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。
摘要:此AI驱动的Web应用程序将机器学习与高级聊天机器人相结合,以交付个性化的医疗解决方案,以对话方式与用户进行交流,以收集有关其症状的信息,随后通过机器学习系统处理了有关其症状的信息,以建议可能的健康状况。在此评估之后,该应用建议适合确定问题的药物,并提供自然的家庭疗法,以缓解临时症状。独特的健康提醒系统与用户定期检查,跟踪症状进展并提供后续指导。基于用户反馈,该系统可能建议咨询医疗保健专业人员,以支持积极的,以用户为中心的自我保健和健康管理方法。关键字:人工智能,数据集,机器学习。
本文介绍了几种方法:一种基于居民分离的方法,称为SEQ2RES,另一种基于多标签分类,称为BigRu+Q2L。第三种方法将它们结合到两个阶段的模型中。与以前的分离不同,将传感器事件分配给居民一一将传感器事件分配给居民,SEQ2RES采用序列到序列(SEQ2SEQ)[18] ARCHITCOUNT。它对整个传感器序列进行建模,并基于建模上下文生成分离的序列。另一方面,Bigru+Q2L使用注意机制不仅在活动标签之间,而且在标签和特征之间进行构成相关性。这可以实现更准确,更灵活的多标签分类。最后,这两种方法是在一个模型中组合在一起的,该模型将居民信息分开,同时考虑居民活动的相关性。
NFC标签2点击基于NT3H2111,这是NXP的Energy-Harvesting NFC论坛2型标签。是ISO/IEC 14443第2部分和第3部分,并具有独特的7字节UID。NFC IC使用64字节SRAM缓冲区或使用Fast_Write和Fast_Read NFC命令以更高的数据吞吐量传输数据。安全性和内存访问管理具有NFC的静音,以关闭NFC接口,基于椭圆曲线加密(ECC)的签名,完整,仅读取或没有从I2C接口中访问I2C接口,并且完全,仅读取,或者无需从NFC界面访问NFC界面,该内存访问基于32位密码。NFC IC的功率管理部分具有可配置的现场检测输出信号,用于数据传输同步设备从NFC字段唤醒和能量收集。能量收集允许为主机MCU等外部设备提供动力。它可以
玩大猩猩标签涉及社交互动,使孩子与同龄人互动,增强他们对合作和竞争的理解。游戏提供了一个机会,可以通过互动,促进玩家之间的包容性和尊重来了解各种文化。它鼓励讨论公平和体育精神,强调在团队设置中共享价值观的重要性。虚拟景观可能会使孩子接触到不同的环境,从而激发人们对地理和世界文化的好奇心。
纯英语摘要背景和研究的目标是Kirsten大鼠肉瘤病毒(KRAS),神经母细胞瘤大鼠肉瘤病毒(NRAS),&V-RAF鼠类肉瘤病毒性癌基因同源物B1(BRAF)野生型转移性结直肠癌是遗传(CRCS)的亚型(CRCS)的亚型,属于遗传(CRCS)的亚型,定为特殊性。如果无法通过手术完全去除癌症和/或已扩散到其他器官,则包括化学疗法以及实验室制造的蛋白质,可以与人体中的特定靶标结合,但是CRC可以在治疗后返回。*控制细胞生长和繁殖方式的基因的变化。amivantamab是一种双特异性抗体**,与表皮生长因子受体(EGFR)和间质上皮上皮过渡(MET)蛋白结合并关闭它们,可能会杀死或减慢癌细胞的生长。**有助于保护身体免受异物的蛋白质。在这项研究中,研究人员希望学习与化学疗法(FOLFIRI)结合使用的amivantamab是否可以减慢癌症的进展并增加使用西妥昔单抗或贝伐单抗进行相同化学疗法的寿命,如果癌症在初次化疗后恢复了相同的化学疗法。
刘仲民,杨富君,胡文瑾 .多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别 [J].光电工程, 2025 , 52 (1): 240238 Liu Z M, Yang F J, Hu W J. Multi-scale feature interaction pseudo-label unsupervised domain adaptation for person re- identification[J].Opto-Electron Eng , 2025, 52 (1): 240238
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