Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
SH
Shuning Huo
Author with expertise in Statistical Machine Translation and Natural Language Processing
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(67% Open Access)
Cited by:
37
h-index:
3
/
i10-index:
2
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Utilizing GANs for fraud detection: model training with synthetic transaction data

Mengran Zhu et al.Jun 13, 2024
Anomaly detection is a critical challenge across various research domains, aiming to identify instances that deviate from normal data distributions. This paper explores the application of Generative Adversarial Networks (GANs) in fraud detection, comparing their advantages with traditional methods. GANs, a type of Artificial Neural Network (ANN), have shown promise in modeling complex data distributions, making them effective tools for anomaly detection. The paper systematically describes the principles of GANs and their derivative models, emphasizing their application in fraud detection across different datasets. And by building a collection of adversarial verification graphs, we will effectively prevent fraud caused by bots or automated systems and ensure that the users in the transaction are real. The objective of the experiment is to design and implement a fake face verification code and fraud detection system based on Generative Adversarial network (GANs) algorithm to enhance the security of the transaction process. The study demonstrates the potential of GANs in enhancing transaction security through deep learning techniques.
0

Machine Learning-Based Vehicle Intention Trajectory Recognition and Prediction for Autonomous Driving

Hanyi Yu et al.Mar 1, 2024
In recent years, the expansion of internet technology and advancements in automation have brought significant attention to autonomous driving technology. Major automobile manufacturers, including Volvo, Mercedes-Benz, and Tesla, have progressively introduced products ranging from assisted-driving vehicles to semi-autonomous vehicles. However, this period has also witnessed several traffic safety incidents involving self-driving vehicles. For instance, in March 2016, a Google self-driving car was involved in a minor collision with a bus. At the time of the accident, the autonomous vehicle was attempting to merge into the right lane but failed to dynamically respond to the real-time environmental information during the lane change. It incorrectly assumed that the approaching bus would slow down to avoid it, leading to a low-speed collision with the bus. This incident highlights the current technological shortcomings and safety concerns associated with autonomous lane-changing behavior, despite the rapid advancements in autonomous driving technology. Lane-changing is among the most common and hazardous behaviors in highway driving, significantly impacting traffic safety and flow. Therefore, lane-changing is crucial for traffic safety, and accurately predicting drivers' lane change intentions can markedly enhance driving safety. This paper introduces a deep learning-based prediction method for autonomous driving lane change behavior, aiming to facilitate safe lane changes and thereby improve road safety.