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法律决策中的预测建模
摘要： - 预测建模在增强法律决策过程方面具有巨大的希望，尤其是在美国最高法院（SCOTUS）领域内。本文利用包括SCOTUS案例的数据集研究了机器学习（ML）算法在预测法律结果中的应用。通过严格的预处理和分析，应用了各种ML技术，包括决策树，随机森林，支持向量机（SVM），幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居（K-NN）和XGBoost。使用精度，召回，F1得分和准确度指标评估这些模型的性能，从而揭示了其有效性的细微差异。值得注意的是，XGBoost以72％的精度为最佳算法，展示了其在捕获复杂的法律模式方面的稳健性。相比之下，天真的贝叶斯和决策树算法的精度分别为61％和52％，突出了其适用于法律数据集的潜在局限性。比较分析阐明了每种算法的优势和劣势，强调了选择适合法律决策复杂性的适当技术的重要性。这项研究为法律研究中的预测建模的文献越来越多，为ML在增强法律程序的效率和功效方面的潜在应用和含义提供了宝贵的见解。
使用多孔聚酰亚胺气凝胶膜
7 ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. -2模式L结构-3 ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 4 ....................................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 6 2.2建模.................................................................................................................................................................................................................................
水文建模和HBV模型和HBV模型的水文简介
sybolic（数学）符号（数学） - 量表 - /模拟 /模拟模型模型经验经验经验的经验概念概念性概念性概念性物理物理物理经验经验 - 概念性概念性 - 物理 - 物理线性线性线性 - 非 - 非线性线性 - 非线性线性 - 无线性线性 - 分散的隆起的动态 - 确定的 - 确定的stiticativatient-确定的stiticativation-statigation确定性stiticativation 时间时间ariant ariant ariant时间ariant in ariant in ariant时间变化变体 - 时间不变的时间不变基于事件的事件基于事件 - 连续持续完整 - 部分partial-partial-partial-partisial center-pential General-特殊用途特殊用途
经济学中的人工智能建模
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括对政策的看法，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一家独立的经济研究机构，开展劳动经济学研究，并针对劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类论文时应说明其临时性。修订版本可直接从作者处获得。
7.3. HEC RAS 建模
HEC RAS 由水文工程中心 (HEC) 开发，该中心隶属于美国陆军工程兵团水资源研究所 (IWR)。该软件可以模拟不同洪水条件下河流和水道的流量 (USACE, 2016)。模拟可以在一维 (1D)、二维 (2D) 或一维或二维组合中进行。它可以处理单一河段、树枝状或全网络河流中稳定或逐渐变化的稳定流水面剖面。HEC RAS 还可以处理一维、二维或一维-二维组合环境中的非稳定流模拟。在非稳定环境中，可以使用存储区、二维流动区域和河段之间的水力连接来建模。HEC RAS 的另一个特点是能够对长期冲刷和沉积造成的沉积物/可移动边界进行建模。HEC RAS 的最后一个特点是能够对河流质量分析进行建模。它可以对藻类、溶解氧等许多水质成分进行详细的温度分析和传输 (USACE, 2016) 在本研究中使用了 1D 非稳定流模拟。河流长度超过 500 公里，横截面的最大宽度接近 150 公里（包括洪泛平原）。7.3.1.几何数据几何数据是从 ArcGIS 创建的 .sdf 格式文件导入的。它包含节点名称、河段长度、站点高程数据、河岸站、曼宁系数和 GIS 切线。横截面之间的原始距离大约为 5 公里，并根据 HEC RAS 的一些技术论坛的建议将其插值到 500 米的距离以防止负流。大多数横截面有超过 500 个点，但 HEC RAS 不接受这些点。每个横截面的最大点数限制为 500 个点。为了解决这个问题，我们通过几何工具横截面点过滤器过滤了横截面点。我们对横截面进行了一些进一步的调整，例如起始高程低于河道最低高程和河岸位置。下图显示了编辑后的几何数据。
环境数据的化学计量学建模
环境数据集通常以数据表或数据矩阵的形式组织，对应于监测活动的一个采样时间段或环境区域，给出 K 个数据矩阵数组，其中 I 行对应于 I（地理）采样点，J 列对应于 J 个测量变量（化学污染物或其他环境参数的浓度）。在应用多变量数据分析之前，应删除极少数值超过检测限的变量。当未检测到特定化合物时，其浓度值设置为其检测限的一半（Fharnham，2002 年）。对于缺失值，已提出插补方法（Walczak，2001 年），只要它们是测量值的一小部分，就可以估算它们，而不会丢失应用多变量和多向数据分析工具所需的数据结构。统计描述性绘图方法（如箱线图）为数据概览、快速可视化数据差异检查和异常值描述提供了有用的工具。但是，它们无法描述和解释多变量关系，也无法检测、解释和解决数据差异的底层（潜在）多组分源。
信息不当行为：模拟动机......
摘要 目的——虚假信息是当今世界的一个重要现象：本文旨在探讨虚假信息的产生和使用背后的动机。 设计/方法/方法——进行了文献综述，涵盖了英语和俄语来源。内容分析用于识别与虚假信息的产生和传播阶段相关的不同类型的动机。作者应用了 Schutz 的动机类型分析。发现 – 制造和传播虚假信息的主要动机类型被确定为“为了动机”，即寻求实现某种期望状态，而使用和在很大程度上分享虚假信息的动机则是“因为动机”，即植根于个人的个人历史。原创性/价值 – 虚假信息背后动机的一般模型是原创的，舒茨的动机分类在虚假信息的制造、传播和使用的不同阶段的应用也是原创的。关键词 虚假信息、信息行为、动机 论文类型 研究论文
时间序列分析和建模预测...
时间序列分析和建模预测航空安全绩效指数摘要。安全绩效指数是一种有潜力掌握航空安全无形领域的工具，它基于有意义的航空安全系统属性的量化。该工具本身以航空性能因子的形式开发，已用于航空业。然而，由于该工具的潜力尚未得到业界的充分认可，因此该工具并不成功。本文介绍了对潜力的分析，并概述了利用时间序列分析的新功能，这既可以提高业界对该指数的认可度，也可以激发进一步研究和开发使用其量化系统属性评估整体航空安全绩效的方法的动机。本文不仅讨论了这些特征，还讨论了它们如何融入现有的航空安全发展方法，强调了可能需要克服的缺陷，并介绍了该领域已经开展的科学工作。本文讨论了各种适当的时间序列方法，并针对所讨论的安全性能指数问题阐述了它们使用的关键规范。1.简介 航空安全是当今研究最多的领域之一。飞机和机场使用的技术达到了非常高的安全性和可靠性水平；然而，事故和严重事件仍然时有发生。尽管发生频率很低——2015 年每年近 3800 万次航班中只有 4 起致命事故 [1]——但仍然存在重大的政治承诺 [2] 来提高这一绩效。然而，最近的商业航空事件和事故正变得越来越复杂 [3]，这使得这一承诺面临相当大的挑战。由于各种原因，传统的预防方法已不再有效。例如，Reason 模型原本非常成功，但在当今的航空安全问题 [4] 背景下却相当无效，这主要是由于行业的复杂性，其中不仅其组成部分而且它们之间的复杂相互作用都很重要。当然，该模型仍可用于理解接近事件方面的特定问题，但要真正实现任何进一步和稳定的航空安全改进的目标，解决方案仍有待研究。正是这种复杂性使得当今的事故难以预防。在一定程度上，航空业现有的安全水平还能提高多少值得怀疑，但考虑到航空安全领域的现状和目标 [2] 以及系统理论和安全工程知识 [4]，进一步的改进似乎是可以实现的。由于航空业本质上是一个社会技术系统，因此解决方案首先必须能够处理人类在运营以及管理和组织结构中存在所导致的无形性。尽管人类作为个体仍然是航空研究的主题 [5, 6]，但无论是人为因素还是技术本身都不被视为核心
建模概述 - 气候变化
目录 3 表格列表 5 图表列表 6 缩略词 8 作者列表 10 简介 11 1.加勒比地区气候变化情景 13 1.1 情景开发 13 1.1.1 GCM 集成方法 13 1.1.2 温室气体排放情景 15 1.1.3 气候敏感性和变化时间 16 1.1.4 结果指导 19 1.2 全球 +1.5 和 +2.0 o C 时加勒比地区气候变化情景 19 2.海平面上升对加勒比地区的影响 24 2.1 全球海平面上升 (SLR) 预测 24 2.1.1 高纬度冰盖动力学 24 2.1.1.1 极地放大 26 2.1.1.2 影响海平面上升的冰川过程 28 2.1.2 高纬度冰盖的过去演变 29 2.1.3 未来全球海平面上升预测 35 2.2 加勒比地区海平面上升预测 39 2.3 海平面上升对加勒比共同体成员国的影响 44 2.3.1 海平面上升影响的地理信息系统分析 46 2.3.1.1 研究区域和国家边界准备 46 2.3.1.2 数据检查和制图投影 46 2.3.1.3 创建沿海数字地形模型 (DTM) 49 2.3.1.4 创建海平面上升洪水情景 49 2.3.1.5 计算脆弱性估计 49 2.3.1.6 调整脆弱性估计 50 2.3.2 最易受海平面上升影响的加勒比共同体国家 51 2.3.3 其他加共体国家受海平面上升影响的脆弱性 71 2.3.3.1 小岛屿和沙洲：珊瑚礁岛屿 71 2.3.3.2 火山岛屿 72 2.3.4 沿海平原岛屿 78 2.3.5 其他岛屿 79 2.4 海平面上升对加共体国家影响概述 84 2.4.1 海平面上升 1 米的影响 84 2.4.2 海平面上升 2 米的影响 89 3.1.5° 和 2°C 全球变暖对加勒比地区的影响差异 96 3.1 对珊瑚礁的影响 96 3.1.1 气候变化对珊瑚礁的影响类型 96 3.1.1.1 气温升高与珊瑚白化 96 3.1.1.2 气温升高与传染性珊瑚疾病 98 3.1.1.3 海洋酸化 99 3.1.1.4 海平面上升 101 3.1.1.5 热带风暴 102 3.1.2 加勒比地区的独特因素 103 3.1.2.1 过去的白化和海表温度趋势 103 3.1.2.2 2005 年加勒比海白化事件 106