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Die gemeinsame Schätzung von VaR und ES verbessert die finanzielle Risikoabschätzung.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Sicherheit in dezentralen Finanzprotokollen.

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Hintertüren in ML-Modellen stellen ernsthafte Bedrohungen für Finanzen und Gesundheitswesen dar.

Neue Methode verbessert die Optimierung im maschinellen Lernen mit effizientem Training.

Ein neuer Blick auf Optimierungsprobleme mit Wahrscheinlichkeiten.

Dieser Artikel untersucht die Beziehung zwischen gestreckter Brownscher Bewegung und Bass-Martingalen.

Ein neuer Klassifikator verbessert die Erklärbarkeit und Genauigkeit bei der KI-Bilderkennung.

Ein neuer Ansatz, um die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI in verschiedenen Bereichen zu bewerten.

Entdecke, wie digitale Netze die Effizienz bei komplexen mathematischen Aufgaben verbessern.

Ein Überblick über symplektomorphe neuronale Netze und deren Bedeutung in Hamiltonschen Systemen.

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FinCon nutzt Multi-Agenten-Systeme, um die finanzielle Entscheidungsfindung zu verbessern.

Ein Blick auf die Kummer-Verteilung und ihre Rolle in der freien Wahrscheinlichkeit.

Erforschen von Methoden zur Bewertung extremer Risiken mithilfe von Simulationen in der Finanzwelt und der Wetterwissenschaft.

Die Rolle von Risiko im maschinellen Lernen für die Preisgestaltung von Vermögenswerten untersuchen.

Ein Blick auf schiefes Brownsches Verhalten und seine Rolle in Finanzen und Risikobewertung.

Neue Verfahren verbessern die schwache Konvergenz in stochastischen Differentialgleichungen mit superlinearen Koeffizienten.

Die Auswirkungen von Quantencomputing auf Finanzderivate und das Black-Scholes-Modell erkunden.

Neue Methoden in der Quanten-Simulation bieten Lösungen für komplexe partielle Differentialgleichungen.

Erkunde eine einfache Methode, um Veränderungen in Faktormodellen mithilfe von Residuen zu identifizieren.

Ein neuer Algorithmus geht komplexe Multi-Objective-Optimierungsprobleme an.

Ein neues Kontrollsystem soll das Management von Zinssätzen in DeFi verbessern.

Das FAR-Trans-Datensatz bietet Einblicke zur Verbesserung von Anlageempfehlungen basierend auf echten Transaktionsdaten.

Die Rolle von Grenzwertsätzen in gaussschen Zufallsfeldern, besonders in der Finanzwelt, erkunden.

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Ein neuer Ansatz verbessert das Datenverteilungsmodell auf komplexen Formen.

Lern, wie Datenaugmentierungsalgorithmen die Datenanalyse und den Modellaufbau verbessern.

Ein Blick darauf, wie Broker mit informierten und uninformierten Händlern umgehen.

Eine neue Methode, um Veränderungen in Datenkorrelationen schnell und genau zu erkennen.

Studie zur Optimierung des Partikelverhaltens durch Steuerungsstrategien in unvorhersehbaren Umgebungen.

Entdecke, wie StockAgent KI nutzt, um den Aktienhandel zu simulieren und das Marktverhalten zu analysieren.

Der Fall der Silicon Valley Bank hat den Stablecoin-Markt ziemlich erschüttert.

Ein zweistufiges Verfahren zur Verbesserung der Genauigkeit der Aktienkursprognose.

Erforsche die Rolle von Terminkontrakten und Preismodellen im Rohstoffhandel.

Untersuchung der Rolle und Auswirkungen von Kill-Switches für Smart Contracts.

Forscher entwickeln Methoden, um komplexe FPL-Gleichungen effizienter zu lösen.

Ein Blick auf PAC-Lernen und seine Rolle bei effizienten datengestützten Entscheidungen.

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DistPred verbessert Ergebnisprognosen, indem es Unsicherheit effektiv berücksichtigt.