Deep learning models forecasting von dadashi nasrin (11 Ergebnisse)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Deep Learning Models for Forecasting Financial Markets | and Blockchain Validation of Transactions | Nasrin Dadashi (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2025 | Scholars' Press | EAN 9786209342271 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, cu…stomerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Paperback. Zustand: new. Paperback. This book offers a comprehensive exploration of how artificial intelligence and distributed ledger technology are reshaping modern finance. The book delves into advanced neural network architectures-such as LSTM, CNN, and Transformer models-for predicting market trends, price movements, and tr…ading signals with high precision. It also investigates how blockchain enhances transactional transparency, immutability, and security in financial ecosystems. By merging predictive analytics with decentralized validation, the text presents a novel framework for building trust-driven, data-intelligent financial infrastructures. Practical case studies, algorithmic models, and implementation guidelines make this resource valuable for data scientists, economists, fintech developers, and policy analysts seeking to understand the synergy between AI-driven forecasting and blockchain-based integrity systems. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book offers a comprehensive exploration of how artificial intelligence and distributed ledger technology are reshaping modern finance. The book delves into advanced neural network architectures-such as LSTM, CNN, and Transformer mode…ls-for predicting market trends, price movements, and trading signals with high precision. It also investigates how blockchain enhances transactional transparency, immutability, and security in financial ecosystems. By merging predictive analytics with decentralized validation, the text presents a novel framework for building trust-driven, data-intelligent financial infrastructures. Practical case studies, algorithmic models, and implementation guidelines make this resource valuable for data scientists, economists, fintech developers, and policy analysts seeking to understand the synergy between AI-driven forecasting and blockchain-based integrity systems.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 100 pp. Englisch.
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