资产价格具有随时间变化的波动性（逐日收益率的方差）。在某些时期，收益率是高度变化的，而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型用一个潜在的波动率变量来模拟这种情况，该变量被建模为随机过程。下面的模型与 No-U-Turn Sampler 论文中描述的模型相似，Hoffman (2011) p21。

海洋中活跃着各种时空尺度的涡旋。其中，空间尺度在 10km 到 100km 量级的中尺度涡旋是海洋动能的主要载体，主导者海水流速、温度和盐度的短期变化，并对大气过程产生重要的影响。因此，准确预测中尺度涡旋不仅对海洋活动和管理至关重要，而且对提高天气预报的准确性也有重要帮助。

本文旨在利用神经网络模型来帮助客户预测上证指数的收盘价，通过分析不同历史数据作为输入，建立模型并进行预测。具体而言，我们设计了两个不同的模型，分别使用不同组合的历史收盘价数据作为输入，以比较它们在预测今天的收盘价方面的效果。

YOLO（You Only Look Once）作为实时物体检测领域的佼佼者，以其高速且高效的特点广受业界认可。然而，在某些特殊场景下，YOLO的预测精度仍有提升空间，例如在处理重叠物体或小物体时。为此，MPDIoU（Maximum Probabilistic Distance IoU）损失函数被引入，旨在进一步提升YOLO模型的检测性能。

本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较  。最后，提出了集合预测算法

近年来，视频行业持续高速成长，带动数字经济新发展。在视频用户规模持续扩大的同时，产业对于海量多样视频内容的智能化生产及应用的需求也愈发明显。如何对海量视频数据内容进行分析？如何迅速给视频作品打上标签以便于智能推荐？如何筛选最优片段作为视频封面提升内容吸引力？……传统的处理方式需要耗费巨大的人力，智...

目前，回归诊断不仅用于一般线性模型的诊断，还被逐步推广应用于广义线性模型领域（如用于logistic回归模型），但由于一般线性模型与广义线性模型在残差分布的假定等方面有所不同，所以推广和应用还存在许多问题。鉴于此，本文使用图表考察logistic模型的拟合优度。

年初 ChatGPT 爆火，美国《时代周刊》发文揭露其背后的「血汗工厂」，给「AIGC 领头羊」耀眼的光环蒙上了一层巨大阴影。 据报道，为训练 ChatGPT 识别有害内容，一群来自肯尼亚、乌干达和印度的外包员工负责给数据库手动标注，他们每天花费 9 小时鉴别各种攻击性词汇，每小时至多标注 2 万个单词，收获是 1.32-2 美元的...

随着新能源汽车、便携电子设备和电化学储能系统等行业的迅猛发展，电池电芯全生命周期内的性能监测、状态估计和寿命预测等问题越来越受到广泛的关注，已经成为制约这些行业进一步发展的关键因素。

由于神经网络的强大复兴，特别是深度卷积神经网络（DCNN）模型在各种视觉任务中的巨大成功的推动，最近大多数与深度神经网络相关的工作主要致力于检测或分类对象类别。基于图像的序列识别问题一直是计算机视觉中长期存在的研究课题。本文将介绍由 Baoguang Shi 等人发表的一篇论文 An End-to-End Trainable Neural Netwo...

文 / Han Zhang, Research Scientist and Jing Yu Koh, Software Engineer, Google Research原文 / [链接]

本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较  。最后，提出了集合预测算法 。

当前，常见的大气污染预测模型大多是基于物理机理构建的，比如空气质量预测模型 Calpuff、AERMOD、CMAQ 等。然而，这些模型运算较为复杂，对于输入数据的要求非常高，运算耗时也比较长，适合用于常规固定区域的预报。当遇到突发污染事件时，就无法有效发挥作用。

创意的类型很多，包括商品广告创意、视频创意、UGC图文创意、营销活动创意等。右图是哈啰营销活动的banner和弹窗，可以看到banner和弹窗属于不同的创意样式，不同创意样式的元素和元素的属性也各不相同。我们在对创意进行优化的时候，可以发现样式乘以模板乘以元素数再乘以元素的属性数，这使得创意的组合是千变万化的。

本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较  。最后，提出了集合预测算法

​ 所谓生成模型，就是指可以描述成一个生成数据的模型，属于一种概率模型。维基百科上对其的定义是：在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型，尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中，生成模型可以用来直接对数据建模（例如根据某个变量的...

原文链接：[链接]原文出处：拓端数据部落公众号 这个简短的演示说明了使用r软件包的DCC模型及其方法的使用，尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法。第一阶段并将其传递给dccfit {代码...} 接下来，估计DCC模型。 {代码...}  为了在实践中拟合DCC（MVT）模型，要么假定第一阶段的QML，要么必须...