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预测加密货币市场：使用统计
3美国加利福尼亚州圣何塞州立大学摘要：加密货币市场的迅速发展的景观提出了独特的挑战和机遇。 加密货币汇率的每日重大变化导致与加密资产的投资相关的重大风险。 本研究旨在使用高级机器学习模型来预测加密货币的价格。 在经过测试的预测和验证效率测试的七个模型中，中性网络的表现最佳，最小误差。 因此，使用长期记忆（LSTM）神经网络用于预测未来趋势。 LSTM模型非常适合分析财务数据中的复杂依赖性。 从历史数据收集，数据预处理，功能工程，归一化和综合套筒开始，对50个加密货币进行了全面的探索数据分析（EDA）。 基于诸如交易量，市值和价格趋势等标准确定了最佳性能者。 使用Python实施了LSTM模型，以预测90天的价格移动数据，以检查复杂的模式和关系。 模型性能通过MAE和RMSE等性能指标验证。 的发现与自适应市场假设（AMH）保持一致，该假设表明，加密货币市场表现出受不断发展的市场状况和投资者行为影响的动态效率。 该研究显示了机器学习模型在金融经济学中的潜力及其在增强风险管理策略和投资决策过程中的作用。3美国加利福尼亚州圣何塞州立大学摘要：加密货币市场的迅速发展的景观提出了独特的挑战和机遇。加密货币汇率的每日重大变化导致与加密资产的投资相关的重大风险。本研究旨在使用高级机器学习模型来预测加密货币的价格。在经过测试的预测和验证效率测试的七个模型中，中性网络的表现最佳，最小误差。因此，使用长期记忆（LSTM）神经网络用于预测未来趋势。LSTM模型非常适合分析财务数据中的复杂依赖性。从历史数据收集，数据预处理，功能工程，归一化和综合套筒开始，对50个加密货币进行了全面的探索数据分析（EDA）。基于诸如交易量，市值和价格趋势等标准确定了最佳性能者。使用Python实施了LSTM模型，以预测90天的价格移动数据，以检查复杂的模式和关系。模型性能通过MAE和RMSE等性能指标验证。的发现与自适应市场假设（AMH）保持一致，该假设表明，加密货币市场表现出受不断发展的市场状况和投资者行为影响的动态效率。该研究显示了机器学习模型在金融经济学中的潜力及其在增强风险管理策略和投资决策过程中的作用。关键字：货币预测，金融经济学，LSTM神经网络，机器学习，模型预测。引言加密货币作为一个名为Satoshi Nakamoto的匿名实体（2020年1月）成为了革命性的金融创新。比特币于2009年推出，并标志着新的数字货币时代的开始（Malik，2016年）。中村的白皮书将比特币描述为一种分散的电子现金系统，可促进安全的直接交易而不依赖中间人（Nakamoto＆Bitcoin，2008）。在比特币的成功之后，开发了许多替代的加密货币，例如以太坊，波纹和莱特币。今天，加密货币景观包括成千上万的数字资产，其中包含金融，游戏，供应链和其他地区的应用（Chlioumi，2022年）。加密货币市场的快速发展给贸易商和投资者带来了机会和挑战。与传统金融市场不同，加密货币在分散的环境中运作，其特征是流动性高和价格频繁波动。这些独特的市场动态需要先进的预测建模技术才能准确预测未来的价格变动（Lubogo，2022）。预测加密货币的行为可以增强交易策略并支持风险管理决策。预测可以为监管框架提供信息，并增强市场信心。但是，这些线性模型在捕获财务时间序列中非线性和复杂依赖性方面的局限性导致了机器学习技术的探索。随着加密货币市场的不断发展，预期价格变动和市场行为的能力对于预测可持续增长并融入更广泛的金融景观至关重要（Nabila等，2021）。机器学习模型由于从历史数据中学习复杂模式的能力而获得了时间序列预测（Elsayed等，2021）。LSTM模型，一种复发性神经网络（RNN），被广泛用于预测长期变化和顺序关系。LSTM模型特别适合建模加密货币价格的非线性和时间性质（Liu等，2020）。研究表明，LSTM模型在预测股票价格，汇率和现在的加密货币价格方面的功效。例如，Ghosh和Neufeld（2022）将LSTMS应用于标准普尔500指数，发现LSTMS胜过
增强型空中交通管制系统——人工智能作为预测空中交通冲突的数字辅助系统
摘要：当今的空中交通管理 (ATM) 系统围绕空中交通管制员和飞行员发展。这种以人为本的设计在过去使空中交通非常安全。然而，随着航班数量的增加和使用欧洲空域的飞机种类的增加，它正在达到极限。它带来了严重的问题，例如拥堵、飞行安全性下降、成本增加、延误增加和排放量增加。将 ATM 转变为“下一代”需要复杂的人机集成系统，以提供更好的空域抽象并创建态势感知，正如文献中针对此问题所述。本文做出了以下贡献：(a) 概述了问题的复杂性。(b) 它引入了一种数字辅助系统，通过系统地分析飞机监视数据来检测空中交通中的冲突，从而为空中交通管制员提供更好的态势感知。为此，使用长短期记忆 (LSTM) 网络（一种流行的循环神经网络 (RNN) 版本）来确定其时间动态行为是否能够可靠地监控空中交通并对错误模式进行分类。 (c) 大规模、真实的空中交通模型（包含数千个包含空中交通冲突的航班）用于创建参数化的空域抽象，以训练 LSTM 网络的几种变体。所应用的网络基于 20-10-1 架构，同时使用泄漏 ReLU 和 S 形函数
神经网络
基于多模态神经生理时间序列（多导睡眠图 PSG）的计算睡眠评分已在临床上取得了令人瞩目的成功。仅使用 PSG 中单个脑电图 (EEG) 通道的模型尚未获得同样的临床认可，因为它们缺乏快速眼动 (REM) 评分质量。这一缺陷是否可以完全弥补仍然是一个重要问题。我们推测，主要的长短期记忆 (LSTM) 模型不能充分表示远处的 REM EEG 段（称为时期），因为 LSTM 将这些段压缩为来自独立过去和未来序列的固定大小向量。为此，我们引入了 EEG 表示模型 ENGELBERT（electro En cephalo G raphic E poch L ocal B idirectional Encoder R epresentations from T Transformer）。它联合关注过去和未来的多个 EEG 时期。与语言中的典型标记序列（注意力模型最初就是为其设计的）相比，夜间脑电图序列很容易跨越 1000 多个 30 秒的时期。重叠窗口上的局部注意力将关键的二次计算复杂度降低到线性，从而实现了从一小时以下到全天的灵活评分。ENGELBERT 至少比现有的 LSTM 模型小一个数量级，并且易于在一个阶段从头开始训练。它在 3 个单脑电图睡眠评分实验中超越了最先进的宏 F1 分数。REM F1 分数被推高到至少 86%。ENGELBERT 实际上将与基于 PSG 的方法的差距从 4-5 个百分点 (pp) 缩小到不到 1 pp F1 分数。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
深度学习在湍流中的应用
摘要 本论文研究了深度学习和深度强化学习在湍流模拟中的应用。深度学习模型经过训练可以进行时间和空间预测，而深度强化学习则应用于流量控制问题，即减少明渠流中的阻力。长短期记忆 (LSTM, Hochreiter & Schmidhuber 1997) 网络和 Koopman 非线性强迫 (KNF) 模型经过优化，可以在两种降阶湍流模型中执行时间预测，即 Moehlis 等人 (2004) 提出的九方程模型和最小通道流的截断适当正交分解 (POD) (Jim´enez & Moin 1991)。在第一个应用中，这两个模型都能够产生准确的短期预测。此外，预测的系统轨迹在统计上是正确的。KNF 模型在短期预测方面优于 LSTM 网络，并且训练计算成本低得多。在第二个任务中，只有 LSTM 可以成功训练，预测出统计上准确的轨迹。空间预测是在两种湍流中进行的：明渠流和边界层流。全卷积网络 (FCN) 用于使用壁面测量值预测给定壁面法线位置的二维速度波动场（反之亦然）。由于这些模型的非线性特性，它们提供了比扩展 POD（Bor'ee 2003）等最佳线性方法更好的重建性能。最后，我们展示了深度强化学习在发现湍流新控制策略方面的潜力。通过将流体动力学问题构建为多智能体强化学习环境，并使用位置不变的深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法训练智能体，我们能够学习一种控制策略，该策略可显著减少 30% 的阻力，比现有策略提高约 10 个百分点。
虚拟会议中基于深度学习的积极时间分析
1。参与分析的重要性虚拟会议占主导地位，例如工作，教育和医疗保健，为有意义的参与跟踪提供了必不可少的工具。常规指标（例如会议持续时间和出勤率）不足以提供对用户行为或认知负荷的深入见解。他们缺乏分析个人贡献，注意力和参与水平的粒度。可行的参与数据中的这种缺陷可以直接影响会议中讨论的项目的进度和成果。通过解决这些差距，参与分析在培养交互式和生产性虚拟环境中起着关键作用。2。计算机视觉和深度学习方面的技术景观进步已迎来了一个复杂的参与者参与监测系统的时代。OpenCV（例如OpenCV）通过增强和标准化视觉输入来启用视频处理，提供一致的数据进行分析。 深度学习模型，例如面部，有助于有效的面部识别，在识别参与者及其表达方面具有准确性。 此外，使用LSTM等网络的时间分析显着增强了我们随着时间的推移推断活动状态和参与模式的能力。 这些技术协同工作，以构建能够在虚拟会议期间跟踪和分析参与者行为的强大系统。 3。 尽管有技术进步，但在参与跟踪方面的挑战仍在跟踪参与者的参与方面仍然存在一些挑战。通过增强和标准化视觉输入来启用视频处理，提供一致的数据进行分析。深度学习模型，例如面部，有助于有效的面部识别，在识别参与者及其表达方面具有准确性。此外，使用LSTM等网络的时间分析显着增强了我们随着时间的推移推断活动状态和参与模式的能力。这些技术协同工作，以构建能够在虚拟会议期间跟踪和分析参与者行为的强大系统。3。尽管有技术进步，但在参与跟踪方面的挑战仍在跟踪参与者的参与方面仍然存在一些挑战。一个主要问题是多模式数据的同步，这需要视频，音频和文本输入的无缝集成。此外，参与者环境中的可变性（例如照明，摄像机分辨率和背景噪声的差异）会影响数据质量。另一个关键挑战在于敏感数据的道德管理。确保参与者同意是负责任地部署参与监控系统的基础。解决这些挑战对于此类技术的广泛采用和功效至关重要。
网络安全的新兴趋势和未来方向...
海得拉巴奥斯曼尼亚大学工程学院摘要：环境监测对于解决气候变化的影响至关重要，要求创新的方法以更好地预测和管理。这项研究探讨了除传统模型（如CNN和LSTMS）之外的先进人工智能（AI）技术。它结合了生成性对抗网络（GAN），以增强稀疏数据集，合奏学习的合理预测以及可解释的AI（XAI），以增强模型透明度和可用性。gan通过产生综合，高保真环境数据来解决数据稀缺，而基于变压器的体系结构改善了长期气候预测。集合方法表明，与传统模型相比，预测的精度较高，将平均误差降低了15％。强化学习（RL）通过实时分析动态环境来优化自适应气候策略。这些方法共同增强了AI驱动的环境监测系统的精度，可解释性和可伸缩性。未来的研究应探索联合学习和量子计算，以进一步提高计算效率和可访问性。20023年的政府间气候变化小组（IPCC）[1]报告说，全球温度已经高于工业水平高1.1°C，这导致了极端天气事件（如飓风，干旱，干旱，干旱，和热带）的频率和强度的增加。在响应中，环境监测已成为缓解气候风险的基石，提供了设计有效的干预措施和政策所需的数据。这项研究突出了AI在促进积极和数据驱动的气候弹性关键词方面的变革潜力：人工智能（AI），环境监测，气候变化管理，生成性对抗网络（GAN），可解释的AI（XAI），解释AI（XAI），合奏学习，增强气候变化，逐渐变化，尤其是“增强气候变化”，这是一家人的一部分。经济和人类健康。传统的环境监测技术，例如手动数据收集和统计建模，长期以来一直是气候研究的骨干。然而，这些方法通常在解决气候系统的动态和复杂性质方面通常缺乏。例如，手动抽样方法的范围有限，并且无法提供实时见解，而传统统计模型则与非线性竞争
使用机器学习和深度学习技术检测抑郁症
抑郁症检测是指识别和评估与个人抑郁症相关的体征和症状的过程。这项重要任务涉及各种方法来发现个人的抑郁症体征和症状，包括临床评估和自我报告问卷等传统技术，以及使用机器学习和深度学习算法的更现代方法。高级算法使用来自社交媒体、短信和生理指标等各种来源的数据来识别与抑郁症相关的模式。通过分析语言、情绪和行为，这些算法可以提供有关个人心理健康状况的有用见解。这项技术进步有可能为那些正在与抑郁症作斗争的人提供早期干预和支持，最终改善个人的整体健康状况。机器学习通过检查文本、语音、生理和行为等各种数据源，在抑郁症检测中发挥着至关重要的作用。它解读书面内容中的语言线索和情绪，揭示抑郁指标。在言语中，它可以发现语调和节奏的变化，反映出情绪困扰。心率变异性和面部表情等生理信号揭示了进一步的模式。经过数字化分析的调查和问卷可以提供准确的心理健康评估。移动应用程序和可穿戴设备可以增强监测，记录日常活动和互动。通过将机器学习与传统方法相结合，可以为抑郁症患者提供及时的识别和支持，从而实现更有效的干预措施和更好的心理健康护理结果。深度学习有助于从复杂数据中提取复杂的模式，从而检测抑郁症。通过神经网络，它可以处理文本、语音和图像等各种来源，以辨别表明抑郁症的微妙情绪线索。例如，在文本分析中，循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆网络 (LSTM) 擅长理解上下文和捕捉书面表达中的细微差别。在图像分析中，卷积神经网络 (CNN) 解码面部表情、肢体语言和其他与抑郁症相关的视觉线索。深度学习学习特征层次的能力使其能够发现细微的指标，从而显著提高抑郁症检测方法的准确性和有效性。在机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方面，算法主要分为两类：监督学习和无监督学习。这项研究主要侧重于利用监督学习算法来提高对个体抑郁症的检测能力，方法是让算法学习数据中的复杂模式和联系。
机器学习模型的类型
机器学习模型是自动化任务的强大工具，使其更加准确和高效。这些模型可以按需求处理新的数据并扩展新的数据，从而提供有价值的见解，以提高随着时间的推移绩效。该技术具有许多好处，包括更快的处理，增强的决策和专业服务。机器学习模型是在看不见的数据集中识别模式以做出决定的软件程序。自然语言处理（NLP）使用机器学习模型来分析非结构化文本并提取可用的数据和见解。图像识别是机器学习的另一种应用，它可以识别人，动物或车辆等物体。机器学习模型需要一个数据集来培训和在优化过程中使用算法，以查找数据的模式或输出。基于数据和学习目标有四种主要类型的机器学习模型：1。**监督模型**：这些模型使用标记的数据来发现输入特征和目标结果之间的关系。2。**分类**：这种类型的模型将类标签分配给看不见的数据点，例如对电子邮件进行分类或预测贷款申请人的信誉。常见分类算法包括： *逻辑回归 *支持向量机（SVM） *决策树 *随机森林 * K-Nearest邻居（KNN）预测使用输入功能作为基础的连续输出变量预测连续输出变量在现实世界中至关重要，例如预测房地产价格，股票市场趋势，股票市场趋势，客户销售速率，销售速度和销售费用和销售。常见回归算法包括：1。回归模型利用这些功能来了解连续变量和输出值之间的关系。他们应用了学习的模式来预测新的数据点。**线性回归**：使用直线建模关系。2。**多项式回归**：使用更复杂的函数（例如二次或立方）用于非线性数据。3。**决策树回归**：一种基于决策树的算法，可预测分支决策的连续输出。4。**随机森林回归**：结合了多个决策树，以确保准确稳健的回归预测。5。**支持向量回归（SVR）**：调整支持向量机概念的回归任务，找到一个密切反映连续输出数据的单个超平面。无标记数据的无监督学习交易。它涉及使用聚类算法进行分组类似的数据点，例如：1。** K-均值聚类**：基于相似性将数据分组为预定群体。2。**分层聚类**：构建群集的层次结构，以轻松研究组系统。3。** DBSCAN（基于密度的空间群集使用噪声）**：即使在缺少数据或异常值的区域，也可以检测高密度数据点。降低维度在处理大型数据集时也至关重要。它降低了维度以维护关键功能，从而更容易可视化和分析数据。技术包括：1。2。** PCA（主要组件分析）**：通过将数据集中在更少的维度中来识别最重要的维度。** LDA（线性判别分析）**：类似于PCA，但专为分类任务而设计。最后，也可以应用无监督的学习来检测异常 - 数据与大多数的点大不相同。在数据分析中对异常值，半监督学习和强化学习的建模得到了奖励，并受到所需的行动的奖励，并对不希望的行为进行惩罚有助于玩家获得最高的回报。这种方法还涉及基于价值的学习，其中像机器人一样的代理商学会了通过获得达到末端并在撞墙时损失时间来浏览迷宫的过程。算法Q学习可以预测每个州行动组合的未来奖励，从而通过重复评估和奖励更新其知识。基于策略的学习采用了不同的途径，重点是直接学习映射到行动的政策。Actor-Critic将策略更新与价值功能再培训结合在一起，而近端策略优化解决了早期基于政策的方法中的高变化问题。深度学习利用人工神经网络识别复杂的模式。诸如人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN）之类的模型用于图像识别，自然语言处理和顺序数据分析等任务。机器学习模型利用各种功能来输入数据并产生预测，包括线性方程，决策树或复杂的神经网络。学习算法是负责在训练过程中适应模型参数以最小化预测错误的核心部分。培训数据包括输入功能和相应的输出标签（监督学习）或无标记的数据（无监督学习）。目标函数衡量预测和实际结果之间的差异，目的是最大程度地减少此功能。优化过程，例如梯度下降，迭代调整参数以减少错误。一旦受过培训，就会在单独的验证集上评估模型，以评估概括性能。最终输出涉及将训练有素的模型应用于新的输入数据以进行预测或决策。高级机器学习模型包括神经网络，这些神经网络成功地解决了复杂问题，例如图像识别和自然语言处理。卷积神经网络（CNNS）处理符号数据，例如图像，而复发性神经网络（RNN）处理顺序数据（如文本）。长期短期内存网络（LSTMS）识别长期相关性，而生成对抗网络（GAN）通过从现有数据集中学习模式生成新数据。机器学习模型随着时间的流逝而发展，产生了两个网络：一个产生网络数据，另一个区分真实样本和假样品。变压器模型通过随着时间的推移处理输入数据并捕获长期依赖性，从而在自然语言处理中获得了知名度。*医疗保健：机器学习预测疾病，建议治疗并提供预后。机器学习的现实应用程序包括： *金融服务：银行使用智能算法来了解客户的投资偏好，加快贷款批准并检测异常交易。例如，医生可以为患者预测正确的冷药。*制造业：机器学习通过提高效率和确保质量来优化生产过程。*商业领域：ML模型分析大型数据集，以预测趋势，了解营销系统并为目标客户定制产品。机器学习中的挑战包括： *有限的资源和工具，用于上下文化大数据集 *需要更新和重新启动模型以了解新的数据模式 *收集和汇总不同技术版本之间的数据以应对这些挑战，战略规划，适当的资源分配以及技术进步至关重要。