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World File Search System不确定性
航空航天设计中的体质测量不确定性......
摘要：人体测量分析在人类在航空航天飞行器、长期太空飞行和火星及更远的地面任务中的“可居住性”发展中起着重要作用。航空航天飞行器物理工作空间的设计受到最小化质量、体积和驾驶舱有限的内部尺寸以及人体生理允许的可能空间运动范围的限制。室内设计要求以最佳方式放置具有适当界面几何形状的执行器，以实现受人体解剖尺寸（包括操作员身高、姿势和手臂伸展）限制的抓握可达性。机组人员的性质和多变性引入了不确定性，这些不确定性限制了人机界面的布局和所需的工作空间体积最小化。本文描述了使用人体测量数据的计算问题，包括统计变异性，但也提出了许多可能影响航空航天系统工作空间设计的认知不确定性。认知不确定性体现在人类人口统计起源、人机界面的物理布局、未知的生物物理因素和身体尺寸的测量误差中。对背景、方法论、不确定性评估和解释进行了分析和讨论。为了完整性，引入了人体生物力学问题来补充对人为因素的统计解释，并提供基于动态模拟以支持正统静态方法的可能未来研究路径。
Q4。英国政府应重点关注的最重要的子行业和技术是什么？为什么？ 最终AI工具包 一氧化二氮的经验旋转能水平 海藻与生物经济：通过水产养殖政策实现增长 从实验室到市场2025。 问题，信息，计划 STI预防和抗菌耐药性的出现 广告博士生奖学金：气候临界点预警的价值观和不确定性UCL部门 /部门：Steapp Repor < / div < / div> 亚太地区的气候变化和灾难恢复策略 马克·巴雷特教授2023年12月 税收策略2024/25 HPSC0152科学沟通和实践课程课程教学大纲2024-25 神经科学 MATH0088定量和计算融资 影响语句 大脑问题2025
在英国生命科学领域，药品制造业是经济活动中最大的份额，并在英国提供高质量的就业机会，包括在经济繁荣的地区1。英国的医学制造能力提高带来了在英国部分地区创造更多高质量的工作的潜力，在英国，旧制造业的工作没有被类似薪水良好的安全工作所取代。药品制造业在战略上对英国的国家韧性也很重要，因为它代表了英国通过改善药物的机会提供更好医疗保健的能力的关键要素，并应对与健康相关的挑战做出反应，例如气候变化和新的大流行威胁所带来的风险增加，而新的大流行威胁2。最近通过牛津/阿斯利康疫苗的开发及其在解决Covid-19-19大流行中的重要作用来说明这一点。
战略承诺、不确定性和经济绩效
战略制定从根本上讲就是做出选择（Ghemawat & Levinthal，2008；Porter，1986；Van Den Steen，2018）。因此，该领域的一个关键问题是，企业做出这些选择的决策方法是否会影响绩效（Gans 等人，2019）。这个问题在创业环境中尤其重要，因为战略制定者面临着多个领域的不确定性，从技术（Folta，1998；Gans＆Stern，2003；McGrath，1997）到市场偏好（Foss＆Klein，2012；Kirtley＆O'Mahony，2023；Sarasvathy，2009），并且不确定性的解决往往是行动的内生性（Agarwal et al.，2007；Moeen et al.，2020；Ott＆Eisenhardt，2020）。在此背景下，最近的研究强调了“科学决策方法”的重要性（Agarwal、Bacco 等人，2024 年；Camuffo 等人，2020 年；Camuffo、Gambardella、Messinese 等人，2024 年；Coali 等人，2024 年；Spina & Battaglia，2024 年；Valentine 等人，2024 年），这与科学家在开发新知识时遵循的方法类似（Zellweger & Zenger，2022 年）。这种方法提出了一个基本观点，即企业家为企业制定“价值理论”并用证据验证它（Agarwal、Bacco 等人，2024 年；Camuffo、Gambardella 和 Pignataro，2024 年）时，无论是在短期还是在长期（Coali 等人，2024 年），他们都会受益匪浅。然而，先前的研究忽略了一个基本方面：这种方法是否在企业商业模式发展的所有阶段都有效。在本文中，我们通过探索以下研究问题来解决这一重要差距：企业的商业模式发展程度是否会缓和科学决策方法对绩效的影响？我们将企业的商业模式发展程度定义为
量化可再生能源系统中的不确定性成本
1 新莱昂自治大学机械工程与电气学院 墨西哥 2 哥伦比亚国立大学电气工程系 哥伦比亚 摘要：- 可再生能源在电力系统中的增加和整合意味着经济调度 (ED) 成本和生产中的不确定变量的增加，目前对批发电力市场 (MEM) 有重大影响。不确定性成本是指与风能、太阳能或水力发电等可再生能源发电固有的变化相关的额外费用或经济损失的量化。因此，本文提出了与成本高估和低估以及 CVaR 相关的确定性方程，以建模和评估与可再生能源整合相关的风险的随机性，使系统运营商和规划人员能够做出明智的决策。在元素渗透率高的能源系统中减轻或利用上述风险，主要是智能网络。在本研究中，使用由太阳能发电的概率密度函数 (PDF) 产生的功率形成的直方图谱进行数学分析，尽管可以考虑其他类型的函数来确定能量产生。所提出的模型的目的是为系统运营商提供另一种用于能源管理和规划的工具，这可以减轻一点计算负担，同时通过使用数据库，使结果更精确。如果这些值可用，则使用历史数据。通常，对于这种类型的分析，在集成这些函数时使用密度函数的概率计算来估计值，或者在其他最近的情况下，通过使用相同函数的分析方法来估计它们。通过将结果与蒙特卡罗模拟进行比较来验证该模型，仅从“低概率发电极值”中得出不确定性的总成本。此外，结果通过分析不确定性成本函数 (AUCF) 呈现。该分析包括使用确定性方程计算由条件风险价值 (CVaR) 确定的低概率和高概率能源发电的不确定性成本。关键词：- 分析不确定性、条件风险价值、经济调度、直方图、低概率、数学建模、蒙特卡罗、概率密度函数、不确定性成本、风险。收到日期：2024 年 4 月 14 日。修订日期：2024 年 9 月 7 日。接受日期：2024 年 10 月 11 日。发布日期：2024 年 11 月 13 日。
利用异质性的集体意见动态中的不确定性
自然和人工集体在不同方面表现出异质性，这有助于其行为的复杂性。我们研究了两种此类异质性对集体意见动态的影响：代理商先前信息质量和网络中心地位的异质性。为了研究这些异质性，我们将不确定性作为共识动态模型的附加维度，并考虑具有不同中心性的异质网络范围。通过使用贝叶斯推断来量化和更新不确定性，我们为每个代理人提供一种适应性权衡社会信息的机制。我们观察到，在代理之间的整个相互作用中不确定性发展，并捕获有关异质性的信息。因此，我们将不确定性用作额外的可观察，并显示了中心性和信息质量之间的双向关系。在与高斯不确定性的异质观点动态的广泛模拟中，我们证明了不确定性驱动的自适应加权会导致共识的准确性和速度提高，尤其是随着异质性的增加。我们还显示了过度自信的中央代理商对共识准确性的有害影响，这可能在设计此类系统时构成挑战。提高性能和观察性的机会表明，考虑自然研究和人工异质系统设计的不确定性的重要性。
U空间中的自主分离：评估位置不确定性的影响
摘要 - 随着无人空中系统（UAS）在医疗和包裹交付等商业应用中的使用迅速增加，空间中安全空降分离的需求已变得至关重要。本文探讨了位置不确定性对U空间内自动分离方法的影响，U Space是欧盟管理无人机交通的计划。该研究的重点是评估各种冲突解决算法（特别是修改的电压电位（MVP）和速度障碍物（VO）变化）在导航不确定性的条件下。通过使用Bluesky ATM模拟器的蒙特卡洛模拟，对全球导航卫星系统（GNSS）错误产生的位置不确定性进行了建模和分析。该研究比较了不同冲突解决策略在防止UAS之间发生冲突，衡量入侵预防率和接触过程中最接近的接近点的有效性。结果表明，MVP在处理位置不确定性方面具有出色的性能，比基于VOVO的方法具有更强的强大冲突解决能力，尤其是在浅角度冲突情况下。这些发现对于确保UAS的安全整合到越来越拥挤的空域环境，指导U空间操作的未来发展至关重要。
人工智能工具在减少医学不确定性方面的潜力以及医学教育的方向
在医学领域，不确定性是与生俱来的。医生每天都需要做出没有完全确定性的决定，无论是了解患者的问题、进行身体检查、解释诊断测试的结果，还是提出治疗计划。造成这种不确定性的原因很广泛，包括对患者缺乏了解、医生个人的局限性以及客观诊断工具的预测能力有限。这种不确定性给提供称职的患者护理带来了重大问题。研究工作和教学旨在减少医学中固有的不确定性。尽管如此，不确定性仍然猖獗。人工智能 (AI) 工具正在迅速发展并融入实践，可能会改变我们应对不确定性的方式。在最强大的形式中，AI 工具可能能够改善疾病、患者信念、价值观和偏好的数据收集，从而为医患沟通留出更多时间。通过使用以前未考虑过的方法，这些工具有可能减少医学中的不确定性，例如由于缺乏临床信息和提供者技能和偏见而产生的不确定性。尽管有这种可能性，但在医疗实践中实施 AI 工具仍面临相当大的阻力。在这篇观点文章中，我们讨论了人工智能对医疗不确定性的影响，并讨论了在医学院和住院医师培训计划中教授使用人工智能工具的实用方法，包括人工智能伦理、现实世界技能和技术能力。
气候风险故事情节：导航气候变化的不确定性
极端气候一直影响最暴露和脆弱的人，他们通常是人道主义部门努力支持的人。许多人道主义危机要么是由气候极端的直接引起的，要么由热带气候，洪水和干旱造成。此外，第六届政府间气候变化评估报告（IPCC 2023）的结论得出的结论是，世界已经在强度和极端气候事件的日益强度和频率的形式中经历了气候变化的影响，例如洪水，干旱，干旱和热水等，并且有一些压倒性的证据，并且对全球雄心勃勃的雄心勃勃的态度进行了一些歧视，这些雄心勃勃的态度是对这些趋势的偏差。因此，许多人道主义组织越来越关注气候对最脆弱社区的加剧影响和对反应的加剧。
使用快速不确定性定量质量映射的生成建模
抽象理解宇宙中暗物质的本质是现代宇宙学的重要目标。探测此分布的关键方法是通过弱重力透镜质量映射 - 这是一个具有挑战性的逆问题，其中一个人从观察到的剪切测量值中吸收收敛场。即将进行的IV阶段调查，例如Vera C. Rubin天文台和欧几里得卫星进行的将提供更大的数据和精确度，以进行镜头分析，因此需要在计算上具有高效的质量映射方法，并且还为集成到下斯流的综合分析提供了不认真的效率。 在这项工作中，我们介绍了MMGAN，这是一种基于正则条件生成对抗网络（GAN）框架的新型质量映射方法，该框架生成了给定剪切数据的收敛场的近似后验样品。 我们采用Wasserstein Gans来提高训练稳定性并应用正则化技术来克服模式崩溃，否则对于有条件的gan而言，否则尤其是严重的问题。 我们将模型应用于模拟宇宙风格的数据集，然后将其应用于真正的宇宙调查数据。 我们的方法极大地超过了Kaiser-Squires技术，并实现了与替代性深度学习方法相似的重建保真度。 值得注意的是，虽然从学习的后验产生样品的替代方法很慢（例如， 每个后部样品需要约10分钟分钟），MMGAN可以在不到一秒钟的时间内产生高质量的收敛样品。将提供更大的数据和精确度，以进行镜头分析，因此需要在计算上具有高效的质量映射方法，并且还为集成到下斯流的综合分析提供了不认真的效率。在这项工作中，我们介绍了MMGAN，这是一种基于正则条件生成对抗网络（GAN）框架的新型质量映射方法，该框架生成了给定剪切数据的收敛场的近似后验样品。我们采用Wasserstein Gans来提高训练稳定性并应用正则化技术来克服模式崩溃，否则对于有条件的gan而言，否则尤其是严重的问题。我们将模型应用于模拟宇宙风格的数据集，然后将其应用于真正的宇宙调查数据。我们的方法极大地超过了Kaiser-Squires技术，并实现了与替代性深度学习方法相似的重建保真度。值得注意的是，虽然从学习的后验产生样品的替代方法很慢（例如，每个后部样品需要约10分钟分钟），MMGAN可以在不到一秒钟的时间内产生高质量的收敛样品。
财务报表中的相关不确定性 - 毕马威会计师事务所
事实：该企业经营的行业为资本密集型行业，面临与气候相关的转型风险，这可能会影响其收回部分非流动资产账面价值的能力。该企业没有商誉或使用寿命不确定的无形资产。然而，在存在减值迹象的期间，该企业认为现金产生单位的可收回金额高于其账面价值，因此未确认减值损失。在确定现金产生单位的可收回金额时，该企业做出了与其面临的气候相关转型风险相关的若干假设（与气候相关的假设）。