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World File Search System不精确
模糊参考理想法（FRIM）在...中的应用
当一个国家需要为其空军购买一架新的军事训练飞机时，必须考虑许多因素。这需要很好地掌握相互冲突的因素，这可以从多标准决策 (MCDM) 领域中受益。然而，评估过程中涉及的一些标准通常不精确或模糊，使用具有模糊数字特征的语言术语可能是明智的。因此，本研究的目的是从模糊 MCDM 方法组合中提取最佳方法，以解决西班牙空军感兴趣的实际决策问题，具体来说，是根据一组不同性质的标准选择最佳军用高级训练飞机。这个决策问题一方面涉及定量或技术标准（战斗上限、作战速度、起飞速度等），另一方面涉及定性标准（机动性、人体工程学等），这些标准基于第 23 战斗机和攻击训练联队的一组飞行教练的经验，通过问卷调查收集。采用层次分析法 (AHP) 确定标准权重，采用参考理想方法 (RIM) 及其模糊版本 (FRIM) 根据上述飞行教练定义的参考理想方案评估替代方案。结果，意大利阿莱尼亚马基 M-346 主飞机被选为最佳选择。© 2020 Elsevier B.V. 保留所有权利
帕金森氏症的精密医学的深度表型...
医学基因组学的一个主要挑战是要了解为什么患有相同疾病的人有不同的临床症状，以及那些携带相同突变的人可能会受到不同疾病的影响。在每种复杂疾病中，确定不同遗传和非遗传危险因素的贡献是理解疾病机制的关键障碍。遗传研究依赖于精确的表型，并且在表型不精确时无法发现对疾病的遗传贡献。为了应对这一挑战，已经开发了深厚的表型队列，以收集详细的细粒度数据。这些队列帮助我们调查潜在的生物学途径和危险因素，以识别治疗靶标，从而推进精度医学。神经退行性疾病帕金森氏病具有多样的表型表现和适度的遗传力，其潜在的疾病机制仍在争论中。因此，已经做出了大量努力，为这种疾病开发了深刻的表型队列。在这里，我们专注于帕金森氏病，并探讨如何深入的表型可以帮助应对遗传和表型异质性提出的挑战。我们还讨论了数据收集和计算的最新方法，以及必须克服的方法学挑战。
2021-2026 年战略与实施计划
气候变化对人类的可持续性构成了前所未有的风险。这一巨大挑战威胁着民用基础设施、农业、公共卫生、经济安全和国际和平，而世界上最缺乏服务的社区则面临着最大的负担。建造海堤等全球适应措施预计每年将花费 2800 亿至 5000 亿美元；及早适应将最大限度地提高效率、弹性和成本效益。科学的不确定性对公共和私人气候适应决策构成了两个关键挑战：1. 气候强迫因素（人口和经济增长、技术发展、土地使用）无法准确预测，导致情景不确定性。这些不确定性主导着未来约 40 年后的气候估计。2. 预测未来气候的气候模型过于不精确。例如，到 2055 年，对于中等排放路径，全球气温可能上升 0.9°C 至 2.0°C，全球平均海平面可能上升 0.19 米至 0.33 米。区域预测甚至更不准确。模型不确定性存在于所有时间尺度，但在短期（10 至 40 年）内占主导地位，因此阻碍了当今关于适应、投资、安全和弹性的决策。
Ecolexixicon的气候变化
抽象文化在术语资源中的代表性不足，意识形态是传达的一个特别复杂的文化方面。这种复杂性源于政客，媒体和公众的话语社区之间的相互交织的关系，以及他们与科学知识的互动。然而，术语资源应提供必要的信息，以了解有关科学问题的政治观点，具有高度的政治知名度。与所有专业领域一样，环境概念和术语都符合动态和变化（León-Araúz，2017年）。认知术语变体（例如气候变化，气候危机）特别引起了人们的关注，因为它们在政治话语中的存在及其影响气候行动的潜力。它们可用于反映多维性，不精确或意识形态的依恋。本文介绍了一种基于传播研究框架的方法，以从Corpora中提取意识形态知识。我们使用了西班牙和英国议会辩论（Parlamint 2.1），并注释了干预措施，其中包括根据Bolsen和Shapiro（2018）提出的框架的改编版本的气候变化术语变体。结果表明了气候变化话语如何在意识形态范围内变化，我们就如何在环境中代表环境TKB中表示这些知识的建议。
步行速度和2型糖尿病的风险
不精确 - 95％的顺式宽，未满足最佳信息大小，或者点估计不会超过最小重要的差异[8]。为了确定不精确的存在，我们考虑了最佳信息大小（审查中包含的案例数与传统样本量计算的数量相比，单个功能足够的试验的数量）。根据对照组的5％事件率和25％的相对风险降低，我们计算出可选的信息大小为400例[8]。我们认为，非致命结局等级工作组提出的绝对风险降低为2％[9]，是最小的差异阈值。我们根据最小的差异调整了最近发表的最低限度上下文化的方法，以进行不精确的速率[10，11]。因此，我们考虑了效应大小的点估计值是否大于或小于最小重要的差异，以及95％的置信区间是否重叠了该阈值。为了计算绝对效应，我们使用合并的相对风险估计了风险差异及其95％CI。我们计算了汇总的相对风险，然后使用基线风险将汇总的相对风险转换为风险差异[12]。基线风险是使用包括的队列研究的平均事件率估算的。
定量代数高阶理论
看到程序语义的一种方式是程序等效的科学。为程序提供语义的每种方式都隐含地标识了哪些程序等效。同样，程序等效性的概念也可以看作是将含义归因于程序的一种方式（即程序所属的等价类别）。这种观点使语义成为程序转换和程序验证的有力思想和技术的强大来源，并具有显着的优势，即可以以组成和模块化方式定义此类技术。但是，在某些情况下，计划纯粹的染色性的程序之间的等价不足以提供信息：两个程序是否等效，期间。不能从两个略有不同的程序中提取进一步的定量或因果信息，尽管不是等效。此外，由于程序等价通常是一致的，因此在任何情况下都保留了仅在特殊情况下有所不同的程序也只是不等式的。由于这些原因，必须在所有（非常常见的）情况下寻找替代程序等效性的方法，这些情况涉及转换，而转换将程序替换为仅相当于的程序[31]，或者当规范不精确或不准确地满足时（例如，在现代密码学[27]中，大多数安全属性在近似意义上具有，即模仿可忽略不计的概率）。
在管理人工智能风险时接受模糊性
公共和私人组织都制定了 160 多套不同的人工智能 (AI) 治理原则。这些原则旨在增强 AI 的变革潜力并限制其负面影响。这些原则和策略越来越多地使用“风险管理”作为阐明 AI 技术具体护栏的机制。不幸的是，“风险管理”在实践中的含义在很大程度上是不确定的，而且人们对此知之甚少。事实上，我们衡量风险有两种截然不同的方法。一种方法强调量化和确定性。另一种方法避开了量化的虚假确定性，而是采用通过利益相关者之间的社会和政治对话表达的固有定性（相应不精确）风险衡量标准。本文认为，新兴的人工智能治理领域应该采用更具响应性、包容性和定性的方法，以更好地适应人工智能技术及其社会影响固有的不确定性和动态性。然而，本文还描述了这样做的困难之处，因为计算机科学和数字技术（以及管理这些技术的努力）本质上推动着确定性和消除歧义。本文借鉴了其他科学领域的经验，这些领域长期以来一直在努力解决如何最好地管理新技术的风险，以表明尽管存在不可预测性和不确定性的潜在权衡，定性风险方法如何更好地适应人工智能等新兴技术的挑战。
Risankizumab-rzaa (SKYRIZI) 和银屑病关节炎国家......
来源：AMCP 档案 5；FDA 多学科审查 6 粗体蓝色文本表示置信区间不包括值 0 的差异或置信区间不包括值 1.0 的相对风险。 CFB，与基线的变化；HAQ-DI，健康评估问卷-残疾指数（MCIC ≥ 0.35）；LDI，利兹指趾炎指数；LEI，利兹肌腱炎指数；MCIC，最小临床重要变化；MDA，最小疾病活动度；mNAPSI，改良型指甲银屑病严重程度指数；PBO，安慰剂；Q，GRADE 证据质量（H = 高，M = 中等，L = 低，VL = 非常低）；PsA-mTSS，银屑病关节炎改良型总 Sharp 评分；RIS，Risankizumab-rzaa 150 毫克； SF-36 PCS，36 项简明健康调查问卷身体成分概要（MCIC ≥ 3）7 * 在总体 I 型错误控制下具有统计学意义（p <0.001） α 因不一致而降级 β 因不精确而降级（未达到最佳信息量） γ 因未进行分层随机化的亚组分析而导致的偏倚风险降级 δ 因多重性导致的偏倚风险降级 • 实现 ACR20 的绝对效果如表 3 所示。
NG240脑膜炎（细菌）和脑膜炎球菌疾病
委员会考虑了腰穿后与脑部疝有关的因素的证据。证据表明，意识的降低和癫痫发作的存在与婴儿和儿童的任何脑部催眠有关。这些发现与委员会的临床专业知识一致，因为它们被认为是颅内压升高的迹象。委员会同意，为了减轻这些风险，如果该人有癫痫发作，则应在腰穿时进行成像。委员会还建议，如果该人的格拉斯哥昏迷量表（GCS）得分为9或更少，或者在意识水平上存在渐进式，持续或迅速下降，则应在腰椎穿刺之前进行成像。委员会讨论了将意识不断变化定义为3 GCS级别的下降，但同意这是不可能的，因为这取决于域，例如，如果一个人从马达维度上的分数下降到6到4的分数，这将在临床上很重要，但不符合此定义。委员会强调，意识的波动并不意味着需要成像，而是在建议中澄清，这是一种始终下降的意识水平，是成像的指标。委员会指出，在审查的证据中，一项研究发现，意识降低，癫痫发作和致命的脑部催眠之间没有关联，但是由于发现严重不精确，他们同意这不应被视为缺乏关联的明确证据。
求解线性区间分数运输问题的一种有效方法
线性分式规划 (LFP) 是一种强大的数学工具，用于解决以线性函数比率为目标函数的优化问题。在实际应用中，目标函数的系数可能不确定或不精确，因此需要区间系数。本文全面研究了具有区间目标函数 (ILFTP) 的线性区间分式运输问题，这意味着目标函数中的变量系数不确定且位于给定区间内。我们提出了一种结合区间分析和优化技术来处理系数不确定性的新方法，确保解决方案稳健可靠。本研究中使用的变量变换方法是解决此类问题的一种新方法。通过将问题简化为非线性规划问题，然后将其转换为线性规划问题，所提出的方法简化了解决过程并提高了结果的准确性。通过各种数值示例和与现有方法的比较证明了所提出方法的有效性。结果表明，所提出的方法能够精确解决 ILFTP。总体而言，所提出的方法为线性分式运输问题领域做出了宝贵贡献。它为具有挑战性的问题提供了实用而有效的解决方案，并有可能应用于各种现实场景。