Исследование трех методов стохастической оптимизации для управления рисками и повышения эффективности агрегаторов потребительских энергетических ресурсов на рынке электроэнергии.
Как объединение графовых нейронных сетей и трансформеров, работающих в облаке, позволяет точнее прогнозировать транспортные потоки, учитывая внешние факторы.
Новый подход позволяет создать единый вероятностный предсказатель, который можно легко адаптировать для решения специализированных задач, обеспечивая статистически эффективные решения.
Исследование взаимодействия агентов, основанных на обучении с подкреплением, с трейдерами, исполняющими крупные ордера, показывает, что обучение не всегда ухудшает условия исполнения.
Как большие языковые и диффузионные модели переходят от простого сопоставления к интеллектуальному созданию рекомендаций, обеспечивая большую персонализацию и объяснимость.