cs.CE」カテゴリーアーカイブ

MatSciRE: Leveraging Pointer Networks to Automate Entity and Relation Extraction for Material Science Knowledge-base Construction

要約 材料科学の文献には、さまざまなカテゴリのエンティティ (材料や組成など)、 … 続きを読む

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Glitter or Gold? Deriving Structured Insights from Sustainability Reports via Large Language Models

要約 過去10年にわたり、環境、社会、ガバナンス(ESG)問題に対する投資家の関 … 続きを読む

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Learning physics-based reduced models from data for the Hasegawa-Wakatani equations

要約 この論文は、非線形でカオスなプラズマ乱流シミュレーションのための非侵入型科 … 続きを読む

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DiffDA: a diffusion model for weather-scale data assimilation

要約 正確なデータ同化による初期条件の生成は、信頼性の高い天気予報と気候モデリン … 続きを読む

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XGBoost Learning of Dynamic Wager Placement for In-Play Betting on an Agent-Based Model of a Sports Betting Exchange

要約 我々は、現代のスポーツ賭博取引をシミュレートするために設計されたオープンソ … 続きを読む

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Distributed Monitoring for Data Distribution Shifts in Edge-ML Fraud Detection

要約 デジタル時代では、金融詐欺が顕著に増加しています。 エッジ ML は、スマ … 続きを読む

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Multigrid-Augmented Deep Learning Preconditioners for the Helmholtz Equation using Compact Implicit Layers

要約 我々は、高波数に対する離散不均一ヘルムホルツ方程式を解くための深層学習ベー … 続きを読む

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Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection

要約 金融市場のダイナミックでデータ主導型の状況において、このペーパーでは、スケ … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, 68T50, 91G10, 91G15, cs.AI, cs.CE, cs.CL, cs.LG, I.2.1, q-fin.CP | Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection はコメントを受け付けていません

Synergistic Formulaic Alpha Generation for Quantitative Trading based on Reinforcement Learning

要約 定型アルファファクターのマイニングとは、株式市場の定量的取引のための特定の … 続きを読む

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Integration of physics-informed operator learning and finite element method for parametric learning of partial differential equations

要約 偏微分方程式をパラメトリックに解くために物理学に基づいた深層学習技術を採用 … 続きを読む

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