This research paper introduces a novel Staleness Factor Model (SFM) to analyze price staleness in high-frequency financial data, demonstrating that accounting for staleness significantly improves volatility estimation and portfolio risk management.
HALOSCOPE라는 머신러닝 기법을 사용하면 저해상도 우주론적 시뮬레이션에서 헤일로 특성(밀도, 회전, 모양)을 강화하여 다차원 헤일로 어셈블리 바이어스를 보존할 수 있다.
宇宙論シミュレーションにおける未解決のダークマターハローの特性を改善するために開発された機械学習手法「haloscope」は、ハローの質量と局所環境を入力として使用することで、多次元ハローアセンブリバイアスを維持しながら、ハローの濃度、スピン、形状パラメータを高精度に予測することができます。
生成式人工智慧的出現,雖然會降低平均價格,但同時會大幅增加需求量和總收入,最終使市場上的所有利益關係人都能從中受益。
생성형 인공지능은 평균 가격을 낮추면서도 주문량과 총 수익을 증가시켜 플랫폼 경제의 모든 이해관계자에게 이익을 가져다줄 수 있는 잠재력이 있다.
生成AIは、価格低下を引き起こす一方で、需要増加を通じて市場全体の収益と雇用を増加させる可能性を秘めている。
Contrary to fears of job displacement, the emergence of generative AI in a Chinese art outsourcing platform led to increased market prosperity, benefiting consumers, artists, and the platform itself.
There is no single best counterfactual interpretability method for deep learning time series classification, as different methods excel in different metrics and are influenced by the choice of classifier.
Gymnasium은 OpenAI Gym을 기반으로 구축된 오픈 소스 라이브러리로, 강화 학습 환경과 알고리즘 간의 표준화된 인터페이스를 제공하여 연구의 재현성과 효율성을 향상시키고 혁신을 가속화합니다.
Gymnasiumは、OpenAI Gymの後継として開発された、強化学習環境のための標準APIを提供するオープンソースライブラリであり、環境とアルゴリズム間の相互運用性を高め、カスタマイズ、再現性、堅牢性のためのツールを提供することで、強化学習研究を加速させることを目指している。