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World File Search System概率函数
组合合同的（in）近似性 - 滴
我们研究了两个最近的组合合同设计模型，该模型突出了合同设计中可能出现的不同复杂性的不同来源，在此校长将代价高昂的项目执行给他人。在这两种设置中，本金都无法观察代理人的选择，只有项目的结果（成功或失败），并使用合同来激励代理商，该合同是在项目成功时指定向代理商指定付款的付款计划。我们提出了解决开放问题并提高我们对两种设置计算复杂性的理解的结果。在多代理设置中，该项目被委派给了一个代理团队，每个代理商都选择是否付出努力。成功概率函数映射了施加努力为项目成功概率的任何子集。对于supporular成功概率函数的家族，Dütting等人。[2023]建立了与最佳合同的多时间常数因子近似，并且是否打开该问题是否允许PTA。我们通过表明没有多个算法可以保证比0更好的情况下回答这个问题。7-最佳合同。对于XOS函数，它们给出了带有值和需求查询的多时间常数近似值。我们仅使用值查询，就无法获得任何常数近似。在多进取设置中，该项目被委派给单个代理，后者可以采取一组措施的任何子集。在这里，成功概率函数将任何子集映射到了项目成功的概率。Dütting等。[2021a]显示了一种用于计算总替代替代概率函数的最佳合同的多时间算法，并表明该问题对于下函数函数是NP-HARD。我们通过表明该问题不承认任何恒定因子近似来进一步增强这种硬度结果。此外，对于更广泛的XOS函数，我们建立了获得任何ε> 0的n -1/2+ε-approximation的硬度。< / div>
不平衡不确定条件下电池存储系统优化规划的随机线性规划
摘要 — — 电池储能系统 (BESS) 已被研究用于处理电力系统 (如负载和可再生能源) 的不确定参数。然而，在电网不平衡运行下，BESS 尚未得到适当的研究。本文旨在研究电网不平衡不确定条件下 BESS 的建模和运行。所提出的模型管理 BESS 以优化能源成本，处理负载不确定性，同时解决不平衡负载。对三相不平衡不确定负载进行建模，并利用 BESS 在每相上产生单独的充电/放电模式以消除不平衡情况。以 IEEE 69 节点电网为例进行研究。负载不确定性由高斯概率函数开发，并采用随机规划来处理不确定性。该模型被制定为混合整数线性规划，并通过 GAMS/CPLEX 进行求解。结果表明，该模型能够同时处理不平衡不确定条件，最小化运行成本，并满足电网各项安全约束。
语义信息理论概述
与当前的通信理论不同，该理论将信息量视为消息统计稀缺性的度量，概述了语义信息理论，其中给定语言系统中句子所携带的信息概念被视为与该句子的内容同义，以某种方式规范化，语义信息量的概念通过该内容的各种度量来阐明，所有度量均基于涵盖内容的逻辑概率函数。绝对度量和相对度量是有区别的，因此 D 函数适用于仅与演绎推理相关的环境，而 I 函数适用于归纳推理足够的环境。在研究的两种主要信息量类型中，一种是 cont，对于内容排他性的句子是加性的，另一种是 inf，对于归纳独立的句子是加性的。后者在形式上类似于传统的信息度量函数。研究了各种信息量估计函数，从而得到了当前传播理论中概念和定理的广义语义相关性。初步定义了语义噪声的概念，以及语言系统概念框架的效率和冗余性。建议语义信息是一个比其传播对应概念更容易应用于心理学和其他研究的概念。
MMTP - 301（a）热系统的计算机辅助设计
单元1基本仿真建模：模拟的性质，因此系统概念，系统环境，连续性和离散系统，系统建模，诸如静态物理，动态物理和数学模型等模型的类型，原理以及建模块构建块构建相关性，准确性和聚合。模拟中的单元2概率概念：随机变量，离散和连续性概率函数，概率函数的度量，均值方差估计，标准偏差。单元3的实际周期发动机操作，分析，燃烧图表的使用，诸如吸力，压缩，蒸发和排气等发动机过程的模拟。基本引擎操作循环他们为这些计算机程序的分析和模拟开发。单元4化油器和注射过程的建模以及这些过程的模拟，开发简单的分析程序。模拟的结果，发动机故障射击的模拟。参考书：1。仿真建模和分析 - Averill M. Law，WD Kelton，TMH。2。系统模拟 - 杰弗里·戈登（Geoffrey Gordon），Prentice Hall 3。离散系统模拟 - 杰里·班克斯（Jerry Banks），约翰·卡森（John S. Carson），菲。4。seila，应用的仿真建模，Cengage（Thomson）
使用有内存的接收器的遗忘转移-McGill
[13]。Rabin原型OT的安全性是基于分解问题的。这些是相对强大的计算假设。然而，众所周知，遗忘转移可能不能基于较弱的假设：证明忽略的转移是安全的，假设仅在黑盒减少中的单向函数与证明p = np [24]一样困难。遗忘的转移与关键协议一起在一系列任务中落下，这些任务只知道如何使用至少使用陷阱门单向功能实施。但是，如果爱丽丝和鲍勃可以访问量子通道，则可以将遗忘的转移降低为较弱的原始词，称为位承诺[4，12]，因此仅在量子计算机模型中仅保存一个单向函数。遗忘的转移也可以基于嘈杂的通道[15，14]。在本文中，我们描述了如何使用接收器鲍勃的内存大小来实现遗忘的传输。我们假设有大量随机数据的初始广播，在此期间，BOB可以免费使用无限制的概率函数。只要函数的输出大小有限并且不超过BOB的内存大小（存储空间），我们就可以证明OT协议是安全的。在爱丽丝上没有任何计算或内存限制。为了执行协议，双方都需要使用一定数量的内存。Let;成为0 <<<<的常数Let;成为0 <<<<
上同调在魔态量子计算中的作用
上同调事实网络涉及量子误差修正、基于测量的量子计算、对称保护的拓扑序和语境性。在这里，我们将这个网络扩展到具有魔态的量子计算。在这个计算方案中，某些准概率函数的负性是量子性的一个指标。然而，在构造适用此陈述的准概率函数时，偶数和奇数局部希尔伯特空间维数的情况之间会出现显著差异。在技术层面上，在具有魔态的量子计算中将负性确立为量子性的指标依赖于 Wigner 函数的两个性质：它们相对于 Clifferd 群的协方差和 Pauli 测量的正表示。在奇数维度上，Gross 的 Wigner 函数（原始 Wigner 函数对奇数有限维希尔伯特空间的改编）具有这些性质。在偶数维度上，Gross 的 Wigner 函数不存在。这里我们讨论一类更广泛的 Wigner 函数，它们和 Gross 的函数一样，都是从算子基数获得的。我们发现，这种 Clifferd 协变 Wigner 函数在任何偶数维中都不存在，而且，只要量子数为 n ≥ 2 ，泡利测量就不能用它们在任何偶数维中正表示。我们确定，这种 Wigner 函数存在的障碍是同调的。
根据停电持续时间的概率确定大学建筑的燃料电池-电池备用系统的规模
氢是一种光明的能源载体，对于脱碳和应对气候变化至关重要。这种能源发展涉及多个领域，包括电力备用系统，以便在停电期间为优先设施负载供电。由于建筑物现在集成了复杂的自动化、家庭自动化和安全系统，能源备用系统引起了人们的兴趣。基于氢的备用系统可以在多日停电的情况下供电；但是，备用系统的大小应适当，以确保基本负载的生存和低成本。从这个意义上讲，这项工作提出了一种使用停电历史的低压 (LV) 建筑燃料电池 (FC) 备用系统的尺寸。历史数据允许拟合概率函数以确定负载的适当生存。建议的尺寸应用于带有光伏发电系统的大学建筑作为案例研究。结果表明，在通常的 330 分钟停电情况下，安装的 FC 电池备用系统的尺寸比仅使用电池的系统便宜 7.6%。如果发生异常的 48 小时停电情况，则可节省 59.3%。它确保在停电期间有 99% 的概率供应基本负载。它证明了 FC 备用系统在应对长时间停电和集成电池以支持突然的负载变化方面的相关性。这项研究的重点是使用实际停电的历史数据来定义具有总服务概率的基本负载的生存。它还可以确定非优先负载的充分生存。所提出的尺寸适用于其他建筑物，并可以量化备用系统的可靠性，以增强电气系统的弹性。
临床医生的人工智能指南 - Pure
关于深度学习模型（机器学习的一个高级子领域，以神经网络为特征）。9 虽然本综述确定了该领域的 20,000 多项研究，但其中只有不到 1% 的研究具有足够高质量的设计和报告，可以纳入荟萃分析。需要清晰透明地报告适合人工智能研究的方法和结果。如果没有这一点，读者就无法判断报告的结果在潜在偏见来源的背景下是否合理，以及此类研究的结果在多大程度上可重复和可推广。随着报告指南的引入，例如《综合试验报告标准》（CONSORT）10 和《系统评价和荟萃分析的首选报告项目》11，医学文献中报告的完整性得到了实质性改善。在诊断领域应用类似的报告标准更具挑战性，没有一个标准适用于所有诊断模型。诊断准确性研究报告标准 12 指南仅涉及单项测试评估的准确性研究，而多变量诊断概率函数则最好通过透明报告个体预后或诊断的多变量预测模型 (TRIPOD) 来解决。13 随着人工智能在医学领域的兴起，来自其他领域、具有不同研究背景和出版文化的研究人员进入了医学领域。虽然医学界已经习惯于遵守商定的国际报告标准，但在统计学、数学或计算科学等其他领域，这一点似乎并不那么突出。眼科一直是人工智能健康革命的领导者，尤其关注能够根据成像执行诊断或分级任务的算法的生成。因此，眼科健康已成为人工智能领域创新的试验台，并提供了丰富的案例来源，以说明机器学习算法在医学应用中的潜力，以及此类研究的设计和报告方面的缺陷。应报告的关键信息包括：技术规格（例如，使用了哪种光学相干断层扫描 [OCT] 设备）；背景研究环境和队列信息（例如，资格/选择标准、人口统计、临床环境、时间段、地理位置、入组方式、患者流量、缺失数据）；以及数据处理方式（例如，文件图像增强、裁剪、存储文件格式）。14 值得注意的是，ML 模型具有其他技术方面，但目前的报告指南尚未全面解决这些方面。作为回应，对几个报告的扩展
如何批判性地评价机器学习研究
关于深度学习模型（机器学习的一个高级子领域，以神经网络为特征）。9 虽然本综述确定了该领域的 20,000 多项研究，但其中只有不到 1% 的研究具有足够高质量的设计和报告，可以纳入荟萃分析。需要清晰透明地报告适合人工智能研究的方法和结果。如果没有这一点，读者就无法判断报告的结果在潜在偏见来源的背景下是否合理，以及此类研究的结果在多大程度上可重复和可推广。随着报告指南的引入，例如《综合试验报告标准》（CONSORT）10 和《系统评价和荟萃分析的首选报告项目》11，医学文献中报告的完整性得到了实质性改善。在诊断领域应用类似的报告标准更具挑战性，没有一个标准适用于所有诊断模型。诊断准确性研究报告标准 12 指南仅涉及单项测试评估的准确性研究，而多变量诊断概率函数则最好通过透明报告个体预后或诊断的多变量预测模型 (TRIPOD) 来解决。13 随着人工智能在医学领域的兴起，来自其他领域、具有不同研究背景和出版文化的研究人员进入了医学领域。虽然医学界已经习惯于遵守商定的国际报告标准，但在统计学、数学或计算科学等其他领域，这一点似乎并不那么突出。眼科一直是人工智能健康革命的领导者，尤其关注能够根据成像执行诊断或分级任务的算法的生成。因此，眼科健康已成为人工智能领域创新的试验台，并提供了丰富的案例来源，以说明机器学习算法在医学应用中的潜力，以及此类研究的设计和报告方面的缺陷。应报告的关键信息包括：技术规格（例如，使用了哪种光学相干断层扫描 [OCT] 设备）；背景研究环境和队列信息（例如，资格/选择标准、人口统计、临床环境、时间段、地理位置、入组方式、患者流量、缺失数据）；以及数据处理方式（例如，文件图像增强、裁剪、存储文件格式）。14 值得注意的是，ML 模型具有其他技术方面，但目前的报告指南尚未全面解决这些方面。作为回应，对几个报告的扩展