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考虑不精确性的复杂系统高效可靠性分析
本文研究了考虑不精确性的复杂系统的可靠性。通过结合来自不同领域（即结构可靠性和系统可靠性）的两种方法，我们得到了一种新方法。生存特征、模糊概率理论和两种版本的非侵入随机模拟 (NISS) 方法的概念经过调整和合并，提供了一种有效的方法来量化考虑整个不确定性谱的复杂系统的可靠性。新方法结合了其两个原始组件的优势特征：1. 由于生存特征的分离特性，计算工作量显著减少，即一旦计算出系统结构，就可以测试概率部分的任何可能特征，而无需重新计算结构；2. 由于采用了改进的 NISS 方法，样本量显著减少，只需要进行一次随机模拟，避免了传统上采用的双循环模拟。除了理论方面的融合之外，该方法还用于分析轴流压缩机和任意复杂系统的功能模型，提供准确的结果并展示出效率和广泛的适用性。
COVID-19 疫苗有效性更新
CDC 未发表数据。VE 估计值根据年龄、性别、种族和民族、地理区域和日历时间进行了调整。 * 这些临时估计值不准确，这可能是因为每个疫苗接种级别或病例状态的人数相对较少。这种不精确性表明实际 VE 可能与显示的点估计值有很大差异，因此应谨慎解释估计值。额外的数据积累应该可以提高精度并允许适当的解释。基于区域传播的变异优势：https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#variant-proportions 8
1 什么是人工智能（AI）：
在随机推理模型中，系统可以从一个给定状态转换到多个状态，这样从给定状态转换到下一个状态的概率之和严格为 1。另一方面，在模糊推理系统中，从给定状态转换到下一个状态的成员值之和可能大于或等于 1。信念网络模型会更新分配给网络中嵌入事实的随机/模糊信念，直到达到平衡条件，此后信念将不再发生变化。最近，模糊工具和技术已应用于称为模糊 Petri 网的专门信念网络，以通过统一方法处理数据的不精确性和知识的不确定性
畜牧业对苏丹经济的贡献
全国农业部门 GDP——2009 年 338.43 亿苏丹镑 (SDG)（按 2009 年汇率约为 145.50 亿美元）——与 SCBS 2009 年官方估计的 286.70 亿苏丹镑（约合 123.26 亿美元）大致相似（表 1）。这两个估计值之间的差异为 51.73 亿苏丹镑，或比 2009 年的官方数字仅增加 18%。2009 年的官方数据估计农业部门对 GDP 总量的贡献率略高于 33%，而我们修订后的估计值现在将这一贡献率定为略高于 36%。与因全国牲畜规模不确定性而导致的不精确性相比，这些差异可以忽略不计，并且构成对 SCBS 官方估计的认可，但须遵守上述对数据可用性的保留意见。
美国 COVID-19 疫苗有效性 (VE) 更新
疫苗有效性 (%) * 每种产品和剂量数使用不同的分析期，因为接种疫苗的儿童在接种 14 天后的不同时间有资格纳入：2022 年 7 月 4 日接种 1 剂 Moderna 和辉瑞-BioNTech；2022 年 7 月 25 日接种 2 剂辉瑞-BioNTech；2022 年 8 月 1 日接种 2 剂 Moderna；2022 年 9 月 19 日接种 3 剂辉瑞-BioNTech；2022 年 12 月 24 日接种二价剂量。** 该估计值不准确，这可能是因为每个疫苗接种级别或病例状态的人数相对较少。这种不精确性表明实际 VE 可能与所示的点估计值有很大差异，因此应谨慎解释估计值。额外的数据累积可以提高精度并允许更精确的解释。
Cas9 融合可实现精确的体内编辑
Cas9 以高特异性靶向基因组位点。然而，当用于敲入时，Cas9 通常会导致非预期的靶向敲除，而不是预期的编辑。这种不精确性是无法进行克隆选择的直接体内编辑的障碍。在这里，我们展示了一种高通量工作流程，以比率方式评估编辑结果的靶向效率和精度。使用这种工作流程，我们筛选了供体 DNA 和 Cas9 变体的组合，以及与 DNA 修复蛋白的融合。这产生了新的高性能双链断裂修复编辑剂和组合优化，敲入精度提高了几个数量级。Cas9-RC 是一种与 eRad18 和 CtIP 融合的新型 Cas9，在发育中的小鼠大脑中，体外和体内的敲入性能提高了 3 倍以上。继续使用这种效率和精度的比率框架对现有和新型编辑剂进行比较评估，将进一步促进直接体内敲入和未来基因疗法的发展。
表征和可视化储能对大容量电力系统中可再生能源削减的影响
摘要：可再生能源的不确定性导致其未得到充分利用；储能单元 (ESU) 有望成为解决这一问题最有前途的解决方案之一。本文评估了 ESU 对可再生能源削减的影响。对于任何固定的可再生能源输出，评估模型最小化削减总量，并被表述为具有对 ESU 充电和放电行为的互补约束的混合整数线性规划 (MILP)；通过将 ESU 的功率和能量容量视为参数，MILP 被转化为多参数 MILP (mp-MILP)，其最优值函数 (OVF) 将参数明确映射到可再生能源削减。此外，考虑到不确定性的概率分布的不精确性，提出了一个分布稳健的 mp-MILP (DR-mp-MILP)，它考虑了代表性场景构建的经验分布邻域中的最差分布。 DR-mp-MILP 具有最大最小形式，并通过对偶理论重新形成为规范的 mp-MILP。所提出的方法已在修改后的 IEEE 九节点系统上得到验证；参数化的 OVF 为存储大小提供了深刻的建议。
高级技术硕士 CSE 选修课
课程编号 ECS 6103 课程学分 LTPC：3-0-0-3 课程名称 网络物理系统 学习模式 在线 学习目标 学习如何建模和设计软件、网络和物理过程的联合动力学。, 培养实现安全、可靠、高效利用资源的嵌入式系统的技能。, 学会批判性地思考可用于实现这种联合动力学的技术。 课程描述 本课程将概述网络物理系统的建模、构建和分析方法。 课程大纲 计算模型：有限状态机、线程、常微分方程、混合系统、参与者、离散事件、数据流 基本分析、控制和系统仿真：双仿真、可达性分析、控制器合成、近似连续时间系统。与物理世界的交互：传感器/执行器建模和校准、处理多个实时流的并发性、处理软件中的数值不精确性 映射到嵌入式平台：实时操作系统、执行时间分析、调度、并发性 分布式嵌入式系统：协议设计、可预测网络、安全性 学习成果 1. 对网络物理系统的基本了解 2. 培养实现安全、可靠、高效利用资源的嵌入式系统的技能，3. 学会批判性地思考可用于实现这种联合动态的技术。 评估方法 测验/作业/ESE 推荐阅读：