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可靠性分析具有不同开关的温暖待机系列平行系统和生命周期的寿命
已广泛研究了系统可靠性，以确保系统的安全和操作。保持高性能或可用性的性能通常是必不可少的，而冗余是一种有效的技术，它是方便的操作和短时间内的。冗余方法已在各种关键基础架构中用于提高系统可靠性[13，35，43，45]。转换开关在冗余系统中起重要作用。开关故障即使系统元素正在运行，也可以影响系统的可靠性。因此，已经在系统中考虑了不完善的转换开关，并且已经由许多学者研究[17,34,36]。温暖的待机是提高应用程序可靠性的实际冗余技术之一。基于概率理论的温暖待机系统的可靠性分析已被许多学者（例如她和Pecht [32]，Li等人）广泛研究。[19]，Yuan和Meng [40]，依此类推。尽管事实证明概率理论对系统可靠性分析有效，但我们需要长期累积频率才能近似实际值，以估算元素寿命的概率分布，这意味着统计数据需要大量观察数据。实际上，由于技术或经济的困难，我们通常无法准确获得完整的数据。使用概率理论处理系统可靠性存在局限性。在1965年，扎德[41]提出了模糊理论，并定义了一些模糊集的概念。在1975年，考夫曼[15]将模糊理论引入了可靠性工程。模糊理论在理论和工程学中都有一般应用。例如，模糊系统的可靠性[12,14,16,31]，图片模糊编号[2]，模糊软图[3]，模糊逻辑关系[20]等。尽管概率理论和模糊理论已广泛应用于可靠性分析中，但刘[22]声称某种不确定性既不是随机性也不是模糊性。为了处理人类的不确定性现象，不确定性理论于2007年建立[22]，并于2010年对其进行了重新构建[24]。如今，不确定性理论已应用于不同的领域，例如不确定的可靠性分析[8、11、28、37、42、44、46]，不确定的优化[38]，不确定图[21]，不确定的积分[39]，不确定的[39]，不确定的序列[5]等。
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数据的可用性和可靠性 - 排放和与气候相关的数据可能不完整，不一致，不可靠或不可用（包括来自第三方投资经理和数据提供商的信息）。我们可能有必要依靠在何处的假设，估计或代理。不确定的方法和建模 - 与未来事件或条件相关的气候模型和场景本质上是不确定的，并且基于一系列无法验证的假设。它们不是未来事件的可靠指标。用于计算气候相关指标，建模和气候数据的框架和标准迅速发展，并且会发生变化。这可能会影响用于准备本报告的数据建模，方法和目标。计算和估计的复杂性 - 估计资金排放和其他定量数据很复杂
使用自适应U-NET和局部卷积神经
根据2015年阿尔茨海默氏症的报告，世界上有4600万人患有痴呆症。疾病的诊断有助于医生更好地治疗患者。疾病的迹象之一与白质，灰质和脑脊液有关。因此，脑成像中三个组织的自动分割尤其是磁共振成像（MRI）在医学分析中起重要作用。在这项研究中，我们提出了一种有效的方法，可以在三维（3D）脑MRI中自动细分这些组织。首先，深度学习模型用于细分肯定和不确定的区域。在不确定的区域中，另一个深度学习模型用于对每个像素进行分类。在实验中，一种自适应U-NET模型，用于分割确定和不确定的区域，并且使用多个输入的局部卷积神经网络（CNN）模型仅在不确定区域中对每个像素进行分类。使用真实的图像数据库，Internet脑部分割存储库数据库评估我们的方法，其中有18人（IBSR 18）（https://www.nitrc.org/projects/ibsr），并与艺术方法进行比较。
火电-水电-风电-太阳能混合系统日前调度的多阶段稳健优化
摘要 大规模不确定、不可控的风电和太阳能发电的并网给现代电力系统的运行带来了新的挑战。在水资源丰富的电力系统中，具有高运行灵活性的水力发电是提高风电和太阳能发电渗透率的有力工具。本文研究了火电-水电-风电-太阳能发电系统的日前调度。考虑了可再生能源发电的不确定性，包括不确定的自然水流入和风能/太阳能发电量。我们探讨了在多阶段稳健优化 (MRO) 框架下如何利用水力发电的运行灵活性和火电-水电的协调来对冲不确定的风电/太阳能发电。为了解决计算问题，采用混合决策规则将原始多层结构的 MRO 模型改写为双层模型。将列和约束生成 (C&CG) 算法扩展到 MRO 案例中以求解双层模型。所提出的优化方法在三个实际案例中进行了测试。计算结果证明了水力发电能够促进不确定的风能和太阳能发电的适应能力。
MATH-252普通微分方程信用小时
不确定的系数 - 纯度方法，未确定的系数工厂方法，参数变化，cauchy-euler方程。通过1 ST阶的普通微分方程求解线性微分方程的系统求解系统的建模。
1 理查德·鲁梅尔特纪念特刊简介
“不确定的可模仿性是一种解释企业间效率差异的起源和持续性的理论。” “……不确定的可模仿性与垄断或合谋寡头垄断的区别在于，现有企业之间的利润率分散程度不同。” Lippman 和 Rumelt (1982: 436)。 “企业的战略可以用创造（或将创造）潜在租金的意外事件以及（将）用于保留租金的隔离机制来解释。如果缺少任何一个解释要素，分析都是不充分的。” Rumelt (1984:142) “……经济租金的最重要来源是特定于企业的；行业成员资格是次要的来源……” Rumelt (1991: 167)。 “压倒性的证据表明，组织具有相当大的惯性，但战略内容模型（包括基于资源的企业观点）往往回避了这个问题。完整的“企业战略理论”必须直接处理惯性问题。” （Rumelt，1995：23）
https://eprints.gla.ac.uk/289009/
摘要 - 在斜坡合并是自动驾驶中复杂的流行情况。由于驾驶环境的不确定性，大多数基于规则的模型无法解决此问题。在这项研究中，我们设计了一种深入的增强学习方法（DRL）方法，以解决不确定的场景中坡道合并问题，并修改双胞胎延迟的深层确定性策略梯度算法（TD3）的结构，使用长期短期内存（LSTM）基于时间信息选择一个动作。所提出的方法应用于坡度合并，并在城市流动性（SUMO）的模拟中进行了验证。结果表明，所提出的方法在不确定的TRAFFICEARIOS中执行明显更好的概括。索引术语 - 坡道合并，深度强化学习（DRL），长期记忆（LSTM），城市流动性的模拟（SUMO）