随着年龄的增长，一个人的臀部关节磨损，可能需要部分置换。近年来，碳复合材料被积极用于生产内生 div>
Ветераны Пермского Политеха: Михаил Моисеевич Зальцман
“ PNIPU退伍军人”部分致力于我们大学的员工 - 前后的战士，他们在第二次世界大战期间为我们的家园辩护。在今天的问题中，我们将熟悉Aviameters系高级老师Mikhail Moiseevich Zaltsman的历史 div>
Time Series Are Not That Different for LLMs
利用 LLM 的力量进行时间序列建模基础模型推动了计算语言学和计算机视觉领域的最新进步，并在人工智能 (AI) 中取得了巨大成功。成功的基础模型的关键思想包括：海量数据：庞大而多样的训练数据涵盖了全面的分布，使模型能够近似任何潜在的测试分布。可转移性：记忆和回忆所学信息的机制，例如提示 [1] 和自我监督的预训练 [2]，使模型能够有效地适应新任务。在 LLM 成功之后，时间序列基础模型的开发变得更加密集。图片来自论文 https://arxiv.org/pdf/2403.14735.大型时间序列基础模型 (LTSM)随着基础模型在计算语言学领域的成功，越来越多的研究工作旨在在另一种类型的序列
Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Firm Value Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia
题为“影响印度尼西亚证券交易所制造公司公司价值的因素”的文章，作者：Bella Valentina Lesmana 和 Muh。 Arief Effendi，发表于 2023 年 9 月 30 日，发表于 TSM 会计电子期刊第 3 卷第 3 期 (2023) 第 89 – 98 页，可直接从以下链接下载：https://jurnaltsm.id/index.php/ EJATSM/article/view/2205 或 DOI：https://doi.org/10.34208/ejatsm.v3i3.2205。 [...]
Pengaruh Tax Planning dan Faktor Lainnya terhadap Nilai Perusahaan
题为“税收筹划和其他因素对公司价值的影响”的文章，作者：Effivani & Muh。 Arief Effendi，发表于 2023 年 3 月 31 日，发表于 TSM 会计电子杂志第 3 卷第 1 期 (2023) 第 175 – 186 页，可直接从以下链接下载：https://jurnaltsm.id/index.php/ EJATSM/article/view/1930 或 DOI：https://doi.org/10.34208/ejatsm.v3i1.1930 摘要：本研究旨在确定 [...]
Pengaruh Rasio Keuangan, Tata Kelola Perusahaan, Karakteristik Auditor Terhadap Audit Report Lag
题为“财务比率、公司治理、审计师特征对审计报告滞后的影响”的文章，作者：Rensia Amartavia & Muh。 Arief Effendi，发表于 2022 年 9 月 30 日，发表于 TSM 会计电子杂志第 2 卷第 3 期 (2022) 第 393 – 406 页，可直接从以下链接下载：https://jurnaltsm.id/index.php/ EJATSM/article/view/1716 或 DOI：https://doi.org/10.34208/ejatsm.v2i3.1716 摘要：[...]
PENGARUH CORPORATE GOVERNANCE DAN FAKTOR LAINNYA TERHADAP MANAJEMEN LABA
公司治理和其他因素对利润管理的影响 本文由 Ellysia Bernadeth 和 Muh 撰写。 Arief Effendi 已发表在 TSM 会计电子期刊第 2 卷第 3 期（2022 年）上。发布于 2022 年 9 月 30 日。第 199-208 页。完整文章（pdf 文件）可直接从以下链接下载：https://jurnaltsm.id/index.php/EJATSM/article/view/1637 或 DOI：https://doi.org/10.34208/ejatsm。 v2i3.1637 [...]
Deep Recurrent Neural Nets with Long Short Term Memory
再次。LTSM 可能正在成为循环 NN 建模中的大问题。我之前写过博客（例如这里），但我仍然不太了解它。有人了解吗？也许它只是一种避免消失梯度问题的手段（并不是说这并不重要）；也许它更重要。这篇新论文写得很好，突出介绍了 LSTM。DONUT 集成组合预测方法作者：Lars Lien Ankile；Kjartan Krange摘要：本文提出了一种集成预测方法，通过减少特征和模型选择假设，在 M4Competition 数据集上显示出强劲的结果，称为 DONUT（不使用人类假设）。我们的假设减少主要由自动生成的特征和更多样化的集成模型池组成，其表现明显优于 Montero-Manso 等人（20
