Artigos mais recentes para Finanças

Uma olhada em como medidas de dependência ajudam a analisar relacionamentos entre várias variáveis.

Uma nova abordagem melhora as estratégias de otimização de distância em pontos singulares.

Aprenda como as equações de Volterra estocásticas modelam sistemas aleatórios em várias áreas.

Explore os princípios e aplicações da Regressão Ridge com Kernel em várias áreas.

Novos métodos melhoram a precisão das previsões e a medição de incerteza na análise de dados.

Esse estudo propõe um novo método pra detectar pontos de mudança em conjuntos de dados complexos.

Melhorando a tomada de decisão ao integrar risco no aprendizado por reforço.

Explorando métodos pra melhorar a estabilidade em stablecoins lastreadas em cripto, tipo a Dai.

Métodos inovadores melhoram a tomada de decisão em sistemas de controle com dados incompletos.

Um novo método melhora a eficiência e a precisão na resolução de equações complexas de reação-difusão.

Novas arquiteturas neurais melhoram a modelagem de sistemas de partículas interagentes.

Um novo método usando redes bayesianas melhora a identificação e previsão de sistemas.

Este artigo modela estratégias de provedores de liquidez em mercados de finanças descentralizadas.

Analisando as relações financeiras e como elas impactam as práticas de saúde.

Aprenda como POMDPs ajudam na tomada de decisão em ambientes incertos.

Aprenda como a dominância estocástica de segunda ordem pode melhorar sua estratégia de investimento.

Aprenda sobre métodos de redução de dimensão pra simplificar a análise de dados complexos.

Um guia sobre a importância das características e seu papel nas previsões do modelo.

Uma nova abordagem pra melhorar o aprendizado em MDPs de recompensa média com horizonte infinito.

Um novo método de pontuação melhora a qualidade das anomalias sintéticas em aprendizado de máquina.

Um novo método usa aprendizado profundo pra resolver equações matemáticas complexas em várias áreas.

Explorando novos modelos pra melhorar as previsões de longo prazo em vários setores.

NFCL combina precisão e clareza em previsões de séries temporais multivariadas.

Explore técnicas para melhorar a estimativa da matriz de covariância em grandes conjuntos de dados.

Explorando um método novo pra otimizar variáveis semi-contínuas em cenários complexos.

Este artigo analisa como as ações se comportam durante períodos de calmaria e crise.

Descubra como redes de tensores podem transformar várias aplicações industriais e otimizar processos.

Essa pesquisa investiga o uso de grandes modelos de linguagem pra detectar anomalias em dados de séries temporais.

Um novo método ajuda os bancos a identificar registros de empréstimos enganosos pra uma gestão de risco melhor.

Uma olhada no método G-LSM para precificar opções americanas de forma eficaz.

Esse artigo fala sobre o uso da distribuição de Dickman na modelagem de pequenos saltos em processos de Lévy.

Aprenda como os polinômios de Chebyshev melhoram a aproximação de funções na análise de dados.

Uma olhada em como o MLMC melhora estimativas complexas usando abordagens em camadas.

Novas técnicas melhoram a escalabilidade em aprendizado de máquina com privacidade diferencial.

Um guia claro sobre árvores de decisão e suas aplicações no mundo real.

Este artigo apresenta uma nova versão da distribuição alpha-estável que inclui graus de liberdade.

Esse artigo apresenta um método pra testar a independência em dados categorizados.

Uma olhada na tomada de decisões em situações de incerteza e como fazer escolhas ótimas.

Esses modelos melhoram a compreensão e a adaptação nas decisões da IA.

Abordagens inovadoras melhoram a análise de dados de séries temporais complexas.