Использование глубоких моделей нейросетей для определения направления будущего движения рисковых компонент портфеля активов; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика

Использование глубоких моделей нейросетей для определения направления будущего движения рисковых компонент портфеля активов; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика

Opis bibliograficzny
Parent link:	Курзина, И. А. (химик ; 1972-). Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XX Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 25-28 апреля 2023 г..— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2023 Т. 3 : Математика.— 2023.— С. 31-33
1. autor:	Родюкевич Е. С.
Korporacja:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Kolejni autorzy:	Крицкий О. Л. Олег Леонидович (научный руководитель)
Streszczenie:	Заглавие с экрана In this article, technical analysis indicators are selected to predict the direction of the cryptocurrency price. We examined a set of technical analysis indicators used as explanatory variables in the current literature and specialized trading websites. Decision trees and deep neural networks were used as a model. Текстовый файл
Język:	rosyjski
Wydane:	2023
Hasła przedmiotowe:	труды учёных ТПУ электронный ресурс нейронная сеть активы криптовалюта
Dostęp online:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80911
Format:	Elektroniczne Rozdział
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=674336

Podobne zapisy

Оценка выгодного вложения в разные криптовалюты при формирование портфеля; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 1
od: Кобыльский С. О.
Wydane: (2017)

Интеллектуальные системы практикум
od: Акимова О. Ю.
Wydane: (Москва, МИСИС, 2020)

Методы искусственного интеллекта в обработке данных и изображений монография
od: Дёмин А. Ю.
Wydane: (Томск, ТПУ, 2016)

Нейросетевые технологии обработки данных
od: Головко В. А.
Wydane: (Минск, БГУ, 2017)

Метод обнаружения аномалий с помощью тренажера реактора; Атомная техника за рубежом; № 9
Wydane: (2002)

Методы и алгоритмы искусственного интеллекта учебник для вузов
od: Антохина Ю. А.
Wydane: (Санкт-Петербург, Лань, 2025)

Практика нейросетевого моделирования
od: Хливненко Л. В.
Wydane: (Санкт-Петербург, Лань, 2021)

Практика нейросетевого моделирования учебное пособие для вузов
od: Хливненко Л. В.
Wydane: (Санкт-Петербург, Лань, 2024)

Методы искусственного интеллекта учебное пособие
od: Басаргин А. А.
Wydane: (Новосибирск, СГУГиТ, 2022)

Формирование инвестиционного портфеля криптовалют методом Марковица; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
od: Фокина Е. К.
Wydane: (2019)

Искусственные нейронные сети в АСУ ТП
od: Темкин И. О.
Wydane: (Москва, МИСИС, 2023)

Автоматизация разработки изображений мнемосхем в проектной документации АСУ ТП для объектов добычи и подготовки нефти и газа; Молодежь и современные информационные технологии
od: Голещихин Д. А.
Wydane: (2025)

Проектирование и исследование идентификационных моделей управляющих систем реального времени учебное пособие
od: Андриевская Н. В.
Wydane: (Пермь, ПНИПУ, 2013)

Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных монография
od: Парамонов И. Ю.
Wydane: (Санкт-Петербург, Лань, 2024)

Сквозные цифровые технологии в диагностике патологии внутренних органов на модели воспалительных заболеваний кишечника учебно-методическое пособие
od: Бакулин И. Г.
Wydane: (Санкт-Петербург, СЗГМУ им. И.И. Мечникова, 2023)

Детектирование объектов с использованием сверточных нейронных сетей YOLO11; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов
od: Ли Цзюмин
Wydane: (2025)

Разработка и интеграция графопостроителя в программно-технический комплекс фильтрации зашумленных измерительных сигналов; Электронные средства и системы управления; Ч . 1
od: Козлова Ю. М. Юлия Максимовна
Wydane: (2024)

Применение квантизированной рекуррентной нейронной сети для повышения точности измерения атмосферного давления; Научная сессия ТУСУР–2024; Ч . 2
od: Емельянов А. М. Алексей Михайлович
Wydane: (2024)

Комбинированная модель процесса экстракционного аффинажа с применением нейросетевых технологий; Научная сессия ТУСУР–2024; Ч . 2
od: Козлова Ю. М. Юлия Максимовна
Wydane: (2024)

Нейронная сеть для оптимизации адаптивного экспоненциального алгоритма декодирования минимальной суммы; Моделирование, оптимизация и информационные технологии; Т. 13, № 1
Wydane: (2025)

Оценка состояния здоровья пораженных деревьев пихты на снимках высокого разрешения с использованием сверточных нейронных сетей с механизмом внимания; Молодежь и современные информационные технологии
od: Мачука М. К. Р.
Wydane: (2025)

Синтез нейросетевого регулятора для автоматизированной системы управления каскадом центробежных экстракторов; Электронные средства и системы управления; Ч . 1
od: Емельянов А. М. Алексей Михайлович
Wydane: (2024)

Нейронные сети и генетический алгоритм учебное пособие
od: Шматов Г. П.
Wydane: (Тверь, ТвГТУ, 2019)

Параметрическая идентификация уравнения контроля качества; Методы менеджмента качества; № 12
od: Садыхов Р. А.
Wydane: (2002)

Иcследование применения сверточных нейронных сетей YOLOv8 и YOLO11 при детектировании транспортных средств на аэрофотоснимках; Молодежь и современные информационные технологии
od: Ли Цзюмин
Wydane: (2025)

Обнаружение статистически значимых скачков цен рисковых активов при внутридневной торговле; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
od: Даутбаева В. Р.
Wydane: (2014)

Интеллектуальные технологии в системах связи и цифровом телевидении методические указания к лабораторным работам
od: Смирнов А. В.
Wydane: (Москва, РТУ МИРЭА, 2022)

Информационная нейросетевая система для интеллектуального анализа данных; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 309, № 8
Wydane: (2006)

Оптимизация архитектуры сверточных нейронных сетей на основе генетического алгоритма; Молодежь и современные информационные технологии
od: Волков В. К.
Wydane: (2025)

Методы искусственного интеллекта методические указания по выполнению лабораторных работ
od: Манько С. В.
Wydane: (Москва, РТУ МИРЭА, 2023)

Обработка и анализ изображений с помощью обучения нейронных сетей учебное пособие
od: Костылев В. И.
Wydane: (Воронеж, ВГУ, 2019)

Применение нейросетевых алгоритмов для автоматизированного дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли; Молодежь и современные информационные технологии
od: Смирнов А. А.
Wydane: (2025)

Блокчейн. Схема новой экономики: пер. с англ.
od: Свон М. Мелани
Wydane: (Москва, Олимп-Бизнес, 2016)

Интеллектуальные методы защиты вычислительных комплексов от сетевых атак
od: Магомедов Ш. Г.
Wydane: (Москва, РТУ МИРЭА, 2022)

Обнаружение очагов стволовых вредителей деревьев пихты при лесопатологическом мониторинге хвойных лесов; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов
od: Мачука М. К. Р. Мендоса Кристиан Родриго
Wydane: (2025)

Модель динамики активов инвестиционного портфеля; Прогрессивные технологии и экономика в машиностроении; Т. 2
od: Жабин Д. Н.
Wydane: (2004)

Формирование портфеля криптовалют с помощью предельной величины риска; Физико-технические проблемы в науке, промышленности и медицине (ФТПНПМ-2019)
od: Фокина Е. К.
Wydane: (2019)

Датасет для решения задач объектного детектирования летающих объектов на тепловизионных изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
Wydane: (2025)

Модель сверточной нейронной сети для детектирования объектов воздушного пространства на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
od: Клековкин В. А.
Wydane: (2023)

Использование методов теории перколяции для повышения надежности и безопасности вычислительных сетей учебное пособие
od: Лесько С. А.
Wydane: (Москва, РТУ МИРЭА, 2020)