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该论文提出了一种基于状态感知的多模态学习（RAML）方法，用于比特币价格方向预测，该方法根据市场波动性自适应融合社会情绪与技术特征。在2024年7月至2025年9月的小时数据上进行评估，RAML相较于静态融合基线取得了适度的改进。

本文探讨了使用HyperBand调优在用于价格预测的人工神经网络（ANN）模型中获取不规则学习曲线。

本文使用基于BERT的大型语言模型对Decentraland的Discord社区进行情感分析，以提升MANA代币价格预测，并证明融合情感、交易量和市值信息的多模态LSTM模型优于仅使用价格信息的基线模型。

一个使用神经网络结合句子转换器和域名分词技术的域名估值AI模型，可提供拍卖、市场及经纪渠道的即时价格估算。