摘要:确保主动检测交易风险对于金融机构来说至关重要,尤其是在管理信用评分的情况下。在这项研究中,我们将不同的机器学习算法有效,有效地比较。The algorithms used in this study were: MLogisticRegressionCV, ExtraTreeClassifier,LGBMClassifier,AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier,Perceptron,RandomForestClassifier,KNeighborsClassifier,BaggingClassifier, DecisionTreeClassifier, CalibratedClassifierCV, LabelPropagation, Deep 学习。数据集是从Kaggle存放处收集的。它由164行和8列组成。与不平衡数据集的最佳分类器是LogisticRegressionCV。精度为100.0%,进动100.0%,召回100.0%和F1得分100.0%。但是,使用平衡数据集的最佳分类器是LogisticRegressionCV。精度为100.0%,进动100.0%,召回100.0%和F1得分100.0%。
它有多成熟?第一代测序通常用于确认NG的结果。ngs在公共卫生领域相对较新,但用于增加美国和海外SARS-COV-2的监视(即数据收集和分析)。新技术可以通过使NGS便携,更快且更实惠(一个序列运行的成本是二十年前的一百万分之一),从而可以通过使NGS便携,更快且更实惠,从而可以更好地访问测序功能。基因组测序技术使许多不同领域的传染病研究领域。例如,它们可以实现基因组流行病学 - 使用病原体基因组数据来确定传染病在一群人或动物中的分布和传播的科学,以及该信息的应用来应对健康问题(见图2)。
批判性技术(例如人工智能和生物技术的要素)是维持美国技术优势所必需的。因此,它们通常是盗窃,间谍和非法出口的目标。国防部(DOD)概述了修订的过程(请参阅图),以更好地识别和保护其关键技术,包括整个生命周期或开发早期的收购计划相关的过程。以前的国防部努力确定这些技术的努力被一些军事官员认为太广泛而无法充分指导保护。修订后的过程有望通过对需要保护收购计划或技术的哪些要素的更具体性来解决这一问题,并有望实施保护措施。也有望支持国防部对国家关键和新兴技术战略的年度投入,该战略于2020年10月首次发布。
通过扭曲速度(卫生与公共服务部(HHS)与国防部(DOD)之间的合作伙伴关系),联邦政府正在加速为Covid-19开发疫苗和治疗剂的努力。典型的疫苗开发过程可能需要大约10年或更长时间,但是在操作WARP速度下的努力通过同时完成关键步骤来大大加速这一过程(请参阅图)。截至2020年10月15日,行动扭曲速度公开宣布了为开发或制造六名COVID-19 Covid-19疫苗候选者的财政支持,总计超过100亿美元的义务。它还宣布了用于开发治疗剂的财政支持,例如一项4.5亿美元的奖励,用于生产单克隆抗体治疗(这种使用实验室制造抗体的治疗方法,该抗体也可以作为预防选择)。