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1 主要内容
2 讲解视频
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在现实世界中的事物以及事物之间的关系是极其复杂的。由于客观上存在的随机性、模糊性以及某些事物或现象暴露得不充分性，导致人们对它们的认识往往是不精确、不完全的，具有一定程度的不确定性。这种认识上的的不确定性反映到知识以及由观察所得到的证据上来，
在之前的文章中，我们介绍了组合电路的时序和时序电路的时序问题，在阅读本文章之前，强烈推荐先阅读完本系列之前的文章，因为这是我们继续学习的理论的理论基础，前文链接： FPGA时序分析与约束（2）——时序电路时序 本文我们将介绍时钟相关
不确定性的来源有多个方面。 首先是目标的不确定性 。这主要是赞助方对目标的不确定而导致的。 第二是资源的不确定性 。这是互联网时代架构师所面临的最大挑战。无论是国内还是国外的互联网企业，往往通过类似于虚拟机超卖的方案去刺激团队的产出。 企业往往会同
贝叶斯神经网络 - 捕捉现实世界的不确定性 Bayesian Neural Networks 生活本质上是不确定性和概率性的，贝叶斯神经网络 (BNN) 旨在捕获和量化这种不确定性 在许多现实世界的应用中，仅仅做出预测是不够的；您还想知道您对该预测的信心有多大。例如，在医疗保健领域，如果模型
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数据简介 ：当前宏观经济面临较大下行压力，需要“稳中求进”兼顾经济高质量发展与经济增速等多种目标，这就不可避免地导致各种经济ZC的频繁调整，产生不确定性风险。在此背景下，经济政策不确定性上升如何影响企业决策，进而是否会阻碍中国创新驱动发展战略有效
使用贝叶斯深度学习建模深度学习中的不确定性. paper：What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision? 现有的深度学习方法大多只能给出特定的预测结果，而不能给出结果的不确定性程度。 深度学习中输出结果的不确定性主要有两种： 偶然不确定性 是由数据中的
_ 原文： _ 《《A Bayesian Deep Learning RUL Framework Integrating Epistemic and Aleatoric Uncertainties》 _ 作者 __ ： _ Gaoyang Lia，Li Yangb，Chi-Guhn Leec，Xiaohua Wangd，Mingzhe Ronge _ 作者单位： _ _a. School of Electrical Engineering, State Key Laboratory of Electrical Insulation and Power Equipment, Xi’an Jiaotong University _ b. B
4.5 证据理论 证据理论(theory of evidence):又称D一S理论，是德普斯特(APDempster)首先提出，沙佛(GShafer)进一步发展起来的一种处理不确定性的理论 D-S证据推理针对的是6分不清”或“不知道”这样的不确定性; 1981年巴纳特(JABarnett)把该理论引入专家系统中，同年卡威(JGarvey)等人用它
利用熟悉的Excel绘图功能，可以根据距离-高程散点数据拟合线性趋势线，如图1显示（河流阶地地形数据）。趋势线按如下方式插入：右击图表上的数据，添加趋势线，在图表上显示方程和 R 2 R^2 R 2 值。然而，趋势线函数并没有给出与线性拟合的斜率和截距相关的方差值
