وزیر بازرگانی آمریکا، لوتنیک: مالیات‌های خدمات دیجیتال به‌طور ناعادلانه شرکت‌های فناوری آمریکایی را هدف قرار می‌دهند
Also, UtoTimes presents personalized options like newsletters and subject matter-distinct alerts. These functions allow end users to customise their practical experience, making certain they only get the information that matters most to them.
This perspective is invaluable in right now’s interconnected fiscal landscape, wherever a single geopolitical function can ripple throughout many markets.
شورای کسب‌وکار کانادا: نخست‌وزیر کارنی باید مالیات دیجیتال را لغو کند
وزیر بازرگانی آمریکا، لوتنیک: مالیات‌های خدمات دیجیتال به‌طور ناعادلانه شرکت‌های فناوری آمریکایی را هدف قرار می‌دهند
UtoTimes simplifies this method by offering all of these features in a single platform, tailor-made on the requires of its numerous viewers.
ترامپ: تا هفته آینده تکلیف تعرفه‌ها را مشخص می‌کنیم
روسیه اعلام کرد در صورتی که اوپک‌پلاس تصمیم به افزایش تولید جدید بگیرد، از این تصمیم حمایت خواهد کرد
پوتین: آماده دور سوم مذاکرات با اوکراین در استانبول هستیم
وزیر خزانه‌داری آمریکا، بسنت: ارزها به‌طور طبیعی دچار نوسان می‌شوند. نوسانات ارزی وجود دارد، اما آمریکا همچنان سیاست دلار قوی
Both equally men and women and organizations that function with arXivLabs have embraced and approved our values of openness, community, excellence, and person details privacy. arXiv click here is committed to these values and only operates with companions that adhere to them.
ایران و اسرائیل با آتش‌بس موافقت کرده‌اند و بازارها از روز گذشته شروع به کاهش قیمت‌گذاری ریسک ژئوپلیتیکی کرده‌اند، چرا که حملات تلافی‌جویانه ایران به مواضع آمریکا در قطر، از
Basis designs of your time collection have not been completely made due to the restricted availability of time collection corpora and the underexploration of scalable pre-instruction. Based upon the identical sequential formulation of your time series and natural language, escalating exploration demonstrates the feasibility of leveraging significant language designs (LLM) for time sequence. However, the inherent autoregressive residence and decoder-only architecture of LLMs have not been fully regarded as, causing insufficient utilization of LLM skills. To fully revitalize the overall-reason token changeover and multi-step era capability of enormous language styles, we propose AutoTimes to repurpose LLMs as autoregressive time series forecasters, which projects time collection in to the embedding space of language tokens and autoregressively generates upcoming predictions with arbitrary lengths.
تغییرات ماهانه خانه‌های در انتظار فروش ایالات متحده (مه)