Présentation de techniques efficaces pour évaluer des résultats incertains en programmation.
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La science de pointe expliquée simplement
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Explore comment les jeux statistiques améliorent l’inférence approximative dans l’analyse de données.
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Une nouvelle méthode combine l'apprentissage par renforcement et des modèles prédictifs pour trader sur le marché boursier malaisien.
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Découvre comment les maths et la tech améliorent les résultats des paris sportifs.
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Cet article explore l'étude des systèmes complexes influencés par le hasard.
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Une nouvelle approche accélère l'optimisation en se basant sur des expériences passées.
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Cette étude simplifie les processus de Wiener, en se concentrant sur des approximations économes en énergie.
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Appliquer l'apprentissage profond pour la prise de décision financière avec des impacts différés.
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De nouveaux algorithmes améliorent la prise de décision en s'attaquant à la fiabilité des conseils dans des environnements incertains.
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Explorer les méthodes et applications des équations différentielles partielles stochastiques dans divers domaines.
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Une nouvelle méthode améliore l'analyse de gros ensembles de données dans des systèmes complexes.
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Une nouvelle méthode pour analyser les coalitions de caractéristiques pour des insights en machine learning.
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Découvre les chaînes de Markov et leur rôle essentiel dans plein de domaines.
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Apprends à créer des contrats efficaces quand une partie a plus d'infos.
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Cet article parle des biais dans l'apprentissage automatique et de leurs impacts sur les groupes minoritaires.
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Une étude sur les algorithmes d'apprentissage profond pour optimiser les portefeuilles d'investissement.
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Une nouvelle approche pour mesurer le risque en utilisant des méthodes quantiles avancées.
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Découvrez comment l'apprentissage automatique change la tarification des options et les calculs de volatilité.
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Cette étude met en avant des propriétés clés des opérateurs d'évolution dans les systèmes mathématiques.
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Découvre les dernières innovations en optimisation de portefeuille et gestion des risques.
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TabADM propose une nouvelle façon de repérer les anomalies dans les données tabulaires efficacement.
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Ce document décrit des méthodes pour détecter des violations de non-arbitrage sur les marchés financiers.
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TransFusion améliore la génération de données de séries temporelles synthétiques de haute qualité sur de longues séquences.
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Un regard simple sur comment la volatilité influence les décisions d'investissement.
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Un aperçu de l'évolution des dynamiques de prêt en finance décentralisée.
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Un aperçu de l'apprentissage par opérateur et du cadre HJ-Net pour les PDE.
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Explorer une nouvelle approche de la régression en utilisant l'informatique quantique.
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Une analyse des changements de marché pendant l'impact du COVID-19 sur les actions et les cryptomonnaies.
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Une nouvelle méthode pour comparer des signaux en utilisant des distances de transport partielles améliore la précision et la flexibilité.
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Cet article met en avant des modèles d'ordre réduit pour résoudre efficacement des PDE elliptiques fractionnaires.
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Un aperçu de comment la médiane géométrique aide dans l'analyse de données robuste.
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RoSAS améliore la détection d'anomalies en utilisant des données étiquetées et des techniques innovantes.
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Explore le rôle de la probabilité de survie dans la finance, l'assurance et la stabilité des systèmes.
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Examiner comment les choix d'échantillons influencent les estimations du pouvoir de marché et des profits.
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QUAM améliore les estimations d'incertitude dans les prédictions dans différents domaines.
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Un nouvel algorithme simplifie la communication dans l'analyse des données réparties par fonctionnalités.
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Le SIP équilibre le partage de données et la vie privée pour les applis en temps réel.
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Une nouvelle méthode pour estimer les coefficients de diffusion en utilisant des estimateurs de ridge.
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