本研究介绍了使用机器学习算法，基于国际贸易交易和相关经济因素，进行预测和解释交易流的可能性，并对预测结果和政策决策进行了评估。
Oct, 2019
这篇研究论文对近年来基于深度学习模型的股票市场预测的研究进行了综述，分析并分类了不同数据源、神经网络结构、常用评估指标以及实现和可重现性，并提出了未来的研究方向，旨在帮助研究人员了解最新进展和重现以前的研究作为基线。
Feb, 2020
该论文介绍了机器学习和深度学习的一些创新研究工作以及实际应用，并涉及股票交易、医疗保健系统和软件自动化等领域。
Jan, 2022
本文是一篇对于当前金融应用发展的深度学习模型的综述，分析了如今各个子领域中广泛应用的深度学习模型，并提出了未来的研究方向。
该论文论述了深度学习虽然备受欢迎，但在商业分析领域普及存在困难，原因是计算复杂度、数据结构、缺乏透明度（黑匣子）和人才短缺等问题，而且在结构化数据集上无法优于传统的机器学习模型。因此，应该把深度学习视为现有机器学习模型的有力补充，而非通用解决方案。
May, 2022
利用机器学习技术，该研究分析了市场营销中的机器学习技术，如支持向量机、深度学习和生存模型，以预测个体的购买决策。研究发现，DeepSurv 模型预测购买完成度最好，这些洞见可帮助营销人员提高转化率。
Aug, 2023
本文介绍了时间序列分析和预测的重要性，详细调查了各种用于预测的方法，包括 ARIMA、Prophet 和 LSTMs 等统计和深度学习模型，完整阐述了预处理和验证的流程。
Nov, 2022
应用自动化的机器学习（AutoML）方案代替手动创建的机器学习管道，结合公司的领域知识进行价格预测的工业需求研究，展示了 AutoML 导致的小型和中型企业对机器学习专家的依赖减弱的可能性。
Apr, 2023
本文旨在通过分析机器学习在软件工程中的最佳实践，填补现有文献不足的空缺，并针对机器学习应用所面临的挑战和开发过程，提出一系列以软件工程视角为基础的建议。
使用深度学习层次模型探索金融预测和分类问题，应用深度学习方法可以比现有标准方法更好地解决大规模数据集中的复杂数据交互问题，以便探测和利用当前任何金融经济理论看不到的数据交互。
Feb, 2016