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世界模型：基于强化学习捕捉环境的时间和空间表示

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中文标题：世界模型
英文标题：World Models
发布平台：NeurIPS
发布日期：2018-03-28
引用量（非实时）：1031
- 1 文章萃取
- 2 精读笔记
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中文标题：世界模型

英文标题：World Models

发布平台：NeurIPS

发布日期：2018-03-28

引用量（非实时）：1031

DOI：10.5281/ZENODO.1207631

作者：Dav

语言模型表征空间和时间

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中文标题：语言模型表征空间和时间
英文标题：Language Models Represent Space and Time
发布平台：预印本
发布日期：2023-01-01
引用量（非实时）：
- 1 文章萃取
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中文标题：语言模型表征空间和时间

英文标题：Language Models Represent Space and Time

发布平台：预印本

发布日期：2023-01-01

引用量（非实时）：

DOI：10.48550/ARXIV.2310.02207

作者：Wes Gurnee

FLEX 评分的开发和多中心验证：使用基于注意力的ICD-10和当前程序术语集嵌入进行个性化术前手术风险预测

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中文标题：FLEX 评分的开发和多中心验证：使用基于注意力的 ICD-10和当前程序术语集嵌入进行个性化术前手术风险预测
英文标题：Development and multicentre validation of the FLEX score: personalised preoperative surgical risk prediction using attention-based ICD-10 and Current Procedural Terminology set embeddings
发布平台：British Journal of Anaesthesia
发布日期：202

GraphCare：通过个性化知识图谱增强医疗保健预测

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中文标题：GraphCare: 通过个性化知识图谱增强医疗保健预测
英文标题：GraphCare: Enhancing Healthcare Predictions with Personalized Knowledge Graphs
发布平台：ICLR
发布日期：2024-01-17
引用量（非实时）：
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  - 2.1 算法细节
  - 2.2 实验分析
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中文标题：GraphCare: 通过个性化知识图谱增强医疗保健预测

英文标题：GraphCare: Enhancing Hea

FactorVAE：融合概率动态因子的变分自编码用于横截面股票预测

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中文标题：FactorVAE: 基于变分自编码器的概率动态因子模型，用于预测横截面股票收益
英文标题：FactorVAE: A Probabilistic Dynamic Factor Model Based on Variational Autoencoder for Predicting Cross-Sectional Stock Returns
发布平台：AAAI
发布日期：2022-06-28
引用量（非实时）：
- 1 文章萃取
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综述：基于深度学习的股票预测

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中文标题：股市预测的深度学习技术：一项调查
英文标题：Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey
发布平台：预印本
发布日期：2023-02-09
引用量（非实时）：6
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中文标题：股市预测的深度学习技术：一项调查

英文标题：St

Co-CPC：基于对比预测编码耦合了宏微观指标的股票表示

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中文标题：将宏观-行业-微观财务指标耦合，以降低股票表示的不确定性。
英文标题：Coupling Macro-Sector-Micro Financial Indicators for Learning Stock Representations with Less Uncertainty
发布平台：
发布日期：2021-05-18
引用量（非实时）：23
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中文标题：将宏观-行业-微观财务指标耦合，以降低股票表示

交易事件：基于新闻驱动交易的公司事件检测

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中文标题：事件交易：基于新闻事件驱动交易的公司事件检测
英文标题：Trade the Event: Corporate Events Detection for News-Based Event-Driven Trading
发布平台：ACL
发布日期：2021-01-01
引用量（非实时）：17
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  - 2.1 算法细节
  - 2.2 实验分析
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中文标题：事件交易：基于新闻事件驱动交易的公司事件检测

英文标题：Trade the Event: Corporate Events D

HTML：基于层次Transformer的多任务学习用于波动率预测

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中文标题：HTML：基于层次Transformer的多任务学习用于波动率预测
英文标题：HTML: Hierarchical Transformer-based Multi-task Learning for Volatility Prediction
发布平台：WWW
发布日期：2020-04-20
引用量（非实时）：89
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  - 2.1 算法细节
  - 2.2 实验分析
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中文标题：HTML：基于层次Transformer的多任务学习用于波动率预测

英文标题：HTML: Hier

AD-GAT：属性敏感的图注意网络对股票动量溢出效应建模

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中文标题：基于属性驱动的图注意网络对股票预测的动量溢出效应建模
英文标题：Modeling the Momentum Spillover Effect for Stock Prediction via Attribute-Driven Graph Attention Networks
发布平台：
发布日期：2021-05-18
引用量（非实时）：56
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  - 2.1 算法细节
  - 实验分析
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中文标题：基于属性驱动的图注意网络对股票预测的动量溢出效应建模

英文标题：Modelin