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编队的现实路线图，飞行空间干涉法
了解经济不确定性冲击在工业分类水平上的影响对于财政和货币政策对经济不确定性冲击的反应至关重要。我们使用澳大利亚季度数据从1987年：2到2018：4估算了SVAR模型：4。本文的结果强调，各个行业对经济不确定性冲击具有独特的反应，并不一定反映了更广泛的总体宏观经济的反应。我们找到了以下风格化的事实； i）在澳大利亚的投资，产出和就业方面，建筑业是经济不确定性冲击受到经济不确定性冲击的影响最大的行业； ii）金融和保险服务行业还经历了这些冲击的大幅下降，尤其是投资和就业指标； iii）证明经济不确定性对政府发挥重要作用的采矿，医疗保健和社会援助以及公共管理和安全行业的影响较小。
最佳完全可再生电力系统对技术成本不确定性有多敏感？
虽然许多研究已经强调了 100% 可再生电力系统的可行性（Brown 等人，2018 年，以及其中的参考文献），但这种系统的成本仍存在很大争议。继 Joskow（2011 年）、Hirth（2015 年）和 Hirth 等人（2016 年）之后，许多文章都关注可再生能源在电力结构中的最佳比例。这些文献强调了与部署可变可再生能源相关的系统整合成本的存在。特别是，强调了一种“自我蚕食”现象，与特定位置的所有太阳能电池板或风力涡轮机同时发电有关。在缺乏经济实惠的存储的情况下，这些整合成本有两个后果：（i）部署可再生能源会导致大量额外成本，并且随着部署率的提高而迅速增加；（ii）必须在不同的生产技术之间取得适当的平衡，以尽量减少这种额外成本。
考虑源-荷不确定性的协调调频策略
方法：首先，根据风电机组运行特性和减负荷率划分风速区间，在此基础上提出基于转子转速控制和桨距角控制的减负荷运行策略，使风电机组具备双向调频能力，并根据风速预测误差和减负荷运行策略确定风电机组可调容量；其次，基于考虑离网时间不确定性的电动汽车可控域模型，根据电动汽车充电紧急程度，通过对荷电状态（SOC）进行状态分组确定电动汽车群可调容量。通过定义电动汽车调频能力参数和充电紧急程度参数，确定电动汽车调频优先级列表并提出功率分配策略；然后，基于电动汽车充电紧急程度和风电机组减负荷运行经济性，提出协同调频任务分配策略。
不确定最大的隐式形式的随机过滤方案...
I。i ntroduction离散事件动态系统（DEDS）是其动力学驱动的系统，即状态进化完全取决于随着时间的推移发生异步离散事件的发生。制造系统，电信网络，运输网络是DEDS的示例[2]。要描述这些系统的行为，普通或部分微分方程不合适，因此考虑了更相关的理论设置，其中可以引用以下内容：语言和自动机，马尔可夫链和彼得里网络，邀请读者咨询[3]以获取概述。仅涉及延迟和同步的DED，即，任务的启动等待以前的任务要完成，这是值得的。这些系统可以通过定时事件图（TEGS）以图形方式描绘，该图是定时的培养皿网的一个子类，每个地方每个地方都有一个上游和一个上游过渡，一个和一个下游过渡。最大值代数设置是一种基本的半环，适合描述TEG的行为，这要归功于线性状态方程与经典线性系统理论（即最大值线性系统（MPL）的行为）非常类似的线性状态方程，这可以在此Algebra中定义为矩阵。这些线性状态方程对于处理与经典控制理论相似的控制问题很有用，
InfEHR：通过电子健康记录上的深度几何学习解决临床不确定性
1 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院 Windreich 人工智能与人类健康系，2 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院西奈山哈索普拉特纳数字健康研究所，3 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院西奈山查尔斯布朗夫曼个性化医学研究所，4 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院数据驱动和数字医学系，5 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院重症监护医学研究所，6 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院新生儿医学分部，7 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院医学系，8 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院外科系， 9. 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院瓦伦丁·富斯特心脏病医院、10 美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所、11 美国马萨诸塞州剑桥哈佛大学哈佛数据科学计划、12 美国马萨诸塞州剑桥哈佛大学肯普纳自然与人工智能研究所
利用LLM进行ICD编码和不确定性估计
1简介1 1。1问题配方2 1。2研究问题3 2相关工作5 2。1 ICD编码的先前方法5 2。 1。 1传统的机器学习方法5 2。 1。 2深度学习方法6 2。 1。 3个大语言模型（LLMS）6 2。 2利用ICD代码层次结构进行距离计算8 2。 3在模型训练中解决非差异损失功能9 2。 4不确定性10 3方法13 3。 这项工作中使用的1个LLM 13 3。 2数据集16 3。 3数据处理16 3。 3。 1临床笔记处理16 3。 3。 2 ICD- 10代码处理17 3。 3。 3数据拆分17 3。 4 T 5-基本编码的模型17 3。 5使用t 5中的任务前缀进行ICD编码18 3。 6将ICD-10代码层次结构纳入培训过程18 3。 6。 1定义基于距离的损耗函数18 3。 6。 2克服解码模型输出的挑战23 3。 7用于ICD编码的微调T 5 24 3。 8评估指标24 3。 8。 1总距离（TD）24 3。 8。 2 ICD第2章（IIC）25 3。 8。 3无关的ICD块（IIB）25 3。 8。 4无关的ICD第三级（IIT）25 3。 9模型不确定性估计25 3。 10实验设置27 4结果29 4。 1数据分析结果29 4。 2。1 ICD编码的先前方法5 2。1。1传统的机器学习方法5 2。1。2深度学习方法6 2。1。3个大语言模型（LLMS）6 2。2利用ICD代码层次结构进行距离计算8 2。3在模型训练中解决非差异损失功能9 2。4不确定性10 3方法13 3。这项工作中使用的1个LLM 13 3。2数据集16 3。3数据处理16 3。3。1临床笔记处理16 3。3。2 ICD- 10代码处理17 3。3。3数据拆分17 3。4 T 5-基本编码的模型17 3。 5使用t 5中的任务前缀进行ICD编码18 3。 6将ICD-10代码层次结构纳入培训过程18 3。 6。 1定义基于距离的损耗函数18 3。 6。 2克服解码模型输出的挑战23 3。 7用于ICD编码的微调T 5 24 3。 8评估指标24 3。 8。 1总距离（TD）24 3。 8。 2 ICD第2章（IIC）25 3。 8。 3无关的ICD块（IIB）25 3。 8。 4无关的ICD第三级（IIT）25 3。 9模型不确定性估计25 3。 10实验设置27 4结果29 4。 1数据分析结果29 4。 2。4 T 5-基本编码的模型17 3。5使用t 5中的任务前缀进行ICD编码18 3。6将ICD-10代码层次结构纳入培训过程18 3。6。1定义基于距离的损耗函数18 3。6。2克服解码模型输出的挑战23 3。7用于ICD编码的微调T 5 24 3。8评估指标24 3。8。1总距离（TD）24 3。8。2 ICD第2章（IIC）25 3。 8。 3无关的ICD块（IIB）25 3。 8。 4无关的ICD第三级（IIT）25 3。 9模型不确定性估计25 3。 10实验设置27 4结果29 4。 1数据分析结果29 4。 2。2 ICD第2章（IIC）25 3。8。3无关的ICD块（IIB）25 3。8。4无关的ICD第三级（IIT）25 3。9模型不确定性估计25 3。10实验设置27 4结果29 4。1数据分析结果29 4。2。2实验结果30 4。1 LLM和ICD编码的输入长度的比较31 4。2。2比较ICD编码的不同块策略32
树下：自然资本对不确定宏观经济模型中影子价格动态的影响
我们研究了在受不确定性影响的经济中，纳入自然资本动态对最优配置的影响。我们对气候对自然资本的损害以及自然资本与其他生产投入之间的替代弹性给出了新的估计。利用这些估计，我们研究了影子价格如何随模型规范和参数校准而变化。我们的研究结果表明，与标准 DICE 型模型相比，纳入自然资本的模型中碳的社会成本高出 12%。此外，碳的社会成本对最终产出生产函数中的替代弹性高度敏感。考虑到生产力的随机性，碳的社会成本进一步增加了 0.13% 至 39%，具体取决于习惯养成的纳入。
树下：自然资本对具有不确定性的宏观经济模型中阴影价格动态的影响
我们调查了将自然资本动态纳入不确定性的经济中最佳分配的影响。我们提出了关于自然资本的气候损害以及自然资本和其他生产投入之间替代弹性的新估计。使用这些估计值，我们检查了阴影价格在模型规格和参数c校准之间的变化。我们的发现表明，与标准骰子类型模型相比，在包含天然资本的模型中，碳的社会成本高12％。此外，碳的社会成本对替代的弹性高度敏感。生产力的随机性质进一步将碳的社会成本提高了0.13％至39％，具体取决于习惯形成。
2025-获取人通知报告表-特定- ...
根据 2025 年 1 月 10 日签订的购买协议，PNO 将以约 5.7 亿美元的价格从 Beta, Inc. (“Beta”) 收购 NYO 100% 的投票证券。此外，PNO 和 Beta 将签订供应协议。PNO 已创建了一家收购公司 NY Acquisition Sub, LLC，以完成交易。交易的完成计划将尽快进行，并取决于（其中包括）购买协议中概述的条件的令人满意的完成，包括根据 1976 年《哈特-斯科特-罗迪诺反垄断改进法案》（经修订）规定的等待期的到期或提前终止。纽约项目和 NYO 项目是该交易的代号。
缓解电池能源系统日前市场价格不确定性的运营规划策略
摘要 随着可再生能源变得越来越普遍，由于其固有的不确定性，有效的电网平衡变得至关重要。电池储能系统 (BESS) 可以通过补充这些可变能源来提高电网的可靠性和效率。然而，为了鼓励对 BESS 的投资，市场参与必须对所有者具有经济可行性。能源套利是 BESS 的主要收入来源之一，使他们能够在价格低时购买电力，在价格上涨时出售，从而优化收入。然而，在日前市场 (DA) 等能源市场中，BESS 所有者在交付前一天提交投标/报价，无法完美预测未来的价格。这种不确定性带来了挑战，限制了能源供应能力，并可能因价格预测不完善而导致利润损失。然后需要制定量身定制的策略来减轻这些不确定性并最大限度地减少利润损失。本文提出了参与 DA 的 BESS 的不同运营规划策略。特别关注所提出方法的可解释性，以确保高利润，同时降低模型的复杂性和计算时间。所提出的策略包括 1) 价格预测和场景生成，使用基于单点预测或历史数据的几何布朗运动 (GBM)；2) 优化过程；3) 选择最终实时应用的单个 BESS 竞标和运营计划。引入了两个基线，一个依赖于回溯法，另一个基于传统的随机优化。一些研究忽略了通过评估利润与实际价格来彻底评估竞标策略。因此，本研究评估了所提出的方法和基线相对于 2021 年法国市场在理想情况下获得利润的表现，并进行了完美的预测。