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研究不同的能源存储模式对可再生能源置信度的影响
摘要。可再生能源具有典型的间歇性特征，产出的强大随机波动以及峰值负载下的支撑能力不足。因此，高比例可再生能源能源系统的电源保证正面临严重的挑战。可再生能源分配和能源存储可以在一定程度上解决可再生能源的随机波动问题。在这种情况下，基于电化学能源存储的运行机理，本文考虑了电化学能源存储的操作安全特性，建立了可再生能源 +能源存储操作优化模型。为了为相关企业的规划和建设提供技术支持，本文探讨了电化学能源存储的大规模可再生能源配置的有效性，并分析了CPELX解决的不同储能操作模式的影响。结果表明，可再生能源配置能量存储可以提高其置信能力并降低净负载的峰值山谷差异率，但是特定效果与储能的操作模式密切相关。
网络安全：信心 - Pillsbury Winthrop Shaw Pittman
尽管管理网络安全风险可能具有挑战性，但受访者总体上对他们目前采取的措施充满信心。三分之二 (67%) 的受访者对其组织现有的网络安全能力检测和缓解攻击的能力持乐观态度，其中 17% 的人表示非常有信心。TMT 和金融服务业高管表达了最大的信心，而 EMU 再次落后。86% 的 TMT 受访者和 80% 的金融服务业高管对他们当前的系统充满信心，而 EMU 领域只有 34% 的受访者持这种观点。
菲律宾和马来西亚对 COVID-19 疫苗的犹豫和信心：社会人口因素和数字健康素养的横断面研究
1 英国南安普敦大学医学院临床信息学研究组，2 马来西亚莎阿南管理与科学大学国际医学院社区医学系，3 马来西亚柔佛州新山亚洲都市大学医学院社区医学系，4 马来西亚双威镇莫纳什大学 Jeffrey Cheah 医学与健康科学学院全球公共卫生系，5 马来西亚赛城大学医学院精神病学系，6 部门：刑事司法教育学院，机构：菲律宾三宝颜德尔苏尔杜明加卡里达 JH Cerilles 州立学院，7 马来西亚双威镇莫纳什大学 Jeffrey Cheah 医学与健康科学学院东南亚社区观察站 (SEACO)
为强劲的绿色经济提供保护和信心
诸如格伦菲尔大楼火灾、家用电器故障导致的家庭紧急情况以及儿童吞下磁铁和纽扣电池导致的生命等悲剧事件都清楚地表明了产品监管的重要性。本届政府致力于制定对所有人都有效的监管。我们希望确保无论英国公民住在哪里、无论他们如何购买产品、无论他们能花多少钱，他们都能信任他们购买的产品、物有所值，并可以放心购物。
用于评估决策信心的元学习 BCI
摘要 目的。我们研究了最近引入的基于元学习的迁移学习技术是否可以提高脑机接口 (BCI) 在决策信心预测方面的性能，而传统机器学习方法则无法实现。方法。我们将偏向正则化算法的元学习应用于基于视频馈送的困难目标识别任务中，根据脑电图 (EEG) 和眼电图 (EOG) 数据逐个决策地预测决策信心的问题。该方法利用以前参与者的数据来生成预测算法，然后快速调整该算法以适应新参与者。我们将该方法与 BCI 中几乎普遍采用的传统单受试者训练、一种称为领域对抗神经网络的最先进的迁移学习技术、我们最近用于类似任务的零训练方法的迁移学习改编以及简单的基线算法进行了比较。主要结果。在大多数情况下，元学习方法明显优于其他方法，在只有来自新参与者的有限数据可用于训练/调整的情况下，效果要好得多。通过有偏正则化的元学习，我们的 BCI 能够无缝集成来自过去参与者的信息与来自特定用户的数据，以产生高性能预测器。它在小型训练集存在下的稳健性是 BCI 应用中的真正优势，因为新用户需要在更短的时间内训练 BCI。意义。由于 EEG/EOG 数据的多变性和噪声，BCI 通常需要使用来自特定参与者的数据进行训练。这项工作表明，使用我们的有偏正则化元学习版本可以获得更好的性能。
了解医疗工作者对 AI 的信心
在临床决策中，一旦建立了 AI 技术的可信度，对 AI 得出的信息（AI 系统向临床医生提供的输出）的高度信任可能并不总是可取的。相反，根据上下文和情况，对给定 AI 技术的单个输出可能持有不同的置信度。在临床决策过程中，对 AI 得出的信息的信任度将取决于许多因素，包括临床情况和其他可用的信息来源。因此，挑战在于让用户能够做出依赖于上下文的价值判断，并不断确定对 AI 得出的信息的适当信任度，平衡 AI 得出的信息与传统临床信息。
自省信心可预测自我脑电图解码
图 2 状态之间的振荡差异（分神 - 专注，N = 25）随探测开始（0 秒）时间的变化。（a）时间频率分解在电极位置处取平均值。虚线黑色矩形表示反映显著差异的光谱时间聚类（p < .025，双侧聚类置换检验），灰色矩形表示趋势水平（.025 < p < .05）聚类。（b - d）α（8 - 13 Hz）、θ（4 - 7 Hz）和δ（2 - 3 Hz）光谱功率在聚类的电极位置处取平均值（黑条 = 显著，灰条 = 趋势）。（e）聚类内不同子窗口的聚类拓扑结构（黑色标记表示在每个时间窗口内至少 50% 的样本上存在的电极，白色电极标记趋势水平效应的拓扑结构）
人类对人工智能以及自身的信心
人工智能 (AI) 在辅助人类决策方面已展现出其潜力。然而，在高风险的 AI 辅助决策场景中，人类不恰当地接受或拒绝 AI 的建议可能会造成严重后果。由于对人类对 AI 的信任了解不足，这一问题仍然存在。因此，本研究研究了影响信任的两种人类信心（对 AI 的信心和对自己的信心）如何演变并影响人类的决策。一项认知研究和一个定量模型共同研究了不断变化的积极和消极经历如何影响这些信心和最终决策。结果表明，人类的自信心，而不是对 AI 的信心，决定了接受或拒绝 AI 建议的决定。此外，这项研究发现，人类常常错误地将责任归咎于自己，并陷入依赖表现不佳的 AI 的恶性循环。研究结果揭示了有效校准人类自信心以成功进行 AI 辅助决策的必要性，并提供了见解。
在新冠肺炎疫情期间增强原住民、因纽特人和梅蒂人对疫苗的信心
由国家原住民健康合作中心 (NCCIH) 和国家传染病合作中心 (NCCID) 联合主办。主持人 Sarah Minwanimad Funnell 博士是原住民家庭医生、公共卫生专家和渥太华公共卫生部卫生副医务官，她探讨了原住民、因纽特人和梅蒂人接种 COVID-19 疫苗面临的一些具体挑战，包括他们在加拿大主流医疗保健系统、医疗保健专业人员和疫苗提供者方面的历史和当代负面经历。本情况说明书主要借鉴了 Funnell 博士的演讲，并补充了通过谷歌和谷歌学术搜索确定的其他同行评审和灰色文献，使用术语：原住民、因纽特人和梅蒂人与 COVID-19 的联系、社会决定因素、文化安全、创伤/暴力
