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Couvre les modèles ARMA pour la prévision des séries chronologiques, en discutant des implications, des propriétés des erreurs de prévision, des défis avec les prédictions et des modèles de covariance.
Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
Compare sign-and-magnitude avec les représentations entières complémentaires de deux, en mettant l'accent sur les différences de complexité et en répondant aux défis de débordement et de sous-flux.