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Titlebook: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Applied Data Science Track; European Conference, Yuxiao Dong,Nicolas Kourtellis,Jose

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樓主: risky-drinking
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發(fā)表于 2025-3-23 11:11:37 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 17:56:23 | 只看該作者
Taking over the Stock Market: Adversarial Perturbations Against Algorithmic Traderst three different trading algorithms. We show that when added to the input stream, our perturbation can fool the trading algorithms at future unseen data points, in both white-box and black-box settings. Finally, we present various mitigation methods and discuss their limitations, which stem from th
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發(fā)表于 2025-3-23 19:31:38 | 只看該作者
Continuous-Action Reinforcement Learning for Portfolio Allocation of a Life Insurance Companytic model that combines portfolio returns with the liabilities generated by the insurance products offered by the company. Furthermore, we propose a risk-adjusted optimization problem to maximize the capital of the company over a pre-determined time horizon..Since traditional financial tools are ina
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發(fā)表于 2025-3-23 22:13:10 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 05:16:03 | 只看該作者
Jingzhu He,Chin-Chia Michael Yeh,Yanhong Wu,Liang Wang,Wei Zhangesondere in der Abschlussphase. Herrn Prof. Dr. Peter Hecheltjen danke ich für die übernahme des Prüfungsvorsitzes bei der Disputation. Gedankt sei überdies den Verantwortlichen des 978-3-531-15819-8978-3-531-90975-2
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發(fā)表于 2025-3-24 09:55:29 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 11:03:42 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 17:48:46 | 只看該作者
Damien Fourure,Muhammad Usama Javaid,Nicolas Posocco,Simon Tihonank Huysmans (Universit?t Amsterdam) für seine T?tigkeit als Zweitgutachter, ferner für konstruktive Anmerkungen, insbesondere in der Abschlussphase. Herrn Prof. Dr. Peter Hecheltjen danke ich für die übernahme des Prüfungsvorsitzes bei der Disputation. Gedankt sei überdies den Verantwortlichen des
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發(fā)表于 2025-3-24 21:42:33 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 01:24:49 | 只看該作者
Paul Prasse,Jan Brabec,Jan Kohout,Martin Kopp,Lukas Bajer,Tobias Schefferation. Our solution is founded based on the thriving nn-UNet architecture. Firstly, by extending the channel size, we propose a larger network, which can provide a broader perspective, facilitating the extraction of complex structural information. Secondly, we include an axial attention catching(AAC
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