CBO Explains Common Sources of Uncertainty in Cost Estimates for Legislation
CBO的成本估算代表了该机构对法案预算影响的最佳评估，可能会受到各种来源引起的不确定性。 CBO描述了它如何解决六个常见的不确定性来源。
Race Against Time as Hunger, Poverty Rise Amid Growing Global Uncertainties
罗马和内罗毕，2 月 12 日（IPS）——世界上近十一分之一的人和非洲五分之一的人每天都在挨饿，这场危机主要是由长期不平等、气候变化、冲突和经济不稳定造成的。按照目前的速度，到 2030 年，饥饿和极端贫困率几乎没有大幅下降的迹象。阅读完整故事“与时间赛跑，饥饿、贫困在全球不确定性增加的情况下加剧”，请访问 globalissues.org →
News24 Business | SA steel and aluminium on edge amid Trump tariff uncertainty
当地制造商尚不确定对美国进口产品征收 25% 的关税会对他们产生什么影响 - 并指出之前的关税效果有限。
Stanford Energy Club hosts investors of climate technology amid regulatory uncertainty
上周，在斯坦福能源俱乐部会议上，两位经验丰富的气候投资者概述了他们在新的监管不确定性下发展成功的气候技术初创企业的方法。文章 斯坦福能源俱乐部在监管不确定性中接待气候技术投资者首次出现在《斯坦福日报》上。
European companies warn over Trump tariff uncertainty
高管们对美国对欧盟进口产品征收关税的规模和影响只能猜测
邮政银行宣布，所有补助金将在本月底通过 Sassa 金卡冻结。这意味着受助人必须在此之前切换到邮政银行黑卡。
The Future of AI Is Uncertain, And It’s Up to Us
杰克·古德曼 (Jack Goodman) 评论了《AI Snake Oil》，强调了其对 AI 炒作的批判以及大学塑造 AI 未来影响的必要性。文章《AI 的未来充满不确定性，这取决于我们》首先出现在 HEPI 上。
Risk-On Sentiment Endures, Despite Trade Uncertainty
几年前，有一个关于儿童玩具 Weebles 的电视广告，它“摇摇晃晃但不会掉下来”。回顾最近的市场活动时，这句话浮现在脑海中。自上个月返回白宫以来，特朗普总统概述了一系列政策变化、计划和评论，这些变化、计划和评论扰乱了市场并 […]
Uncertainty – Economic and Trade Policy, Day by Day
截至 2025 年 2 月 2 日（EPU）：图 1：贸易政策不确定性（蓝色，左侧刻度）、7 天中心移动平均线（redb，左侧刻度）、经济政策不确定性（绿色，右侧刻度）、7 天中心移动平均线（棕褐色，右侧刻度）。来源：policyuncertainty.com、matteoiacoviello.com。
Climate Alarmist Stefan Rahmstorf Struggles with the Reality of Uncertainty
我们终于应该停止吓唬大西洋上的人们了，亲爱的读者们，这对像您这样的开明公民不起作用。
🤷 Quantifying Uncertainty – A Data Scientist’s Intro To Information Theory – Part 2/4: Entropy
深入了解熵并掌握其在机器学习和数据分析中的应用。包含 Python 代码。🐍帖子 🤷 量化不确定性 - 数据科学家的信息理论入门 - 第 2/4 部分：熵首先出现在 Towards Data Science 上。
'Nail-gnawing uncertainty': Trump is taking GOP lawmakers 'on an economic wild ride'
左翼和右翼的批评者都希望特朗普总统的关税提案能改变主意。但特朗普却变本加厉，表示最早从本周六（2 月 1 日）起，他可能对所有从加拿大和墨西哥进入美国的商品征收 25% 的关税——这两个国家都是美国的主要贸易伙伴。关税在共和党人中并不普遍受欢迎；前美国参议院共和党领袖、肯塔基州共和党参议员米奇·麦康奈尔 (Mitch McConnell) 是关税的主要批评者。 Semafor 记者 Burgess Everett 和 Shelby Talcott 认为，关税是特朗普“让共和党国会陷入经济疯狂”的方式之一。在 1 月 31 日发表的一篇文章中，Everett 和 Talcott 解释道：“他威胁
Provable Uncertainty Decomposition via Higher-Order Calibration
我们给出了一种原则性方法，用于将模型的预测不确定性分解为具有明确语义的随机和认知组件，将它们与真实世界的数据分布相关联。虽然文献中的许多作品都提出了这样的分解，但它们缺乏我们提供的正式保证类型。我们的方法基于高阶校准的新概念，它将普通校准推广到高阶预测器的设置，这些预测器在每个点上预测标签分布的混合。我们展示了如何测量以及实现高阶校准……
