量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 今天的推荐来自AQR，是关于机器学习论文的推荐。从“实证资产定价”，到“金融领域如何有效的利用机器学习模型”，再到“如何更有效的进行策略测试”等。 一共五篇论文，每篇都是经典，都值得仔细阅读：文末附下载。 Empirical Asset Pricing via Machin
Evans Data公司估计，有650万开发人员已经使用了纯粹的AI技术，另外，未来6个月内还将有600万人使用AI技术。为了探究AI/ML为什么会上升，IDN与EDC的Michael Rasalan
大型语言模型（LLM）和预训练基础模型（PFM）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域有广泛应用。时间序列和时空数据本质上都是时间数据，将这两个广泛且内在联系的数据类别的研究结合起来至关重要。尽管深度学习和自监督预训练方法在时间序列和时空数据分析领域逐渐取得进展，但统计模型仍占主导地位。
当地时间9月7日消息，加拿大皇家科学院（Royal Society of Canada）公布了2021年新增院士名单。
NeurIPS 是当前全球最负盛名的 AI 学术会议之一，全称是 Neural Information Processing Systems，神经信息处理系统大会，通常在每年 12 月由 NeurIPS 基金会主办。大会讨论的内容包含深度学习、计算机视觉、大规模机器学习、学习理论、优化、稀疏理论等众多细分领域。
时间数据，特别是时间序列和时空数据，在现实世界的应用中普遍存在。这些数据捕获动态系统的测量值，并由物理和虚拟传感器大量产生。分析这些数据类型对于利用它们所包含的丰富信息至关重要，从而有益于各种下游任务。近年来，大语言模型和其他基础模型的进步促使这些模型在时间序列和时空数据挖掘中的使用不断增加。这些方法不仅增强了跨多个领域的模式识别和推理能力，而且为能够理解和处理常见时间数据的人工通用智能奠定了基础。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
23年7月，Antoine Doury等人在Climate Dynamics上发表了《Regional climate model emulator based on deep learning: concept and first evaluation of a novel hybrid downscaling approach》，主要介绍了一种新的气候模型降尺度方法的开发和评估。该方法旨在提高气候变化信息在局部尺度上的可靠性，这对于影响研究和政策制定至关重要。其核心是一种新颖的混合方法，结合了经验性统计降尺度方法和区域气候模型（RCM）。
数据是驱动科技发展的源泉，平时我们科研中也经常需要在各种开源数据上验证自己模型的效果。那时间序列目前可以使用的开源数据集有哪些呢？本期为大家做一次较为全面的整理汇总。
关于人类活动对大气中温室气体浓度和气候系统的影响，已有大量的科学出版发表并进行了解释。目前超过97%的地球系统科学界已经接受了这样的结论——人为温室气体排放需要在几十年内大幅度减少，以避免气候灾难。由于目前自然灾害在全球范围内的影响异常惊人，对极端天气（比如热带气旋的数量和强度、热浪和干旱同时发生的可能性）的准确预测面临非常大的压力。2010-2019年是记录以来损失最严重的十年，经济损失达到2.98万亿美元，相比于2000-2009年高出1.19万亿美元。极端天气以及未能应对的气候变化都是对我们未来造成影响的主要风险。
数据科学是通过探索，预测和推断，从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息，对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量化我们的确定程度：我们发现的这些规律是否也出现在新的观察中？我们的预测有多准确？我们用于探索的主要工具是可视化和描述性统计，用于预测的是机器学习和优化，用于推理的是统计测试和模型。
小李是一名研究生，最近在准备一篇关于环境污染对人类健康影响的论文。在撰写论文的过程中，他想要了解一下某种化学物质的具体影响。为此，他决定与AI助手ChatGPT进行一次对话。以下是小李在这次对话中如何运用提问技巧的详细描述。
今天为大家分享谷歌的Material Design可视化数据设计规范指南，这个规范指南基本适用所有数据图表设计，很有参考价值，建议收藏。
百度糯米上线大数据产品“店铺统计”，解决餐饮商家的运营难题 在2016百度糯米餐饮生态峰会上，百度糯米宣布上线了大数据产品——“店铺统计”。据悉，该产品可通过大数据技术分析，在商家的店铺页上直观展现商
内容概要：受新冠疫情影响，经济环境急剧收缩，有机构预测全球今年碳排放将达到历史最高水平，远超二战后，和 08 年金融危机，却仍然不能阻止全球变暖的趋势。
1965年，英特尔联合创始人戈登·摩尔观察到，微芯片上每平方英寸的晶体管数量每年会翻一番，同时成本却减少了一半，这个观察结果被称为摩尔定律。摩尔定律意义重大，因为它意味着随着时间的推移，计算机会变得越来越小、运算能力越来越强、计算速度越来越快。整个半导体行业按照摩尔定律发展了半个多世纪，驱动了一系列科技创新、社会改革、生产效率的提高和经济增长。个人电脑、因特网、智能手机等技术改善和创新都离不开摩尔定律的延续，今天我们聊一下运算能力每一次质的飞跃对于用户生活和体验的影响。
导读：数据采集和存储技术的迅速发展，加之数据生成与传播的便捷性，致使数据爆炸性增长，最终形成了当前的大数据时代。围绕这些数据集进行可行的深入分析，对几乎所有社会领域的决策都变得越来越重要：商业和工业、科学和工程、医药和生物技术以及政府和个人。
《我为歌狂》当中伍思凯神曲《舞月光》居然没赢给萨顶顶，爱与愁大神心痛啊~~~而且最近还有一些令人伤心的事情，都让人心痛（最近真的很烦哈)……
7月份，大约有251个R新包收录于CRAN。除7月份新包数量远超6月份之外，R新包的质量和多样性上也有明显的进步。比如tropicalSparse，抽象数学研究与分析；eChem，分析化学方向的研究应用。
【新智元导读】人工智能、分子模拟、密码学、金融建模、天气预报、粒子物理学，本文介绍了量子计算机在6大领域的应用。 计算机并非存在于真空中。计算机用于解决问题，而它们能够解决的问题类型受到硬件的影响。图形处理器（GPU）专门用于渲染图像；人工智能处理器用于AI任务；那么，量子计算机是为什么设计的？ 虽然量子计算机的能力令人惊叹，但并不意味着它只是让现有的软件运行速度提升了十亿倍。相反，量子计算机对某些特定类型的问题很擅长，但对另一些问题不擅长。以下是商用化量子计算机的一些主要应用。 人工智能 量子计算的主要应
篇章分析在自然语言处理（NLP）领域是一个不可或缺的研究主题。与词语和句子分析不同，篇章分析涉及到文本的更高级别结构，如段落、节、章等，旨在捕捉这些结构之间的复杂关系。这些关系通常包括但不限于衔接、连贯性和结构等方面，它们不仅对理解单一文本有重要意义，还在多文本、跨文本甚至跨模态的分析中起到至关重要的作用。从推荐系统的个性化内容生成，到机器翻译的文本质量优化，再到对话系统的上下文理解，篇章分析的应用场景极为广泛。
这篇教程关注的是全新的汽车驾驶体验。电动汽车已经是公认的未来趋势。但很多人都关心的一个问题是，电车充满电后究竟可以跑多远？行驶速度、气温和轮毂尺寸会对续航里程有什么影响？在本教程中，我们会使用 Vue.js 这个容易理解的 JavaScript 框架制作一个仪表盘，通过它可以计算特斯拉电动汽车在不同情况下的行驶距离。
今天，官方正式公布了3个类别的共6篇获奖论文，分别为：杰出论文；杰出论文（亚军）；杰出数据集和基准论文。
欢迎各位同学回来，本文承接上周发表的文章：统计思维如何帮助大数据应用从人工走向智能？（上），感兴趣的同学可以去了解下。
在今年的NeurIPS会议上，机器学习大神们聚集在一起，讨论了人工智能如何应对气候变化对地球生命的影响。
1. 中国碳核算数据库（China Emission Accounts and Datasets, CEADs）
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比，并用它来讲故事，以此来帮助用户做出决策。
Title：Deep learning and process understanding fordata-driven Earth system science
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论文 | Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey
日前，KDnuggets 上的一篇文章总结了七十多个免费的数据集，内容涉及到政府、金融、卫生、新闻传媒等各个方面，除了这些数据，文中还提供数据提取地址。 AI 研习社将文章编译整理如下。原文链接：http://t.cn/RQJhwSi。 进行良好的数据可视化的前提是数据的质量较高并且比较干净。大多数人认为收集大量数据是一件很困难的事情，事实并非如此。网上有成千上万的免费数据集，我们可以利用这些数据进行分析和可视化。 下面是 70 多个免费的数据集，涉及到政府、犯罪、卫生、金融和经济数据、市场和社交媒体、新闻
最近朋友推荐我看了一本书，汉斯.罗斯林（Hans Rosling）著的《事实》。书中作者开篇就提供了13道测试题，这些题目涉及人口、教育、环境、性别、健康等方面，根据作者做过的大量统计，除了气候变化的问题，对于其他12个问题，人们普遍表现出极大的无知，其中作者在2017年在14个国家中向12000人进行的调查中，人们平均在12个问题中只答对了2个，没有任何一个人得到满分，有15%的人回答错了所有的问题。
在这篇文章中，我们将深入探讨时间序列预测的基本概念和方法。我们将首先介绍单元预测和多元预测的概念，然后详细介绍各种深度学习和传统机器学习方法如何应用于时间序列预测，包括循环神经网络（RNN）、一维卷积神经网络（1D-CNN）、Transformer、自回归模型（AR）、状态空间模型、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等。我们还会讨论这些方法在单元预测和多元预测中的适用性。
Web3 和碳市场可能不是大多数人会押注的交叉点。根据最近的一份报告，每笔比特币交易消耗超过 1,173 千瓦时的电力——这可以“为典型的美国家庭供电六周”。在诸如比特币之类的能源密集型工作证明中，股权证明的兴起已经席卷了整个行业；今年，碳补偿同样被大规模采用，因为该领域的人们正在意识到系统变得更环保的重要性。
1 . 概念描述 ( Concept Description ) : 主要进行 表征 与 判断 操作 , 概括 , 总结 , 对比 数据的特征 ;
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者：Editor 编译：QIML 系统性危机很少发生，但对长期业绩至关重要。当金融体系崩溃时，许多之前有效的投资策略由于去杠杆化和流动性危机而遭受巨大损失。管理人有两套主要的工具来应对系统风险。一是尾部风险的估计与
本文为刊载于《经济学（季刊）》2019 年第 4 期上《文本大数据分析在经济学和金融学中的应用：一个文献综述》[1]的阅读笔记。原论文详细综述了文本大数据信息提取方法、文本分析方法在经济学和金融学中的应用，是了解文本分析方法在经济学研究中应用的好材料。本篇笔记聚焦论文的第二部分，即文本大数据信息提取方法，旨在为文本分析方法的学习和日后研究运用提供基本认识。
本综述调查了大语言模型（LLM）在金融领域的应用，重点关注现有解决方案。我们回顾了利用预训练模型、微调特定领域数据以及从头开始训练定制LLM的方法，为金融专业人士根据数据、计算和性能需求选择合适的LLM解决方案。最后，我们讨论了金融应用中利用LLM的局限性和挑战，为金融人工智能提供路线图。
随着全球气候的不断变化，对于天气数据的获取、分析和预测显得越来越重要。本文将介绍如何使用Python编写一个简单而强大的天气数据爬虫，并结合相关库实现对历史和当前天气数据进行分析以及未来趋势预测。
本文是AGU专著《Clouds and Climate》其中的一章：《Machine Learning for Clouds and Climate》。文章详细的介绍了机器学习在云和气候方面的应用、当前所面临的问题及未来的发展前景。对于了解机器学习在云和气候方面的应用研究而言是一篇很好的概述类文章。
时间序列数据是按时间顺序按固定时间间隔排列的观测值的集合。每个观察对应于一个特定的时间点，并且可以以各种频率（例如，每天、每月、每年）记录数据。此类数据在许多领域都非常重要，包括金融、经济、气候科学等，因为它有助于通过分析时间序列数据来掌握潜在模式、发现趋势和发现季节性波动。
人们从未停止过对海底的探索和想象。当那些在海底沉睡了多年的古城逐渐被发现，曾经绚烂的文明也仿佛跃然于眼前。这一切仿佛都在繁华的一瞬间变为了沉寂。到了这时，人们开始反思，悲剧发生的原因。
金融领域为自然语言处理（NLP）模型带来了独特的挑战和机遇。当前，金融文本和数据的信息量和复杂性呈现爆炸式增长，一个强大、可靠的智慧金融系统可以满足多种不同用户群体的金融需要，例如辅助金融从业者完成行业分析、时事解读、金融计算、统计分析工作，为金融科技开发者完成情感分析、信息抽取任务，帮助学生解答金融问题等，从而有效地提高金融领域工作和学习的效率。
在加拿大温哥华举行的NeurIPS 2019会议上，机器学习成为最大的焦点。来自全世界各地的13000名研究人员探索了诸如神经科学、如何解释神经网络输出，以及AI如何帮助解决现实世界中的重大问题等。
Schneider, R., Bonavita, M., Geer, A. et al. ESA-ECMWF Report on recent progress and research directions in machine learning for Earth System observation and prediction. npj Clim Atmos Sci 5, 51 (2022). https://doi.org/10.1038/s41612-022-00269-z
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
全球变暖、极端事件、地震及其伴随的社会经济灾难，对人类可持续发展构成了严峻挑战。然而由于地球系统本身的复杂结构及众多非线性相互作用，人们对这些灾难事件的理解和预测困难重重。这是科学界和公共政策决策者极为关注的话题。
整理 | 于轩 出品 | 程序人生 （ID：coder _life） 从2017年开始，斯坦福大学的以人为本人工智能研究所(HAI)每年都会发布AI指数报告，试图全面追踪AI领域的最新发展动态和趋势。 上周，斯坦福大学发布了2022年的AI指数报告，报告长达190多页，涵盖了研发、技术绩效、伦理、政策、教育和经济等方面，旨在成为世界上最可信、最权威的AI数据和洞察来源。 为了方便大家更直观地了解行业发展状态，IEEE Spectrum阅读了报告全文，并选出了最具代表性的12张图表。下面一起来
以下5种语言NODE、LUA、Python、Ruby、R ，哪个在2014年的应用前景会更好？ 我毫不犹豫的选择R。R不仅是2014年，也是以后更长一段时间的主角。 1. 我的编程背景 本人程序员、架构师，从编程入门到今天，一直深信着Java是改变世界的语言，Java已经做到了，而且一直很辉煌。但当Java的世界越来越大，变得无所不能的时候，反而不够专业，给了其他语言发展的机会。 本次要比较要5种编程语言(NODE，LUA，Python，Ruby，R)
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