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Wie maschinelles Lernen die Stichprobenmethoden bei Audits in datenreichen Umgebungen verbessert.

Eine umfassende Methode zur Auswahl effektiver kontrafaktischer Szenarien in maschinellen Lernmodellen.

Ein neues Modell verbessert das dynamische Hedging, indem es den Markteinfluss und die Liquidität berücksichtigt.

Die Analyse der Bedeutung von kompensierten gewichteten Summen in mathematischen Modellen der Zufälligkeit.

Die feinen Veränderungen in der Sprache in Finanzberichten bewerten.

Eine Analyse des Handels mit Forderungen zur Stabilisierung von angeschlagenen Banken und zur Steuerung systemischer Risiken.

Dieses Modell hilft dabei, komplexe Datensätze aus verschiedenen Bereichen zu analysieren.

HD-Explain bietet präzise Einblicke in die Vorhersagen von Machine-Learning-Modellen.

Ein neuartiges Verfahren mit Fourier-Transformieren zur besseren Schätzung von Datenmomenten.

Ein modernes Tontine-Design, das sich auf Langlebigkeitsrisiken und finanzielle Stabilität konzentriert.

DAGnosis verbessert die Datenzuverlässigkeit, indem es Inkonsistenzen effektiv identifiziert.

Neue Methoden und Technologien erkunden, die die Zukunft der Optionsbewertung prägen.

Ein neues Modell verbessert die Betrugserkennung, reduziert Verluste und steigert die Sicherheit.

Ein neues Framework zum Trainieren von Modellen, ohne sensible Daten zu teilen.

Eine Übersicht über Eigenwertprobleme im fraktionalen Laplace-Operator und deren Anwendungen.

Eine neue Methode verringert den Datenbedarf für präzise Vorhersagen mit logistischer Regression.

Ein Blick darauf, wie neuronale Netze komplexe Funktionen in verschiedenen Bereichen modellieren können.

Lern, wie das Volterra-Heston-Modell geometrische asiatische Optionen bewertet.

Ein Leitfaden zu Sampling-Methoden und -Strategien in der Black-Box-Optimierung.

Eine Übersicht über POMDPs und ihre Rolle bei der Entscheidungsfindung mit unvollständigen Informationen.

Untersuchung, wie Unordnung das Verhalten von physikalischen Systemen beeinflusst.

Die Erforschung der Rolle von Quantenalgorithmen bei der Aufdeckung von Finanzverbrechen.

Eine neue Methode nutzt Deep Learning, um stochastische Differentialgleichungen effektiv zu lösen.

Der fraktionale Kalkül erweitert die mathematischen Werkzeuge für das Modellieren komplexer Systeme in verschiedenen Bereichen.

Datenbereinigung sorgt dafür, dass man zuverlässige Infos hat, um fundierte Entscheidungen in verschiedenen Branchen zu treffen.

Robuste Optimierungsmethoden für unsichere Daten in der Entscheidungsfindung erforschen.

Ein System zur Klassifizierung kurzer Banktexte verbessert das persönliche Finanzmanagement.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz bei der Bewertung verschiedener Entscheidungsfindungsrichtlinien.

Eine neue Methode verbessert die Momentenschätzung mit weniger Rechenaufwand und grösserer Genauigkeit.

Untersuchen, wie öffentliche Schulden die Inflation und Preisstabilität in Volkswirtschaften beeinflussen.

Erkunde, wie Koalitionen gemeinsam bessere Investitionsentscheidungen treffen.

Erforsche, wie Rayleigh-Levy-Flüge helfen, das Entstehen und Verhalten des Universums zu verstehen.

Verstehen, wie Homogenisierung komplexe Zufallsprozesse vereinfacht.

Dieser Artikel behandelt Deep-Learning-Techniken zur Preisgestaltung von komplexen, pfadabhängigen Optionen.

Dieses Papier untersucht Methoden zur Schätzung der Ausführungswahrscheinlichkeiten für Limit-Orders.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit Online-Lernsystemen und ihren Herausforderungen in Bezug auf unbekannte Einschränkungen.

Wie verschiedene Kommunikationsmethoden die Entscheidungsfindung in unsicheren Situationen beeinflussen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Unsicherheitsquantifizierung in mehrdimensionalen Zeitreihendaten.

PCA reduziert die Komplexität von Daten, während wichtige Informationen in verschiedenen Bereichen erhalten bleiben.

Ein Überblick über gemischte lokale-nichtlokale Gleichungen und ihre Bedeutung in verschiedenen Bereichen.