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World File Search System欺诈性
巴西新兴绿色的地理含义......
参与者如何利用权力和权力划分和控制空间，这让我们不禁要问，塞阿拉政府是如何为潜在的绿色氢工厂创造空间的，更广泛地说，是如何为风能和太阳能投资提供有前景的可再生能源场地（陆上和海上）来为电解槽供电的。之前，我们描述了陆地风电场环境许可中的欺诈性流程（Gorayeb 等人，2018 年）以及塞阿拉风电场许可文件中的夸大其词和错误声明（Araújo 等人，2020 年）。巴西刚刚完成了海上风电场许可监管框架（IBAMA，2020 年），这对于电解槽发电至关重要。未来绿色氢能海上风电场的许可成功可能依赖于对传统沿海渔业社区及其渔场的描述
有效信用卡的机器学习方法...
1,2,3,4 B.Tech学生，计算机科学系，米高梅工程学院。5指南，助理。教授（Mtech。B.E. ），部门 MGM工程学院计算机科学与工程师。 摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁，这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。 本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案，能够有效地检测欺诈性信用卡交易。 通过应对数据集不平衡和误报等挑战，该研究采用了包括合成少数群体过采样技术（SMOTE）在内的预处理技术，以及高级机器学习算法，例如逻辑回归，XGBOOST和隔离林。 它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力，为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。 这种全面的方法可确保该系统稳健，自适应和用户友好，为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。 关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，数据不平衡1。 简介B.E.），部门MGM工程学院计算机科学与工程师。摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁，这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案，能够有效地检测欺诈性信用卡交易。通过应对数据集不平衡和误报等挑战，该研究采用了包括合成少数群体过采样技术（SMOTE）在内的预处理技术，以及高级机器学习算法，例如逻辑回归，XGBOOST和隔离林。它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力，为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。这种全面的方法可确保该系统稳健，自适应和用户友好，为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，数据不平衡1。简介
2024/25 年工作计划
除了这项新举措，2024/25 年期间，DRCF 将在过去一年的成功基础上再接再厉。其中包括继续对新兴技术进行展望，DRCF 之前在量子方面的工作影响了对其监管的建议。共同推动负责任的人工智能将继续成为 DRCF 工作计划的核心。DRCF 成员监管机构将继续在其他领域开展有影响力的工作，包括通过继续合作开展执法行动来打击欺骗性设计做法和推动在线广告变革，以及在欺诈性广告与在线安全制度之间的相互作用方面开展合作。DRCF 将继续致力于建设数字化能力，并在其成员监管机构之间合作开发和负责任地采用监管技术。
DNC 对 REG 2023-02 竞选广告中的人工智能的评论.docx
委员会有明确的权力颁布法规，澄清 52 U.S.C. 中的欺诈性虚假陈述法规的适用范围。§ 30124。1 特别是，第 30124 条的简单语言、其立法历史、相关法规的历史、委员会的决定和法院的解释都明确表明，该法规禁止受监管人创建和分发自称是另一受监管人通信的内容。这包括使用故意欺骗性的人工智能生成内容，就像它涵盖不太复杂的欺诈形式一样。受监管的社区将从这一主题的明确性中受益，就像它从委员会为更新其法规范围以应对不断发展的技术所做的其他努力中受益一样。2
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EIA-930 每小时和每日平衡权限操作报告数据格式和传输说明
数据格式和传输说明 法律要求您做出回应 根据美国法典第 15 章第 772(b) 条，此报告为强制性要求。不遵守规定可能导致美国法典第 15 章第 797 条规定的刑事罚款、民事处罚和其他制裁。美国法典第 18 章第 1001 条规定，任何人明知故犯地向美国任何机构或部门就其管辖范围内的任何事项做出任何虚假、虚构或欺诈性陈述，均属刑事犯罪。所有在北美电力可靠性公司 (NERC) 合规注册表中列为平衡机构的美国本土实体都必须根据此数据收集的要求提交信息。作为协调功能注册协议 JRO00001 一方的注册平衡机构必须联合提交给中部大陆独立系统运营商 (MISO)。目的
使用机器学习的伪造资料识别
像Instagram和Facebook这样的社交媒体对我们的数字生活产生了很大的影响，但它们也受到传播有害内容的虚假概况的困扰。解决此问题的当前方法不是很准确。我们的数字生活受到Instagram和Facebook等社交网站的极大影响，但它们也受到共享破坏性内容的虚假角色困扰。当前解决此问题的方法不是特别有效。为了更好地识别欺诈性概况，我们采用了监督的学习，尤其是极端的梯度提升（XG Boost）。为了帮助识别和突出显示这些假货，我们还制作了一个网页。通过这种方式处理社交媒体上的假冒资料问题是更容易的。在当今的数字时代，社交媒体平台和在线团体上虚假概况的普遍性越来越大。
FCC 主席提出首创建议
• 一致通过了一项宣告性裁决，明确指出针对消费者的常见自动拨号诈骗中使用的语音克隆技术是非法的。• 提议对使用深度伪造、人工智能生成的语音克隆技术和来电显示欺骗技术进行的明显非法自动拨号进行巨额罚款，以在 2024 年 1 月初选之前向潜在的新罕布什尔州选民传播选举错误信息。• 提议对显然承接这些电话的语音服务提供商处以罚款。• 主席罗森沃塞尔向运营商发送信函，询问公司正在采取哪些措施来防止将人工智能用于政治目的的欺诈性自动拨号。• 与美国国家科学基金会共同举办研讨会，讨论与人工智能相关的主题，包括人工智能给消费者带来的挑战，如自动拨号/自动短信等问题。