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World File Search System概率
概率
线性覆盖时间不太可能。。。。。。。q uentin d ubroff和j eff k ahn 1均匀的树在拓扑多边形，SLE的分区函数（8）以及C = -2对数CFT中的相关性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。m ingchang l iu，e veliina p eltola和h a a a a a a a a a a a a a a a w u 23通过噪声正规化，用于由高斯粗糙路径驱动的粗糙差分方程式，以及d uboscq 79相关性衰减，用于较弱的brown a rka a rkaiy a rkari和s kyot a的相关性衰变无界域中的正常反射：从瞬态到稳定性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。m iha brešar，leksandar m ijatovi´ c和ndrew w ade 175溶液在随机热方程中，在临界状态下不会爆炸，而随机热方程未爆炸。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。michael s alins 223随机矩阵的自由总和h ong c hang j j i和j aeewhi p ark 239一种确定点过程方法的缩放和局部限制随机幼小tableaux的确定点过程方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。j acopo b orga，cédricBoutillier，v alentinféray和p ierre -loïcMéliot299 A超级偏见的当地时代的随机微分方程
人工智能概率
动机：人工智能系统需要推理它们知道或不知道的事情。不确定性可能有很多来源：环境可能是随机的，因此无法确定性地预测未来。环境只能部分观察，导致对其余部分的不确定性。当环境包括其他代理或人类时尤其如此，而这些代理或人类的内涵是无法直接观察到的。系统只能收集有限的数据，必然导致不确定的模型。我们需要对所有这些都进行微积分。概率是正确的微积分。实际上，平凡的贝叶斯规则原则上告诉我们如何处理信息：每当我们对某事有先前的不确定性，然后获得新信息时，贝叶斯规则就会告诉我们如何更新我们的知识。这个概念非常普遍，它包括机器学习、（贝叶斯）强化学习、贝叶斯过滤（卡尔曼和粒子过滤器）等的大部分内容。当然，需要注意的是，在实践中计算或近似这种贝叶斯信息处理。在本讲座中，我们将介绍一些概率的基础知识，其中许多您之前在其他课程中已经学过。因此，目的也是回顾和介绍符号。我们介绍的内容对于后面关于老虎机、强化学习、图形模型和关系概率模型的讲座至关重要。
从“人工智能”到概率自动化
1 在本文中，我们使用拟人化一词来描述“将拟人化的特征融入产品”或“使用拟人化的词语描述产品”的有意行为。产品的创造者或文本的作者负责拟人化，而拟人化则表示将人类的特性赋予系统时感知者或用户内部的过程 [44]。 2 “人工智能”这一名称定义不明确，并不是指一套连贯的技术。一般来说，我们发现，当我们谈论特定任务的自动化时，对被称为“AI”的技术的讨论会变得更加清晰，从而更有成效。在本研究中，我们向参与者展示的虚构系统在其任务领域各不相同，但它们都被想象为建立在对大数据集的统计分析之上。因此，我们将这些系统统称为“概率自动化”。
电子轨道不是概率云
The conventional interpretation of electron orbitals as probability clouds has been central to quantum mechanics. However, this paper proposes a novel framework in which electron orbitals are holographic planes defined by the fine-structure constant and relativistic principles. This holographic interpretation provides a deterministic yet flexible description of quantum behaviour, linking the electron's unique spacetime geometry to its interaction with the electromagnetic field. The model explains quantized energy levels, spectral line structures, and interference phenomena while aligning with relativity. The implications for quantum mechanics and the unification of physics are profound, offering testable predictions.
概率的不确定性定量
机器学习应用于地球观察（EO）数据，以得出用于表征，理解和保护自然资源的数据集，从而促进了国际协定的进步。但是，派生的数据集包含固有的不确定性，需要可靠地量化以避免向下流后果。应对报告不确定性的需求的增加，我们将注意力集中在EO领域内的共形预测的希望。共形预测是一种不确定性定量（UQ）方法，该方法具有统计有效和信息性的预测区域，同时同时是计算高效，模型无关的，无分布的，并且可以在不需要访问下面的模型和训练数据集的情况下以HOC的方式应用。我们评估了EO-MAIG中不确定性定量的当前状态，发现只有21％的审查数据集融合了一定程度的不确定性信息，并且不可靠的方法普遍存在。接下来，我们介绍了Google Earth Engine本地模块，这些模块可以集成到现有的预测建模工作流中，并通过将它们应用于跨越大陆的数据集中到全球尺度，回归和分类任务，以传统学习和深度学习工作来证明这些工具的多功能性，效率和可扩展性。我们预计，易于使用的保形预测因子（例如这里提供的预测）的可用性会增加
概率振幅成型
在Böcherer，Steiner，Schulte [24]中提出的概率振幅成形（PAS）是一种实用结构，用于在高阶星座上与现成的前进误差校正（FEC）代码相结合的高阶星座。PA由一个分布匹配器（DM）组成，该匹配器（DM）在信号点幅度上施加了分布，然后进行系统的FEC编码，并保留幅度分配。fec编码会生成其他奇偶校验位，该位选择信号点的符号。在接收器处，FEC解码之后是逆DM。PA很快产生了很大的工业影响，尤其是在光纤通信中。该专着详细介绍了导致PAS发明的实际构想，并提供了对PAS架构的信息理论评估。由于将其分为成型层和FEC层，因此PAS的理论分析需要新工具。在塑形层上，分析了有限长度DMS的成本损失和费率损失。在FEC层上，得出了可实现的FEC速率。使用不匹配的解码，研究了可实现的速率，以解码实际重要的指标。结合了发现，这表明具有线性代码的PA在一类离散输入通道上可以实现容量。讨论了未来研究的开放问题。
大脑作为概率传感器
我们为大脑和行为提供了一个通用的理论框架，该框架在进化和计算上都是可行的。我们抽象模型中的大脑是一个由节点和边组成的网络。尽管它与标准神经网络模型有一些相似之处，但正如我们所展示的，它们之间存在一些显著差异。我们网络中的节点和边都有权重和激活级别。它们充当概率传感器，使用一组相对简单的规则来确定激活级别和权重如何受到输入的影响、生成输出并相互影响。我们表明，这些简单的规则可以实现一个学习过程，使网络能够表示越来越复杂的知识，同时充当一个计算设备，促进规划、决策和行为的执行。通过指定网络的先天（遗传）组件，我们展示了进化如何赋予网络初始的自适应规则和目标，然后通过学习进行丰富。我们展示了网络结构的发展（决定大脑能做什么以及做得好不好）如何受到影响数据输入分布的机制和决定学习参数的机制（用于节点和边运行的程序）之间共同进化的协调性的重要影响。最后，我们考虑该模型如何解释学习和决策领域的各种发现，它如何解决一些具有挑战性的思维和行为问题，例如与设定目标和自我控制有关的问题，以及它如何帮助理解一些认知障碍。