怎样确定用例的粒度？（用例规模的大小） 用例的粒度可大可小，一般一个系统控制在20个左右，但没有严格规定 用例是系统级的、抽象的描述，不是细化的（考虑的是“做什么what”，而不是“怎样做how”） 对复杂的系统可以划分为若干子系统处理，然后再为子系统分别创建用例

2022年食品饮料行业年度策略：于模糊中寻找确定性.pdf

之字形回旋镖 概述 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法用于从概率分布中进行采样，例如贝叶斯模型中的后验分布。 在ZigZagBoomerang.jl中实现的分段确定性蒙特卡洛（PDMC）方法具有相同的目标，不同的是，此处的分布是通过粒子的连续运动而不是一次移动一个点来进行探索的。 在此，粒子在随机时间改变方向，并在确定性轨迹上移动（例如，沿着恒定速度的直线，请参见图片） 校准随机方向的变化，以使粒子的轨迹采样正确的分布； 从轨迹可以估算出感兴趣的量，例如后均值和标准差。 是否改变方向的决定仅需要评估偏导数，该偏导数依赖于很少的坐标-坐标在马尔可夫毯子中的邻域。 这样就可以使用Julia的多线程并行性（或其他形式的并行计算）来利用多个处理器内核。 约里斯·比尔肯（Joris Bierken）的“以及我们关于话语是ZigZagBoomerang.jl所涵盖方法的理论和应用的良好起点。

简单的表格确定层次分析法的参数以及对其进行一致性检验

【主要内容】针对随机不确定性问题的多项式混沌展开PCE工具箱（Matlab) 服务对象比如百度、阿里、腾讯等，诺伯特·维纳（Norbert Wiener）于1938年提出的多项式混沌扩展（PCE）。直观地，可以将PCE视为在不确定模型参数下以高维多项式形式构造和获得模型响应面的数学最优方法。 【适合人群】研发设计 【质量保障】任何问题私信我

提供 API 用于确定融资报价的 API :warning: 此 API 以前称为 Financing Proposals API 或 Results List API（也称为 ELI）。 当前版本：2.6.2 对 1.5 版的重大更改。 v1 版本和以前一样工作： 融资建议重命名为结果，列表重命名为结果列表。 用于确定结果的 REST 端点（Post Method）是： : 您可以使用60 分钟内提供的结果和详细信息重新加载调查。 可以读取结果的详细信息，例如文档、报告和付款计划。 Swagger 规范 API 在 Swagger 中完全定义。 swagger 定义以 YAML 格式提供： 此规范还可用于为此 API 生成客户端。 我们推荐使用工具。 文件 客户端的生成 带改造的 JAVA 下载当前的 Swagger-Codegen 版本，至少 2.2.2 使用以下命令生成

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初始状态向量是使用高斯和双 R 迭代方法从三个光学瞄准计算的，然后应用最小二乘法和扩展卡尔曼滤波器对其进行优化。

2021 5G确定性承载网络SLA指标体系白皮书

强跟踪容积卡尔曼滤波器在对含有模型误差和时变噪声的非线性系统进行滤波时, 容易出现性能降低甚至发散. 鉴于此, 提出一种基于变分贝叶斯的强跟踪容积卡尔曼滤波算法. 该算法运用虚拟噪声法补偿模型误差, 假设虚拟噪声均值非零, 且满足高斯分布, 虚拟噪声方差服从逆gamma分布, 在强跟踪容积卡尔曼滤波器估计状态的同时, 采用变分贝叶斯推理估计虚拟噪声参数. 仿真结果表明, 所提出算法对含模型误差与时变噪声的非线性系统具有较好的估计精度, 相比于自适应算法具有更强的鲁棒性.