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概率资源充足性套件 (PRAS) v0.6 模型文档
2 输入系统规范 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................................................................................................. 3 2.3 存储....................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 4 2.4 发电机存储....................................................................................................................................................................................................................................................................... 4 2.4 发电机存储....................................................................................................................................................................................................................................................................................... 4 . ...
具有先天计算能力的概率骨骼赋予大脑样神经网络
遗传编码的结构赋予大脑的神经网络具有先天的计算能力，可在出生后立即实现异味分类和基本运动控制。还可以推测，新皮层微电路的刻板印象层流组织提供了基本的计算功能，随后可以在其中构建。但是，它已经确定了自然如何实现这一目标。从人工神经网络中获得的见解无助于解决此问题，因为他们的计算能力是由于学习而导致的。我们表明，对不同类型的神经元功能之间的连接概率进行了基因编码的控制，用于将大量计算能力编程到神经网络中。这种见解还提供了一种通过巧妙的初始化来增强人工神经网络和神经形态硬件的计算和学习方法的方法。
深概率的规范相关分析
我们提出了一个深层生成框架，用于基于规范相关分析（CCA）的概率解释来学习多视图。该模型将潜在空间中的线性多视图层与深层生成网络作为观察模型结合在一起，将多个视图中的变异性分解为共享的潜在表示形式，该变异描述了一个描述变化的共同基础源和一组视图组件。为了近似潜在多视觉层的后验分布，基于概率CCA的解决方案开发了有效的变异推理过程。然后将模型推广到任意数量的视图。拟议的深度多视图模型证实了一个经验分析可以发现多个视图之间的微妙关系并恢复丰富的表示。
量子纠缠和概率行为的物理起源
量子力学的纠缠和概率行为是根据量子场理论（QFT）的进步来查看的。尤其是爱因斯坦的Bohm版本（B-EPR），Podolsky，Rosen（EPR）实验，现在借助QFT的现代电子数据来查看。在QFT中，自由电子具有裸露的核心，周围是“敷料”。该敷料由一个或多个在绑定电子的分娩期间从真空中拉出的一个或多个虚拟颗粒/场。在QFT中，通过消除Bremsstrahlung的能量损失来帮助一个绑定的电子自由。本文借助“随机矢量范式”（RVP），使用QFT的自由电子结构开发了“缝隙”数值模型。RVP简单地将QFT的自由电子表示为裸露的核心，并由EM敷料表达。使用此RVP，我们将新近释放的电子带有1/2的矢量样EM旋转特性。由此，蒙特卡洛计算机分析提供了贝尔所述的B-EPR经验的详细比较。纠缠财产可以提供一种运输共享编码信息的方法。总体而言，电子敷料可以传达可能为QM提供其纠缠和概率行为的随机元素。关键字
剥离扩散概率模型
我们使用扩散概率模型表示高质量的图像合成结果，这是一种受非平衡热力学考虑因素启发的潜在变量模型。我们的最佳结果是通过根据扩散概率模型与Langevin Dynamics匹配的扩散概率模型和降级分数之间的新联系而设计的，我们的模型可以解释为一种渐进的损失减压方案，该方案可以解释为自动性解码的普遍化。在无条件的CIFAR10数据集中，我们获得的成立分数为9.46，最先进的FID得分为3.17。在256x256 LSUN上，我们获得了类似于Progenkivegan的样品质量。我们的提示可在https://github.com/hojonathanho/diffusion上获得。
具有代数约束的概率推断-Zhe Zeng
加权模型集成（WMI）是在混合域中对混合域进行高级概率推断的框架，即在混合连续二散的随机变量上以及存在复杂的逻辑和算术约束的情况下。在这项工作中，我们在理论和算法方面都推进了WMI框架。首先，我们根据WMI问题的依赖关系结构的两个关键特性来追踪WMI推断的障碍性边界：稀疏性和直径。我们证明，当该结构是用对数直径树形的，精确的推断才是有效的。尽管这结果加深了我们对WMI的理论理解，但它阻碍了确切的WMI求解器对大问题的实际适用性。为了克服这一点，我们提出了第一个近似WMI求解器，该求解器不诉诸采样，但对近似模型进行了精确的推断。我们的解决方案迭代执行通过放松的问题结构传递的消息，以恢复丢失的依赖关系。正如我们的实验表明的那样，它会扩展到无法确切的WMI求解器到达的问题，同时提供准确的近似值。
在100％可再生能源系统中，第四代地区供暖的好处
摘要：这项研究工作提出了一种新的方法，用于估计使用贝叶斯网络（BNS）的海洋能量转换子系统中能量传输网络可用性状态的概率。可以通过定性系统分析来理解该网络中不同级别的单位之间的逻辑相互关系，然后可以通过故障树（FT）对其进行建模。可以将FT映射到相应的BN，并且可以根据逻辑结构确定节点的条件概率。进行了一个案例研究，以证明如何实施映射，并估算了可用性状态的概率。结果给出了每个可用性状态作为时间的函数的概率，这是选择最佳设计解决方案的基础。
GP-VAE：深概率的多元时间序列插补
具有缺失值的多变量时间序列在医疗保健和财务等领域很常见，并且多年来的数量和综合性已经增长。这提出了一个问题，是否可以在该领域中执行经典数据插补方法。然而，深度学习的幼稚应用在提供可靠的置信估计和缺乏可解释性方面缺乏。我们提出了一个新的深层连续变量模型，以减少维度和数据插补。我们的建模假设是简单且可解释的：高尺寸的时间序列具有较低的代数反应，该代态根据高斯过程在及时的及时演变而来。使用具有新型结构化变分近似的VAE方法实现了缺失数据的非线性维度降低。我们证明，我们的APS在计算机视觉和医疗保健领域的高维数据上胜过几种经典和深度学习的数据插补方法，同时增加了进化的平稳性，并提供了可解释的不良估计。
使用贝叶斯理论和概率推理管理人工智能和专家系统中的不确定性
引言人工智能 (AI) 发展最快的领域之一是管理不确定性 [1] [2] [3]。智能系统能够利用不确定或模糊的信息并不奇怪，因为人类也会在没有精确和确定信息的情况下进行推理和决策 [4] [5]。不确定性是日常互动和人类生活各个领域的常见现象，尤其是在处理来自不同来源的信息时。这些信息可能不可靠，因为它们的来源或收集方法不同，例如随机抽样或其他统计方法，而不是分类方法 [6]。不确定性可能来自不完整的数据或信息、模糊和不一致的数据或信息。在大多数需要智能行为的任务中，不确定性问题不能完全排除。例如，规划、推理、复杂问题解决、决策和分类问题等任务在某种程度上都存在不确定性因素，因为所有任务都需要智能；可能是人类或机器。即使是专家系统的机器，软件也是由人类专家开发的，他们也容易出错 [8] [9]。
采用智能电网技术和供水网络的电力系统概率可靠性分析：建模、评估和比较
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