[机会的数学原理明知其输而博赢的概率分析(支点丛书)](Taking.Chances).(英)约翰﹒黑格(JohnHaigh).扫描版.pdf

与Frey和Osborne（2013）的预测相反，会计行业将面临灭绝，我们认为会计师仍然可以在大数据分析的世界中创造价值。 为了提出这一论点，我们提供了一个基于结构化/非结构化数据和问题驱动/探索性分析的概念框架。 我们认为会计师已经擅长于结构化数据的问题驱动分析，在非结构化数据的问题驱动分析中处于领先地位，并且可以支持数据科学家对大数据进行探索性分析。 我们的论点基于两个Struts：会计师熟悉结构化数据集，简化了向使用非结构化数据的过渡，并且拥有业务基础知识。 因此，我们认为大数据分析是对会计师技能和知识的补充，而不是取代会计师。 但是，教育者，标准制定者和专业机构必须调整其课程，标准和框架，以适应大数据分析的挑战。

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大规模风电并网是实现电力低碳环保发展的必然趋势，而风电与负荷的随机波动性对系统的影响不容忽视。提出一种考虑模糊机会约束的低碳型经济调度模型，同时计及源荷两侧不确定性对含风电电力系统低碳调度的影响。将阶梯型的碳交易成本引入目标函数中，旨在降低系统碳排放量，提高系统风电消纳量。针对风电并网后系统的不确定因素，引入模糊机会约束，将确定性约束松弛为含有模糊变量的系统约束，利用梯形模糊参数将其清晰化处理，并通过CPLEX对模型进行求解。算例分析表明所提模型可有效提高风电消纳水平以及降低碳排放。

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