Link lub cytat. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53887
Tytuł: Sustainable information technology for auditable financial anomaly prediction aligned with the EU AI Act, ESG and CSRD standards
Authors: Zlobin, Mykola
Affiliation: Chernihiv Polytechnic National University
Bibliographic description (Ukraine): Zlobin M. Sustainable information technology for auditable financial anomaly prediction aligned with the EU AI Act, ESG and CSRD standards / Mykola Zlobin // ITSEC, 27-29 May 2026. — Tern. : TNTU, 2026. — P. 74–76.
Bibliographic reference (2015): Zlobin M. Sustainable information technology for auditable financial anomaly prediction aligned with the EU AI Act, ESG and CSRD standards // ITSEC, Ternopil, 27-29 May 2026. 2026. P. 74–76.
Bibliographic citation (APA): Zlobin, M. (2026). Sustainable information technology for auditable financial anomaly prediction aligned with the EU AI Act, ESG and CSRD standards. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 27-29 May 2026, Ternopil, 74-76. TNTU..
Bibliographic citation (CHICAGO): Zlobin M. (2026) Sustainable information technology for auditable financial anomaly prediction aligned with the EU AI Act, ESG and CSRD standards. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security (Tern., 27-29 May 2026), pp. 74-76.
Część publikacji: Матеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій, 2026
Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 2026
Konferencja/wydarzenie: ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій
Journal/kolekcja: Матеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій
Data wydania: 27-maj-2026
Date of entry: 27-sie-2026
Wydawca: ТНТУ
TNTU
Place edycja: Тернопіль
Ternopil
Zakresu czasowego: 27-29 травня 2026 року
27-29 May 2026
UDC: 004.8
502.131.1]
657.6
[341.171
061.1EU]
Strony: 3
Zakres stron: 74-76
Główna strona: 74
Strona końcowa: 76
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53887
Właściciel praw autorskich: © Кафедра кібербезпеки Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя, 2026
References: 1. European Parliament and Council. Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence. Official Journal of the European Union. – 2024.
2. Bailey D.H., Borwein J.M., López de Prado M., Zhu Q.J. The probability of backtest overfitting. Journal of Computational Finance. – 2016. – Vol. 20, №4. – P. 39–69.
3. Dal Pozzolo A., Caelen O., Johnson R.A., Bontempi G. Calibrating probability with undersampling for unbalanced classification. 2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. – 2015. – P. 159–166.
4. Strubell E., Ganesh A., McCallum A. Energy and policy considerations for deep learning in NLP. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. – 2019. – P. 3645–3650.
Typ zawartości: Conference Abstract
Występuje w kolekcjach:ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026)



Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi