RA-RISK ANALYSIS

2024-05-24 00:04
文章标签 analysis risk ra

本文主要是介绍RA-RISK ANALYSIS,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在这里插入图片描述

文章目录

  • 一、期刊简介
  • 二、征稿信息
  • 三、期刊表现
  • 四、投稿须知
  • 五、咨询

一、期刊简介

Risk Analysis代表风险分析学会出版,在ISI期刊引文报告中的社会科学、数学方法类别中排名前10位,为风险分析领域的新发展提供了焦点。这本国际同行评审期刊致力于发表有关风险问题的批判性实证研究和评论。

二、征稿信息

征稿方向截稿日期
用于风险分析的人工智能、人工智能的风险2024-05-24

三、期刊表现

在这里插入图片描述

四、投稿须知

  1. 文章应具有原创性,具备学术或实用价值,且并未在国内外期刊或会议上公开发表过。
  2. 艾思科蓝提供在线投稿支持,投稿即可获得学术编辑免费审稿报告,从文章选题、结构、语言、发表可行性等多角度进行专业评估,并给予有效的建议!
  3. 文章正式投稿到期刊前,可享受国际权威查重工具iThenticate免费查重服务一次!
  4. 期刊论文最终以英文形式发表,中文稿件如需语言服务或文章个性化修改服务,请提交至艾思编译。

五、咨询

在这里插入图片描述

如想“投稿”请点击如下图片 ↓

这篇关于RA-RISK ANALYSIS的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/996801

相关文章

Versioned Staged Flow-Sensitive Pointer Analysis

VSFS 1.Introduction2.Approach2.1.相关概念2.2.VSFS 3.Evaluation参考文献 1.Introduction 上一篇blog我介绍了目前flow-sensitive pointer analysis常用的SFS算法。相比IFDS-based方法,SFS显著通过稀疏分析提升了效率,但是其内部依旧有许多冗余计算,留下了很大优化空间。 以

OpenCV_连通区域分析(Connected Component Analysis-Labeling)

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://blog.csdn.net/icvpr/article/details/10259577 OpenCV_连通区域分析(Connected Component Analysis/Labeling) 【摘要】 本文主要介绍在CVPR和图像处理领域中较为常用的一种图像区域(Blob)提取的方法——连通性分析法(连通区域标

MATH36022 Numerical Analysis 2 Approximation of Functions – Week 3 Exercises

Show that the Chebyshev polynomials are orthogonal on ( − 1 , 1 ) (−1, 1) (−1,1) with respect to the weight function ( 1 − x 2 ) − 1 / 2 (1 − x^2)^{−1/2} (1−x2)−1/2. Ans: T n ( x ) = cos ⁡ ( n arcc

《Data Structure Algorithm Analysis in C》Chap.10笔记

5大算法:贪婪 Greedy,分治 Divide and conquer,动态规划 Dynamic Programming,随机 Randomized,回溯 Backtracking。 每一个小节都是一个具体的问题,应当仔细看,待看的:10.2.2-4,10.3,10.4.3,10.5.2。

05.德国博士练习_06_mapping_analysis

文章目录 1. exercise01: mapping multi-fields2. exercise02: nested and join mapping3. exercise03: custom analyzer 1. exercise01: mapping multi-fields # ** EXAM OBJECTIVE: MAPPINGS AND TEXT ANALYS

MATH36022 Numerical Analysis 2 Approximation of Functions – Week 2 Exercises

Attempt these exercises in advance of the tutorial in Week 3 Find the best L ∞ L_\infin L∞​ approximation to f ( x ) = x n + 1 + ∑ k = 0 n a k x k f (x) = x^{n+1} + \sum_{k=0}^na_kx^k f(x)=xn+1+∑k=

ROS naviagtion analysis: costmap_2d--ObstacleLayer

构造函数 ObstacleLayer(){costmap_ = NULL; // this is the unsigned char* member of parent class Costmap2D.这里指明了costmap_指针保存了Obstacle这一层的地图数据} 对于ObstacleLater,首先分析其需要实现的Layer层的方法: virtual void o

ROS naviagtion analysis: costmap_2d--StaticLayer

从UML中能够看到,StaticLayer主要是在实现Layer层要求实现的接口。 virtual void onInitialize();virtual void activate();virtual void deactivate();virtual void reset();virtual void updateBounds(double robot_x, double rob

ROS naviagtion analysis: costmap_2d--CostmapLayer

这个类是为ObstacleLayer StaticLayer voxelLayer 这种维护了自己所在层的地图数据的类,提供了一些公共的操作方法。 从UML中可以看到,这个类提供了以下方法,这些方法的参数列表均为(costmap_2d::Costmap2D& master_grid, int min_i, int min_j, int max_i, int max_j) updateWit

ROS naviagtion analysis: costmap_2d--Layer

这个类中有一个LayeredCostmap* layered_costmap_数据成员,这个数据成员很重要,因为这个类就是通过这个指针获取到的对master map的操作。没有这个指针,所有基于Layer继承下去的地图的类,都无法操作master map。 这个类基本上没有什么实质性的操作,主要是提供了统一的接口,要求子类必须实现这些方法。这样plugin使用的时候,就可以不用管具体是什么类