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量子计算用于处理与确定性因素模型相关的不准确知识
摘要：本文说明了不准确的知识可以在量子环境中有效实现。为此，我们分析了确定性因素与量子概率之间的相关性。我们首先从经典的角度探讨了不精确推理的确定性因素方法。接下来，我们介绍量子计算的一些基本方面，并特别关注基于量子规则的系统。在此背景下，构建了一个特定的用例：一个推理网络，用于测试确定性因素方法在量子环境中的行为。在设计和执行实验后，在三种不同情况下对得到的结果进行了相应的分析：（1）陈述性知识不准确或不精确，（2）程序性知识不准确或不确定性，以及（3）陈述性和程序性知识都不准确。正如结论中所述，本文旨在为未来处理不准确知识的成熟方法的量子实现铺平道路。
计划还是不计划？一项混合方法日记研究，研究了知识工作计划何时，如何以及为什么不准确
图1：A：具有计划的任务和估计持续时间的早晨列表。b：带有报告任务的日记形式，开始和结束时间。c：用于分析的比较表显示了每个任务上的估计和花费时间。
基于 PNP 的温度传感器，具有连续时间读出和 $\pm$ 0.1 $^{\circ}$ （3） $\sigma$ ) 不准确之处 $-$ 55 $^{\circ}$ C至125 $^{\circ}$ 碳
摘要 — 本文介绍了一种基于 PNP 的温度传感器，它既能实现高能效，又能达到高精度。两个电阻将基于 PNP 的前端产生的 CTAT 和 PTAT 电压转换为两个电流，然后由连续时间 (CT) 16 调制器将其比率数字化。斩波和动态元件匹配 (DEM) 用于减轻元件失配和 1/f 噪声的影响，同时在室温 (RT) 下对 V BE 和两个电阻比率的差异进行数字调整。该传感器采用 0.18 µ m CMOS 工艺制造，面积为 0.12 mm 2 ，电源电压范围为 1.7 至 2.2 V，耗电 9.5 µ A。对同一批次的 40 个样品进行测量表明，在 − 55 ◦ C 至 125 ◦ C 范围内，其误差为 ± 0.1 ◦ C (3 σ )，相应的电源灵敏度仅为 0.01 ◦ C/V。此外，该传感器还具有较高的能效，分辨率品质因数 (FoM) 为 0.85 pJ · K 2 。
2023 年第三季度季度报告
• 与 2022 年第三季度相比，第三季度受限制的风能和太阳能发电量增加了五倍。第三季度，至少 1 兆瓦时风能或太阳能发电量受限制的小时数百分比为 46%。正如本报告所述，MSA 已确定在拥堵期间可能不准确设定池价的情况。在某些情况下，这些价格不准确是由于有关潜在风能发电量的数据不正确造成的，这意味着 AESO 不准确地计算了受限制的发电量。MSA 已确定在四个月内大约有 100 个小时可能不准确设定池价。
交易行为报告2月16日至22日
7.3。图11显示了国家实时调度（RTD）的边际价格与模拟边际价格之间的差异，其中实时风和需求与预测（PRSS 4）预测的前1小时相匹配。这一数字何时预测不准确造成最终价格差异。当差异为正时，这意味着提前1小时的预测不准确会导致现货价格高于预期 - 通常需求不受预测和/或风的预测。当差异为负时，相反。由于需求和风向预测的性质，前面的1小时和RTD风和需求预测很少是相同的。交易期间异常大的交易期间表明预测不准确对交易期的最终价格产生了很大的影响。
交易行为报告1月1日2月1日
7.3。图11显示了国家实时调度（RTD）的边际价格与模拟边际价格之间的差异，其中实时风和需求与预测（PRSS 3）预测的前1小时相匹配。这一数字何时预测不准确造成最终价格差异。当差异为正时，这意味着提前1小时的预测不准确会导致现货价格高于预期 - 通常需求不受预测和/或风的预测。当差异为负时，相反。由于需求和风向预测的性质，前面的1小时和RTD风和需求预测很少是相同的。交易期间异常大的交易期间表明预测不准确对交易期的最终价格产生了很大的影响。
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