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World File Search System统计假设
光伏系统与储能技术对集中发电影响的数值模拟分析：以澳大利亚为例
摘要 为应对气候变化，大多数工业化国家近年来承诺增加可再生能源的份额，以减少温室气体排放。因此，小型光伏 (PV) 系统（主要在住宅应用中）的快速部署开始占据可用发电量的相当大一部分，因此，这些系统的随机性和间歇性影响着集中式发电 (CG) 资源的运行。由于场景复杂性不断提高，越来越多的利益相关者在网络中发挥着积极作用，网络运营商不断改变其短期和长期预测活动的方法。越来越多的客户必须被视为产消者，而不仅仅是消费者。在这种情况下，存储技术被认为是合适的解决方案。这些技术对于解决和填补可再生分布式能源给网络基础设施管理带来的问题是必不可少的。这项工作的目的是创建一个模型，以评估考虑到澳大利亚光伏系统的发电影响，以及一个使用 MATLAB 模拟电池储能系统 (BESS) 和电动汽车未来贡献的模型。用于开发这些模型的方法是基于有关已安装光伏系统和当前存储技术的可用详细信息的统计假设。结果表明，在所有分析的情景中，未来屋顶光伏板的采用和对 CG 的影响都远高于储能系统的使用。因此，对需求的影响将由光伏系统的行为决定。只有在假设的情景中，即 BESS 的安装将达到与光伏系统相当的水平，才有可能更好地管理集中资源。
森林生态与管理-NSF -PAR
生物多样性在全球范围内正在下降，如果要逆转当前趋势，预测物种多样性至关重要。树种丰富度（TSR）长期以来一直是生物多样性的关键衡量标准，但在当前模型中存在很大的确定性，尤其是考虑到经典的统计假设和机器学习成果的生态解释性差。在这里，我们测试了几种可解释的机器学习方法，以预测TSR并解释美国大陆的驾驶环境因素。我们开发了两个人工神经网络（ANN）和一个随机森林（RF）模型，以使用森林库存和分析数据和20个环境协变量来预测TSR，并将它们与经典的广义线性模型（GLM）进行比较。模型。采用了一种可解释的机器学习方法，Shapley添加性解释（SHAP），以解释驱动TSR的主要环境因素。与基线GLM相比（R 2 = 0.7； MAE = 4.7），ANN和RF模型的R 2大于0.9，MAE <3.1。此外，与GLM相比，ANN和RF模型产生的空间群集TSR残差较少。塑形分析表明，TSR最好通过干旱指数，森林面积，高度，最干燥季度的平均降水量和平均年温度预测。塑造进一步揭示了环境协变量与TSR和GLM未揭示的复杂相互作用的非线性关系。该研究强调了森林地区保护工作的必要性，并减少了低森林但干旱地区的树种与降水有关的生理压力。此处使用的机器学习方法可用于研究其他生物的生物多样性或在未来气候场景下对TSR的预测。
在预测气候变化对健康的影响时进行适应的核算：与温度相关的健康影响
暴露于高和低环境温度会对人类健康造成伤害。由于全球变暖，除非种群适合生活在温暖的世界中，否则与热量相关的健康影响可能会大大增加。适应温度可能通过生理适应，行为机制和计划的适应来进行。告知对气候变化反应的基本步骤是了解如何在估计未来健康负担时如何适当考虑适应。先前的研究模拟适应性的研究使用了多种方法，通常不清楚如何制作适应性的基本假设以及它们是否基于证据。因此，目前尚不清楚在健康影响预测中定量模型适应的最合适方法。随着Deci sionmaker对实施适应策略的兴趣越来越多，重要的是要考虑适应在预期未来的气候变化中的健康负担中的作用。为了解决这一问题，进行了使用系统范围范围方法的文献综述，以记录预测在气候变化下预测未来温度相关的健康影响的研究的定量方法，这些方法也考虑适应。研究中采用的方法被编码为方法论中的刺痛。在合成过程中讨论并在审阅者之间进行了完善。五十九项研究被包括在八个方法论类别中。最常见的模型适应方法是热门阈值移位和暴露的减少 - 响应斜率。在预测中纳入适应性的方法随着时间的流逝而发生了变化，而最新的研究结合了方法或基于特定的适应策略或社会经济条件进行改编。仅20％的研究被确定为使用基于干预的经验基础进行统计假设。包括预测中的适应大大减轻了未来预计的温度损失负担。研究人员应确保所有未来的影响评估都包括主管的适应不确定性和假设是基于经验证据。
门洛帕克市杂项规划 - CalPERS
本报告记录了 CalPERS 精算办公室使用截至 2023 年 6 月 30 日的数据编制的精算估值结果。估值目的是：• 列出截至 2023 年 6 月 30 日此费率计划的资产和应计负债；• 确定 2025 年 7 月 1 日至 2026 年 6 月 30 日财年此费率计划的最低雇主缴款要求；• 确定 2025 年 7 月 1 日至 2026 年 6 月 30 日财年受 2013 年加州公务员养老金改革法案 (PEPRA) 约束的员工的所需成员缴费率；以及• 向 CalPERS 管理委员会 (board) 和其他相关方提供截至 2023 年 6 月 30 日的精算信息。本报告中提供的养老金资金信息不应用于受政府会计准则委员会 (GASB) 第 68 号声明约束的代理雇主确定福利养老金计划的财务报告。CalPERS 提供用于此类目的的单独会计估值报告，订购详情可在 CalPERS 网站 (www.calpers.ca.gov) 上找到。本精算估值中显示的测量值可能不适用于其他目的。机构应在因上述未明确描述的任何原因传播本报告的任何部分之前联系 CalPERS 精算师。未来的精算测量值可能由于以下因素与本报告中提供的当前测量值存在很大差异：计划经验与经济或人口统计假设预期的不同；经济或人口统计假设的变化；精算政策的变化；计划条款或适用法律的变化；以及估值确定的所需缴款与机构实际缴款之间的差异。风险评估与披露 本报告包含以下风险披露，这些披露与《精算实践标准第 51 号》的指导相一致，并由加州精算咨询小组 (CAAP) 在《模型披露要素》文件中提出建议：
基因组研究的一系列可解释和可解释的机器学习方法
精确医学的主要重点是使用计算工具来准确预测疾病结果并确定相关的生物标志物以进行有效的后续评估。Over the last two decades, linear models have been widely implemented to identify differentially expressed genes and enriched signaling pathways in functional genomics (Love et al., 2014 ; Nueda et al., 2014 ; Ritchie et al., 2015 ; Robinson et al., 2009 ), characterize complex trait architecture in genome-wide association studies (, 2010 ; Hayeck et al., 2015 ; Heckerman et al., 2019年，Kang et al。等Al。，2018年； Manno等，2018），并在不同的时间点，数据收集位点和组织类型上进行有效的归一化和维度降低（Hasin等，2017；Lähnemann等，2020）。这些方法的一部分是它们提供统计显着性措施的能力，例如P值，后置包含概率（PIPS）或然后可以使用的贝叶斯因素，可用于促进下游任务（例如，选择哪些分子机制以药物为目标或选择哪些临床干预措施对特定患者有效）。不幸的是，严格的加性假设通常会阻碍线性模型的性能；这些方法中最强大的方法依赖于训练算法，这些算法在计算上效率低下且对大规模数据集不可靠。成像和测序技术的持续进步（Stephens等，2015）提供了范围，以将多模式的非参数方法整合为生物学和临床应用中的最先进工具。的确，机器学习方法众所周知，具有在数据中学习复杂的非线性模式的能力，并且当有大量的培训示例可用时，它们通常在设置中获得最大的功能（Lecun等，2015）。然而，文献中已被大量引用，许多机器学习技术都受到“黑匣子”限制的影响，因为它们并不自然地进行经典的统计假设测试，例如线性模型，这对于精确医学中的决策至关重要。导致非线性算法更好的预测性能的关键特征之一是自动包含被放入模型中的特征之间的高阶相互作用（Crawford等，2018； Jiang＆Reif，2015）。例如，神经网络利用分层之间的激活功能，这些层隐式列举了输入特征之间所有可能的（多项式）交互作用（Demetci等，2021; 2021; Murdoch等，2019; Tsang，Cheng，Cheng，＆Liu，＆Liu，2018; Tsang，Liu，Liu等，2018; 2018; WAHBA，1900年）。这已被证明在准确预测模型生物的特征方面有所作为，在这些特征中，诸如epistasis之类的现象（即多个基因座和/或基因之间的相互作用）可以在物种之间的变化中发挥很大作用（Bellot等人，2018; Runcie et al。，2021; Swain等，2016; swain等，2016; 2016; weissbrod et al an a w weissbrod et al。这是用于改进模型的部分数学解释，但在许多生物医学应用中，我们经常希望准确地知道哪些基因组特征（例如变体，基因和途径）对于定义表型或疾病结果的结构最重要。本手稿的主要目的是回顾大量的方法论研究，这些方法是为了开发计算生物学中更“可解释的”和“可解释”的机器学习。在整个本文中，我们将使用经典的观点，即“解释性”与使用模型参数的事后能力有关（有时也称为在文献的某些领域中表现“可变重要性”）（Crawford et al。，2019; Lundberg＆Lundberg＆Lee，2016，2017，2017; ribeio; ribeio et alik anik shrik，shrik shrik;虽然“解释性”是模型固有地为其参数和体系结构提供了可理解的定义（Hira等，2019； Marcinkevics＆Vogt，2020; Shmueli，2010）。两个概念都可以分为试图在（i）全球范围上实现解释性或可解释性的方法类别，在该方法中，目标是对观察到的人群的整体变化的贡献进行对/（ii）在局部层面上的贡献进行排名/选择的输入，旨在详细介绍对数据集中的任何特定个人的重要性。在这里，我们将专注于描述神经网络中的全球尺度方法，其特殊动机来自基于关联映射的基因组学应用程序。我们在这篇综述中的主要贡献是为我们所说的“透明度谱”提供全面的景观，用于监督和无监督的学习算法，因为我们从黑匣子转移到可解释的方法，并最终转化为可解释的方法（图1）。