В статье рассматривается подход к созданию интеллектуальных агентов, способных принимать финансовые решения, подкрепленные внешними знаниями и понятными объяснениями.
Новое исследование выявляет роль неприятия неопределенности в поведении атакующих, предлагая более точные модели для прогнозирования и предотвращения кибератак.
Новый подход, основанный на неравенстве Хофдинга, позволяет трейдерам оценивать вероятность продолжения работы стратегии и вовремя реагировать на изменение рыночной ситуации.
Исследование демонстрирует, как алгоритмы глубокого обучения превосходят традиционные методы в обнаружении доменов, генерируемых вредоносным ПО.
Новое исследование предлагает метод моделирования аукционов радиочастотного спектра, позволяющий оптимизировать развертывание сетей и одновременно поддерживать высокие доходы для государства.