在本文中，我们提出了一种新方法，以预测电价。它基于来自不同模型与预期回归的平均预测。我们表明，从期望值角度得出预测分布，在某些情况下可能是对常用分位数有利的 ...

生成概率预测会根据给定时间序列观测值的条件概率分布产生未来的时间序列样本。此类技术在不确定性的基于风险的决策和计划中至关重要，在电网操作中广泛应用，包括电价预测，基于风险的经济调度和随机优化。受Wiener和Kallianpur的创新表示的启发，我们提出了一个薄弱的创新自动编码器体系结构和学习算法，以从非参数固定时间序列中提取独立且相同分布的创新序列 ...

我们提出了对德国连续日内市场交易电价的贝叶斯预测的第一项研究，该研究完全考虑了参数不确定性。我们的目标变量是 IDFull 价格指数，预测是根据后验预测分布给出的。为了进行验证，我们使用了 2022 年极度波动的电价，这在之前几乎不是预测研究的主题 ...

正在利用生成AI来解决涉及桌面应用程序的各种计算机使用任务。最先进的系统仅着重于提高领先基准的准确性。但是，由于极高的端到端延迟，这些系统实际上是无法使用的（e ...

深度模型最近已成为解决偏微分方程 (PDE) 的有前途的工具，称为神经 PDE 求解器。虽然根据模拟数据或物理信息损失训练的神经求解器可以很好地求解偏微分方程，但它们主要限于一组特定的偏微分方程，例如 ...

我们解决了仅使用短轨迹由未知的时间部分微分方程（PDE）控制的动态系统的下一个状态的问题。尽管标准 Transformer 为此任务提供了天然的黑盒解决方案，但数据中结构良好的进化运算符的存在表明一种更量身定制和有效的方法。具体而言，当PDE完全知道时，经典的数值求解器只能使用几个参数准确地进化状态 ...

我们强调了该理论中的一些发展以及电磁辐射的观察，热辐射和其他方面，在相对论的重型离子碰撞中发出 ...

准确的中微子转运对于可靠地建模爆炸性天体物理事件至关重要，例如核心 - 循环超新星（CCSNE）和中子星星合并（NSMS）。但是，在这些极其中微密度的系统中，风味振荡表现出扎根于中微子 - 中微子向前散射的挑战性非线性效应。证据很快积累了这些集体现象可以实质上影响爆炸动力学，中微子和重力波信号，核合成和Kilonova光曲线 ...