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World File Search System概率分析
通用 CANDU 概率安全评估
AC 交流电 AECB 原子能控制委员会 AECL 加拿大原子能有限公司 AFW 辅助给水 ALWR 先进轻水反应堆 ASDV 大气蒸汽排放阀 ASQ 事故序列量化 BFR 二项式故障率 BHEP 基本人为错误概率 BNSP 平衡核蒸汽厂 BOP 工厂平衡 BUE/F 电气总线（E 或 F） BWR 沸水反应堆 CAFTA 计算机辅助故障树分析 CANDU 加拿大氘铀 CC 组件类别 CCDP 条件堆芯损坏概率 CCF 常见原因故障 CCFP 条件安全壳故障概率 CCW 冷凝器循环水 CDFM 保守确定性故障裕度 CER 控制设备室 CFF 安全壳故障频率 CFR 美国联邦法规 CIGAR 反应堆通道检查和测量设备 CIS 安全壳隔离系统 CN 组件编号 CNSC 加拿大核安全委员会 COMPBRN IIIe 火灾计算机代码 CSA 加拿大标准协会 CSDV 冷凝器蒸汽排放阀 CT 排管 CV 排管容器 CVIS 安全壳通风隔离系统 DBE 设计基础 地震 DC 直流电 DCC 双控制计算机 DCS 分布式控制系统 DD 设计说明 DG 柴油发电机 DHC 延迟氢化物裂解
概率安全评估的使用和发展
经合组织是一个独特的论坛，34 个民主国家的政府在此共同努力应对全球化带来的经济、社会和环境挑战。经合组织还走在理解和帮助政府应对新发展和新问题（如公司治理、信息经济和人口老龄化挑战）的最前线。该组织为各国政府提供了一个环境，可以比较政策经验、寻求共同问题的答案、确定良好做法并协调国内和国际政策。经合组织成员国包括：澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、智利、捷克共和国、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、爱尔兰、以色列、意大利、日本、卢森堡、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、大韩民国、斯洛伐克共和国、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国和美国。欧盟委员会参与经合组织的工作。经合组织出版社广泛传播该组织在经济、社会和环境问题方面的统计和研究成果，以及其成员国商定的公约、准则和标准。
计算 DNA 谱概率目标
STR？3) 具有特定 DNA 图谱（13 个 STR 的基因型）的概率是多少？4) 如何使用 DNA 证据来比较犯罪现场的证据（计算有意义的比率并处理混合样本）？简介：使用 PCR 和凝胶电泳分析 13 个不同的 STR（26 个等位基因）将为您提供相关样本的 DNA 图谱。下图是 DNA 图谱的示例：DNA 图谱提供所分析的每个 STR 的基因型。基因型由每个等位基因的串联重复次数表示。例如，贡献此样本的个体是 TPOX STR 纯合子，基因型为 8,8。数字 8 指的是等位基因或目标序列中的重复次数。等位基因或目标序列通过重复次数来识别。样本还表明，供体是 CSF1PO STR 的杂合子，基因型为 11,12（或 11,12 重复）。虽然不太可能，但有可能在人群中找到具有相同 DNA 图谱的其他人。在法庭上，最好能够计算出随机人员具有该图谱的概率。它将为嫌疑人和证据之间的匹配提供定量值。对每个 STR 都进行了大量的研究。根据对数百人的 DNA 的研究，法医分析人员确定了至少 13 个存在于所有人类中的 STR。下表按基因座名称说明了我们了解的不同 STR 的信息。
概率空间天气建模及其对空间态势感知和
低地球轨道 (LEO) 空间物体未来位置的不确定性受到热层密度不确定性的影响，而热层密度的不确定性在活跃的空间天气条件（例如地磁暴）下可能会发生显著变化。LEO 中物体数量的急剧增加以及随之而来的空间交通管理 (STM) 面临的挑战促使我们研究新型概率密度模型 HASDM-ML 和 MSIS-UQ，以及它们在更现实的卫星状态不确定性量化方面的潜力。在代表 SpaceX 的 Starlink 和 Planet 的 Dove 星座的轨道高度的“安静”和“风暴”大气模型中，研究了几种“近距离”用例。使用最接近时间和碰撞概率等指标来检查这些新型密度模型的影响，并讨论了完成这些模型评估所需的未来工作建议。
EECS598：量子计算、信息和概率
描述：经典理论无法解释重要的物理现象，这导致了我们的思维方式发生了革命性的、前所未有的变化，进而导致了 20 世纪上半叶量子力学的发展。事实证明，量子力学定律导致了一种新的概率理论（量子概率），它是经典概率理论的非交换推广。长期以来，人们一直认为信息处理和计算仅仅是数学构造，因此与自然和量子力学定律无关。在 20 世纪 80 年代，人们发现这一假设是不正确的，其影响是深远的。量子力学在通信和计算中的引入产生了新的范式（量子信息）以及计算、通信和学习领域的一些意想不到的结果。例如，现在已经发现了用于分解合数的量子算法（Shor 算法 1994）。相反，目前尚无已知的实用（即多项式时间）经典解决方案。此外，最近有人提出了用于人类认知的量子概率模型，以解释民意调查中的问题顺序效应和违反理性决策理论的行为。本课程是对这一领域的介绍。本课程的目的是发展量子计算和信息的关键概念，并提供动手量子编程技能（Qiskit 平台）。线性代数的基本工作知识是先决条件，但不需要量子力学、经典计算或信息理论的先验知识。工程、计算机科学、系统理论、物理科学和数学等所有领域的研究生都应该对这本材料感兴趣。
概率原始测试和RSA算法
本研究解决了雇主在筛选大量工作职位简历方面面临的困难。我们旨在通过自动化恢复筛选过程来确保对候选人的公平评估，降低偏见并提高候选评估过程的效率。拟议的系统使用NLP技术从简历中提取相关能力，重点关注特定职位所需的关键技能。使用了为职位所采用的能力集。进行了123个工作职位的案例研究。jaccard的相似性和余弦相似性度量。由于余弦相似性着重于单词频率，Jaccard相似性度量的结果与研究目的更加一致。提取的能力与使用JACCARD相似性相关的各种职位相关的预定义技能匹配。此方法通过分析与所需能力有关的简历中的存在或不存在特定单词来分配候选人的相似性分数。这个基于NLP的系统提供了巨大的好处，例如节省时间和其他资源，增加候选人选择方面的能力以及仅通过专注于能力来减少偏见。系统与LinkedIn的集成通过促进无缝进口和简历分析来增强方法的有效性。总体而言，这项研究通过为大型组织提供可扩展，高效和无偏见的解决方案来证明NLP在优化简历筛选过程中的潜力。
CSCI 699：概率和生成模型
目录描述概率和生成性模型，包括近似推理算法（MCMC，变异推理），深入生成模型（自动回应，得分匹配，扩散和基于流程的模型）以及基于模型的顺序决策。课程描述本课程的重点是概率的基本原理及其在现代机器学习和生成建模中的核心作用。随着概率越来越多地推动AI的进步，本课程将探索其在一系列主题中的应用程序。从近似推理算法到通过大规模自学学习的生成模型，再到基于概率模型的决策方法，您将对这些方法如何塑造当代AI研究有了更深入的了解。通过本课程学习目标，将向您介绍概率机器学习中的核心主题，包括概率图形模型和近似推理算法（例如MCMC和变异推理），深层生成模型，例如自动化，自动性，得分匹配，基于基于流程的方法和基于概率的模型，以及概率的模型和方法，并均基于概率和方法（避孕方法）（均匀的模型）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法（基于信息的实验设计）。在本课程结束时，您将熟悉尖端研究和该领域的历史基础。建议准备本课程是为当前从事研究或希望从事研究的学生设计的，以概率的机器学习或深层生成模型进行研究。学生有望对阅读和介绍现代机器学习会议论文感到满意。熟悉机器学习（在CSCI 567级别），算法（在CSCI 570的级别上）和概率（在数学505a的级别）将是有益的。课程注释等级类型：字母等级。演讲幻灯片和其他课堂信息的副本将发布在课程网站上。技术水平和硬件/软件所需的本课程没有特定的软件要求。该课程将定期计划使用部分讲座进行课堂（实践）的“实验室会议”，以提供更多的动手经验，以我们将学习的理论概念。这些会话将涉及运行代码并使用概率和生成模型的实现。因此，鼓励学生（尽管不需要）学生将笔记本电脑带到每个班级，以便他们可以跟随并参加这些实践实验室会议。这些会议也将有助于实施技能，这些技能可以在整个学期中运行的课程项目中使用。此外，请参阅有关USC计算中心笔记本电脑借贷程序（链接）的以下信息。所需的读数和补充材料在此类中没有必需的读数，补充材料或教科书。可选的读数和补充材料以下资源对本类涵盖的许多主题很有用：1。凯文·墨菲（Kevin Murphy），“机器学习：概率观点”，2012年（链接）。2。凯文·墨菲（Kevin Murphy），“概率机器学习：高级主题”，2023年（链接）。3。4。5。Chris Bishop，“模式识别和机器学习”，2006年（链接）。克里斯·毕晓普（Chris Bishop），“深度学习 - 基础和概念”，2024年（链接）。Stefano Ermon，深层生成模型，课程注释（链接）。
量子码的局部概率解码
flip 是一种极其简单且最大程度局部化的经典译码器，在某些类的经典代码中得到了广泛应用。当应用于量子码时，存在无法由该译码器纠正的恒重误差（如稳定器的一半），因此先前的研究考虑了 flip 的修改版本，有时还与其他译码器结合使用。我们认为这可能并非总是必要的，并提供数值证据证明当将 flip 应用于立方格子上三维环面码的环状征象时，存在一个阈值。该结果可以归因于以下事实：对于该译码器，最低权重的无法纠正误差比其他无法纠正误差更接近（就汉明距离而言）可纠正误差，因此它们很可能在未来的代码周期中经过额外噪声变换后变得可纠正。在解码器中引入随机性可以使其以有限的概率纠正这些“不可纠正”的错误，对于使用信念传播和概率翻转相结合的解码策略，我们观察到现象噪声下的阈值为 ∼ 5.5%。这与该代码的最佳已知阈值（∼ 7.1%）相当，该阈值是使用信念传播和有序统计解码 [Higgott and Breuckmann, 2022] 实现的，该策略的运行时间为 O(n3)，而我们的本地解码器的运行时间为 O(n)（并行时为 O(1)）。我们预计该策略可以推广到其他低密度奇偶校验码中，并希望这些结果能够促使人们研究其他以前被忽视的解码器。
全脑概率生成模型
构建类似人类的综合性人工认知系统，即通用人工智能 (AGI)，是人工智能 (AI) 领域的圣杯。此外，使人工系统实现认知发展的计算模型将成为大脑和认知科学的极好参考。本文介绍了一种通过集成基本认知模块来开发认知架构的方法，以实现对整个模块的训练。这种方法基于两个想法：(1) 受大脑启发的人工智能，学习人类大脑结构以构建人类水平的智能；(2) 基于概率生成模型 (PGM) 的认知架构，通过集成 PGM 来开发用于发展机器人的认知系统。所提出的开发框架称为全脑 PGM (WB-PGM)，它与现有的认知架构有着根本的不同，因为它可以通过基于感觉运动信息的系统持续学习。在本文中，我们描述了 WB-PGM 的原理、基于 PGM 的基本认知模块的现状、它们与人脑的关系、认知模块整合的方法以及未来的挑战。我们的发现可以作为大脑研究的参考。由于 PGM 描述了变量之间的明确信息关系，因此 WB-PGM 为从计算科学到脑科学提供了可解释的指导。通过提供此类信息，神经科学的研究人员可以向人工智能和机器人技术的研究人员提供反馈，说明当前模型在参考大脑方面缺乏什么。此外，它可以促进神经认知科学以及人工智能和机器人技术研究人员之间的合作。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。