Explore os efeitos dos anúncios de política monetária nas flutuações dos preços de mercado.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Um novo método pra melhorar a interpretabilidade em GAMs enfrentando a concurvidade.
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Esse artigo analisa como o agrupamento difuso ajuda a identificar estados em modelos de troca de Markov.
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Combinando técnicas de fusão globais e locais pra melhorar a gestão da qualidade dos dados.
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Esse artigo explica o teorema de Radon-Nikodym e sua importância na teoria da probabilidade.
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Saiba sobre CPPI e VBPI para proteção de investimentos.
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Explore como matrizes aleatórias revelam correlações em dados de séries temporais financeiras.
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Um novo método melhora os intervalos de previsão para modelos de aprendizado de máquina com dados em mudança.
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Explorando como a aleatoriedade molda o comportamento das ondas em várias áreas.
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Uma abordagem nova pra resolver minimização convexa com restrições lineares.
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Explore o papel dos cumulantes em entender matrizes aleatórias e suas diversas aplicações.
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Um novo sistema fraco supervisionado melhora a categorização de transações bancárias.
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Novos algoritmos melhoram a análise de conjuntos de dados complexos em várias áreas.
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Um novo método pra detectar padrões estranhos em dados usando aprendizado de máquina.
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Descubra como os LLMs especializados estão transformando diversas indústrias e melhorando suas capacidades.
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Uma nova abordagem de modelo para melhores previsões de dados usando Famílias Neurais Quadradas.
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Novos métodos aumentam a eficiência na análise de grandes tensores com algoritmos randomizados.
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Uma olhada no Modelo Quadrático de Variância Gama Local em finanças.
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Explorando como a computação quântica pode melhorar a avaliação de riscos no setor de energia.
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Um método pra medir a incerteza em ordens causais a partir de dados observacionais.
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Uma mergulhada na importância da justiça na tomada de decisão em ML.
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A ARO oferece uma solução rápida e precisa pra detecção de fraudes em cartões de crédito.
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Aprenda a analisar a volatilidade em dados financeiros com espaçamento irregular.
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Aprenda como a otimização estocástica lida com a incerteza em várias áreas.
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Novos métodos melhoram a análise de dados sem funções de verossimilhança tradicionais.
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Uma visão geral das SPDEs monótonas, seus tipos de ruído e soluções numéricas.
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Aprenda como o GP-SHAP explica as previsões de machine learning com incerteza.
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Integradores exponenciais probabilísticos melhoram o manejo de equações diferenciais complexas.
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Um novo método melhora a detecção de anomalias em vários conjuntos de dados usando estimativa de densidade estável.
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Analisando a eficácia do aprendizado zero-shot em tarefas de linguagem financeira.
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Um novo método mostra potencial pra resolver equações diferenciais parciais de alta dimensão de forma eficaz.
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Equilibrando a privacidade do usuário e a tomada de decisões em IA com técnicas de privacidade diferencial.
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Aprenda como previsões precisas de dados intradia podem melhorar as decisões de trading.
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Uma olhada em como variáveis aleatórias não independentes podem levar a resultados previsíveis.
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Um novo método pra avaliar a precisão na detecção de erros em documentos financeiros.
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Um novo modelo hierárquico melhora a análise de covariância de ativos usando dados de alta frequência.
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Os NCDEs oferecem soluções pra analisar dados de séries temporais irregulares em várias áreas.
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Um jeito pros investidores aumentarem os retornos mesmo com atrasos nas informações.
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Trabalhos recentes melhoram a gestão de erros em soluções numéricas para equações de subdifusão.
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Um olhar sobre como valores extremos de duas variáveis interagem e impactam diversas áreas.
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