Сигналы изнутри: Как инсайдерские покупки предсказывают рост акций микрокап-компаний
Новое исследование показывает, что анализ данных о покупках инсайдеров может помочь выявить перспективные акции микрокап-компаний и получить сверхприбыль.
Новое исследование показывает, что анализ данных о покупках инсайдеров может помочь выявить перспективные акции микрокап-компаний и получить сверхприбыль.

Исследование демонстрирует, как анализ обсуждений в социальных сетях позволяет выявить иерархию финансовых потребностей, коррелирующую с уровнем дохода.

Новая архитектура объединяет возможности глубокого обучения и нечеткой логики для точного и прозрачного выделения контуров на изображениях.

Новый подход, основанный на многоагентном обучении с подкреплением и алгоритме Monte Carlo Tree Search, значительно упрощает и удешевляет процесс сбора данных для обучения агентов автоматизации графических интерфейсов.
![В исследовании весов внимания модели AP-OOD на нетипичных данных для задач текстовой суммаризации выявлено, что наибольшие отклонения в положительном и отрицательном направлениях от [latex]d\_{j}(\bm{Z})[/latex] перед применением квадратичной функции указывают на ключевые аспекты, определяющие способность модели обрабатывать данные, выходящие за рамки тренировочного распределения.](https://arxiv.org/html/2602.06031v1/images/attention-weights/samsum_-.png)
Исследователи предложили метод, позволяющий более точно определять, насколько текст соответствует обучающим данным языковой модели.