Explicações claras de IA criam confiança e garantem o uso responsável em várias áreas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Um olhar claro sobre cópulas bivariadas e seu papel em modelar relacionamentos entre variáveis aleatórias.
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Aprenda métodos eficazes para testar a auto-calibração em modelos de regressão para finanças e seguros.
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Orientando o comportamento geral do sistema em meio à incerteza usando técnicas avançadas.
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Uma imersão nas propriedades e aplicações das cópulas LSL.
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Esse artigo fala sobre um modelo pra detectar mudanças repentinas na atividade de trading.
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Este artigo fala sobre métodos para tomar decisões com aversão a riscos usando Processos de Decisão de Markov.
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Aprenda a otimizar de forma eficaz usando fontes de informação tendenciosas.
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Uma nova abordagem para gerenciar portfólios financeiros usando métodos de deep learning.
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A InvariantStock oferece previsões de ações estáveis em condições de mercado em mudança.
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Uma visão geral dos processos de Hawkes e sua relevância em várias áreas.
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Um método distribuído para otimização em sistemas conectados com restrições infinitas.
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TE-PWS permite uma avaliação precisa do fluxo de informações em sistemas complexos.
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Explorando a importância do movimento browniano em várias áreas.
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Saiba como o MoA melhora a qualidade da informação e a eficiência na análise financeira.
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MarS usa modelos generativos pra simular cenários realistas de mercado financeiro.
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Um novo modelo combina processos de difusão e transformers pra melhorar a análise de séries temporais.
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Uma nova abordagem melhora as previsões de sistemas dinâmicos ao incorporar memória.
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Apresentando um método eficiente para criar bandas de confiança mais precisas em simulações.
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Analisando os movimentos de preço das criptomoedas e a estabilidade futura delas.
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Analisando como a regularização de entropia melhora a tomada de decisão em ambientes incertos.
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Um olhar sobre como a incerteza molda modelos matemáticos.
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Explore processos estáveis harmonizáveis de incrementos estacionários e suas aplicações em diversas áreas.
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Explorando novas maneiras de analisar agrupamento de eventos em diferentes áreas.
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Este artigo fala sobre métodos automáticos para transformar modelos de otimização não lineares complexos em formas lineares.
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Um modelo que usa derivativos climáticos ajuda empresas indianas a lidar com riscos relacionados ao clima.
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Apresentando um modelo flexível para estimar a volatilidade em várias áreas.
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Essa pesquisa apresenta um método pra prever a volatilidade do mercado de ações com precisão.
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Um novo algoritmo melhora a criação de fatores alpha para insights de investimento mais legais.
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Esse estudo analisa as relações de preço entre várias criptomoedas pra prever tendências.
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Novos métodos para resolver problemas de controle estocástico sem derivadas usando redes neurais.
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Uma olhada na importância e aplicações de processos do tipo Dickman.
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Aprendizado de máquina quântico melhora a detecção de anomalias pra garantir mais segurança em vários setores.
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Um novo método simplifica a estimativa de conexões entre distribuições de probabilidade.
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Aprenda como a curtose afeta o comportamento dos dados em várias áreas.
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Um olhar sobre os processos CARMA e suas simulações usando distribuições estáveis temperadas.
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Nova abordagem melhora as estimativas de regressão lidando de forma eficaz com os outliers relacionados às variáveis.
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Um novo sistema melhora a detecção de bugs em contratos inteligentes.
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Analisando questões de justiça em sistemas de detecção de fraude em transações.
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Um olhar sobre ferramentas de tomada de decisão para sistemas financeiros incertos.
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