Наука

Исследование показывает, что универсального подхода к прогнозированию многомерных временных рядов не существует, и эффективность моделей сильно зависит от характеристик данных.

Исследование выявляет ограничения существующих систем поиска финансовой информации при работе со сложными, многодокументными запросами.

Новый подход к обнаружению артефактов, возникающих в синтетических данных, повышает надежность ИИ-моделей для медицинской диагностики.

Исследование показывает, как обучение с подкреплением может привести к коллективному поведению в смешанном потоке транспорта.

Исследование предлагает инновационный метод предварительного обучения представлений для повышения точности обнаружения аномалий в промышленных данных.