フィンテック に関する最新の記事

AIを活用してスマートコントラクトの分析とセキュリティを向上させる。

セミ階層型ペイメントチャネルネットワークとそのCBDC取引での役割について学ぼう。

新しいフレームワークがアクティブラーニング技術を使ってグラフデータの異常検出を強化するよ。

BooleanOCTは、予測の明確さを保ちながら、分類ツリーの精度を高めるんだ。

自己教師あり技術を使ってイベントシーケンスの理解を深める新しいアプローチ。

LB-KBQAは金融の質問応答における意図認識を強化するよ。

研究が、さまざまな分野での効果的な異常検出のための重要な方法を強調してるよ。

モデルの信頼性を向上させるためのキャリブレーションの重要な役割を探ろう。

新しいツールがスマートコントラクトの再入コール脆弱性をもっと効果的に検出するのを手助けするよ。

CoDreamは、組織が機密データを共有せずに安全に協力できるようにする。

この記事はクロスチェーンブリッジの脆弱性を調べて、セキュリティ改善の提案をしてるよ。

Asyn2Fは、より良いモデルトレーニングとデータプライバシーのために非同期連合学習を改善するんだ。

意図マーケットが分散型金融の取引をどう変えているか学ぼう。

SliSEは複雑なスマートコントラクトにおける再入可能性の脆弱性検出を改善するよ。

この研究はブラジルの銀行の決算発表におけるNERに焦点を当てている。

新しいアプローチがスマートコントラクトの監査と脆弱性検出を向上させる。

機械学習がブロックチェーンデータを分析する役割をいろいろな用途で探ってみよう。

スマートコントラクト、セキュリティ、そして信頼管理の役割を調べる。

新しい方法で機械学習モデルの問題を解決できて、精度も落ちないんだ。

機械学習のための、より早くて多様な反事実説明を提供するFastDCFlowを紹介するよ。

この記事では、不変量がスマートコントラクトのセキュリティを攻撃からどう守れるかを探ってるよ。

分散型取引所について、その仕組みや市場の動きについて見てみよう。

重要なアプリケーションで不確実性を管理して信頼性を向上させることで、分類器を改善する。

説明可能なAIの進展が、複雑な機械学習モデルの理解を深めてるよ。

グラフMLにおける信頼性、一般化可能性、そして機密性について。

新しい方法が、金融に関する質問に対する機械の正確さを向上させることを目指しているんだ。

新しい手法がグラフニューラルネットワークの予測の理解を向上させる。

新しいモデルがAIと従来の理論を使ってポートフォリオ管理を強化するよ。

新しいアルゴリズムが複数のタスクで学習効率を向上させる。

スマートコントラクトのアドレス確認におけるセキュリティの欠陥に関する研究と提案された検出方法。

シャーディングはネットワークを小さいグループに分けることで、ブロックチェーンの速度と容量を改善するんだ。

自己注意を使った言語モデルのファインチューニングの新しい方法。

この記事は、センシティブなデータに対する予測アルゴリズムのプライバシーとバイアスについて話してるよ。

FACOSは、ブロックチェーン技術を使って機密データを安全に管理する方法を提供してるよ。

新しいデジタル署名システムがデータセンターアプリケーションのスピードとセキュリティを向上させるよ。

ホモモルフィック暗号の処理速度を向上させる新しいアプローチ。

量子データベースを探求して、データ効率とスピードの可能性を見てるよ。

分散型取引所で流動性を提供しながらリスクを下げるための戦略。

新しいフレームワークがスマートコントラクトの状態戻り脆弱性の検出を改善するよ。

FedMapは、データプライバシーを守りつつ、フェデレーテッドラーニングの効率を向上させる。