一、对需求不确定的创新产品进行分析和设计的方法和策略： 假设我们要设计一个创新产品，但是用户的需求具有不确定性，因此我们需要有一个比较系统的方案来解决这个问题。1. 获取需求环节：观察：通过观察用户的行为，梳理出需求实际体验：实际扮演用户角色参与行为中，整理出需求问卷调查：制作调查问卷访谈：面对面的进行对话访谈，通过沟通得到需求需求调研会：通过会议，召集相关人员进行会议沟通，确定需求。竞品分析：
在系统集成项目中，不确定性是一个不可忽视的重要因素。这种不确定性可能来源于多个方面，并对项目的进度、成本和质量产生深远影响。因此，对系统集成项目的不确定性进行深入分析至关重要。本文将详细探讨系统集成项目不确定性的来源、影响因素以及应对策略。
一、系统集成项目不确定性的来源
系统集成项目的不确定性主要来源于需求、技术、资源和时间等方面。首先，客户需求的不明确性和频繁变更会给项目团队带来极大的挑
在系统集成项目中，不确定性分析是一个至关重要的环节。由于项目的复杂性、技术更新迅速以及多变的市场需求，不确定性因素贯穿项目的始终。本文将深入探讨系统集成项目的不确定性分析，以期为软考备考者及项目管理人员提供有价值的参考。
一、系统集成项目不确定性的来源
系统集成项目的不确定性主要来源于多个方面。首先是技术更新的速度，新技术的不断涌现可能导致原计划的技术方案变得过时或不再最优。其次是市场需求的
。
转载
2021-12-29 13:46:01
169阅读
系统集成项目的不确定性分析在软考中的重要性
随着信息技术的迅猛发展，系统集成项目在各行各业的应用日益广泛，而系统集成项目的不确定性也成为了项目管理的重要议题。在软考中，对系统集成项目不确定性分析的理解和应用，无疑对于提高项目管理水平，降低项目风险具有重要的作用。
一、系统集成项目不确定性的来源
系统集成项目的不确定性来源于多个方面，如技术的不确定性，市场需求的变化，项目团队的能力，以及外部环
首先是是题外话，这个专栏的名字就叫《统计预测和决策》的算例实现，也是我专业课的指导用书，我想把这本书全部用python实现，一是是为决策方向代码学习提供一份力量，二是总结梳理我的基础知识。现在统计决策的发展已经远远超过了课本的研究，提出了十几个首字母命名的算子，改进了几乎所有简单算法的步骤，拓展了越来越多的学科领域。千里之行始于足下，我作为刚入坑的新人，希望和读者一起进步，为将来的更深入层次的研究
转载
2023-08-24 20:06:46
51阅读
一、引言通过与概率论对比引出不确定理论。1.罐子实验考虑一个罐子实验，在100个罐子里分别放入100个红色或黑色的球，不同颜色的球组成只有放入者清楚，满足独立同分布。考虑三个问题：你认为第1个罐子有多少个红球？你认为100个罐子一共有多少个红球？你认为一共有10000个红球的可能性有多大？如何用概率论回答问题？ 由于你不完全知道红球的数目，拉普拉斯准则使你给可能的红球数目分配相等的概率0、1、2、
不管你有多富有，不管你的工作有多体面，也无论你有多想要竭尽全力保全和留住你所拥有的，生活总归有风险。无论你拥有什么，
很多人一辈子都在追求安全感，追求确定性。今天杰哥给大家分
原创
2022-03-16 18:47:36
246阅读
目录摘要深度神经网络不确定性的起因A.数据获取B.深度神经网络设计与训练C.推理D.预测性不确定度建模E.不确定性分类 摘要基本的神经网络不能提供确定性估计，或者存在过度或过低的置信度，也就是说，校准得很糟糕。而不确定度至关重要的来源分为可还原的模型不确定度与不可还原的数据不确定度。本文充分讨论了基于deterministic neural networks, Bayesian neural n
一、引言
随着信息技术的飞速发展，系统集成项目在各行各业的应用日益广泛。然而，这类项目往往面临着诸多不确定性因素，如技术更新、市场需求变化、项目团队能力差异以及外部环境的影响等。在软考中，对系统集成项目的不确定性分析方法进行深入理解和应用，对于提高项目管理能力和应对风险具有重要意义。
二、系统集成项目不确定性的来源
系统集成项目的不确定性主要来源于技术、市场需求、项目团队能力和外部环境四个
文章目录01 渺小的我02 答案为问题的起点03 费曼心态04 突破需要走没有经验的路05 如何与不确定性共舞本文为《像火箭科学家一样思考》的读书得，谢谢大家的阅读！01 渺小的我浩瀚宇宙将世人所关心的问题置于适当的环境中，它用一种共同的人类精神将我们团结起来。几千年来，人类一直拾头注视着同一片夜空，观察数万亿英里之外的星星，回首数千年前，提出同样的问题：我们是谁？我们从哪里来？我们要往哪里去？1977 年，“旅行者-1”号（Voyager1) 宇宙飞船于地球起飞，为外太阳系绘制第一幅肖像，也就
原创
2022-03-25 14:45:40
10000+阅读
Motivation这里模型不确定性的重要性在此就不赘述了.其实,笔者之前就有一个疑惑:为什么在神经网络中模型不确定度不能按照传统模型那样去计算熵? 文献指出:主流的Deep Learning都采用最大似然估计或最大后验来训练,因此产生的往往是一个point estimation而不是uncertainty value. 具体来说, 直观来说Softmax层之后的概率向量可以用来解释模型的置信度.
我们在这个变化的世界里，已经很讨厌不确定性的问题了！大概主要是因为，不确定性给我们的生活和工作带来了很多麻烦！而今天说的这个不确定性则是从另一个角度来看待的！对知识的不确定性保护敏感度，也是从另一个角度来检验你知识的确定性！比如，892+364，这种问题大概有几十种算法，对计算过程研究的重要性要远远大于最终的计算结果！通过不同的方式来验证你对知识的理解程度，从而达到融汇贯通的目的！现代社会中，我们
原创
2022-12-12 15:31:39
77阅读
不确定性推理是一种具有如下特点的思维过程：从不确定的初始证据出发，运用不确定
原创
2023-02-02 08:44:15
236阅读
# 同方差不确定性与PyTorch的应用
在机器学习和统计学中，同方差性（homoscedasticity）是一个非常重要的概念。它指的是在回归分析中，所有观察值的误差项具有相同的方差。同方差性在许多统计方法中都是一个基本假设，如果这一假设被违反，可能会导致回归模型的参数估计不准确。
在这篇文章中，我们将探讨同方差不确定性，并通过一个简单的代码示例使用PyTorch来进行相关的实现和可视化。
主要是数字类型及操作和字符串类型及操作，还有一些别的杂七杂八的东西数字类型及操作整数无限制，没有C的取值范围 有四种表示形式：十进制二进制，以0b或者0B开头八进制，以0o或者0O开头十六进制，以0x或0X开头**int(x)**函数，将浮点数舍弃小数部分转化成整数（好像复数不能用）浮点数有取值范围和精度范围，精度范围达到10-16 两个浮点数之间的运算存在“不确定尾数”，即上篇提到的浮点数的bu
原创
2022-05-31 11:39:23
113阅读
在本文中，我们考虑的情况是预测变量的值不可信，而不是目标变量的值可信。为了简单起见，我们考虑一个带有一个数值预测器的简单线性回归问题。我们将使用正态分布对预测值中的不确定性进行建模。此依赖关系的信念网显示如下： 这里y是观察到的目标，X是观察...
转载
2019-01-26 21:21:49
531阅读
澎湃新闻2022-03-31当下，深度神经网络应用越来越广泛，帮助设计微芯片，预测蛋白质折叠，并在复杂游戏中胜过人类，性能越来越强大。但也有大量证据证明，它们通常是不稳定的。一个非常明显的表现是，深度神经网络接收到的数据的微小变化，就可能会导致结果的巨大变化。例如《One pixel attack for fooling deep neural networks》研究中所揭示的，改变图像上的一个像
