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World File Search System效用
战略集群
如果节点具有战略意义并可以更改聚类，那么聚类的质量（通常通过电导率、切边数或到中心的平均距离来衡量）会下降多少？在节点的合理效用中，哪一个对质量的损害最小？我们从理论上研究了这些问题，通过研究享乐博弈（具有不受约束的聚类数量的简化聚类博弈）的均衡，并从实验上测量了更现实的聚类博弈的纯纳什均衡的质量。我们为节点引入了一个新的效用函数，我们称之为接近度，我们相信它是先前研究的节点效用的一个有吸引力的替代方案。我们从理论上研究了接近度效用的属性，并通过实验证明了它比其他已建立的效用（如修改后的分数效用）的优势。最后，我们提出了一个多项式时间算法，该算法在给定一个具有最优质量的聚类的情况下，找到另一个具有更好平均效用的聚类，事实上，这个算法可以最大化平均效用的增益与质量损失的比率。
战争中的网络：评估战略、战术... - CCDCOE
本文旨在分析军事网络行动在战争或冲突环境中的效用和潜在的不适用性。为此，本研究分析了一小部分网络行动用于军事目的的案例。本文使用“三个战争层级”启发法，将网络行动分为战略、战役和战术层级，以概述网络技术在每个层级上的效用。采用这种方法是因为先前的研究表明，网络的战略效用有限（Valeriano、Jensen 和 Maness 2018）；然而，对于其他战争层级来说，情况可能并非如此。因此，研究问题是：网络技术在战争中有什么好处？军事网络行动在冲突情况下有什么效用，存在哪些障碍？
使用神经数据测试投资者行为理论
8 Barberis 和 Xiong (2011) 推测，实现效用可能源于人们对其投资历史的看法。根据这种观点，一些投资者（尤其是不太成熟的投资者）不会从整体投资组合回报的角度来考虑他们的投资历史，而是将其视为一系列投资“事件”，每个事件都具有三个特点：资产身份、购买价格和销售价格。例如，“我以 40 美元的价格购买了通用电气，然后以 70 美元的价格卖出”可能就是这样一个事件。根据这种观点，以盈利的价格出售股票的投资者会立即感受到一阵正效用，因为通过出售行为，他正在创造一个积极的新投资事件。同样，如果他以亏损的价格出售股票，他会体验到一阵负效用：通过出售，他正在创造一个负投资事件。 9 时间贴现不是实现效用假设的关键部分。处置效应也来自实现效用与 S 形价值函数的结合，如前景理论（Barberis 和 Xiong，2009）。采用这种实现效用假设的解释不会对接下来的分析产生显著影响。
细胞外基质对胰腺癌患者来源的类器官精准医疗效用的影响 Jan C. Lumibao 1、Shira R. Okhov
细胞外基质对胰腺癌患者来源的类器官精准医疗效用的影响 Jan C. Lumibao 1 、Shira R. Okhovat 1 、Kristina Peck 1 、Kathryn Lande 1 、Jingjing Zou 2* 、Dannielle D. Engle 1* 1 索尔克生物研究所，2 加州大学圣地亚哥分校 关键词：类器官、PDAC、药物分型、精准医疗、基底膜提取物 * 共同通讯作者 通讯作者：Dannielle D. Engle，博士。索尔克生物研究所 10010 N. Torrey Pines Rd.拉霍亚，加利福尼亚州 92037 电话：(858) 453-4100 X1312 电子邮件：engle@salk.edu 利益冲突：作者声明不存在利益冲突 字数：4364 图表：11 表格：2
Argus将以下系列添加到Argus Agrimarkets Meat and Livestock效用2025年3月7日。这些更改适用于Dagrimarketsml.csv fi
Argus将以下系列添加到Argus Agrimarkets肉和牲畜效率07年3月7日。这些更改适用于ftp.argusmedia.com
摘要：人工智能 - 一种现代方法
• 基于效用的代理。在大多数环境中，仅靠目标不足以产生高质量的行为。目标只是粗略地区分了“快乐”和“不快乐”的状态。更通用的绩效衡量标准应该允许根据不同的世界状态对代理的快乐程度进行比较。代理的效用函数本质上是绩效衡量标准的内化。如果内部效用函数和外部绩效衡量标准一致，那么根据外部绩效衡量标准，选择行动以最大化其效用的代理将是理性的。在两种情况下，目标不足，但基于效用的代理仍然可以做出理性的决策。首先，当存在相互冲突的目标时，只有部分目标可以实现，效用函数会指定适当的权衡。其次，当代理可以瞄准多个目标，但没有一个可以肯定地实现时，效用提供了一种方法，可以将成功的可能性与目标的重要性进行权衡。
研究论文基于动态影响图的UUV自主决策方法
针对无人水下航行器（UUV）作业环境中决策的复杂性和不确定性，该研究提出一种基于动态影响图（DID）和期望效用理论的自主决策方法。首先，建立UUV态势感知威胁评估模型，据此提出UUV自主决策的DID模型。然后，基于UUV威胁评估结果，推断并预测决策节点中各决策方案的效用。随后，利用最大期望效用原则选取最优自主决策方案。最后，通过仿真验证了DID方法的有效性。与传统专家系统相比，DID系统表现出很强的适应性，能够更好地解决不确定条件下的动态决策问题。
您会接受 AI 建议吗？预测 AI 辅助决策中的人类行为
互联网用户每天都会在网上做出许多决策。随着近年来人工智能的快速发展，人工智能辅助决策（由人工智能模型提供决策建议和信心，而人类做出最终决策）已成为人机协作的新范式。在本文中，我们旨在定量了解人类决策者是否以及何时会采纳人工智能模型的建议。我们通过将人类决策者在每个决策任务中的认知过程分解为两个部分来定义人类行为模型空间：效用部分（即评估不同动作的效用）和选择部分（即选择要采取的动作），然后我们在模型空间中执行系统搜索以确定最适合现实世界人类行为数据的模型。我们的研究结果强调，在人工智能辅助决策中，人类决策者的效用评估和行动选择受到他们自己对决策任务的判断和信心的影响。此外，人类决策者表现出在效用评估中扭曲决策信心的倾向。最后，我们还分析了随着决策的利害关系不同，人类对人工智能建议的采纳行为的差异。