诚信和金钱哪个更重要作文（诚信与金钱议论文）

关于健康、信任、金钱……和诚信

本文探讨了一种微妙的失去诚信的方式：试图按照他人的期望完成任务，而不是按照自己认为应该的方式去做。这种行为可能会导致个人价值观和信念的偏离，进而损害其自身的正直度和信誉。文章强调了坚持自我原则的重要性，并提醒读者在面对外界压力时要保持清醒，避免不经意间违背自己的内心信念。

使用无监督学习技术打击金融犯罪：反*钱中的聚类和降维

本文探讨了反*钱(AML)领域的一项关键任务：基于行为识别高风险群体。无监督学习，特别是聚类方法，被认为是解决这一问题的有力手段。然而，用数百个特征来描述行为会导致数据维度过高，从而影响聚类性能。因此，本研究旨在通过结合层次聚类和四种降维技术——独立成分分析(Ica)，核主成分分析(KPCA)，奇异值分解(SVD)，局部保持投影(LPP)——来克服AML数据的高维问题，并提高聚类结果。本研究旨在为减少AML数据维度提供见解，并增强基于聚类的AML系统的准确性。实验结果表明，当与聚合层次聚类相结合时，KPCA优于其他降维技术。这种优势在大多数情况下都是可见的，正如三种不同的验证指数所证实的那样。

通过知识-数据对齐的弱监督异常检测

异常检测在众多网络应用中起着关键作用，如恶意软件检测、反*钱、设备故障检测和网络故障分析。大多数依赖无监督学习的方法由于缺乏标签而难以达到满意的检测精度。引入了弱监督异常检测（WSAD），以有限数量的标记异常样本来增强模型性能。然而，仅凭有限数量的标记数据进行训练的模型很难泛化到未见过的异常情况。本文介绍了一种新的框架知识-数据对齐（KDAlign），将专家总结的规则知识融入补充有限的标记数据。我们把这些规则转换为知识空间，并将其与数据融合视为知识与数据的对齐。为了促进这种对齐，我们采用了最优运输（OT）技术。然后将OT距离作为WSAD方法原始目标函数的附加损失项。在五个真实世界的数据集上的全面实验结果表明，我们提出的KDAlign框架显著超越了其*先进的竞争对手，在各种异常类型上取得了卓越性能。

量子算法：金融犯罪预防的新前沿

本文探讨了量子算法在打击金融犯罪方面的潜力。通过比较传统和机器学习技术与量子方法，它强调了量子计算的优势。研究展示了量子机器学习和量子人工智能等高级方法作为检测和预防金融犯罪（包括*钱、金融犯罪检测、加密货币攻击和市场操纵）的强大解决方案的有效性。这些量子方法利用量子计算机固有的计算能力来克服经典方法面临的局限性。此外，该论文说明了量子计算如何支持增强的金融风险管理分析。金融机构能够通过利用量子优势，提高识别和减轻风险的能力，从而制定更强大的风险管理策略。这项研究强调了量子算法对金融风险管理的转型性影响。通过采用量子技术，组织可以提升其应对不断演变威胁的能力，并确保金融系统的完整性和稳定性。

图特征预处理器：实时从交易图中提取基于子图的特征

本文介绍了一种名为“图特征预处理器”的软件库，它能够实时检测金融交易图中的*钱和欺诈典型模式。这些模式被用于生成丰富的交易特征，供下游的机器学习训练和推理任务使用，如*钱检测。研究显示，我们丰富后的交易特征极大地提高了基于梯度增强的机器学习模型的预测准确性。该库利用了多核并行性，维护了一个动态的内存中图，并且高效地挖掘传入事务流中的子图模式，使其能够在流式操作中运行。研究使用了高度不平衡的合成反*钱（AML）和现实生活中的以太坊钓鱼数据集来评估我们的库。在这些数据集中，非法交易的比例非常小，这使得学习过程极具挑战性。结合我们的图特征预处理器和基于梯度增强的机器学习模型的解决方案能够以高于标准图神经网络的少数类F1分数检测这些非法交易。此外，在多核CPU上执行的我们解决方案的整体端到端吞吐率优于在强大的V100 GPU上执行的图神经网络基线。总的来说，我们解决方案的高准确率、高吞吐率和低延迟的结合证明了我们在实际应用中的实用价值。图特征预处理器已被集成到IBM主机软件产品中，即“IBM Cloud Pak for Data on Z”和“AI Toolkit for IBM Z and LinuxONE”。