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Christos Nikolopoulos Nikolopoulos
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AI模型预测边境排队情况以进行资源管理
研究人员开发了一个新的智能边境控制框架，该框架使用 LightGBM 模型来预测多个时段的排队长度和等待时间。该系统旨在通过考虑旅客类别、注册状态、人员配备和通道可用性等因素，提供资源感知的决策支持。模型生成具有 95% 置信区间的预测，并为边境资源管理提供机器可读的建议。
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希腊税务系统采用区块链技术提升安全性
本文评估了希腊电子税务系统中基于区块链的安全机制，特别是eSEND中央税务平台和myDATA。文章分析了电子收银机和打印机等硬件税务设备的加密架构，并指出它们使用哈希链结构来保证交易的不可篡改性。研究将此与缺乏类似基于区块链的完整性保证的软件电子发票提供商服务和myDATA平台进行了对比。研究结果揭示了当前电子发票框架的架构弱点，并提出了改进建议，以增强数字税务系统中交易的完整性。
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人工智能框架通过实时队列预测增强边境管控
研究人员开发了一种新颖的多模态人工智能框架，旨在通过实时队列预测和管理来增强边境控制系统。该框架整合了多样化的数据源，利用长短期记忆（LSTM）网络进行准确的队列预测。它进一步采用模型预测控制（MPC）和优化技术，为边境管制官员生成可操作的策略。使用模拟数据进行的评估表明，与传统的ARIMA和基于规则的方法相比，预测误差降低了35%，平均等待时间减少了30%，平均吞吐量增加了近20%。