本研究提出了一种基于注意力机制的双向GRU混合模型，用于检测乌尔都语中的不当内容。该模型在未使用预训练word2Vec层的情况下，达到了84%的准确率，表明注意力层显著提高了效率。

本研究解决了金融市场情绪分析中的时间序列数据的顺序依赖和长期依赖问题。通过结合卷积神经网络和门控循环单元，进行情绪状态的特征提取和时间序列分析，从而实现准确的风险预警。研究表明，该方法能够有效识别市场情绪变化，提高风险预测的精准性。

本研究提出了一种基于GRU的多目标跟踪方法，解决了传统方法在复杂环境中的非线性和噪声建模不足问题。通过可学习的卡尔曼滤波器和半监督学习策略，提升了模型性能和鲁棒性。实验结果表明，该方法在nuScenes和Argoverse2数据集上优于传统方法。

本研究评估了机器学习模型在预测新材料性能时的表现，发现当前最先进的图神经网络算法在超出分布的任务上表现不足。研究还发现CGCNN、ALIGNN和DeeperGATGNN等模型在超出分布的任务上性能更稳健，并提供了改进性能的见解。

本研究利用图神经网络混合模型提高了野火预测准确性，揭示了野火相关性聚类和特征重要性，推动了野火预测方法的发展。

通过深度学习构建融合多通道数据的网络（MCDFN），提高需求预测准确性并实现可解释性，优于其他七个深度学习模型，适用于供应链管理系统且为未来研究提供方向。

本文介绍了一种新的方法，使用四足机器人帮助视力障碍者在现实世界中导航。该方法可以让四足机器人检测湿滑的表面，并使用音频和触觉反馈告知用户何时停下来。提出了一种精度为99.925％的最先进的基于GRU的神经网络架构。数据集和代码已发布到公共领域中。

该论文介绍了一种将传统的 Black and Scholes 模型与人工智能算法相结合的 Q-Learning Black Scholes 方法，实现了无模型、数据驱动的期权定价和对冲。该算法在不同场景下表现出稳健的性能，并考虑了比例交易成本。

递归模型的应用场景 在前面的文章中我们看到的多层线性模型能处理的输入数量是固定的，如果一个模型能接收两个输入那么你就不能给它传一个或者三个。而有时候我们需要根据数量不一定的输入来预测输出，例如文本就是数量不一定的输入，“这部片非常好看” 有 7 个字，“这部片很无聊” 有 6 个字，如果我们想根据文