络上启动，交易，贸易，借用，借用和销售代理商与代理商的合同。这些合同不仅代表了可审核的OnChain执行，而且还包含一个法律包装，允许代理商在偏僻的法律环境中表达和执行其行为，从而为代理人创造法律人格。通过ATCP/IP，代理商可以自主将其培训数据出售给其他代理商，许可证机密或专有信息，根据其独特技能协作，所有这些都构成了新兴的知识经济。
8011-01P证券交易委员会[...
该文档计划于2025年3月13日在联邦公报上发布，并在https://federalregister.gov/d/2025-03965上在线提供，并在https://govinfo.gov
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。
制药人工智能交易和市场......
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。
分析计划 2 - 外部和访问交易数据后
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