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美国信用风险分析的机器学习
贷款贷款金融机构面临风险，这需要采用强大的框架来有效地管理它。虽然已经在整个金融行业应用了传统方法，但人工智能的出现为组织提供了利用高级方法来管理信用风险的机会。本文着重于机器学习技术用于信用风险分析的应用。从Kaggle数据库中提取了与借款人有关的信息的辅助数据，以模拟信用局数据。在本研究中采用了随机森林中的两个合奏模型和梯度提升。调查结果表明，贷款还款，借款人的收入和贷款利率的收入百分比是确定违约者的最重要特征。此外，评估结果表明，随机森林和梯度增强算法的表现都很好，F1得分分别为92.9％和93％。建议金融机构应优先考虑其数据的验证和全面性，因为精确的数据对于开发弹性模型至关重要。
药物分析的综合解决方案
•被归类为遗传毒性杂质，被证明是可能的人类致癌物质•几种药物中的NDMA和其他杂质的水平升高，宣布了几次召回•美国食品和药物管理局（US FDA）已验证了验证的GC/LCMS/MS和GC/LC/LC-HRAM方法的GC/LCMS/MS和GC/LC-HRAM方法的限制，以评估US的行为•US fd AS INDARD•US fd AS INDARD INSTRADY•US fd AS•US fda•US fdA•US fda•批准或销售的药物和待处理的应用，2）实施控制策略，以减少和防止在所有API和药物中形成NAS
技术文本分析的结构建模和...
现代乌克兰语科学技术术语发展的一个特点是对其真实性的兴趣日益浓厚，因为从历史上看，该术语已不再为用户所用 [1-4]。该术语已从官方词典和教科书中被撤回，被禁的词典被放到图书馆的专门仓库中，只有获得特别许可才能发行 [12-16]。到目前为止，1920-1930 年的词典只有单行本，或者根本没有出版——它们已丢失或被毁。甚至许多术语词典的存在，现在也只有一小部分专家知道 [2, 5-11, 17-20]。据估计，每种语言中出现的新词中约有 90% 是术语。现代乌克兰语术语也在积极更新，主要是从英语借用的词汇或从俄语中追溯的词汇。尽管乌克兰语部分吸收了其他民族的词汇，但大量借用词汇仍然对国家术语系统的清晰度构成威胁，并经常对教育过程的速度产生负面影响。令人欣慰的是，乌克兰语术语中的一些新借用词已经出现了对应关系，例如：трастове товариство – довірче товариство ， апроксимація – наближення ， детектор – виявляч 等。如果这种趋势继续下去，大多数“时髦”借用词将进入被动储备状态 - 仍然意味着
密码文本分析的技术
3个学生，4名学生，5名学生1,2,3 CSE部（网络安全），1,2,3,4,5 cmr工程技术学院，印度海得拉巴，印度摘要：我们使用争吵来确保对任何人隐藏数据。密码文本应该恢复到其名副其实的清晰文本中。加密算法是一种数学方法，用于铭文和描述过程。密码文本解码器是信息安全性的特殊规范。专门设计用于解开编码的消息并将其恢复为原始的，易于理解的形式。在密码学领域运行，解码器在解密加密通信，确保敏感数据交换中的机密性和隐私方面发挥了决定性作用。使用各种算法和数学技术，密码文本解码器分析了加密文本，系统地逆转了加密过程中应用的转换。密码文本解码器是一种旨在破译加密消息和文本的工具。在当今的数字时代，必须进行安全通信和数据赞助是至关重要的，并且该项目解决了已使用各种加密技术编码的描述信息的挑战。该项目的主要目标是开发一种能够解码大量加密方法的多功能和用户友好的软件工具。解码器可以处理常见的加密方法，例如凯撒密码，替换密码，vigenère密码等等，使其成为隐性分析和信息安全专业人员的重要工具。随着对数据人质和加密分析的需求不断增长，该项目是解码加密内容并增强数字安全性的基本解决方案。IndexTerms –Scrambling, Deciphering, Crypto algo, Cipher, Cipher text, Decoder, Information security, Confidentiality, Patronage, Cryptanalysis, Caesar cipher, Substitution cipher, Vigenère cipher, Digital security, Data protection, Cryptography, Encrypted communication, Algorithmic techniques, Secure communication, Software tool
微观结构表征和分析的机器学习
主文本。我们将如何知道社交机器人（或任何其他类型的人工智能）是真正的社会代理人？也就是说，我们将如何知道它是有意识的，感觉到的，并理解听到或说的话？这是其他思想的哲学问题 - 我们如何知道其他人有思想的问题 - 对人类的创造有所了解（Harnad，1991）。目标文章提出了其他思想的新问题。Clark和Fischer建议，与其将社会机器人视为真正的社会代理人，而是将其视为对社会代理人的描绘。根据此描绘，人们在与社交机器人互动时会伪装（另请参见Rueben等，2020）。这个帐户可能是正确的，但是我们建议人们仍然有可能将社会机器人视为真正的社会代理人。这些帐户之间的测试引入了其他思想的新二阶问题：我们如何判断其他人是否认为他们正在与真正的社会代理人打交道或仅仅描绘一个人？其他思想的二阶问题可能很难解决。在处理描绘时，人们通常会退缩 - 他们的行动与他们对真实事物的行为不足。例如，假装吃塑料水果的孩子们避免了实际咬人（例如，莱斯利（Leslie＆Happé），1989年；利拉德（Lillard），1993年），电影观众不会尝试干预电影活动。人们还会阻止社交机器人吗？可能很难说。尽管人们不会像对待同龄人那样准确地对待社交机器人，但这并不多。有许多不同的代理商，人们认为它们的精神能力有所不同（Gray等，2007； Weisman等，2017）和道德地位（Crimston等，2018； Goodwin，2015）。因此，虽然当人们在处理多种描述时退缩时可能很明显（例如，塑料水果），但社交机器人对此不太明显。看起来像退缩的样子可以反映出社会机器人具有有限的能力和道德地位的信念。为了说明这些观点，让我们将提供的证据视为对人们将社会机器人视为描述的想法的支持。一条证据是，人们没有看到社交机器人看到同胞的方式，而是将社会机器人视为一种财产。他们可以肯定社交机器人可以出售，如果一个社会机器人凹陷某人的汽车，汽车的所有者将向机器人的所有者而不是从机器人本身寻求赔偿。将社会机器人视为财产可能会遵循这样的信念，即它们是描述而不是真正的社会代理人。，但这也让人联想到人们如何对待被认为具有有限道德地位或有限的心理能力的真实代理人。例如，宠物和其他动物被购买和出售，其所有者在造成伤害时承担责任（例如Bowman-Smith等，2018； Nadler＆McDonnell，2011）。类似的观点可能适用于如何看待被奴役的人和
政策分析的研究方法
Div diana Cheong博士 - 执行董事Diana Cheong博士是战略与政策研究中心（CSP）的执行董事，负责CSP的研究和其他核心活动。她专门研究社会学，公共政策和经济发展。她在政策分析领域的经验跨越了20多年，她是文莱的主要政策研究员和顾问。她曾在文莱在贫困，失业，青年发展，工作和生产力问题的领域进行开创性的研究工作。She successfully led several research projects on Brunei including a number of studies on Brunei Futures and Strategic Foresight, Youth and Drug Abuse, Poverty Studies, Unemployment Studies, Social Problems Among Young People, Blueprint For Vision 2035 Sustainable And Inclusive Land Transportation System, White Paper on Making Brunei Darussalam the Preferred Holiday Destination, Financial Literacy Survey, and National Strategy and the Formulation of Brunei National Youth Policy and Strategy 2020-35.她领导着设计和促进执行发展计划，尤其是在公共政策分析，调查研究方法，战略计划和战略远见领域。在加入CSP之前，她曾是Brunei Darussalam大学公共政策的高级讲师（UBD），她教授了研究方法和社会政策模块等。她还是合格的倡导者和律师（林肯旅馆，文莱最高法院），哈佛大学接受了谈判和竞争决策，战略计划（Haines Gold Mastery），变更管理（Macquarie研究生院，澳大利亚，澳大利亚和战略预先和平方面的Scanning（Action Foresight Australia）。
银行业IT业务分析的发展
本评论论文探讨了银行业中IT业务分析（ITBA）的发展，强调了其在高度监管的环境中推动创新，效率和合规性中的关键作用。本文提供了ITBA的历史概述，研究了其早期采用和随后的进化，以应对技术的进步和行业需求。它还深入研究了当前的趋势，包括整合现代工具和技术以及ITBA在数字转型计划中的作用。此外，本文讨论了ITBAS的挑战，例如管理传统系统，确保监管合规性以及解决网络安全威胁，同时确定由大数据，人工智能和金融科技合作伙伴关系驱动的新兴机会。审查以讨论成功的关键策略的讨论，强调银行业ITBA的基本技能，最佳实践和未来前景。本文提供的见解旨在指导ITBA驾驶银行业的复杂性，并利用技术进步来推动业务成功。
学习代理分析的替代方程 -
癌细胞。在[1]中描述了癌细胞与健康细胞之间的两种物种相互作用的基于药物的癌症模型的关键要素。在该论文中，仔细考虑了诸如肿瘤微环境和细胞外基质（ECM）之类的问题。我们在这里不重复该讨论，但是该模型仍然构成了该三种模型的基础，在该模型中，我们也可以考虑与免疫细胞的相互作用。我们注意到，健康细胞，免疫细胞和固定数量的ECM蛋白是静态的，只有癌细胞移动。每个癌细胞和健康细胞都有粘性值，癌细胞的跳跃半径是一个细胞一次可以移动的位置的数量。健康的细胞（具有相关年龄的人）具有足够成熟时分裂的可能性，并且最多可以在固定数量的次数上分裂。关键参数是