秒出PPT-

64 views

该网页主要呈现了多个PPT模板主题及相关内容摘要，涵盖企业年会、工作总结、活动策划、节气介绍、公司介绍等多种类型，为不同场景的PPT制作提供了丰富的框架和思路。 1. 企业年会相关：包含企业年会颁奖典礼PPT模板，涉及颁奖典礼概览（意义、流程、预期效果）、奖项设置、颁奖典礼总结等内容，旨在表彰员工成就，激励员工成长。 2. 工作总结类 - 多个年份和主题的工作总结模板，如2024、2025年工作总结，涉及工作回顾（成果、挑战、个人成长）、工作亮点（案例分析）、未来展望、财务状况分析、团队发展与培训等板块，全面梳理工作情况并规划未来。 - 述职报告模板涵盖年终业绩总览、项目...

多智能体强化学习-MARL

120 views

多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习（Reinforcement Learning, RL）的一个分支，专注于多个智能体在共享环境中通过交互学习策略。与单智能体强化学习不同，MARL 需要考虑智能体之间的合作、竞争或混合关系，这使得问题更加复杂。

1. MARL 的核心问题

MARL 的核心挑战在于如何处理智能体之间的交互和环境的动态变化。以下是 MARL 中的一些关键问题：

非平稳性（Non-stationarity）：在单智能体 RL 中，环境通常是平稳的（即环境动态不随时间变化）。但在 MARL 中，其他...

GAWM-

104 views

GAWM (Global-Aware World Model) 是一种基于模型的多智能体强化学习（Model-based Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）方法，旨在解决复杂多智能体环境中的全局状态表示和样本效率问题。以下是关于 GAWM 的详细介绍：

1. 背景与挑战

在多智能体强化学习中，模型驱动的方法（Model-based MARL）通过构建环境动态模型来生成伪数据样本，从而提高样本效率。然而，现有的方法在全局状态表示上存在不足，尤其是在部分可观测环境中，无法保证数据样本的全局一致性。这导致生成的伪数据样本与真实样本之间存在分布不...

交易策略-RoadMap-ONE

79 views

DayTrade 交易策略
上升趋势
买点
卖点

从感知机到多层感知机：解锁神经网络的进阶密码

64 views

感知机：神经网络的起源

在人工智能的璀璨星空中，感知机（Perceptron）宛如一颗划破夜空的启明星，为后续神经网络的蓬勃发展照亮了前行的道路。1957 年，美国心理学家弗兰克・罗森布拉特（Frank Rosenblatt）怀揣着模拟人类神经元工作机制的梦想，提出了感知机这一开创性概念。

感知机的诞生深受人类大脑神经系统的启迪。神经元作为大脑的基本运作单元，能够接收来自其他神经元的输入信号，并依据这些信号进行计算进而输出结果。感知机试图模仿这种神经元的工作模式来攻克模式识别问题。它的基本结构包含输入层、加权和以及激活函数。输入层负责接收多个输入信号，这些信号可以是图像的像素值、数据的...

感知机、单层感知机与多层感知机原理介绍-视频文字

134 views

感知机、单层感知机与多层感知机：专业解析

感知机（Perceptron）是神经网络的基础模型，由Frank Rosenblatt于1957年提出。它模拟生物神经元的工作机制，通过学习输入数据的特征来实现分类任务。感知机的发展从单层感知机（Single-Layer Perceptron）到多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP），逐步解决了从简单线性分类到复杂非线性模式识别的任务。以下是它们的专业解析。

1. 感知机（Perceptron）

感知机是一种二分类模型，其核心思想是通过学习输入特征的权重和偏置，将数据分为两类。它的结构包括输入层和输出层，输出层只有...

估值分析模型

86 views

估值分析模型是用于评估资产（如股票、债券、公司等）内在价值的工具和方法。这些模型通过分析财务数据、市场数据和经济环境，帮助投资者判断资产是否被高估或低估。以下是常见的估值分析模型及其应用：

1. 绝对估值模型

绝对估值模型通过预测资产未来的现金流或收益，并将其折现到当前价值来估算资产的内在价值。

（1）现金流折现模型（DCF, Discounted Cash Flow）

核心思想：资产的价值等于其未来现金流的现值。
公式： [ \text{Value} = \sum_{t=1}^{n} \frac{CF_t}{(1 + r)^t} + \frac{TV}{(1 +...

量化模型

91 views

量化模型是利用数学、统计学和计算机科学等技术，通过分析历史数据和市场行为来制定投资策略的模型。量化模型广泛应用于金融领域，包括股票、债券、期货、外汇等市场。以下是量化模型的关键组成部分、类型和应用方法：

1. 量化模型的核心组成部分

（1）数据收集与处理

数据类型：
- 市场数据：价格、成交量、订单簿等。
- 基本面数据：财务报表、宏观经济指标、行业数据等。
- 另类数据：社交媒体情绪、卫星图像、新闻文本等。
数据处理：
- 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
- 数据标准化：将数据转化为统一的尺度。
- 特征工程：从原始数据中提取有意义的特征。

（2）模型构建

统计模型：如线性回归、时间序列分析...

量化基本面模型

67 views

量化基本面模型是一种结合了传统基本面分析和量化投资方法的模型。它通过将基本面数据（如财务报表、行业数据、宏观经济指标等）转化为量化指标，并利用统计和机器学习技术进行投资决策。以下是量化基本面模型的关键组成部分和应用方法：

1. 数据收集与处理

基本面数据：包括财务报表（如收入、利润、资产负债表等）、行业数据、公司管理层信息等。
宏观经济数据：如GDP增长率、通货膨胀率、利率等。
市场数据：如股票价格、交易量、市场情绪等。
数据处理：对数据进行清洗、标准化和归一化处理，确保数据的一致性和可比性。

2. 特征工程

财务比率：如市盈率（P/E）、市净率（P/B）、资产负债率、ROE（净资...

基本面因子

63 views

基本面因子是用于评估公司内在价值和未来表现的财务和经营指标，通常分为以下几类：

1. 盈利能力因子

毛利率：反映公司核心业务的盈利能力。
净利率：衡量公司整体盈利能力。
ROE（净资产收益率）：反映股东权益的回报率。
ROA（总资产收益率）：衡量公司资产的利用效率。
EBITDA利润率：反映公司经营现金流能力。

2. 成长能力因子

收入增长率：衡量公司收入的增长速度。
净利润增长率：反映公司盈利的增长速度。
每股收益（EPS）增长率：衡量每股收益的增长情况。
现金流增长率：反映公司现金流的增长能力。

3. 估值因子

市盈率（P/E）：股价与每股收益的比率，反映市场对公司未来盈利...

从零构建开源智能系统

构建专属智能系统，AI赋能加速成为领域专家。