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World File Search System不确定的
碳中立性的气候政策不应依赖于现有森林中碳库存不确定的增加
摘要国际社会通过《巴黎协定》等条约旨在将气候变化限制在2°C以下，这意味着在本世纪下半叶大约达到碳中立性。在目前的计算中，基于碳中立的各种路线图的基础，主要组成部分是稳定甚至扩大的陆生碳汇，并由全球森林生物量的增加支持。但是，最近的研究对这一观点提出了挑战。在这里，我们开发了一个框架，该框架评估了不同气候变化情景下森林生物量的潜在全球均衡。结果表明，在全球变暖的碳储量下，地上生物质逐渐转移到更高的纬度，而干扰方案的强度几乎在任何地方都大大增加。co 2受精是最不确定的过程，其估计方法不同，导致均衡的估计结果差异近155 pgc。总体而言，假设人类压力的总和（例如木材提取）不会随着时间的流逝而变化，总森林覆盖率不会发生显着变化，并且CO 2受精的趋势目前是从卫星代理观测中估计的，结果表明我们已经达到（或非常接近）全球森林碳储存的峰值。在短期内，假定增加的干扰制度比森林增长的增长更快，而全球森林可能会充当碳源，这将需要比以前估计的更大的脱碳化努力。因此，森林作为缓解气候变化的一种基于自然的解决方案的潜力比以前认为的更高的不确定性和风险。
Haslam，Alyson等。 CDK4/6抑制剂作为早期乳腺癌的辅助治疗？不确定的好处，保证危害。在：欧洲罐头杂志
CDK4/6抑制剂是抑制细胞周期调节的关键分子的口服剂。在内分泌受体阳性（ER +）的患者中，人表皮生长因子受体2阴性（HER2-）乳腺癌，内分泌疗法的CDK4/6抑制剂的COMINATION在转移性环境中是一种有效的治疗方法。现在，在辅助环境中进行了两项研究 - 君主（Abemaciclib 2年）和Natalee（Ribociclib 3年） - 报告无侵入性无病生存期。在这里，我们重新评估了这些开创性试验。首先，在两项研究的控制臂的早期，出现了多余的辍学或损失。由于两个试验都是开放标签的，因此担心辍学的患者不会随机，而是基于社会经济因素并改变了本地选择。由于损失的随访而有可能仅仅是有利的吗？基于重新构建的Kaplan-Meier曲线，我们得出结论这些研究的结果仍然脆弱，很容易审查。其次，在这两个试验中，不良事件均明显更高，其中一些人（例如Natalee中的Covid-19相关死亡）引起了严重的关注。第三，给予辅助治疗的CDK4/6抑制作用相关的潜在成本是前所未有的。纳塔莱策略尤其可能影响35％的新诊断为乳腺癌的患者，即全球发病率最高的癌症。没有基于安慰剂对照试验的确认性数据，或者更好地识别将受益于在辅助环境中添加CDK4 /6抑制剂中受益的患者，我们反对他们常规用作ER + /HER2-早期乳腺癌的辅助治疗。
西北地中海重大降水事件在温暖的气候下：稳健与不确定的变化，对流渗透模型合奏
1 CNRM，de toulouseUniversitéde toulouse，Météo -France，CNRS，Toulouse，法国，2 Laboratoire Alterato Milieux Milieux观察时代人/Institut Pierre Simon Laplace（IPSL） （DWD），德国奥登巴赫，4大气与气候科学研究所，苏黎世，苏黎世，瑞士，瑞士5 Wyss自然学院，伯恩大学，伯恩大学，瑞士6气候与环境物理，物理学，物理学，物理学研究所，伯恩，伯恩，伯恩，伯恩，伯尔尼，贝尔特，贝尔特，贝尔特，贝尔特，贝尔尼挪威奥斯陆气象学院，9卡尔斯鲁希技术研究所（KIT），德国卡尔斯鲁希，德国10个气候服务中心（Gerics），Helmholtz -Zentrum thermholtrum thermhore gmbh，德国汉堡，德国，11个研究所，乔格尔（Josci），乔格（Ibgg -3）德国，英国埃克塞特市大都会办公室12号办公室，德国勃兰登堡技术大学大气进程主席13，德国科特布斯，德国科特布斯，荷兰皇家气象研究所（KNMI）14号，荷兰，荷兰15 Fondazione Centro -Meditertro -Mediterraneo suiiii camcaty climcicali climccy climccy climccy climccy， Abdus Salam国际理论物理中心（ICTP），意大利Trieste，17 Faculdade deCiências，Instituto dom Luiz Instituto dom Luiz，Lisboa大学，里斯本，里斯本，葡萄牙，CESR 18 CESR（环境系统研究中心）
二人：从人类反馈中学习的多样，不确定的，不确定的，上的查询产生和选择，用于增强
定义奖励功能通常是系统设计师在增强学习中的一项具有挑战性但至关重要的任务，尤其是在指定复杂行为时。从人类反馈（RLHF）中学习的强化是一种承诺的方法来规避这一点。在RLHF中，代理通常通过使用轨迹段的成对比较来查询人类老师来学习奖励功能。这个领域中的一个关键问题是如何减少需要学习内容丰富的奖励功能的查询数量，因为要求人类老师太多的查询是不切实际且昂贵的。为了解决这个问题，大多数现有的方法主要集中于改进探索，引入数据增强或为RLHF设计复杂的培训目标，而查询生成和选择方案的潜力尚未得到充分利用。在本文中，我们提出了二人组，这是一种新颖的方法，用于RLHF中的多种，不确定的，上的查询生成和选择。我们的方法会产生（1）与政策培训更相关的查询（通过政策标准），（2）更有用的信息（通过认知不确定性的原则衡量）和（3）多样化（通过基于聚类的过滤器）。对各种运动和机器人操纵任务的实验结果表明，我们的方法可以超越最先进的RLHF方法，并给出相同的查询预算，同时对可能的非理性教师有力。
针对不确定的可再生能源生产时间表问题的稳健修复和优化数学方法
摘要 — 本研究提出了一种修复和优化数学方法来解决不确定情况下的时间表问题。具体来说，考虑一个大学时间表和电力存储调度问题，受可再生能源生产和电力需求不确定性的影响。该问题被表述为一个大型混合整数规划 (MIP)，所提出的解决方案结合了大邻域搜索和基于场景的稳健优化，以处理目标函数中的不确定性。首先，仅考虑硬问题约束（在本例中为重复讲座活动的安排）即可得出一个足够可行的时间表。接下来，通过修复和优化启发式搜索改进解决方案。在每次迭代中，MIP 求解器通过修复变量子集并对剩余的自由变量进行优化来探索一个大邻域。该过程重复多次，直到满足停止标准。为了解决目标中的不确定性，从区间预测中得出概率场景，并将最坏情况的能源成本最小化。参与技术挑战的结果表明，所提出的方法能够相对快速地提供具有竞争力的解决方案，即使对于大型问题实例也是如此，同时还可以避免较大的预测误差。索引词 — 修复和优化、局部邻域搜索、可再生能源预测、稳健优化、大学时间表。
慢性浪费疾病的溢出准备和反应：绘制不确定的未来
需要一种多学科的方法来评估CWD和Prion疾病科学，监视和管理的现状。这需要确定溢出准备的差距，并提出了提高公共和动物健康机构反应能力的建议。传染病研究与政策中心（CIDRAP）确定了CWD预防和控制中的五个关键领域：人类健康，子宫颈和生产动物健康，病毒生物学和疾病诊断，尸体和受污染的物品处置以及环境以及环境以及野生动植物健康与管理。cidrap召集了五个工作组，每个工作组由两个联合主席领导，他们是各自领域的杰出专家，由57位其他主题专家组成。在本报告中，我们从工作组会议中传达了输出，并按主题领域总结了关键发现。
一种基于强化学习的方法，用于在不匹配干扰的不确定的非线性系统中进行最佳输出跟踪
摘要 - 在本文中，考虑了非线性非线性系统的最佳控制问题。提出了一个非线性干扰观察者（NDO）来测量系统中存在的不存在的不存在。干扰与控制信号（所谓的不匹配的干扰）的干扰很难直接在控制通道内拒绝。为了克服挑战，通过衰减其对输出渠道的影响，实施了广义的基于观察者的补偿器来解决不确定性补偿问题。实时通过增加输出跟踪错误来增强系统状态，我们开发了一个复合参与者批判性的加固学习（RL）方案，以近似最佳控制策略以及与赔偿系统有关的理想价值函数，通过求解汉密尔顿 - 雅各布蒂 - 雅各布 - 雅各布·贝尔曼（HJB）方程。通过使用系统的已知模型的记录数据在本文中应用，以通过取消探测信号的影响来增强系统的鲁棒性。仿真结果证明了所提出的方案的有效性，为二阶模型中的输出跟踪问题提供了最佳解决方案，这是不匹配的干扰。
为更加不确定的世界建设欧洲国防能力
此外，国防部和原始设备制造商的优先事项也存在竞争。国防部倾向于严格控制国防项目的技术和操作规范，而不是关注更广泛的任务要求——这种方法可能会扼杀创新和灵活性。放宽严格的规范将使行业参与者能够更积极地提出可靠的、适合任务的解决方案，而不仅仅是满足严格的要求。与此同时，国防工业参与者的非经常性成本很高，他们被激励通过饱和现有产能来优先考虑效率。因此，欧洲军队的非必要设备供应过剩，缺乏关键工具，也没有足够的能力进行灵活调整。通过培养国防部和行业之间的可信度和更强大、更基于信任的关系，原始设备制造商可以通过解决方案来应对不断变化的需求
河流的间歇性影响空间量表的生物多样性 - 稳定关系：对不确定的未来的影响
fi g u r e 1这个框中的概念图描述了在不同空间尺度上运行的metAcmunity稳定性的不同机制。在所有情况下，具有不同颜色的实线表明了不同物种的丰富性，而面板中的虚线B和C表示元社区中所有物种的汇总丰度。在面板A中，场景（a）说明了一个情况，其中一个物种随着时间的流逝而在丰度或生物量中差异很大。在A面板中，方案（b）与方案（a）相比，由于当地社区中的物种异步，本地社区的稳定性有所提高。在面板A中，场景（C）由于存在高度稳定的物种而实现了本地社区的稳定性。面板B表示从（a）到（c）的每个本地社区由不同物种（即高β多样性）组成的情况。在这种情况下，高β多样性可以增强由于不同当地社区不同物种之间的空间异步而引起的元社区稳定性。在面板C中，可以说明一种情况，在这种情况下，由于平均物种稳定性（方案[A]）或局部物种异步，所有当地社区都稳定。在这种情况下，由于每个当地社区的稳定性高，可以实现区域稳定。
太阳能预测不确定的混合发电厂的竞价曲线设计：预印本
摘要 —本文提出了一种新型竞价曲线设计算法，专门用于混合发电厂 (HPP) 参与批发电力市场。利用光伏 (PV) 发电量和可用电池电量的预测，我们的算法策略性地计算竞价曲线以最大化 HPP 利润，同时巧妙地管理与光伏发电相关的固有不确定性。此外，在 HPP 竞价曲线中引入惩罚成本为系统运营商提供了一种有效管理由 HPP 引起的系统级不确定性的工具。通过蒙特卡洛模拟的数值分析证实，我们的竞价曲线方法在各种情况下都优于基准。索引术语 —混合发电厂、竞价曲线、日前市场、经济调度。