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World File Search System定性的
U空间中的自主分离：评估位置不确定性的影响
摘要 - 随着无人空中系统（UAS）在医疗和包裹交付等商业应用中的使用迅速增加，空间中安全空降分离的需求已变得至关重要。本文探讨了位置不确定性对U空间内自动分离方法的影响，U Space是欧盟管理无人机交通的计划。该研究的重点是评估各种冲突解决算法（特别是修改的电压电位（MVP）和速度障碍物（VO）变化）在导航不确定性的条件下。通过使用Bluesky ATM模拟器的蒙特卡洛模拟，对全球导航卫星系统（GNSS）错误产生的位置不确定性进行了建模和分析。该研究比较了不同冲突解决策略在防止UAS之间发生冲突，衡量入侵预防率和接触过程中最接近的接近点的有效性。结果表明，MVP在处理位置不确定性方面具有出色的性能，比基于VOVO的方法具有更强的强大冲突解决能力，尤其是在浅角度冲突情况下。这些发现对于确保UAS的安全整合到越来越拥挤的空域环境，指导U空间操作的未来发展至关重要。
一个不可能的梦：确定性的水文预测
•确定性模型无法预测错误，但实际上通常看起来可以预测一定程度。因此，可以更新确定性模型。•最终，通过确定性方法，错误仍然是无法预测的。•后者是一个随机分量，这意味着不确定性（Koutsoyiannis，2023）。•随机组件的存在意味着确定性模型最终是不正确的。
可以提供价值链稳定性的合作伙伴关系
“我们通常建议公司进行相当广泛的社区评估，”毕马威（KPMG US）网站选择和项目开发实践的主要和国家领导人乌尔里希·施密特（Ulrich Schmidt）表示。“访问该网站，访问该地区，访问该地区。您可以在那里想象您的操作吗？是否有成功的类似操作的集群？我们可以和一些经历了这一过程的人交谈吗？从最高级别的政府一直到当地当选官员的支持？他们都在朝着相同的方向拉动吗？这些是需要尽早发现的事情来解决潜在的问题。”
财务欺诈检测中的新颖方法：混合机器学习和基于不确定性的深度学习
摘要。欺诈检测在各个行业，尤其是在金融部门中起着至关重要的作用，在金融部门中，防止欺诈活动对于减少损失和维持消费者信任至关重要。本文解决了欺诈检测的关键挑战，包括数据失衡和不确定性，这通常会阻碍检测模型的有效性。为了克服这些挑战，我们探索了传统的机器学习方法，并介绍了两种新颖的方法来实现检测能力。首先，我们提出了一条混合管道，该管道既整合受监督和无监督的学习技术，从而更准确地识别欺诈活动。通过这种混合模型，我们在传统模型上展示了性能指标的迹象，有效地解决了数据不平衡造成的局限性。其次，我们开发了一种新颖的深度学习模型，将不确定性纳入其框架中。该模型专门设计用于处理现实世界欺诈检测方案中存在的固有的不确定性，从而使更强大且可靠的检测出现在外。我们使用公开可用数据集的经验评估表明，这种新的深度学习方法优于不考虑不确定性的类似模型。通过将不确定性管理整合到模型的结构中，我们在欺诈检测中实现了更高的准确性和可靠性。这些发现突出了解决欺诈检测中数据不平衡和不确定性的重要性，并证明了混合和深度学习模型的潜力，以增强电子商务和其他财务应用中欺诈检测系统的性能。
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
基于海森堡不确定性的量子启发机器学习
量子计算是一个前沿领域，它利用量子力学原理执行远远超出传统计算机能力的计算。量子计算机利用量子比特，量子比特可以同时存在于多个状态（叠加）中，并通过量子纠缠相互连接。这允许以前所未有的规模进行并行处理，有可能彻底改变密码学、优化和材料科学等领域。物理信息机器学习 (PIML) 将物理定律和原理集成到机器学习模型中，以增强预测能力并提高泛化能力。通过结合量子力学、流体动力学或热力学等领域的约束，PIML 确保模型遵循已知的物理现象，使其在科学计算、工程和环境建模等应用中更加稳健和可解释。量子机器智能的激烈争论可以概括为三个主要方向：
研发对发展中国家知识密集型部门的投资以及东道国政治不确定性的作用研发对发展中国家知识密集型部门的投资以及东道国政治不确定性的作用
跨国企业（MNE）持续导航以政治不确定性为特征。然而，目前尚不清楚这种不确定性如何影响跨国公司海外研发（R＆D）投资的位置和部门传播。这项研究深入研究了政治不确定性对知识密集型部门的研发投资的影响，尤其是在发展中国家中，从而增强了我们对上下文变化的理解。使用MNE Greenfield R＆D全球投资项目的独特数据集在2003 - 2019年期间，我们表明政治不确定性会对研发行为投资产生负面影响。此外，我们探索部门和东道国特定于位置的边界条件，这些边界条件适应这种关系并为我们的假设提供支持。我们的调查结果表明，与发达国家相比，发展中国家的MNE研发投资在发展中国家（SBS）和知识密集型商业服务（KIBS）部门不太容易受到政治上的影响。我们的结果要求跨国公司的经理和政策制定者对投资国的政治发展的更多关注。
引用：Young J，Dehkhoda A，Ahuriri-Driscoll A等。探索辅助在新西兰Aotearoa的早期经历：定性的ST
摘要引入越来越多的司法管辖区正在使辅助垂死（AD）合法化。开发研究协议以研究立法的经验和结果。AD是一个主题，从本质上讲，其复杂性和固有的道德问题将自己适合定性研究。使用法定框架的目标，这项定性研究旨在对新西兰的新成立的广告服务进行强有力的审查，以及它在安全，以人为中心，以人为中心，尊严增强，可访问，可访问且公平地与所有合格人员获得的可用程度。方法和分析研究使用欣赏性的探究设计来专注于效果良好，可以改进的内容，构成“理想”的内容以及如何使人们实现这一理想。我们正在使用在线半结构化访谈和面对面的焦点小组来探索主要利益相关者的经验：符合条件/不合格的服务用户；符合损害的符合条件/不合格的服务用户；服务用户的家庭； AD提供商；非企业（反对AD和其他不直接参与广告但原则上不反对的提供者）；卫生服务领导者；和MāOri社区成员。估计有110名参与者将接受采访。我们将对数据进行主题和监管分析。伦理和传播这项研究的伦理方面已通过北部的健康与残疾伦理委员会批准了完整的审查途径（2023 EXP 18493）。为了传播调查结果，我们将起草资源来支持受访者团体，并通过利益相关者会议的反馈来开发。我们将提交基于证据的建议，以告知政府对2019年生命终结法的审查。调查结果将在经过同行评审的出版物，会议，网络研讨会，媒体，利益相关者的反馈会议和无障碍研究简报中传播。
b“在这项工作中，我们为 Jiang 等人的 T RH 变换提供了新的、更严格的证明。（ASIACRYPT 2023），它将 OW-CPA 安全 PKE 转换为具有 IND-1CCA 安全性的 KEM，这是典型 IND-CCA 安全性的变体，其中只允许单个解封装查询。此类 KEM 非常高效，并且 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay 在 EUROCRYPT 2022 上证明了它们足以用于实际应用。我们在随机预言模型 (ROM) 和量子随机预言模型 (QROM) 中重新证明了 Jiang 等人的 T RH 变换，适用于底层 PKE 是刚性确定性的情况。在 ROM 和 QROM 模型中，我们的归约都实现了 O (1) 的安全损失因子，显着改善了 Jiang 等人的结果，其在 ROM 中的安全损失因子为 O (q)，在 QROM 中的安全损失因子为 O q 2。值得注意的是，我们严密 QROM 缩减的核心是一个名为 \xe2\x80\x9creprogram-after-measure\xe2\x80\x9d 的新工具，它克服了 QROM 证明中由 oracle 重新编程造成的缩减损失。该技术可能具有独立意义，并且可用于实现其他后量子密码方案的严密 QROM 证明。我们注意到，我们的结果还提高了 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay (EUROCRYPT 2022) 的 TH 变换（也将 PKE 转换为 KEM）的缩减严密性，正如 Jiang 等人提供了从 TH 变换到 T RH 变换的严密缩减（ASIACRYPT 2023）。“
b“在这项工作中，我们为 Jiang 等人的 T RH 变换提供了新的、更严格的证明。（ASIACRYPT 2023），它将 OW-CPA 安全 PKE 转换为具有 IND-1CCA 安全性的 KEM，这是典型 IND-CCA 安全性的变体，其中只允许单个解封装查询。此类 KEM 非常高效，并且 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay 在 EUROCRYPT 2022 上证明了它们足以用于实际应用。我们在随机预言模型 (ROM) 和量子随机预言模型 (QROM) 中重新证明了 Jiang 等人的 T RH 变换，适用于底层 PKE 是刚性确定性的情况。在 ROM 和 QROM 模型中，我们的归约都实现了 O (1) 的安全损失因子，显着改善了 Jiang 等人的结果，其在 ROM 中的安全损失因子为 O (q)，在 QROM 中的安全损失因子为 O q 2。值得注意的是，我们严密 QROM 缩减的核心是一个名为 \xe2\x80\x9creprogram-after-measure\xe2\x80\x9d 的新工具，它克服了 QROM 证明中由 oracle 重新编程造成的缩减损失。该技术可能具有独立意义，并且可用于实现其他后量子密码方案的严密 QROM 证明。我们注意到，我们的结果还提高了 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay (EUROCRYPT 2022) 的 TH 变换（也将 PKE 转换为 KEM）的缩减严密性，正如 Jiang 等人提供了从 TH 变换到 T RH 变换的严密缩减（ASIACRYPT 2023）。“
经典模型中参数不确定性的全局灵敏度分析
抽象的土地表面模型（LSM）已成为理解陆地生物圈在全球气候系统中的作用必不可少的。然而，LSM在模型中繁殖观察到的碳，水和能量通量的能力差异很大。这些缺陷中的一些可以归因于参数不再危险。全局灵敏度分析（GSA）量化了由模型输入中的不确定性引起的模型输出不确定性。我们的研究首次进行了加拿大陆地表面方案的GSA，包括生物地球化学周期（经典）模型。专注于潮湿的热带地区的站点，我们评估了该模型对各种生态系统变量的敏感性（总共17个）。考虑到总共90个参数，我们使用每个输出变量的定性Morris方法确定了前五名最有影响力的参数。然后使用定量SOBOL方法分析这些有影响力的参数。分析表明，最大羧化速率参数对所考虑的几乎所有输出变量具有最大的影响。最大羧化速率的影响部分受冠层灭绝系数的un不平化调节。这项研究的结果将指导未来的努力，以更有效地优化模型的性能，重点关注90个参数的一小部分。