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1. Shu, L., & Chou, J. K. "Using Deep Learning Techniques to Predict 10-Year US Treasury Yield." 2021 11th International Conference on Information Science and Technology (ICIST). IEEE, 2021.
2. Zhang, W., Li, Y., Shu, L., Luo, C., & Li, J. "Shadow: Answering Why-Not Questions on Top-K Spatial Keyword Queries over Moving Objects." International Conference on Database Systems for Advanced Applications. Springer, Cham, 2021.

億進寢具生活館

精準行銷 — 億進寢具生活館一年四季經常有行銷活動，它有24萬會員，但每次行銷活動僅挑選部分會員，期望能達到最高的行銷效果。我們協助億進寢具，從2018年8月起提供精準行銷預測名單。其中排序前6000名的精準行銷名單，較以往高出了3-4倍的回購率。

INSTO

交易舞弊偵測 — INSTO是一個行動收付款平台(https://ins.to/tw/)，2013年成立於美國Kansas City，台灣INSTO服務於2017年上線。賣家可直接透過手機APP或網站，依照買賣雙方的需求，自訂客製化的分期/定期付款方案。INSTO的「一次付清」功能讓各式中小型賣家免去申請及維護實體刷卡機的煩惱，直接使用INSTO APP做為行動刷卡機，買賣雙方交易更輕鬆方便。INSTO平台交易金額從2019第一季1千8百萬成長到第四季1億6千萬，成長了874%。

INSTO委託本實驗室研發其平台舞弊詐欺系統。INSTO目前交易違約率達6%，我們實驗室利用機器學習建立預測模型，經過數次模型改進，目前sensitivity可達84%，specificity達99%，刻正持續改進模型。預計不久模型表現將趨於穩定，屆時INSTO將利用我們的模型降低交易違約率，同時增加接受違約機率低的交易，提高服務費之收取，增加其營收。

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