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灵活性合同对手动频率恢复储备市场的影响考虑传输系统灵活性问题
应对功率系统灵活性需求增加的解决方案之一是基于合同的功率灵活性交易（FLEXCON）。此类合同旨在克服可再生产生和消费变化的不确定性。需要进一步探索Flexcons对现有市场环境（尤其是平衡市场（BLM））的影响。因此，本文介绍了一种方法来优化弹性频率和手动频率恢复储备 - 考虑到传输系统灵活性问题，能源激活市场（MFRR-EAM）。flexcons位于可变可再生能源生产商（VREP）和电力零售商（RETS）之间，并且通过该工具，参与者可以将生产和消费偏离日间市场（DAM）市场（DAM）的偏差交换，以供电力灵活性，以应对挥发性市场价格的能力灵活性，并帮助解决灵活性需求。在拟议的方法论中，将实体作为flexCon操作员介绍在系统的不同位置清除弹性孔，并将结果发送给FlexCon Participants和传输系统操作员（TSO）。随后，TSO清除了接近实时功率交付的MFRR-EAM，以满足剩余的灵活性要求。评估了MFRR-EAM最大化和最佳功率流量结果的社会福利最大化问题的操作和经济方面的影响。使用三说明性示例和修改的IEEE 30总线系统用作案例研究。结果表明，在考虑系统中的Flexcons时，可以实现较低的灵活性价格和较低的操作成本。此外，flexcons的存在以及MFRR-EAM的存在导致传输线的拥堵降低。
酶稳定性权衡权衡
在某些非生理条件下，在生物技术过程中使用酶的一般局限性是两个关键量，酶活性和稳定性之间的复杂相互作用，其中一种的增加通常与另一个关键的减少有关。确切的稳定性交易是为了使酶具有完全功能，但是其不同的蛋白质区域的重量及其对环境条件的依赖性尚未阐明。为了促进此问题，我们使用了我们最近开发的形式主义来有效地识别蛋白质结构中的稳定性和弱点区域，并将其应用于具有已知的实验结构和催化位点的大型球状酶。我们的分析表明，以催化区为中心的自由能补偿的惊人振荡模式。的确，相对于稳定性，催化残基通常不是最佳的，但是催化位点周围第一个壳的残基平均是稳定性强度，因此对于这种缺乏稳定性而言。第二壳中的残留物再次较弱，依此类推。在所有酶家族中，这种趋势都是一致的。它伴随着类似但不太明显的残留物保守模式，跨进化。此外，我们分别分析了冷和热适应的酶，并强调了稳定强度和劣势的不同模式，这些模式可洞悉催化速率在冷环境中的长期概率。通过深诱变扫描获得的我们的稳定性和保护结果与实验性数据的成功比较，使我们提出了改善催化活性的标准，同时保持酶稳定性，这是酶设计的关键目标。
使用机器学习技术与...
摘要：该研究主要集中于使用机器学习方法来识别银行数据中的欺诈活动。这是金融部门的关键问题，在金融部门，检测和防止欺诈性交易至关重要。为了改善欺诈检测，该研究介绍了班级体重量大超参数。这些参数有助于模型更有效地区分合法和欺诈交易，从而增强了欺诈检测系统的准确性。这项研究从战略上采用了三种流行的机器学习算法：Catboost，LightGBM和XGBoost。每个算法都具有独特的优势，它们的综合用途旨在提高欺诈检测方法的整体性能。深度学习技术被整合到研究中以微调超参数。这种集成增强了欺诈检测系统的性能和适应性，使其在识别不断发展的欺诈策略方面更有效。该项目使用现实世界数据进行彻底评估。这些评估表明，在评估各种标准时，LightGBM和XGBoost的联合使用优于现有方法。这表明与其他方法相比，所提出的方法在检测欺诈活动方面更有效。包括，已经实现了一个堆叠分类器，将RandomForest和LightGBM分类器的预测与特定的设置相结合。使用梯度BoostingClassifier作为最终估计器，通过利用各种模型的优势来提高预测准确性。索引术语 - 贝叶斯优化，数据挖掘，深度学习，整体学习，超级参数，不平衡数据，机器学习。
金融交易中的异常检测（...
在线欺诈是严重的犯罪，为人们和金融机构造成了巨大的财务损失。在数十亿个DOL-LARS中每年损失，发现和停止这些欺诈行动已成为一个关键问题。在识别这些动作方面以高精度率实施机器学习算法是解决此问题的有效策略。不幸的是，互联网交易欺诈是一个受欢迎且脆弱的目标。电子商务和其他在线平台的增长扩大了在线支付选择的可用性，从而增加了欺诈的危险。因此，使用机器学习技术来检测和分析在线进行交易中的欺诈行为有可能大大降低这种发展中的趋势。这项研究的目的是为欺诈检测而设计的监督机器学习模型。它根据交易类型分析了先前的交易数据，将交易分为各个类别。然后对多个分类器进行培训和评估以确保准确性，分类器的评分最高是预测欺诈的最成功方法之一。解决方案。该研究使用在线付款交易数据集解决了不平衡数据的问题，大多数交易是非伪装的。该研究通过（SMOTE）衡量数据集来解决此问题，这是合成少数民族过度采样的方法。此外，使用高参数调整来改善随机森林分类器的性能。为建立一个更平衡的数据集来培训分类器，并将其命中了少数类别的合成示例。的机器学习模型来确定欺诈性交易。进行了比较研究以评估效率并选择最佳选择。关键字：异常检测，机器学习，回归，分类，Smote。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... AI中的解释性：数据科学的可解释模型 对... 的比较材料选择电池组外壳 使用机器学习模型预测以太坊价格 将IC发动机改造为两轮车中的EV 使用超声传感器的360度雷达 工业缺陷检测的机器学习算法 基于区块链的碳信用生态系统 大规模数据标签和用法中的道德问题 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
摘要：这项研究着眼于与信用卡盗窃有关的严重问题，并评估机器学习方法如何检测并停止它。更复杂的欺诈是由于互联网交易的增加而造成的，危害了消费者和金融机构。信用卡日益增长的使用需要快速开发有效的欺诈检测系统，这些系统可以识别并停止欺诈性交易。这项研究着眼于一系列机器学习方法，从更常规的决策树或逻辑回归到更复杂的方法，例如支持向量算法，具有人工智能的神经网络，随机生成的森林和混合模型。我们分析了每种方法的优点和缺点，重点是其召回，准确性，精度和能力，以使用不平衡的数据集管理情况。可以通过将混合方法与合奏学习技术相结合，可以提高检测率并降低假阳性。合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）提高了训练机学习模型的可靠性，并成功解决了类不平衡。这项研究强调了实时分析数据并采用最先进的技术（例如大数据分析和深度培训），以跟上新的欺诈策略是多么重要。行业 - academia的合作以及该部门正在进行的研发对于成功部署欺诈检测技术至关重要。这项研究强调了对最先进的机器学习方法的紧迫需求，以防止信用卡盗窃。通过增强金融机构识别欺诈的能力，这些技术发展将保护和维护消费者对在线交易的信任。改善了研究结论的目标，改善了所有利益相关者的欺诈检测系统和更安全的经济环境。
2024 年部落协商建议状态更新
• 管理部落资金和计划； • 加强印第安妇女的安全，防止她们遭受家庭暴力、约会暴力、性侵犯、谋杀、跟踪和性交易； • 加强联邦对此类暴力犯罪的应对措施；以及 • 改善对地方、地区、州和联邦犯罪信息数据库和刑事司法信息系统的访问。 2 此外，司法部妇女暴力问题办公室 (OVW) 发布了框架文件，并要求就 OVW 部落政府计划的潜在管理方式以及 OVW 部落性侵犯服务计划资格的潜在扩大提供证词。司法部还提供了 VAWA 2022 中建立的阿拉斯加试点计划的最新情况和拟议框架，并举行了一次特别会议，部落领导人和利益相关者在会上就该框架提供了反馈意见。本后续报告（也称为更新报告）旨在向部落领导人提供过去一年为响应他们在 2023 年磋商中的建议而开展的活动的全面更新，包括司法部与部落、卫生与公众服务部和内政部为解决这些建议而开展的协调与合作。本报告包括三个部分：1) 有关响应某些具体建议而采取的行动的信息；2) 审查 VAWA 修订版中包含的部落条款实施进展情况；3) 有关司法部针对 AI/AN 女性暴力行为的其他活动的最新信息。它还包括一个附录，其中包含 2023 年磋商中的建议表和简短回复（附录 A）以及三个附录，其中包含有关 OVW 部落拨款资金的信息。本更新报告旨在作为总结 2023 年磋商会议记录的报告的补充，该报告可在 OVW 网站上查阅。
Antares 用户指南 | 诺斯罗普·格鲁曼公司
Antares ® 是一种经过飞行验证的两级或三级运载火箭，旨在为中型有效载荷提供反应灵敏、经济高效和可靠的轨道接入。初始 Antares 任务展示了 Antares 运载火箭的性能和能力，可根据 NASA 的商业轨道运输服务 (COTS) 和商业补给服务 (CRS) 合同为国际空间站 (ISS) 提供商业补给。Antares 发射系统满足中型科学和商业任务的需求和任务成功标准。Antares 运载火箭具有以下特点：• 低风险设计：Antares 采用了来自全球领先供应商的经过飞行验证的组件，并利用了在其他 Northrop Grumman 运载火箭上成功采用的子系统设计。• 经过飞行验证的技术：Antares 第一级由双 RD-181 发动机提供动力。这些发动机借鉴了 NPO Energomash 液体发动机系列经过大量飞行验证的传统，可追溯到 1985 年 RD-170 发动机的首次飞行。Antares 第二级依靠成熟的 CASTOR ® 固体火箭发动机和模块化航空电子控制硬件 (MACH) 电子技术。• 中型发射服务差距：Antares 填补了中型轻型 Minotaur 运载火箭和更大的中型 OmegA 运载火箭之间的服务差距。Antares 用户指南介绍了 Antares 发射系统的基本元素以及可用的可选服务。此外，本文档还提供了一般车辆性能，定义了有效载荷容纳和环境，并概述了 Antares 任务集成过程。本 Antares 用户指南中包含的描述可让潜在客户熟悉 Antares 发射系统、功能和相关服务。所呈现的数据提供了 Antares 发射系统的当前功能和接口，目的是使潜在客户能够执行任务可行性交易研究并完成初步任务设计。Antares 任务团队根据每个特定任务的要求和特点进行详细分析。
信用卡相关的功能子集
互联网在过去十年中经历了指数级的增长。随后，电子商务，滑动和薪水等服务的流行和突出率以及在线账单支付增加了。随后，犯罪分子加强了妥协妥协信用卡交易的努力。如果消费者被收取他们未购买的商品的费用，信用卡公司必须具备确定欺诈性交易的能力。数据科学和机器学习对于解决这种性质的问题是必不可少的；它们的意义不能被夸大。越来越多的客户要求企业提供更多便利设施。这种便利的实例是进行在线产品购买的能力。这项研究的目的是说明机器学习在构建信用卡欺诈检测数据集中的应用。信用卡欺诈检测问题涉及将成功的信用卡交易中的数据合并到先前交易的模型中。可以通过采用这些方法来确定新交易的合法性。信用卡欺诈的流行率随着电子支付系统和电子商务的进步而增加。必须实施检测信用卡欺诈的程序。在使用机器学习技术进行信用卡欺诈检测时，在选择欺诈交易的特征时要谨慎行事至关重要。结果表明所提出的模型的表现优于常规模型。本研究提出了一个相关的信用卡欺诈检测功能子集模型（RFSM-CFD），以准确检测信用卡欺诈。在本研究中提出了基于机器学习的信用卡欺诈检测系统的功能选择。这项研究在功能子集生成中的精度为98.8％，信用卡欺诈检测的准确性为98.5％。与最新模型相比，提出的欺诈检测模型表明了较高的准确性。关键字：信用卡，欺诈检测，机器学习，功能集，子集模型，交易
Zelasudil授予FDA孤儿药物名称-REDX Pharma
关于REDX Pharma PLC Redx Pharma（AIM：REDX）是一家临床阶段生物技术公司，专注于新颖的，小分子的发现和开发，针对治疗纤维化疾病，癌症和癌症相关纤维化的新兴领域的治疗方案，旨在进一步评估概念的临床证明，以进一步发展概念，以进一步发展概念，并进一步发展并有价值。该公司的铅纤维化产品候选产品，选择性Rock2抑制剂Zelasudil（RXC007）正在开发间质肺疾病，并于2022年10月开始了特发性肺纤维化（IPF）的2A期试验，并于2022年10月提供了预期的Topline数据。REDX的铅肿瘤学候选产品猪抑制剂RXC004被开发为用于Wnt-rigand依赖性癌症的有针对性治疗方法，有望在2023年期间与抗PD-1相2数据报告。REDX的第三种药物RXC008是一种用于治疗纤维固醇克罗恩病的gi靶向岩石抑制剂，在2023年底正在施用CTA。该公司通过其在药物化学和转化科学方面的核心优势发现新药候选人的良好记录，使该公司能够发现并开发针对生物学或临床验证靶标的差异化治疗剂。此外，REDX与Jazz Pharmaceuticals进行了合作，其中包括JZP815，这是REDX开发的PAN-RAF抑制剂，爵士现在正在通过第一阶段临床研究和早期阶段肿瘤学研究合作进行。要订阅REDX的电子邮件警报，请访问：www.redxpharma.com/investor-centre/email-alerts/。公司的成就不仅可以证明其两个全资拥有的临床阶段候选产品和快速扩大的管道，还可以通过其战略性交易（包括出售Pirtobrutinib（RXC005，Loxo-305）出售，以前（可逆的）BTK抑制剂的不可分及的患者（loxo-305），以前是不可估量的患者。共价BTK抑制剂和AZD5055/RXC006，这是一种靶向纤维化疾病，包括IPF在内的猪抑制剂，阿斯利康在1期临床研究中正在进展。
印度加密货币的10条经济法律评估
印度加密货币的经济法律评估Vipul Gupta博士助理教授教授教授学院DEHRADUN DIT大学。vipulldh@gmail.com。advanuradha001@gmail.com摘要一个加密货币是一种数字资产，被视为交换媒介，并被归类为数字货币。本研究旨在评估印度加密货币的经济和法律意义。研究使用了理论分析，以通过审查文献来找到加密货币的经济和法律含义。该研究还简要讨论了2021年的加密货币法案。研究发现，加密货币存在各种法律问题，例如合同法问题，管辖权问题，欺诈和隐私问题等。该研究的结果表明，印度加密货币不是合法的，但是加密货币的交换是合法的。印度政府鼓励区块链技术，因为一旦这些交易的帐户单位从卢比变为任何加密货币，它将征收税收。印度政府知道加密货币的相关性，迫使他们对其进行规范。关键字：加密货币，印度储备银行，最高法院，区块链，数字货币。加密货币：简要介绍“加密货币”是加密以数字化保护网络的技术。这是以数字方式存在的货币形式，没有中央发行当局。另一方面，货币表示“目前正在使用的资金”。此外，它以分散的方式记录交易，并控制具有保护欺诈性交易的加密术的新单元的发行。加密货币被称为通过隐藏用户身份创建和保护的货币的技术（Houben，2018）。加密货币源自“密码学”，该技术是基于计算机的技术，用于隐藏信息，丰富安全性等等。加密货币是以数字方式设计的，具有易于访问性，比政府发行资金更可靠。通常，加密货币是一种数字资产，基于大量计算机的分布式网络（Niranjanamurthy，2019年）。加密货币使得在不参与政府生产的情况下进行交易和银行存储它是可能的。加密货币交易可以同时记录并在分类帐中进行验证，并可以向所有人提供。LEDGER的可用性使交易透明