对多模式财务数据进行了微调的大型语言模型（LLMS）在各种财务任务中表现出令人印象深刻的推理能力。但是，他们经常在交易式金融市场（例如交易）中与多步，面向目标的方案斗争，在这种情况下，需要复杂的代理方法来改善决策。为了解决这个问题，我们建议\ textsc {flag-trader}，这是一种统一的体系结构，将语言处理（通过LLMS）与梯度驱动的加固学习（RL）策略优化集成在一起，其中部分微调的L ...

大型语言模型（LLM）在执行复杂的任务方面具有显着潜力，并越来越多地用于各种财务应用中。但是，高质量的顺序金融投资决策仍然具有挑战性。这些任务需要在每个决定中都与动荡的环境进行多次互动，要求足够的情报以最大化回报并管理风险 ...

本文介绍了一个新的开源普通话语料库，称为didispeech。它由6000名扬声器和相应文本的48kHz采样率的大约800小时的语音数据组成。语料库中的所有语音数据都记录在安静的环境中，适用于各种语音处理任务，例如语音转换，多演讲者文本到语音和自动语音识别 ...

现代零击文本到语音（TTS）系统，尽管使用了广泛的预训练，但通常在具有挑战性的场景中挣扎，例如舌头扭曲，重复的单词，代码转换和跨语言综合，导致了可理解的问题。为了解决这些局限性，本文利用偏好对准技术，这使得有针对性地构建脱离核分布数据以提高性能。我们介绍了一个新数据集，名为“清晰度优先语音数据集”（INTP），并扩展直接偏好优化（DPO）框架以适应各种TTS架构 ...

我们以相对论有效质量的超级缩放方法对包容性的准电子散射数据进行了全球分析。 SUSAM*模型利用了缩放函数的分解近似值$ f^*（\ psi^*）$在Quasifree条件下的横截面中。我们的方法基于核物质的相对论平均野外理论，在这种情况下，核子的相对论有效质量编码在存在标量和矢量电位的情况下移动的核子的动力学 ...

关键领域对透明度和可解释性的需求不断增长，这使人们对理解消息通话的解释（MP）图神经网络（GNN）的解释性增加了。尽管已经做出了大量的研究工作来为单个图形实例生成解释，但是确定全球GNN的概念仍然构成了巨大的挑战，尤其是当在数据集级别上以图形形式需要概念时。尽管大多数先前的作品将GNN视为黑匣子，但在本文中，我们建议通过分析和提取消息传递的内部运作所产生的关键子树来取消Box GNN，这与数据集中 ...

光谱函数不能完全描述核中的准电子和中微子散射，因为它们仅对初始状态进行建模。最终状态相互作用会扭曲峰值处的差分横截面的形状，并增加分布尾部的横截面。我们表明，可以通过修改的{\ it {有效的频谱函数}}（eSF）对$ \ psi'$ supersparsing形式主义预测的运动学分布进行很好的描述 ...

近年来，人们对使用机器学习（ML）进行查询优化越来越兴趣选择更有效的计划。现有的基于学习的查询优化器使用某些模型架构将树结构的查询计划转换为适合下游ML任务的表示形式。随着这些体系结构的设计显着影响成本估算，我们提出了基于封闭式复发单元（GRU）汇总的双向图神经网络（BI-GNN）的树型架构，以实现更准确的成本估计 ...