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World File Search System不确定性
管理不确定性 - IFoA
免责声明；本出版物中表达的观点为受邀撰稿人的观点，不一定代表精算师协会和学院的观点。精算师协会和学院不认可本出版物中所述的任何观点、主张或陈述，也不对任何人因依赖本出版物中的观点、主张或陈述而遭受的损失或损害承担任何责任或义务。本出版物中包含的信息和意见表达并非旨在进行全面研究，也不旨在提供精算建议或任何性质的建议，不应被视为针对个人情况的具体建议的替代品。本文中的所有材料不一定反映所有作者的观点。无偿志愿者制作了本出版物以促进公众利益讨论。您可以自由地重新分发或引用该作品（经致谢），无需进一步许可或付费，但您应准确并结合上下文引用该作品。
1.8.7 不确定性 - ipcc-nggip
可以根据生产量和单一排放因子进行简单的估算。然而，在大多数情况下，可能会有更详细的信息，应采用联合 EMEP/CORINAIR 指南 (1996) SNAP 代码 40100 或此处下一节中概述的更详细的方法。这考虑了炼油厂中发生的实际过程以及原油和产品的生产量。虽然排放率取决于炼油厂的具体工艺和设备、其维护状态和原油的含硫量，但可以仅根据原油的生产量和简单的排放因子进行非常简单的估算。默认排放因子显示在表 1-65 中。
优化和不确定性分析
摘要：这项研究深入研究了合并冷却，加热和功率（CCHP）系统中生物质气体和天然气的整合。设计了一种半分离的绿色能源CCHP（SIGE-CCHP）模型，以仔细检查各种优化目标的共同开枪设备的性能，同时操纵天然气和生物量气体的比例作为输入。的发现表明，升级生物质气体导致碳排放量的减少，但引发了运营和维护成本的升级。但是，以1：1的最佳混合率，碳排放率显示出边际增量，并大幅下降了操作和维护费用。值得注意的是，当优先考虑运营和维护成本时，该系统表现出最佳性能，从而降低了26.76％的成本。相反，当优先考虑碳排放量时，该系统变成了一个碳固相体，最大能力吸收2021.86kg二氧化碳。这项研究提供了理论基础，以优化共同开枪设备的运行，并通过旨在直观地阐明系统上混合比的影响的灵敏度分析增强。关键字：sige-cchp;生物质气；燃烧天然气；操作和维护成本；碳排放；灵敏度分析简介
概率的不确定性定量
机器学习应用于地球观察（EO）数据，以得出用于表征，理解和保护自然资源的数据集，从而促进了国际协定的进步。但是，派生的数据集包含固有的不确定性，需要可靠地量化以避免向下流后果。应对报告不确定性的需求的增加，我们将注意力集中在EO领域内的共形预测的希望。共形预测是一种不确定性定量（UQ）方法，该方法具有统计有效和信息性的预测区域，同时同时是计算高效，模型无关的，无分布的，并且可以在不需要访问下面的模型和训练数据集的情况下以HOC的方式应用。我们评估了EO-MAIG中不确定性定量的当前状态，发现只有21％的审查数据集融合了一定程度的不确定性信息，并且不可靠的方法普遍存在。接下来，我们介绍了Google Earth Engine本地模块，这些模块可以集成到现有的预测建模工作流中，并通过将它们应用于跨越大陆的数据集中到全球尺度，回归和分类任务，以传统学习和深度学习工作来证明这些工具的多功能性，效率和可扩展性。我们预计，易于使用的保形预测因子（例如这里提供的预测）的可用性会增加
管理不确定性 - IFoA
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数据驱动轨迹不确定性...
高效的轨迹预测工具将成为未来基于轨迹的运营 (TBO) 的关键功能。除了控制器操作之外，爬升飞行中的不确定性是飞行轨迹预测误差的主要组成部分。由于运营问题，飞机起飞重量和爬升速度意图（定义爬升曲线的关键性能参数）并不完全适用于基于回合的轨迹预测基础设施。在空中交通流量管理范围内，扇区进入和退出时间（包括爬升结束和下降开始的时间）是需求容量平衡过程的主要输入。在这项工作中，我们专注于爬升轨迹的不确定性，以量化和分析它们对爬升到巡航高度的时间的影响。我们通过飞机飞行记录数据集（即QAR）使用了模型驱动的数据统计方法。分析结果为飞机起飞重量和速度意图生成了概率定义。获得了这些爬升参数与飞行距离之间的回归，以减少战略层面的不确定性。此外，通过自适应不确定性减少来降低爬升不确定性也在飞行战术层面得到证明。通过模拟，说明了降低飞机质量不确定性对爬升时间的影响。关键词：空中交通管理、轨迹预测、不确定性量化、BADA 缩写
面对不确定性的人工智能
社会各个领域的数字化革命极大地改变了社会实践以及社会与作为社会制度的媒体之间的关系；流动性和不确定性的过程已经出现并显现出来。在现代生活的各个领域，不确定性占据主导地位，这使得人们无法做出稳定、长期的预测，但却影响着媒体行业和媒体传播的发展。不确定性和流动性开始“模糊”媒体结构。认识到媒体数字化转型所引起的变化的复杂性，我们可以提出另一种构建媒体系统的方法，该方法不是基于工业，而是基于内容功能类型学过程，基于专业，娱乐和社交媒体的识别。许多大型媒体公司正在成功掌握人工智能技术，算法正在成为新的
石油价格不确定性的情况
2 作者在亚洲开发银行（ADB）工作期间准备了部分研究成果。指数构建和评估工作得到了Abdul Abiad博士和Irfan Qureshi博士的密切指导，并得到了Elisabetta Gentile博士的大力支持，他们都是亚行经济学家。同时，后续的自然语言处理工作得到了菲律宾迪利曼大学Rachelle Sambayan博士和Fredegusto David博士的密切指导。
模拟测深不确定性
自 S-44 第 4 版 (IHO, 1998) 发布以来，在数据收集和处理过程中对深度测量不确定性进行建模已成为一种常见做法。水文办公室也试图对传统水深测量的不确定性进行建模，以确定其是否适用于各种用途。可以通过各种网格化技术将额外的不确定性引入代表性水深测量模型中，这些技术在测量之间插入深度。本文回顾了测量不确定性的来源，研究了估计传统数据集中不确定性的方法以及通过网格化引入水深测量 (数字高程/深度) 模型 (DEM/DDM) 的不确定性。可以从水深测量/DEM/DDM 不确定性信息中受益的应用包括桥梁风险管理和海啸淹没建模。关键词：水深测量、不确定性、数字高程模型