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World File Search System概率
使用随机设备的概率神经计算
在追求这一目标的过程中，消除不可预测的行为已被视为一项必要的工程费用。消除计算噪声的努力涵盖了整个微电子技术堆栈，从研究高可靠性材料和设备到纠错电路和架构，再到容错系统和算法。确定性计算显然取得了令人难以置信的成功——在不到四分之三个世纪的时间里，我们已经从大约一千个只能进行相对简单计算的阴极管阵列过渡到每秒能够处理 10 18 次浮点运算的高性能计算百亿亿次系统。[2,3] 然而，能耗已日益成为传统处理器面临的挑战。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在多种应用中的采用越来越广泛，以及对更多计算的需求不断增长，导致对结合多种技术（图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU) 等）的异构计算平台的需求更高。随着越来越多的处理器被整合，未使用的处理器需要关闭以处理散热问题（即“暗硅”）。[4] 这些问题加上大量新设备、内存计算、高效的芯片间通信、3D 堆叠和集成技术
深部脑刺激的概率图
背景：对接受深部脑刺激 (DBS) 的患者进行组分析有助于理解和优化运动障碍患者的治疗。概率刺激图 (PSM) 通常用于分析组织刺激与症状效果之间的相关性，但应用的方法不同。目的：计算特定于组的 MRI 模板和 PSM，以研究 PSM 模型参数的影响。方法：分析了 68 名植入尾部未定带的特发性震颤患者的头晕改善和发生情况。输入数据包括每个电极接触的最佳参数（筛选）和临床使用的设置。针对所有 DBS 设置计算了特定于患者的电场模拟（n = 488）。将电场转换为特定于组的 MRI 模板以进行分析和可视化。不同的比较基于表示发生率 (N-map)、平均改善 (M-map)、加权平均改善 (wM-map) 和体素 t 统计量 (p-map) 的 PSM。这些图用于研究输入数据 (临床/筛查设置)、聚类方法、采样分辨率和加权函数的影响。结果：筛查或临床环境对 PSM 的影响最大。wM-map 的平均差异分别为左侧和右侧的 12.4 和 18.2%。基于 wM-map 或 p-map 提取的簇显示体积有显著变化，而定位相似。加权函数对 PSM 的影响很小，除了 wM-map 簇的定位明显发生变化。结论：在创建 PSM 以研究解剖学和 DBS 结果之间的关系时，输入数据的分布和聚类方法是最重要的考虑因素。© 2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
额叶-中线 θ 频率与概率学习
Zsófia Zavecz、Kata Horváth、Péter Solymosi、Karolina Janacsek、Dezso Nemeth。额叶中线 θ 频率和概率学习：经颅交流电刺激研究。行为脑研究，2020 年，393，第 112733 页 -。�10.1016/j.bbr.2020.112733�。�hal-03490347�
CSE 598：概率推理和学习
本班的学生必须遵守ASU的学术完整性政策，可以在https://provost.asu.edu/academic-integrity/policy上找到。学生负责审查这项政策，并了解可能发生学术不诚实的每个领域。此外，所有工程专业的学生都应遵守《 ASU学术诚信荣誉法》和《工程荣誉法》。所有违反学术诚信的行为将报告给富尔顿工程诚信办公室（AIO）。AIO保留了所有违法行为的记录，并可以访问所有其他ASU学院/学校中犯下的学术诚信行为。
能源系统规划的概率途径完整...
‘国家电网ESO的主要责任之一是计划英国未来的电网基础设施，以确保安全，可持续性和供应能力。随着能源转变的加速，与长期计划和决策相关的复杂性和不确定性增长'
回顾负载模型的概率损失
第2街SW，第1900单元，AB T2P2W3 Ore.adetimirin@Ethree.com Energy and Emoventeral Economics，Inc。Calgary，AB执行顾问Adetimirin先生于2023年加入E3，并支持E3 Calgary Office的资产评估集团。 他从S＆P Global加入E3，在那里他从事美洲战略咨询团队的工作。 在标准普尔全球，矿石侧重于横截面能源挑战和解决方案，朝向能量过渡。 他曾在权力，可再生能源和能源存储，氢，可再生天然气和电子活动性方面进行过支持，还支持市场进入和增长决策，市场和技术竞争力评估，私人组织的交易，政府对政府的政策评估以及对能源参与者的市场影响。 Adetimirin先生毕业于得克萨斯A＆M大学，拥有多学科的能源硕士学位，并获得了尼日利亚伊巴丹大学机械工程学士学位。 S＆P Global Calgary，AB顾问/SR。 2021年3月至2023年3月的能源战略与过渡顾问第2街SW，第1900单元，AB T2P2W3 Ore.adetimirin@Ethree.com Energy and Emoventeral Economics，Inc。Calgary，AB执行顾问Adetimirin先生于2023年加入E3，并支持E3 Calgary Office的资产评估集团。他从S＆P Global加入E3，在那里他从事美洲战略咨询团队的工作。 在标准普尔全球，矿石侧重于横截面能源挑战和解决方案，朝向能量过渡。 他曾在权力，可再生能源和能源存储，氢，可再生天然气和电子活动性方面进行过支持，还支持市场进入和增长决策，市场和技术竞争力评估，私人组织的交易，政府对政府的政策评估以及对能源参与者的市场影响。 Adetimirin先生毕业于得克萨斯A＆M大学，拥有多学科的能源硕士学位，并获得了尼日利亚伊巴丹大学机械工程学士学位。 S＆P Global Calgary，AB顾问/SR。 2021年3月至2023年3月的能源战略与过渡顾问他从S＆P Global加入E3，在那里他从事美洲战略咨询团队的工作。在标准普尔全球，矿石侧重于横截面能源挑战和解决方案，朝向能量过渡。 他曾在权力，可再生能源和能源存储，氢，可再生天然气和电子活动性方面进行过支持，还支持市场进入和增长决策，市场和技术竞争力评估，私人组织的交易，政府对政府的政策评估以及对能源参与者的市场影响。 Adetimirin先生毕业于得克萨斯A＆M大学，拥有多学科的能源硕士学位，并获得了尼日利亚伊巴丹大学机械工程学士学位。 S＆P Global Calgary，AB顾问/SR。 2021年3月至2023年3月的能源战略与过渡顾问在标准普尔全球，矿石侧重于横截面能源挑战和解决方案，朝向能量过渡。他曾在权力，可再生能源和能源存储，氢，可再生天然气和电子活动性方面进行过支持，还支持市场进入和增长决策，市场和技术竞争力评估，私人组织的交易，政府对政府的政策评估以及对能源参与者的市场影响。Adetimirin先生毕业于得克萨斯A＆M大学，拥有多学科的能源硕士学位，并获得了尼日利亚伊巴丹大学机械工程学士学位。S＆P Global Calgary，AB顾问/SR。 2021年3月至2023年3月的能源战略与过渡顾问S＆P Global Calgary，AB顾问/SR。2021年3月至2023年3月的能源战略与过渡顾问
神经形态计算的概率未来
•深度学习 /常规人工神经网络•并行数据处理（背景和变化检测，卷积等）•线性代数（MVM，交叉相关，L1-NORM等）•经典机器学习（SVMS，K-Nearest邻居，群集，群集）
转移概率（保真度）及其相关项
本文描述了量子物理的“非动力学基础”或“语法”的一小部分，但内容却十分丰富。随着量子信息论的兴起，它的重要性比以前更加明显，尽管在量子场论和统计物理学的所谓代数方法中已经很明显了。当然，只有结合动力学、具体哈密顿量等才能取得实验进展。另一方面，我们在本文中讨论的规则是如此普遍，以至于人们几乎不敢相信它们可以从特别选择的动力学中推导出来或证明出来。与作者的观点相反，这些一般规则是设定可能形式的动力学（包括空间和时间）的条件。
用概率时空解决信息悖论
霍金描述黑洞信息悖论已经 50 年了。研究发现，黑洞辐射和随后的黑洞蒸发相结合会使被困住的信息消失，这违反了量子信息守恒定律。从那时起，人们进行了许多尝试来解决这一悖论。本文简要回顾了所有这些尝试都存在重大缺陷，这意味着该悖论仍未得到解决。一种相对较新的宇宙学理论提供了一种解决方案，尽管它并非为此目的而开发。该理论名为概率时空理论 (PST)，与所有现行宇宙学理论相比，它首先改变了一个基本假设。时空不再被视为空洞或其他实体的容器，而是被视为宇宙中最基本的实体，由能量碎片组成，并且（根据守恒定律）无法毁灭。描述了 PST 在解决信息悖论中的潜在贡献，并发现时空概念化的单一变化会导致悖论的消失而不是信息的消失。
概率图形模型：原理和技术
3 The Bayesian Network Representation 45 3.1 Exploiting Independence Properties 45 3.1.1 Independent Random Variables 45 3.1.2 The Conditional Parameterization 46 3.1.3 The Naive Bayes Model 48 3.2 Bayesian Networks 51 3.2.1 The Student Example Revisited 52 3.2.2 Basic Independencies in Bayesian Networks 56 3.2.3 Graphs and Distributions 60 3.3 Independencies in Graphs 68 3.3.1 D-separation 69 3.3.2 Soundness and Completeness 72 3.3.3 An Algorithm for d-Separation 74 3.3.4 I-Equivalence 76 3.4 From Distributions to Graphs 78 3.4.1 Minimal I-Maps 79 3.4.2 Perfect Maps 81 3.4.3 Finding Perfect Maps ⋆ 83 3.5 Summary 92 3.6 Relevant Literature 93 3.7 Exercises 96