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物理学中的不确定性和直觉数学
摘要 大多数物理理论都是确定性的，但量子力学是个例外，但它受到所谓的测量问题的困扰。这种情况很可能是由于标准数学无法“表达”不确定性，无法向我们呈现一种随着时间的推移而产生新信息的世界观。在这种情况下，科学决定论只是一种假象，因为科学家使用的数学语言是永恒的。为了研究这种可能性，有必要开发一种替代的数学语言，这种语言既足够强大，可以让科学家计算预测，又能与不确定性和时间的流逝兼容。我们认为直觉数学提供了这样一种语言，并用简单的术语对其进行了说明。
基于深度学习的 MR 脑分割的快速不确定性量化
摘要。量化深度学习模型预测中的不确定性有助于解释它们，从而有助于它们在关键领域的接受。然而，当前的标准方法依赖于多步骤方法，这增加了推理时间和内存成本。在临床常规中，自动预测必须融入临床咨询时间范围，这就需要更快、更有效的不确定性量化方法。在这项工作中，我们提出了一种名为 BEHT 的新模型，并在多发性硬化症 (MS) 患者 T2 加权 FLAIR MRI 序列白质高信号的自动分割任务中对其进行了评估。我们证明，这种方法输出预测不确定性的速度比最先进的蒙特卡洛 Dropout 方法快得多，而且准确度相似，甚至略高。有趣的是，我们的方法区分了两种不同的不确定性来源，即随机不确定性和认知不确定性。
基于连续的航路点和可及性分析的不确定性下的安全和适应性自主导航
本文为基于可靠的状态空间可达性分析提供了一种安全自主导航的新方法。后者改善了基于顺序航路点（NSBSWR）框架[1]的已经提出的灵活导航策略[1]，同时考虑了建模和/或感知方面的明显不同的不确定性。的确，NSBSWR是一个新兴的概念，可以利用其灵活性和通用性，以避免频繁的复杂轨迹的计划/重新计划。本文的主要贡献是引入可及性分析方案，作为可靠的风险评估和管理政策，以确保连续分配的航点之间安全自主导航。为此，使用间隔分析来传播影响车辆动力学到导航系统指出的不确定性。通过求解具有不确定变量和参数的普通微分方程，通过间隔泰勒串联扩展方法揭示了所有车辆潜在的可触及状态空间。根据可达集的获得的界限，对导航安全做出了决定。一旦捕获了碰撞风险，风险管理层就会采取行动以更新控制参数，以掌握关键情况并确保适当地达到Waypint，同时避免任何风险状态。几个模拟结果证明了在不确定性下总体导航的安全性，效率和鲁棒性。
定向能量沉积制备 Ti6Al4V 凝固微观结构形成的确定性模型
金属增材制造（MAM）技术在制造与再制造行业中得到广泛应用，微观组织模拟逐渐凸显其重要性。传统的凝固微观组织模拟方法在MAM应用中都有其优缺点。本文建立了一种确定性凝固微观组织模型，即“侵入模型”，以避免传统方法的本质缺陷。该模型不模拟各个柱状晶粒的生长动力学或推导变量的场形式，而是关注相邻双晶之间的相互作用。在双晶系统中，晶界从热梯度方向的倾斜被理解为一个晶粒向另一个晶粒的瞬时侵入行为，而MAM形成过程中的竞争性晶粒生长行为则是双晶系统中所有侵入行为的总结。为了填补快速凝固理论的空白，利用人工神经网络（ANN）建立了快速定向凝固条件下各向异性生长效应的数据库。以采用线材送料定向能量沉积 (DED) 制备的具有完整树枝状柱状晶粒 (原始 β 晶粒) 的 Ti6Al4V 薄壁样品为基准，测试了新模拟模型的有效性。沿堆积方向重构的原始 β 晶粒的晶粒几何结构与模拟结果具有很好的一致性。在满足应用范围的情况下，该模型还可以应用于 MAM 的其他情况或与各种模型结合，以实现实时凝固晶体学特征预测。关键词：增材制造；微观结构；建模；凝固
神经科学本体知识不确定性下的可扩展查询回答：NeuroLang 方法
目前还没有统一的框架来访问这种不确定的、丰富的异构数据集合，因此研究人员不得不依赖临时工具。特别是，当前试图解决这一任务的工具的一个主要弱点是只开发了非常有限的命题查询语言。在本文中，我们介绍了 NeuroLang，这是一种基于一阶逻辑的概率语言，具有存在性规则、概率不确定性、开放世界假设下的本体集成以及内置机制，可保证对非常大的数据集进行可处理的查询回答。NeuroLang 的主要目标是提供一个统一的框架，无缝集成异构数据（如本体），并通过一组正式标准将细粒度认知领域映射到大脑区域，促进可共享和高度可重复的研究。在介绍该语言及其通用查询回答架构之后，我们讨论了现实世界的用例，展示了 NeuroLang 如何应用于实际场景。
可再生能源不确定性下本地能源社区发电调度的随机优化
我要衷心感谢所有为本论文项目做出贡献的人。这项研究工作是在里尔电气工程和电力电子实验室 (L2EP, Laboratoire d'Electrotechnique et d'Electronique de Puissance de Lille) 进行的。本论文得到了中国国家留学基金委员会 (CSC) 的资金支持，对此我深表感谢。首先，我要向 Bruno FRANCOIS 先生表示诚挚的谢意，他在这三年里指导了我的工作。我欣赏他对研究工作的态度、他耐心的宝贵指导以及他对研究领域的前瞻性观点。他不仅向我传授知识，还以他的专业精神和道德为榜样教会了我。我还要衷心感谢我的联合导师 Dhaker ABBES 先生，他总是为我提供建设性的建议和科学支持。在他的善良、鼓励和热情下，与他一起工作真的是一种荣幸。我很荣幸 Florence OSSART 女士和 Robin ROCHE 先生同意审阅这篇论文。他们的问题和意见对我准备论文答辩和改进论文非常有帮助。我还要感谢评审团主席 Luce BROTCORNE 女士和评审团成员：François VALLEE 先生、Jérôme BOSCHE 先生、Nouredine HADJSAID 先生和 Vincent DEBUSSCHERE 先生，他们在答辩期间对我的工作进行了深刻的评估。在这三年里，多亏了 L2EP 的同事们，我有机会在非常好的氛围中工作。我衷心感谢他们所有人的热情和在困难时期的倾听。我向闫星宇表示最诚挚的感谢，他在我研究工作的开始阶段以极大的耐心为我提供了无数的科学支持和指导。我要感谢 Xavier CIMETIERE、Kongseng BOUNVILAY、Loïc CHEVALLIER 和 Sylvie DEZODT 在我就读里尔经济学院期间给予我的善意和帮助。非常感谢 Haibo、Reda、Lorraine、Meryeme、Houssein、Emre、Ebrahim（还有其他很多人，我无法在此一一列出名字），感谢他们的鼓励以及我们在一起度过的所有美好时光。我要从心底向我的家人表达无限的感激。如果没有他们在我求学期间无条件的鼓励和支持，这一切都不可能实现。他们以身作则教我如何面对困难，以及只有努力工作才能取得好成绩。最后，我要感谢我的男朋友 Yuliang，他一直很理解、耐心和支持我；他给了我成功开展研究工作的力量；无论欢乐还是悲伤，他总是用他的爱和信任陪在我身边。
澳大利亚电力市场光伏+储能运营中光伏发电确定性日前预测的价值
在过去十年中，已经开发出许多太阳能预测工具来预测光伏 (PV) 发电场的发电量。通过将预测与测量的太阳能数据进行比较来评估太阳能预测的质量。然而，这种方法没有考虑预测对其应用的附加值。因此，考虑到这个评估框架，预测的改进能带来什么价值？为了回答这个问题，这项工作比较了不同运行太阳能预测对特定应用的价值。目的是寻找经济价值与评估预测质量所定义的误差指标之间的关系。新一代大型光伏电站集成了 ESS。目的是增加将生产注入电网的灵活性，从而利用电力市场提供的可能性（例如能源套利）来实现利润最大化。为了优化这些特定 ESS 的运行，预测太阳能生产至关重要。本研究考虑的案例是澳大利亚能源市场背景下与锂离子电池相关的数兆瓦大型光伏发电场。对于这一特定案例研究，结果表明，基于平均绝对误差 (MAE) 评估预测质量的指标与应用预测带来的经济收益几乎呈线性关系。更准确地说，MAE 提高 1% 大约可使经济收益增加 2%。
澳大利亚电力市场的PV +存储运营中PV生成的确定性日期预测的价值
在过去的十年中，已经开发了许多太阳预测工具来预测光伏（PV）农场的能量产生。通过将预测与测量的太阳能数据进行比较来评估太阳预测的质量。但是，该方法没有考虑其应用程序的预测的附加值。因此，考虑到此评估框架，可以改善预测的价值？要回答这个问题，这项工作比较了针对特定应用程序的不同操作太阳预测的价值。目的是寻找经济价值与定义的误差指标之间的关系，以评估预测质量。新一代的大规模PV植物整合了ESS。目的是通过利用电力市场所带来的可能性（例如能源套利）来增强生产力的注入到电网中，从而最大程度地提高利润。为了优化这些特定EST的操作，对太阳能生产的预测至关重要。这项工作中考虑的研究案例是在澳大利亚能源市场环境中与锂离子电池相关的几兆瓦的大型光伏农场。在本特定的案例研究中，结果表明，用于评估基于平均绝对误差（MAE）的预测质量的指标（MAE）与通过应用预测带来的经济增益几乎是线性的。更确切地说，MAE的1％点的提高大约增加了2％的经济增益。
信任AI：不确定性可视化会影响决策 -
人工智能（AI）是一个领域，其中计算机被利用来模仿或重现人类思想的解决问题和决策能力，对人们的工作和生活产生了重大影响。通过休闲，娱乐活动（Kulesza等，2012）和认真的游戏（Schueller等，2020; Jagtap等，2023），我们的日常生活中采用AI模型的日常生活显着增长Al。，2020）。直到最近，AI系统的开发主要是由“以技术为中心的方法”驱动的，该方法的重点是算法，而不是开发满足实际用户需求的有用的AI系统（Shneiderman，2020; Xu等，2023; Zheng et el。，2017）。然而，忽略了采用“以用户为中心的设计”（Abras等，2004），“以人为中心的设计”（Oviatt，2006）或“ Human-Ai”（Xu等，2023）方法，这些方法
最佳完全可再生电力系统对技术成本不确定性有多敏感？
虽然许多研究已经强调了 100% 可再生电力系统的可行性（Brown 等人，2018 年，以及其中的参考文献），但这种系统的成本仍存在很大争议。继 Joskow（2011 年）、Hirth（2015 年）和 Hirth 等人（2016 年）之后，许多文章都关注可再生能源在电力结构中的最佳比例。这些文献强调了与部署可变可再生能源相关的系统整合成本的存在。特别是，强调了一种“自我蚕食”现象，与特定位置的所有太阳能电池板或风力涡轮机同时发电有关。在缺乏经济实惠的存储的情况下，这些整合成本有两个后果：（i）部署可再生能源会导致大量额外成本，并且随着部署率的提高而迅速增加；（ii）必须在不同的生产技术之间取得适当的平衡，以尽量减少这种额外成本。