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使用机器学习算法的贷款默认预测
本研究对使用机器学习算法（MLAS）从2020年到2023年进行了系统文献综述（SLR）。批判性地检查了从传统统计模型到评估信用风险的高级ML技术的过渡，重点是银行业对可靠的默认预测方法的需求。评论强调了随机森林算法在各种研究中对复杂数据集的出色处理和预测准确性的优势。此外，它将Kaggle确定为研究数据集的关键来源，强调了可访问和全面数据在开发有效的预测模型中的重要性。本文还概述了未来的研究方向，强调了大数据分析的整合，复杂的合奏方法的应用以及深度学习技术的潜力。承认某些局限性，例如研究的时间重点和数据库选择标准，它要求持续的研究以探索新兴趋势和方法论。该发现旨在指导研究人员和从业人员增强贷款默认预测模型，从而有助于更有效的信用风险管理策略。
![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
搜索引擎默认值的竞争效果
在Landmark Antrust Case U.S.v。Google中，Google被指控通过支付设备制造商和Web浏览器来垄断互联网搜索市场，以使Google成为其产品上的默认搜索引擎。为了研究这些合同，我介绍了两侧搜索平台之间的新型竞争模型，其中之一是主导的。搜索算法“学习”并随着使用而改进，在消费者方面创建网络效果。平台从广告商那里赚取所有收入，并根据质量竞争消费者。默认会创建“推动”消费者向默认平台“推动”的切换成本。由于算法学习，即使是小的切换成本也可能具有显着的竞争效果。当主导平台的默认值涵盖了很大一部分搜索处理时，这会在大多数合理的条件下降低消费者福利。但是，落后平台狭窄的默认合同可以通过刺激竞争来提高福利。有限的默认合同也可能有助于促进进入。
反托拉斯，算法定价和默认合谋
我们的市场有多竞争？不像他们应该一样多。我们越来越多地意识到过去30年中美国反托拉斯政策的市场失败和缺点。白宫于2016年4月发布了一项行政命令，并报告了美国竞争状况的报告1该报告确定了几个令人不安的迹象，表明自1970年代以来的竞争下降：首先，竞争在许多经济部门中似乎正在下降，包括新业务形成的数十年下降。美国的公司进入和劳动力市场流动性的水平较低。第二，许多行业变得越来越集中。第三，行业利润越来越多地落入了更少的公司的手中。基本上，现在更多的行业由较少的公司（越来越集中）主导。这些强大的公司正在从工人，卖方和消费者那里获取更多的利润（和财富）。，新公司进入市场和工人改变雇主的越来越困难。其他人，包括经济学家，2大西洋，3和哈佛商学院，也提出了类似的担忧。竞争的集中度和衰减不仅限于我们的实体市场。有趣的是，某些在线市场（选择似乎无尽和竞争激烈）变得更加集中和竞争力较低。5在欧盟委员会的罚款24.2亿欧元中，可以在滥用其在搜索中占主导地位的罚款，这是欧盟委员会罚款24.2亿欧元的一个值得注意的例子。6此外，作为虚拟竞争7
默认模式网络在实时使用EEG
摘要 - 心理健康障碍会影响全球无数人，并对精神卫生服务提出了一个重大挑战，这些服务正在全球范围内的需求挣扎。最近的研究表明，大脑的默认模式网络（DMN）的活动可以证明是在监测患者从抑郁症中康复的洞察力，并已被用作治疗靶点本身。存在使用功能性磁共振成像来复制针对DMN连接性的最新治疗方案，使用脑电图（EEG）的更经济可扩展的模态。这项工作的目的是验证使用公开可用数据集应用于脑电图数据的实时DMN检测方法的准确性。使用隐藏的马尔可夫模型来识别12个状态静止状态网络，这项工作的总体DMN检测准确性为95％。此外，该模型能够在基线和计算出的DMN分数占用率之间实现0.617的相关性。这些结果证明了实时分析通过脑电图数据有效识别DMN的能力，从而为进一步的应用程序提供了监测和治疗心理健康障碍的途径。
朝着基于机器学习的公司贷款默认预测模型
摘要 - 作为银行体系的核心业务是借入货币，然后将其取回，贷款违约是商业银行最关键的问题之一。随着数据分析和人工智能，从历史数据中提取有价值的信息，以降低其损失，银行将能够对客户进行分类并预测信贷还款的可能性，而不是依靠传统方法。由于大多数实际的研究都集中在个人的贷款上，因此本文的新颖性是处理公司贷款。其主要目标是提出一个模型，使用选定的机器学习算法解决问题，以将公司分为两个类，以便能够预测贷款违约者。本文深入研究公司贷款默认预测模型（CLD PM），该模型旨在预测公司中的贷款违约。该模型以CRIRP-DM流程为基础，从理解公司要求并实施分类技术开始。数据采集和制备阶段对于测试所选算法至关重要，该算法涉及逻辑回归，决策树，支持向量机，随机森林，XGBoost和Adaboost。使用各种指标，即准确性，精度，召回，F1分数和AUC评估该模型的功效。随后，使用摩洛哥房地产公司的实际贷款数据集对该模型进行审查。调查结果表明，随机森林和XGBoost算法的表现优于其他算法，每个度量标准都超过90％。这是通过将SMOTE作为一种过采样方法来完成的，鉴于数据集的不平衡。此外，当专注于财务报表时，选择了五个最重要的财务比率和该公司的年龄，随机森林擅长预测结果良好的违约者：准确性为90％，精度为75％，召回50％，F1得分为60％，AUC为77％。
NetBackuptm flex量表默认情况下安全
Veritas Technologies是安全多云数据管理的领导者。超过80,000个客户（包括财富100强的91％）依靠Veritas，以帮助确保其数据的保护，可恢复性和遵守情况。veritas以大规模的可靠性而闻名，这为客户所需的弹性提供了与网络攻击威胁的中断，例如勒索软件。没有其他供应商能够通过单个统一的方法来匹配Veritas执行的能力，并支持800多个数据源，100多个操作系统和1,400多个存储目标。由云量表技术提供支持，Veritas今天正在为自动数据管理的策略提供，从而降低了运营开销，同时又提供了更大的价值。在www.veritas.com上了解更多信息。在@veritastechllc上关注我们。
默认情况下安全
引起这些问题的关键因素是大型社交媒体平台的选择，主要是通过预测的参与可能性对内容进行排名。对参与度优化的排名算法可以优先考虑情感和极端内容，并将其显示给他们估计最有可能与之互动的人（将观看，单击，回复，转发等）。根据乔纳森·斯特雷（Jonathan Stray），杰夫·艾伦（Jeff Allen）和其他贡献者的说法，“我们对在内容排名中使用非参与信号的了解”，基于参与的排名不成比例地放大了低质量，误导性或轰动性内容，这些内容会激发观众中强烈的情感反应而不是瞄准它们的真实价值。5 Facebook本身发表的一项研究表明，更接近违反其服务条款的内容，获得更高的参与度，从而通过推荐系统进行更大的放大。6
在默认模式网络中α脑节律的体内归一化，并在脑电图神经反馈的随机对照试验后，创伤后应激障碍的症状减少。
集体研究确定了创伤后应激障碍患者的关键脑电图签名，包括Abnor Mally降低α（8-12 Hz）节奏。，我们在20周内进行了创伤后应激障碍患者的α异步性神经反馈的20条，双盲，随机对照试验。我们的目标是通过研究神经反馈治疗的函数来提供基础潜在的临床改善的机理证据（即，创伤后应激障碍脑节律（即α振荡）的变化。我们随机分配了对创伤后应激障碍的主要诊断（n = 38）的参与者（n = 20）或假控制组（n = 18）。用于记录实验后和Sham-Control后脑反馈前后治疗前后的多通道脑电图帽记录整个级别静止状态的活性。与年龄/性别匹配的神经型健康对照组（n = 32）相比，我们首先观察到基线后基线时相对α源功率显着降低，主要降低了基线的源能力（n = 32）。治疗后，我们发现实验性神经反馈组中只有创伤后应激障碍患者在基线时表现出异常低的α功率的区域显示出明显的α重新同步。这项随机对照试验提供了长期证据，表明“ alpha反弹效应”（即并行，我们仅在比较基线与治疗后的基线（Cohen's D = 0.77）和三个月的随访评分（Cohen's D = 0.75）时，仅在实验性神经反馈组中显着降低了创伤后应激障碍的严重程度评分，并以三个月的后续时间进行60.0％的后续率。总体而言，我们的结果表明，神经反馈训练可以挽救病理学上降低的α节律性，α节奏性是一种功能性生物标志物，与创伤后应激序列中的高伴和皮质抑制症状反复相关。稳态α重新同步）发生在先前与创伤后应激障碍有关的默认模式网络的关键区域内。
默认雇主向他们发出的雇主（恢复）
19 58000002600000402 DAVANAGERE PALLED服务站20 58000002670000204 Supertech Industries Belgaum 21 580000028200905 Dharwad 23 58000003080000009 Golden Harvest Bakers, Hubballi 24 5800000350001001 Kale Security Servic Es Belgaum 25 5800000368000000000000000000000000000000000000000000 Prashanth Rice Industries Shimoga 27 58000003920000199裁缝MFG单位Belgaum 28 580000041500901 Dinesh调味厂，29 58000004160055 58000004250000005 Bethur Industries Davanagere 31 580043000000009 Shanti Sarovara Shimoga 32 580000000044440000005 Marathi Rice Industries Davanagere 33 5800451000099 58000004650001001 A-4调查人员，DHARWAD 35 58004680001001 SREE Services，Shimoga 36 580000047400005 Beemkay Inds INDS DAVANAGERE 38 580000048300009 SRI GANESH茶吧，Belgaum 39 5800000480001002 Vijay Trading Co Gadag 40 58000004900000607 Madeena Earth Mowers，Gadag 41 Belagavi 42 580000054800005 SRI LAXMI米饭MILL SIMOGA 43 580000050000000009 NAMRATHA BAR＆RESTARTE DHARWAD 44 58000005600000090000900000000009009009009 Ganesh，Dharwad 46 580000059100009 Sri Siddarameshwar Poha Mill Dharwad 47 5800000500902 Dharma Steel Industries Belgaum 48 58000000000000000000000000000000555555 58000006520000704 Kitturuto Dharwad 50 580000065600501精细铸造金属Belagavi