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定量交易的深入加强学习
摘要 - 人工智能（AI）和机器学习（ML）正在通过部署能够通过广泛的财务数据集进行筛分的高级算法来转变定量交易的领域（QT），以查明利润丰厚的投资开放。AI驱动的模型，尤其是那些具有深度学习和强化学习等掌握的ML技术的模型，在预测市场趋势和以速度和准确性执行交易方面表现出了极大的能力，超过了人类的能力。其自动化关键任务的能力，例如辨别市场状况和执行交易策略，至关重要。但是，当前QT方法中存在持续的挑战，尤其是在有效处理嘈杂和高频财务数据的过程中。在探索和剥削之间取得平衡，对AI驱动的交易代理提出了另一个挑战。为了克服这些障碍，我们提出的解决方案QT-NET引入了一种自适应交易模型，该模型可以自主通过智能交易代理自动制定QT策略。将深度强化学习（DRL）与模仿学习方法结合在一起，我们加强了模型的熟练程度。为了应对波动性金融数据集带来的挑战，我们将QT机制概念化为可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）的框架。此外，通过嵌入模仿学习，该模型可以利用传统的交易策略，从而培养发现与利用之间的平衡协同作用。为了进行更现实的模拟，我们的贸易代理商使用来自现场金融市场的分钟数据进行培训。实验发现强调了该模型在提取强大的市场特征及其对各种市场条件的适应性方面的熟练程度。索引条款 - 质量交易，加强学习
深入了解ZRO2分布和机械...
使用扫描电子显微镜（SEM，JSM-6700 F，JEOL，日本）对微结构进行表征。取向关系是用电子背部散射衍射（EBSD，Nordlysno，英国牛津郡）确定的。配备了能量分散X射线光谱（EDS）分析单元的300 kV传输电子显微镜（TEM，FEI TALOS F300C，U）用于高分辨率传输电子显微镜（HRTEM）观察和EDS元素分析。2.3机械性能测试
深入开发审查指南：GDCL
条例＃2020-43“一个完整，全尺寸的自行车可以方便，牢固地存放和拆卸的区域，一个或两个车轮都位于稳定的表面上，使整个自行车在其存储位置都保持稳定，而无需使用其他公园的bicycles over of with bicycles或其他对象，而无需使用Quight台，而无需使用其他自行车。自行车停车位可以归类为长期或短期。长期自行车停车场主要旨在为居民，雇员或其他需要存放自行车的人服务于一天，一夜之间或多天的大部分时间。短期自行车停车场主要是为了为访客和顾客（例如零售顾客）提供预计将使用自行车存储几个小时的服务。”所需停车场的范围因建筑物的类型和大小而异条例＃2020-43普林斯顿市要求提供自行车停车的条例
行业级的深入强化学习...
本研究论文深入研究了深入增强学习（DRL）在资产级不可知论投资组合优化中的应用，将行业级方法与定量融资相结合。这种整合的核心是我们的强大框架，它不仅将高级DRL算法与现代计算技术合并，而且还强调了严格的统计分析，软件工程和监管合规性。据我们所知，这是第一个研究，将财务强化学习与来自机器人技术和数学物理学的SIM到现实方法结合起来，从而将我们的框架和参数丰富了这种独特的观点。我们的研究最终引入了Alphaoptimizernet，这是一种专有的强化学习代理（和相应的库）。从最新的（SOTA）文献和我们独特的跨学科方法论的综合发展中，Alphaoptimizernet表明了令人鼓舞的风险回报 - 在各种资产类别上具有逼真的约束。这些初步结果强调了我们框架的实际功效。随着金融部门越来越多地吸引了先进的算法解决方案，我们的研究将理论进步带入了现实世界中的适用性，提供了一个模板，以确保在这一技术驱动的未来中的安全性和强大的标准。
路线图与可再生能源的深入整合
第3节，“目标和可衡量的结果”，在许多子类别中介绍了当前和潜在的未来状态，例如与可再生能源和电动汽车的整合，设计过程的评估以及建筑性能，模拟和实际事件中的弹性，网格脱碳化，澄清，澄清，澄清和合理的代码，这些代码对建筑环境进行了构建环境和构建环境的构建代码和型号的代码和依赖于型号的代码和依赖于依据的代码。建筑物代码和电气代码需要共同努力，以启用现场生成和存储，备份功率以及与电动汽车集成等技术。建筑物应为带有废热源和水槽的城市地区的社区清洁能源系统做好准备，并在未来几年收获可再生能源的地方。紧急项目是引入建筑物代码中的热存储（包括热质量），因为它与弹性参数（例如建筑时间常数）有关（当建筑物内部内部和外部之间存在差异时，建筑物内部的内部变化速度会变化的速度）。作为社区能源系统的一部分的热能也需要探索，因为灵活性和成本效益比建筑物本身要大得多。在建筑物和电气代码中也需要解决电动汽车的引入。
人工智能与可持续性挑战深入挖掘
在很大程度上，人工智能系统的可持续性是在设计和规划阶段确定的。因此，从一开始就应该仔细考虑是否有必要为特定任务开发和部署复杂且资源密集型的人工智能系统。如果是，那么必须提出其他基本问题：系统必须处理哪些数据以及如何处理？有哪些风险？将实施哪些安全措施？
大众汽车 AI 整合的深入案例研究
摘要 随着人工智能 (AI) 技术越来越成为业务运营不可或缺的一部分，许多公司都希望借此创造商业价值，了解促进或阻碍成功实施的因素对于各行各业的组织都至关重要。以大众汽车集团 (VW) 为例，本研究的目标是全面全面地研究人工智能的实施，包括推动因素和抑制因素、自动化和增强方面的利用、流程层面的影响以及更广泛的公司层面的结果。这项工作不仅有助于了解主要汽车公司对人工智能的采用，还可以作为组织的资源，通过引导组织了解人工智能实施的复杂性，提供从案例中吸取的实用见解和经验教训。
经济洞察：深入观察：人工智能
广义上讲，人工智能是指开发机器来执行模仿人类行为的功能，例如使用网站的聊天机器人提问。而机器学习是人工智能的一个子类别，它使用算法来学习见解和识别模式。机器学习的一个常见例子是音乐服务根据听众之前播放的歌曲向听众推荐新歌。机器学习的一个较窄的子集称为深度学习，它更进一步，使用像人脑一样运作的神经网络来分析数据。这方面的例子包括自动驾驶汽车和面部识别。最后，在深度学习中，有一个称为生成人工智能的组件。人工智能的这个分支可能获得了最多的媒体关注。生成人工智能自主地进行预测并创建新数据，而不是使用结构化、标记的数据来预测结果。ChatGPT 是生成人工智能的一个流行例子。
