स्टोचस्टिक मॉडलिंग

Depending on the risks, both approaches could be of value and should be used. An analysis of extreme scenarios is needed to gain a comprehensive view of the risk assumed in order to measure the effects of unusual or extreme movements. There are numerous techniques that can be used including Monte-Carlo simulation approaches.

Stress Test and Insurance Risk | Tools | Risk Management

After reading this article you will learn about the stress test which is a risk management tool adopted by insurance companies.

Stress Test:

The business of insurance is based on dealing with uncertainty. Therefore, an insurer needs to consider a wide range of possible changes that may affect its current and expected future financial position. Stress test is a necessary risk management tool to ascertain whether it is financially flexible to absorb possible losses that could occur under various scenarios.

All the effects of stress testing, both direct and indirect, should take into account both sides of the balance sheet. It should help the insurer in making decisions as to whether, and what, action is needed to ensure that it is not taking undue risks from its own or the policyholders’ perspective. The insurer should use stress testing for strategic planning and for contingency planning also.

विज्ञान एआई

पिछले साल, मशीन लर्निंग ने गणितज्ञों को स्टोचस्टिक मॉडलिंग दो अनुमान लगाने में मदद की। मशीन लर्निंग, मल्टी-स्केल मॉडलिंग और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग का संयोजन बहुत बड़े पैमाने पर स्टोचस्टिक क्वांटम सर्किट की वास्तविक समय सिमुलेशन समस्या को हल करता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने वैज्ञानिक अनुसंधान में, विशेष रूप से डेटा प्रोसेसिंग, नए प्रयोगों के निर्माण और अधिक कुशल कंप्यूटिंग मॉडल के निर्माण में काफी संभावनाएं दिखाई हैं।

आने वाले वर्षों में, एआई को गणित, भौतिकी, रसायन विज्ञान, सामग्री और इंजीनियरिंग जैसे विभिन्न क्षेत्रों में एकीकृत किया जाएगा, और यह बुनियादी विज्ञान की प्रगति में भी अधिक भूमिका निभाएगा।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संचालित कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी

नए मुकुट निमोनिया महामारी ने जीवन विज्ञान उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बढ़ती मांग को जन्म दिया है। उदाहरण के लिए, एआई का उपयोग लक्ष्य जीनोम संपादन की सटीकता और गति में सुधार करने के लिए, या प्रोटीन तह संरचनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चालित कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी प्रोटीन आधारित दवा डिजाइन, दवा संश्लेषण, दवा स्क्रीनिंग से लेकर mRNA आधारित मोनोक्लोनल एंटीबॉडी, कैंसर उपचार और अन्य इम्यूनोथेरेपी तक बुनियादी अनुसंधान और अनुप्रयोगों में अधिक सफलताएं बनाएगी। कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान के संलयन से दवा के विकास में काफी तेजी आएगी, लागत कम होगी और सटीक चिकित्सा और व्यक्तिगत चिकित्सा को बढ़ावा मिलेगा।

गोपनीयता संगणना

गोपनीयता से संबंधित कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकियां, जैसे विश्वसनीय स्टोचस्टिक मॉडलिंग और गोपनीय कंप्यूटिंग और संघीय कंप्यूटिंग, तकनीकी रूप से डेटा सुरक्षा, डेटा साझाकरण और संचलन जैसे मुद्दों को संबोधित करती हैं। गोपनीयता कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकी के प्रदर्शन में सुधार के साथ, प्रौद्योगिकी और अनुपालन मानकों के आपसी प्रचार, और प्रौद्योगिकी की विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए बहु-पक्षीय सहयोग, संबंधित अनुप्रयोगों के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान, वित्तीय विश्लेषण और डेटा लेनदेन जैसे परिदृश्यों में विकसित किया जा सकता है।

लंबे समय में, गोपनीयता कंप्यूटिंग तकनीक डिफ़ॉल्ट रूप से एन्क्रिप्टेड डेटा के प्रवाह और कंप्यूटिंग को बढ़ावा दे सकती है, और धीरे-धीरे उपयोगकर्ता विश्वास के बुनियादी ढांचे का निर्माण कर सकती है।

क्वांटम सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर एकीकरण

2022 में, क्वांटम चिप्स के डिजाइन, तैयारी, माप और नियंत्रण प्रौद्योगिकी में सुधार जारी रहने की उम्मीद है। Qubits (“qubits”) की संख्या पैमाने में बढ़ जाएगी। शोर को कम करने या अपनाने से अधिक सफलताएं प्राप्त होंगी। क्वांटम सॉफ्टवेयर और सेवाएं क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म दिशा में विकसित होंगी, और उपयोगकर्ताओं को क्लाउड-देशी क्वांटम कंप्यूटिंग प्लेटफार्मों पर समृद्ध क्वांटम बैक-एंड विकल्प मिलेंगे। एकीकृत क्वांटम सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर समाधान से लैस क्वांटम कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म धीरे-धीरे अपनी व्यावसायिक क्षमता का प्रदर्शन करेंगे।

क्वांटम कंप्यूटिंग और बुद्धिमान विनिर्माण, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, रसायन विज्ञान, फिनटेक और अन्य क्षेत्रों के गहन एकीकरण और नवाचार के साथ, महत्वपूर्ण क्वांटम फायदे के साथ अनगिनत व्यावहारिक अनुप्रयोग समाधान सामने आएंगे।

वैज्ञानिक मॉडल क्या है?

वैज्ञानिक मॉडल यह उन्हें समझने के लिए अनुभूतियों और प्रक्रियाओं का एक सार निरूपण है। मॉडल में डेटा की शुरूआत के माध्यम से अंतिम परिणाम का अध्ययन करने की अनुमति देता है.

एक मॉडल बनाने के लिए कुछ परिकल्पनाओं को उठाना आवश्यक है, ताकि हम जो परिणाम प्राप्त करना चाहते हैं उसका प्रतिनिधित्व यथासंभव सटीक हो, साथ ही सरल भी हो ताकि आसानी से हेरफेर हो सके.

वैज्ञानिक मॉडलों की रचना के लिए कई प्रकार के तरीके, तकनीक और सिद्धांत हैं। और व्यवहार में, वैज्ञानिक मॉडल बनाने के लिए विज्ञान की प्रत्येक शाखा की अपनी विधि होती है, हालांकि इसके स्पष्टीकरण को सत्यापित करने के लिए इसमें अन्य शाखाओं के मॉडल शामिल हो सकते हैं.

मॉडलिंग के सिद्धांत विज्ञान की शाखा के आधार पर मॉडल के निर्माण की अनुमति देते हैं जिसे वे समझाने की कोशिश करते हैं.

एक वैज्ञानिक मॉडल के सामान्य भाग

प्रतिनिधित्व नियम

एक मॉडल बनाने के लिए आपको डेटा की एक श्रृंखला और उनमें से एक संगठन की आवश्यकता होती है। इनपुट डेटा के एक सेट से, मॉडल प्रस्तावित हाइपोथेसिस के परिणाम के साथ आउटपुट डेटा की एक श्रृंखला प्रदान करेगा

आंतरिक संरचना

प्रत्येक मॉडल की आंतरिक संरचना उस मॉडल के प्रकार पर निर्भर करेगी जिसे हम प्रस्तावित कर रहे स्टोचस्टिक मॉडलिंग हैं। आम तौर पर, यह इनपुट और आउटपुट के बीच पत्राचार को परिभाषित करता है.

जब प्रत्येक इनपुट एक ही आउटपुट से मेल खाती स्टोचस्टिक मॉडलिंग है, या गैर-नियतात्मक, जब विभिन्न आउटपुट एक ही इनपुट के अनुरूप होते हैं, तो मॉडल नियतात्मक हो सकते हैं.

मॉडल के प्रकार

मॉडल उनकी आंतरिक संरचना के प्रतिनिधित्व के रूप से प्रतिष्ठित हैं। और वहां से हम एक वर्गीकरण स्थापित कर सकते हैं.

मॉडलों का प्रतिनिधित्व

वैचारिक प्रकार का

मॉडल के कारकों को मॉडल के भीतर अध्ययन करने के लिए चर के गुणात्मक विवरण के एक संगठन के माध्यम से मापा जाता है.

गणितीय प्रकार

गणितीय सूत्रीकरण के माध्यम से, प्रतिनिधित्व मॉडल स्थापित किए जाते हैं। यह आवश्यक नहीं स्टोचस्टिक मॉडलिंग है कि वे संख्याएँ हों, लेकिन यह कि गणितीय निरूपण बीजगणितीय या गणितीय रेखांकन हो सकता है

शारीरिक प्रकार का

प्रोटोटाइप या मॉडल स्थापित करते समय जो अध्ययन किए जाने वाले घटना को पुन: उत्पन्न करने का प्रयास करते हैं। सामान्य तौर पर, उनका उपयोग उस घटना के प्रजनन के लिए आवश्यक पैमाने को कम करने के लिए किया जाता है जिसका अध्ययन किया जा रहा है.

HiSoUR कला संस्कृति का इतिहास

एक स्थानिक नेटवर्क (कभी-कभी भी ज्यामितीय ग्राफ) एक ग्राफ है जिसमें ऊर्ध्वाधर या किनारों ज्यामितीय वस्तुओं से संबंधित स्थानिक तत्व हैं, अर्थात नोड्स कुछ मीट्रिक से सुसज्जित अंतरिक्ष में स्थित हैं। सबसे सरल गणितीय प्राप्ति एक जाली या एक यादृच्छिक स्टोचस्टिक मॉडलिंग ज्यामितीय ग्राफ है, जहां नोड्स दो-आयामी विमान पर यादृच्छिक रूप से समान रूप से वितरित किए जाते हैं; नोड्स की एक जोड़ी जुड़े हुए हैं अगर यूक्लिडियन दूरी किसी पड़ोस त्रिज्या से छोटा है। परिवहन और गतिशीलता नेटवर्क, इंटरनेट, मोबाइल फोन नेटवर्क, पावर ग्रिड, सामाजिक और संपर्क नेटवर्क और तंत्रिका नेटवर्क सभी उदाहरण हैं जहां अंतर्निहित स्थान प्रासंगिक है और जहां ग्राफ़ के टोपोलॉजी में केवल सभी जानकारी शामिल नहीं होती है शहरीकरण से महामारी विज्ञान तक के कई अलग-अलग क्षेत्रों के लिए संरचना, लचीलापन स्टोचस्टिक मॉडलिंग और स्थानिक नेटवर्क के विकास को समझना और महत्वपूर्ण है।

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Kan jeg godkende alle computere på iTunes uden at være på en autoriseret computer?

Jeg स्टोचस्टिक मॉडलिंग har problemer med at installere apps på min nye iPhone, fordi jeg ikke er autoriseret på min computer. I de sidste 8 år har jeg skiftet computer og nulstillet OS meget. Jeg tænkte ikke på en grænse med