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超出项目风险管理中的概率影响矩阵：一种定量风险优先级的方法
处理风险管理的项目经理通常面临着确定影响该项目的各种风险来源的相对重要性的困难任务。此优先级对于直接管理努力至关重要，以确保更高的项目能力。风险矩阵是由各个部门的学者和从业者广泛认可的工具，可以根据其发生的可能性和对项目目标的影响进行评估和对风险进行排名。但是，现有文献强调了使用风险矩阵的几个局限性。响应其使用的弱点，本文提出了一种优先考虑项目风险的新方法。Monte Carlo Simulation（MCS）用于使用模拟软件MCSimulrisk对风险进行定量优先级。与项目活动的定义一起，该模拟通过对其对成本和持续时间的影响和影响进行建模，包括确定的风险。使用这种新颖的方法，可以对每种风险的影响进行定量评估，这是通过对项目持续时间及其总成本的影响来衡量的。这允许根据其对项目持续时间的影响来区分关键风险，如果将成本视为优先目标，则可能会有所不同。这项提案对项目经理来说很有趣，因为他们一方面将了解每个风险对其项目持续时间和成本目标的绝对影响，另一方面，他们能够区分每个风险对持续时间目标和成本目标的影响。
尾巴风险的概率计划
这份白皮书的目的是针对尾巴风险的概率规划，是研究低概率/高影响力的未来天气极端条件中的操作风险。了解风险的影响将促使讨论如何为它们做准备。如本白皮书中所述，运营计划的响应可以是增强发电和传输能力的形式，以增强储备金利润率，识别具有共同模式漏洞的资源以及在极端事件时可以抵消赤字或提供弹性的能源。认识到BPS无法完全承受所有潜在事件，因此必须提供足够的可靠性1，以便即使在服务质量下降，系统也可以可靠地操作。此外，进行维修或减轻系统条件时，系统必须具有反弹或恢复的能力。有关弹性2的可靠性问题指导委员会（RISC）报告提供了有关弹性如何适应NERC活动以及其他活动如何进一步支持电网的弹性的指导。RISC报告强调了NERC长期关注弹性方面的关注，并强调面对不断变化的资源组合，重新审视该问题。NERC概率分析工作组（PAWG）试图通过从发表的文献和电力行业中概率工具的用户收集的最佳实践来解决这些问题。规划人员和运营商的主要关注点是开发一个具有足够可靠性水平的系统，如NERC标准中所阐明的。他们的共同目标是保持系统的可靠性，韧性和安全性，并计划在实时操作中可能发生的极端高影响，低概率的事件中避免在极端高点，低概率的事件中进行广泛的中断。白皮书涵盖了关于极端天气事件的概率研究的全部实施，包括以下组成部分：
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
使用漂移扩散和RL模型来消除抑郁症对决策的影响与概率奖励任务中的学习
概率奖励任务（PRT）被广泛用于研究主要抑郁症（MDD）对增强学习（RL）的影响，并且最近的研究用它来洞悉受MDD影响的决策机制。当前的项目使用了来自未经医学的，寻求治疗的成年人的PRT数据来扩展这些努力：（1）对标准PRT指标的更详细分析 - 反应偏见和歧视性，以更好地了解任务的执行方式； （2）通过两个计算模型分析数据并提供两者的心理测量分析； （3）确定反应偏见，可区分性或模型参数是否预测了对安慰剂或非典型抗抑郁剂安非他酮治疗的反应。对标准指标的分析通过证明响应偏差和响应时间（RT）之间的依赖性，并通过证明PRT中的奖励总数受可区分性约束，从而复制了最近的工作。行为受到分层漂移扩散模型（HDDM）的捕获，该模型对决策过程进行了建模。 HDDM表现出极好的内部一致性和可接受的重新测试可靠性。单独的“信念”模型比HDDM更好地再现了反应偏差的演变，但其心理测量特性较弱。最后，PRT的预测效用受小样本的限制。然而，对安非他酮做出反应的抑郁成年人在HDDM中显示出比非反应者更大的起点偏见，这表明对PRT的不对称增强意外事件的敏感性更大。一起，这些发现增强了我们对奖励和决策机制的理解，这些机制与MDD有关，并由PRT进行了探测。
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”。
多模式自适应虚拟灯具的概率方法
摘要 - 虚拟灯具（VFS）为远程操作提供触觉反馈，通常需要针对任务的不同阶段的不同输入方式。这通常会导致基于视觉和位置的精细。基于视觉的效果，特别是对视觉不确定性的处理，以及靶标的/消失，以提高灵活性。这还需要有必要的方法来添加/删除纤维化的方法，除了不确定性意识 - 援助法规。不同方式的仲裁在整个任务中为用户提供最佳反馈方面起着至关重要的作用。在这封信中，我们提出了一系列专家（MOE）模型，该模型合成了视觉杂物，在一个统一的框架中优雅地处理了完整的姿势检测不确定性和远距离目标。一种结合多种基于多种视力的精细功能的仲裁功能自然源于MOE公式，利用不确定性来调节精细的刚度，从而带来了辅助程度。然后，使用专家（POE）方法的产物将所得的视觉涂纸与基于位置的细胞织物融合在一起，从而在整个完整的工作空间中实现指导。我们的结果表明，这种方法不仅允许人类操作员精确插入印刷电路板（PCB），而且还提供了额外的功能，并且保留了theperformanceleceleceLanceLanceLanceLanceLanceLanceLanceLeveloFabasElineWithCarewithCarewhandCareDandundundundundundunduned dunduned dundundundunduned，而无需为单个连接器的VF手动创建。
对具有州依赖性过渡概率的电池储能系统的Bernoulli模型的初步调查
1。简介现代电力系统中可再生能源的渗透不断增加，导致了在电网稳定性和能源管理方面的新挑战（Zhao等人。2012）。太阳能和风的间歇性和不可预测的性质要求采用灵活的资源，例如储能系统，以实时平衡供求（Fernandez-Blanco等人。2017）。在这种情况下，电池储能系统（BES）的管理已成为一项至关重要的任务，这是由于可再生生成和负载需求的固有不确定性而复杂化，从而使充电和放电周期的精确安排变得困难（Ghiassi-farrokhfal等人。2016）。文献中已经提出了几种方法来解决此问题，从确定性优化方法（Wu等人2014）到随机动态编程（Zhang等人。2013）。但是，这些技术中的大多数都依赖于简化的电池模型，并且没有完全捕获存储过程的复杂动力学，例如充电和放电效率对电荷状态的依赖（SOC）（Rao等人2005）。 在本文中，我们为BES提出了一个随机模型，该模型解释了更新和负载需求的不确定性。 所提出的模型表示BES的充电和放电过程是上游可再生能源和下游载荷之间的缓冲，具有状态依赖性充电和放电效率。 该模型的关键特征是加入重新启动级别，该级别可以控制输入能量。2005）。在本文中，我们为BES提出了一个随机模型，该模型解释了更新和负载需求的不确定性。所提出的模型表示BES的充电和放电过程是上游可再生能源和下游载荷之间的缓冲，具有状态依赖性充电和放电效率。该模型的关键特征是加入重新启动级别，该级别可以控制输入能量。通过设置电池再次开始充电的最低充电阈值，该模型旨在降低以低效率值充电BES的可能性，从而提高整体系统效率
定量 /概率风险评估< / div>
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