Исследование показывает, что современные модели искусственного интеллекта могут эффективно решать задачи обратного проектирования, конкурируя по производительности с традиционными методами.
Исследование показывает, как потоки информации влияют на ценообразование в финансовых рынках, даже когда у трейдеров разные представления о будущем.
Новый подход к управлению финансами в цепочках поставок с использованием искусственного интеллекта для повышения экономической эффективности предприятий.
Исследование показывает, что для достижения близких к оптимальным результатам в меняющихся условиях достаточно стратегий, минимизирующих сожаления, даже если инвестор не всегда принимает идеальные решения.
Как использование графовых сетей внимания в алгоритмах обучения с подкреплением позволяет повысить прибыль, стабильность и справедливость ценообразования в розничной торговле.