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2022/2023 年风险分析 - 欧洲边境管理局
边界。该地区动荡的地缘政治将继续考验欧洲边境和海岸警卫队。乌克兰战争对欧洲边境和海岸警卫队的影响，除了更明显的短期影响之外，将是深远的。对欧盟的主要威胁之一可能来自高风险个人混入逃离乌克兰的难民中而不被发现的入境。外国战士的存在将引发安全担忧，并凸显检查和登记的必要性。考虑到乌克兰作为跨境犯罪的来源国和中转国的重要性，犯罪网络可能会根据新的现实和可利用的机会调整其商业模式。再往外看，几个关键移民来源地的发展预示着欧盟外部边界的移民压力将不断增加：例如，塔利班于 2009 年接管阿富汗。
2022/2023 年风险分析 - 欧洲边境管理局
边界。该地区动荡的地缘政治将继续考验欧洲边境和海岸警卫队。乌克兰战争对欧洲边境和海岸警卫队的影响，除了更明显的短期影响之外，将是深远的。对欧盟的主要威胁之一可能来自高风险个人混入逃离乌克兰的难民中而不被发现的入境。外国战士的存在将引发安全担忧，并凸显检查和登记的必要性。考虑到乌克兰作为跨境犯罪的来源国和中转国的重要性，犯罪网络可能会根据新的现实和可利用的机会调整其商业模式。再往外看，几个关键移民来源地的发展预示着欧盟外部边界的移民压力将不断增加：例如，塔利班于 2009 年接管阿富汗。
基于贝叶斯网络的故障风险分析量子程序
1 简介高效的配电网是当今现代社会的重要组成部分。因此，电网不仅要可靠，还必须具有弹性。因此，对此类系统进行建模以减轻可能发生的故障和停电是一个重要的研究领域 [1]。弹性规划始于可靠性分析。正式地，我们将系统的可靠性定义为该系统在固定条件和指定时间段内运行或执行某种功能的概率。在本研究中，我们将变电站视为配电网的最重要组成部分之一，并且我们知道这些网络中的单元元件故障组合可能导致严重的负载损失。因此，计算最可能的故障模式或涉及较少单个元件的故障模式有助于规划预防性维护 [2]。使用老化模型结合来自元件本身传感器的数据，我们可以计算出配电网中给定元件发生故障的概率。在本研究中，我们根据变电站各个部件（变压器、母线、开关、线路以及保护系统本身）的联合故障概率来计算变电站继续运行的概率。为了处理这种类型的条件概率，我们使用了此类研究中常用的贝叶斯网络模型 [3]。这些模型的困难之处在于它们的高计算复杂度。随着问题规模的增加（在贝叶斯网络的情况下，这以建模问题所需的节点和弧的数量来衡量），经典算法解决这些贝叶斯网络模型所需的时间和计算内存呈指数增长，直到它们的分辨率变得不可行的点 [4]。在这方面，值得注意的是，基于门的量子计算机有望帮助解决量子化学 [5] [6] [7]、机器学习 [8] [9]、金融模拟 [10] [11] [12] [13] 和组合优化应用 [14] [15] 中的问题。正如 Preskill [16] 所预测的那样，具有超过 100 个量子比特的噪声中型量子 (NISQ) 计算机现在已成为现实，并且可能能够执行超越当今经典数字计算机能力的任务，但量子门中的噪声限制了可以可靠执行的量子电路的大小。为了获得这项技术的所有优势，我们将需要更精确的量子门，并最终实现完全容错的量子计算。在本文中，我们评估了这项技术是否也能够帮助进行弹性和故障风险分析。在这一点上，我们可以强调这项工作的主要贡献：• 我们定义了一种新的受限量子贝叶斯网络 (RQBN) 程序，用于对复杂系统的可靠性进行建模。 • 我们评估了该程序执行可靠性分析的可行性，通过调整单个量子电路执行中的镜头数，获得与经典蒙特卡罗方法相同的精度。 • 我们测试了真实量子计算机噪声对模型中元素的影响。 本文提出了一种用于电力配电系统中故障概率传播的量子建模的一般应用程序，以及一种用于计算该模型的程序。 贝叶斯网络以贝叶斯网络为例对几个电力配电系统（特别是典型的变电站和保护系统）进行了建模。 使用经典算法和量子算法计算变电站的故障模式。 我们使用 pomegranate（一个能够实现概率模型的 Python 库）以经典方式解决贝叶斯网络 [17]。 然后，我们考虑使用 Qiskit [18] 在量子领域对贝叶斯网络进行建模和求解，
使用机器学习进行早期预测和风险分析
如今，精神疾病是我们日常生活中功能性和社会问题的主要原因。神经科学表明，我们的大脑是精神压力、焦虑和抑郁的根本原因。我们大脑中的情绪和慢性水平会导致各种生理疾病，如双相情感障碍 (BD)。双相情感障碍是一种情绪障碍，从躁狂发作到严重抑郁，有不同的阶段。临床和研究数据显示，治疗延迟会导致高水平的压力和情绪波动发作，并伴有更严重的后果，如心脏骤停、脑卒中、心脏病发作和抑郁。本文旨在通过研究特征选择、分类和交叉验证来识别心理层面。因此，本文提出了基于机器学习 (ML) 的框架，可在早期识别双相情感障碍，该框架有助于制作基于计算机的预测和诊断工具，用于精神和压力检测。此外，本文分析了不同的转变，如抑郁到躁狂、从抑郁到双相情感障碍、从双相情感障碍到轻躁狂，并识别前双相抑郁症。机器学习算法，如支持向量机 (SVM)、逻辑回归 (LR)、朴素贝叶斯 (NB) 和 K-最近邻 (K-NN)，用于分析风险因素和准确性以获得输出。不同的机器学习模型用于分析心理阶段检测的风险因素和准确性。根据数据集推导出精度、准确度、F1 分数和召回值分析，以预测所需结果。
利用机器人人工智能对核电站（NPP）运营进行风险分析
摘要 — 研究了核电站 (NPP) 现场管理的认知架构，其中融入了人工智能 (AI)。结合机器人智能算法对正常运行和事故进行建模，其中随机抽样在量化中起主要作用。研究计算了事故动力学模拟器与机组人员情境认知模型 (ADS-IDAC) 中的信息、决策和行动以及工厂操作的认知技能。模拟显示了 ADS-IDAC 建模和仿真结果，在第 21 和第 21.75 序列中有两个峰值。否则，在第 13.25 序列中有几个峰值，一个大峰值。大峰位于心理状态、环境和身份的第 25.75 序列中。事故情况与认知系统的动作有关。在操作案例中，显示了各种信号，其中工厂的操作可以显示机器人要执行的几种操作。该图显示了核认知架构的过程。通过设计的模型调查了一起核事故，其中机器人的行为由人工大脑量化。本文开发的算法可应用于其他类型的复杂工业系统，如飞机操作和安全系统、航天器系统等。
引用：李W，Song Y，Chen K等。使用机器学习的糖尿病性视网膜病变的预测模型和风险分析：回顾性队列
抽象目标旨在通过使用大型样本数据集进行机器学习来研究糖尿病性视网膜病（DR）风险因素和预测模型。基于大型样本和高维数据库的设计回顾性研究。在北京设立中国中央三级医院。参与者有关32 452型糖尿病（T2DM）住院患者的信息从2013年1月1日至2017年12月31日从电子病历系统中检索方法保留了六十个变量（包括人口统计信息，物理和实验室测量，系统疾病和胰岛素治疗）进行基线分析。通过递归特征消除选择了最佳17变量。预测模型是基于XGBoost算法构建的，并与其他三种流行的机器学习技术进行了比较：逻辑回归，随机森林和支持向量机。为了更视觉上解释XGBoost模型的结果，使用了Shapley添加说明（SHAP）方法。结果DR发生在2038年（6.28％）T2DM患者中。XGBoost模型被确定为具有最高AUC的最佳预测模型（曲线值为0.90），表明HBA1C值大于8％，肾病，血清肌酐值大于100 µmol/L，胰岛素治疗和糖尿病下极端疾病的风险与DR的风险增加相关。患者的年龄超过65岁，与DR的风险降低有关。结论具有更好的全面性能，XGBoost模型具有很高的可靠性来评估DR的风险指标。可以通过Shap方法找到DR的最关键危险因素和危险因素的临界因素，以使XGBoost模型的输出在临床上可以解释。
洪水风险分析与绘图指南
本文件为洪水泛滥区分析及其所有相关组件提供指导。洪水泛滥区是一种帮助社区平衡洪泛区内发展与由此导致的洪水灾害增加的工具。监管洪水泛滥区是指河流或其他水道的通道和相邻的陆地区域，这些区域被保留以防止侵占，以便排出基本洪水，而不会使水面高度累计增加超过指定高度。NFIP 法规和标准 SID 69 和 70 规定：“洪水泛滥区附加值必须介于零到 1.0 英尺之间。如果州（或其他司法管辖区）制定了更严格的法规，则这些法规优先于 NFIP 监管标准。如果需要或经受影响社区要求并批准，可以进一步降低最大允许附加费限制。”，以及“如果一条河流形成两个或多个州和/或部落之间的边界，则应使用 1.0 英尺的最大允许上升标准或双方现有的洪水泛滥区协议。”洪泛区以外的洪泛区部分称为洪泛区边缘。社区负责维护洪泛区以减轻洪水灾害；社区不得允许任何导致监管洪泛区基本洪水高程 (BFE) 上升的活动。
故障模式影响和严重性风险分析审查
可靠性模型和解决未来故障问题的适当工具。MIL-STD-1629A 是美国国防部最受欢迎的 FMECA 标准之一。以下论文介绍了针对风力涡轮机组装进行的风险优先级数 (RPN) 的结果。该方法针对风力涡轮机组件的功能模式执行，以了解其性能并确定其关键故障。故障模式关键性的排名是基于从摩洛哥可再生能源生产领域工作的专家和决策者收集的数据实现的。此外，研究结果表明，发电机和电力系统是风力涡轮机系统中最关键的两个组件。此外，所采用的方法将帮助决策者改进需要更多关注的关键部件的设计，同时消除固有风险并提供符合生产标准的系统。
NASA连接评估风险分析（CARA）项目状态
- 望远镜（L3HARRIS）：重塑，抛光和涂层的主要和次要镜子； Coronagraph继电器光学器件抛光和涂层； – Wide Field Instrument (GSFC/Ball) : Completed installation and alignment of all 18 engineering test unit (ETU) sensor chip assemblies (SCA) on the ETU mosaic plate – 15 out of 18 flight candidate SCAs in hand – added new F213 filter (1.95-2.3 micron) – now have imaging filters covering entire spectral range supported by mirrors/detectors!