Наука

В статье представлен инновационный метод обучения моделей прогнозирования временных рядов, учитывающий особенности автокорреляции и веса задач.

Исследование предлагает модель, не зависящую от конкретной модели ценообразования, для минимизации рисков при хеджировании сложных финансовых инструментов.

Новая серия моделей демонстрирует баланс между точностью рассуждений и вычислительной эффективностью для широкого спектра промышленных задач.

Представлен новый набор данных и методика, значительно улучшающие качество автоматического суммирования арабских финансовых новостей.

Как искусственный интеллект помогает создавать сбалансированные приключения для любителей Dungeons & Dragons и Pathfinder.