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使用深Q-学习
摘要：预测股票价格在金融市场中至关重要，但是由于市场的动态性如何，这可能很困难。常规技术经常无法捕获这种复杂性。一种可能的方法是深度加固学习或深度Q学习（DQL）。本文研究了DQL在股票价格预测中的使用，并考虑了其优点，缺点和方法。它始于DQL的基础知识及其与财务预测的关系，然后再探索经验重播和神经网络体系结构等多种实施策略。涵盖了特定于金融市场的问题，包括模型评估和数据预处理。合成的经验数据将DQL与常规技术形成鲜明对比，证明了其有效性并概述了潜在的领域以进行进一步研究。最终，本综述旨在使从业者和学者了解DQL在股票价格预测中的有效性，从而在这一迅速发展的主题中实现了未来的发展。
Ceepus暑期学校“高级通信的建模和模拟 div>
Galia Marinova（Short Bio）Galia Marinova于1988年毕业于技术大学毕业于电子学硕士学位。她获得了博士学位。 1994年的学位在TUS的电子学院。从2011年开始，她是电信学院的副教授。她负责部门“通信系统的技术和管理”部门的研究和创新活动。G.Marinova在1999/2000年在法国Cnam-巴黎进行了一年的博士后研究。她有10 ph。D.学生 - 3个毕业，其中一个正在准备他的辩护，目前正在培养她的博士学位。论文。G. Marinova是100多篇科学论文的作者兼合着者，主要是在电子和电信领域的计算机辅助设计领域。她获得了多个奖项：在2007年在英国伦敦的世界工程大会上获得了几个奖项，这是2016年5月22日至2016年5月22日至26日在AICT 2016年的最佳纸质奖 - 瓦伦西亚，西班牙，西班牙，2019年6月28日至30日，2018年6月28日至30日，ICEST'2019年的年轻科学家。她是CEEPUS网络项目的协调员：CIII-BG-11103-06-2122。工程和管理中的建模，模拟和计算机辅助设计。她拥有与计划和合作伙伴国家的几个Erasmus+项目协调员的经验。她还参与了其他一些国家和国际教育和研究项目，例如Drila项目与Centralsupelec，Rennes，France，Iot-Eco CBHE项目等。课程摘要该课程将介绍物联网的基础知识和绿色转化的基础知识，然后介绍物联网在绿色转化中的作用；物联网的不同实现将作为空气，水，土壤质量控制的物联网进行讨论。将讨论建模不同领域和基础设施绿色转化的物联网的可能性 - 港口，大学校园。物联网建模工具将被考虑。将引入用于物联网模拟的数字双胞胎。
打击深度伪造
数字水印可以嵌入媒体中，这有助于检测后续的深度伪造。一种形式的水印会添加计算机可检测但人类无法察觉的像素或音频模式。这些模式会在任何被修改的区域中消失，从而使所有者能够证明媒体是原始媒体的更改版本。另一种形式的水印会添加一些功能，使使用该媒体制作的任何深度伪造看起来或听起来都不真实。 元数据（描述媒体中数据的特征）可以以加密安全的方式嵌入。缺失或不完整的元数据可能表明媒体已被更改。 区块链。将媒体和元数据上传到公共区块链会创建一个相对安全的版本，该版本无法更改，否则其他用户会发现更改。然后任何人都可以将文件及其元数据与区块链版本进行比较，以证明或反驳真实性。
深海开采不值得风险
对DSM的反对正在增长，与Google，Samsung，Phillips，Volvo，BMW和Salesforce之类的人签署了一份商业报表，致力于不使用DSM源矿产。9 DSM最具声音的支持者包括仅专注于DSM的早期私营部门公司。10但是，这些纯种公司不会产生任何收入。11个在声音支持DSM的国家，或者可能允许该活动在其国家水域中进行的活动很少，其中包括一个太平洋国家，瑙鲁共和国，这是一家可能的矿业公司和库克群岛的国际发起人，这是另一个在其自身水域中授予勘探许可的太平洋国家。12即时的国内，泛欧和全球批评是针对挪威的，该国于2024年1月宣布将向DSM勘探开放水域。13已建立的矿业公司缺乏兴趣，而全球第二大金属和矿业公司里奥·廷托（Rio Tinto）在2023年底对DSM的立场。14
使用深度学习检测脑卒中
脑卒中是一种严重的疾病，需要尽快发现才能有效治疗并避免其严重后果。本研究提供了一种基于神经网络的新型脑卒中识别方法。建议的系统利用深度学习技术来评估医学成像数据，特别是磁共振成像 (MRI) 扫描和结构化数据，以便尽早准确地检测与中风相关的问题。该研究的神经网络架构旨在自动识别输入 MRI 图片中的相关元素。该算法通过对包含中风和非中风病例的大量数据集进行训练，学习复杂的模式和暗示中风存在的细微变化。卷积神经网络 (CNNS) 和人工神经网络 (ANN) 用于使模型能够提取具有空间层次结构的特征，从而使模型能够识别数据集中的详细信息。以提高模型的泛化能力。接下来，对中风数据集进行微调，以帮助模型适应中风相关模式的独特特征。为了避免过度拟合，通过使用正则化和复杂的优化技术来增强训练过程。
脱碳战略指南 - SWEEP
随着采取立即和有意义的措施的压力越来越大，制定一项不仅符合环境目标而且符合业务目标的战略的复杂性可能会令人难以承受。绘制供应商图谱至关重要，因为它可以让您清楚地了解整个供应链中涉及的活动、流程和系统。它还可以帮助您确定主要排放源。为您的采购和可持续发展团队提供工具，以自动收集所购商品和服务的数据。授权他们向供应商发送调查问卷以收集缺失数据。如果您想了解有关供应链脱碳的更多信息，请阅读我们的指南。
在欧盟和联合国维持和平活动中使用人工智能的可能性
撰写本文的主要目的是展示包括人工智能和机器学习在内的破坏性技术如何用于军事行动。我们还介绍了联合国和其他国际组织如何从政策的角度开始规范这一迅速爆炸的领域。我们介绍了一些使用AI并为其一般军事应用提出建议的技术，以及如何将这些技术用于和平时期的操作。人工智能和智能设备还可以在指挥和控制系统，侦察和情报活动的领域带来巨大的好处。我们还提出了与在这个方向上的发展有关的问题和困境，例如道德，责任，安全和信息保护问题和困境。
dapeep的EEC域协议 - 希腊
取消原籍保证，以证明一个日历年内消费的起源应仅在本日历年的4月1日至下一个日历年的3月31日的时间内举行。每年4月1日之后，本年度之前的消费期内不得取消原产地保证。对于位于希腊领域的最终消费者，只有代表他们在电力市场的供应商有权通过其燃料混合物披露他们消耗的能源的起源，并且代表他们取消了原产地的保证。c.3.4残差混合计算的方法遵循AIB发表的基于发行的方法。
FM24C32D 2-Wire Serial EEPROM
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