Making Smarter Bets: Towards a Winning AI Strategy with Probabilistic Thinking
关于识别机会、管理产品组合和克服行为偏见的实用指南《做出更明智的赌注：利用概率思维制定制胜的人工智能策略》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Making statements about probability
要对现实世界中的概率进行陈述，有必要将从模型本身导出的概率与模型本身正确的概率相结合。并且没有办法知道这个模型是否真实；事实上，甚至很难赋予“[...]
Ipsos KnowledgePanel 和综合方法 简介 Ipsos 通过 KnowledgePanel 提供经济实惠、统计上有效的在线研究。 KnowledgePanel 是第一个也是最大的代表整个美国人口的在线研究小组。小组成员是通过基于概率的抽样随机招募的，并且如果需要的话，可以为家庭提供互联网和硬件的访问权限。益普索 (Ipsos) 招募 […]后方法论首先出现在皮尤研究中心。
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 33, Issue 10, November 2025
1) 基于区间类型 2 模糊模型的控制系统综述：隶属函数相关观点作者：Hak-Keung Lam、Bo Shaw、Ming ChenPages: 3856 - 38702) Advancing Multiscale Information Systems: A Synthesis of Theoretical Insights, Practical applications, and Emerging Challenges作者：Xueling Ma, Yibin Shaw,詹建明页面: 3871 - 38923) 频率驱动网络攻击下模糊可再生能源综合电力系统的弹性网络物理协同设计作者: Jia
Learning from failure to tackle extremely hard problems
这篇博文基于 BaNEL 的著作：Exploration Posteriors for Generative Modeling Use Only Negative Rewards。解决非常困难的问题机器学习研究的最终目标是推动机器在关键应用中超越人类的极限，包括下一代定理证明、算法问题解决和药物发现。标准配方包括：(1) 对现有数据进行预训练模型以获得基本模型，然后 (2) 使用衡量生成样本的质量或正确性的标量奖励信号对它们进行后训练。然而，对于这些问题的最困难的实例，我们遇到两个挑战： 稀疏性：基本生成模型获得接近于零的奖励信号。产生正奖励样本的概率可能非常低，以至于模型可能会经历大部分训练
■概要 日本央行在10月货币政策会议上决定连续第六次推迟加息。上田行长在新闻发布会上表示，推迟加息的理由是“以美国为中心的海外经济和关税的不确定性持续存在”以及“希望确认明年春季斗争的初步势头”。此外，虽然日本央行很难公开表态，但高市政府刚刚上任不久，无法与政府协调政策，这可能影响了日本央行推迟加息的决定。那么日本央行下次加息会在什么时候呢？首先，大前提是高市政府很可能容忍日本央行继续加息的政策。如果日本央行扭转加息政策，日元将迅速贬值，推高进口价格，这可能会抵消其提价措施的影响。此外，由于与一直要求加息的美国特朗普政府的关系，加息政策似乎也很难被否认。主要情景是下一次加息将在明年1月。到这个
The International Monetary System in the Last and Next 20 Years Redux
Barry Eichengreen 和 Raul Razo-Garcia 在 NBER 论文中讨论了未来 20 年的国际货币体系：在 20 年前的一篇论文中，我们分析了国际货币体系在过去 20 年的演变，并在假设过渡概率不变的情况下预测了未来 20 年的演变。在这里我们比较[...]
