Innovative Machine Learning Solutions for Credit Classification of Commercial & Agricultural Vehicle Contracts

This investigation explores a variety of machine learning techniques, with the goal to refine the prediction of overdue payments in installment contracts associated with agricultural and commercial vehicles. The study focuses on a leading capital goods firm as a representative example. Motivated by the need for effective liquidity management, an assortment of machine learning-based models, encompassing Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, and LightGBM, are built and evaluated using a comprehensive dataset to anticipate payment delays. The performance of each model is meticulously examined, and a feature importance investigation is carried out to pinpoint the key determinants. In a quest to boost prediction precision, ensemble methods, especially a voting classifier and an innovative merger of a neural network and a voting classifier (NN-VC), are utilized. The investigation affirms that the amalgamation of multiple machine learning algorithms significantly augments late payment forecasting, paving the way for improved risk management and insightful financial decision-making within the firm. Through the comparison of distinct models and the unveiling of a novel ensemble technique, the research offers a unique insight and sets the stage for future applications in risk managemen

Adesão assistida por ligação de hidrogênio em materiais à base de cimento Portland

Adesão é um parâmetro físico-químico que pode promover inovações em materiais à base de cimento Portland. Este conceito, entretanto, ainda requer evidência experimental para propiciar mais desenvolvimentos neste assunto. Este trabalho tem demonstrado como diferentes substâncias podem promover diferentes forças de adesão após a avaliação do grau de hidratação e a resistência mecânica de materiais cementícios não reativos. As substâncias capazes de produzir ligações de hidrogênio tridimensionais como, por exemplo, a água, foram as mais eficazes para produzir amostras cementícias com melhor resistência mecânica. Isso significa que a água não é importante somente por causa de seu papel na hidratação do cimento, mas também porque ela desenvolve adesão entre as superfícies cementícias hidratadas. Mais que especular sobre o entendimento fundamental na adesão de materiais cementícios à base de cimento Portland, este artigo tem a intenção de estimular a discussão como aproveitar a água confinada entre as superfícies cementícias hidratadas como um nanoadesivo interno, até agora pouco explorado, mas ao mesmo tempo com tendência de fornecer materiais de alto desempenho