29、加密货币犯罪问题及应对策略

加密货币犯罪问题及应对策略

加密货币近年来受到广泛关注,但同时也伴随着诸多金融犯罪问题。本文将深入探讨加密货币领域的金融犯罪现象,包括洗钱、市场操纵、欺诈活动等,并介绍相应的预防措施。

金融犯罪类型
洗钱

加密货币,尤其是比特币,常被用于洗钱活动。洗钱是指通过一系列复杂的银行转账或商业交易,掩盖非法所得资金的来源。尽管比特币并非理想的洗钱工具,但全球仍有许多利用加密货币洗钱的案例。

  • 典型案例

    • Charlie Shrem案 :2014年,美国比特币交易平台运营商Charlie Shrem因使用加密货币洗钱被捕,并因“协助无牌货币传输业务”被判处2年监禁。
    • Alexander Vinnik案 :2017年,被美国、法国和俄罗斯通缉的Alexander Vinnik因涉嫌40亿美元的洗钱指控在希腊被捕。他被认为是加密货币交易平台BTC - e的所有者,该平台于2011年成立,总部位于俄罗斯,2017年被美国政府查封。
    • Bitfinex罚款事件 :2016年,美国当局对全球最大的加密货币交易所之一Bitfinex处以罚款,因其提供非法的场外融资商品交易,且未注册为期货佣金商,违反了《商品交易法》。
  • 法律界定难题 :由于目前对于加密货币是否属于货币尚无明确界定,执法部门在处理相关案件时面临困难。例如,在

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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