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ha-cv（2024）.docx
“ Lottocratic Liquid Demoprad：反向欧洲的转弯”：一篇7000个单词，认为可以通过将Lottocratic元素纳入其决策程序中来加强流动民主的认知理由。流动民主，通过全民投票做出所有政治决定，但可以轻松地将投票授权给任何据信在该问题上具有专业知识的人，可确保由具有发行能力的选民做出的最终决定。然而，选民无知阻碍了确定有能力的代表的确定，从而阻碍了最终决定的认知质量。我认为，让Lottocratic的身体过滤最可行的政策选择，选民通过液体民主选择其中之一将更可靠地产生合格的成果。我认为，让Lottocratic的身体过滤最可行的政策选择，选民通过液体民主选择其中之一将更可靠地产生合格的成果。
宗教与经济
宗教作为因变量的理论分为需求方和供应方模型，尽管经济学家本能地将这两种方法结合起来。一个有影响力的需求方分析是世俗化模型。在这个模型中，经济发展减少了个人参加正式宗教仪式和个人祈祷的人数，减少了宗教信仰，并削弱了有组织的宗教对政治和治理的影响。这一论点源于卫理公会创始人约翰·卫斯理 (1760) 关于“金钱的使用”的布道。世俗化假说的完整版本出现在马克斯·韦伯 (1905 [1930]) 的经典著作《新教伦理与资本主义精神》中，这一思想得到了伯杰 (1967) 和威尔逊 (1966) 的扩展。休谟 (1757 [1993]) 和弗洛伊德 (1927) 对世俗化持极端观点，他们认为宗教信仰主要是恐惧和无知的反映。因此，他们预测宗教将衰落
企业向循环经济转型的障碍和驱动因素
是市场行为的基石，有可能影响企业将其商业模式转向循环经济。消费者对可持续产品和服务的需求可以引领企业（Lee，2016 年）。消费者对商品和工业活动对环境影响的无知继续阻碍着转型进程（Achillas 等人，2011 年）。如果消费者对再利用产品没有积极的看法，他们参与转型过程的动力就会很低。此外，更环保的产品往往价格更高，因为成本是在前期产生的，包括对更好的设计、研究、技术专长、不同材料和基础设施（如废物管理）的投资。价格仍然是客户做出购买决策的主要因素；然而，线性生产系统中的较低价格不包括产品对环境的负面影响（Pheifer，2017 年）。
经济政策的灯柱理论1
他的演讲是基于我所谓的《经济政策的兰第司》理论的基础，即政客们使用经济学的方式，就像醉酒使用灯柱一样的方式来支持，而不是照明。我将分三个步骤淘汰论点。首先，我将详细介绍为什么我将经济学家和政治家视为属于两个不同的文明（这不是一个词，但彼此之间的沟通都不是很好。第二，我将总结一下政策思想可以或不将其变成实际政策的四环马戏团。在这种情况下，我建议经济学家几乎只参加这四个戒指（政策物质戒指）来确保自己的无关。第三，我将使用此分析来研究我称之为三个I的声音政策的三个主要障碍：无知，意识形态和利益群体。一旦完成，我将以简短的税收政策案例研究结束，这插入了上述三个步骤。
公共行政使用人工智能的问责制
我们认为，当任务委托给计算驱动系统时，分布式责任、诱导接受和无知接受现象构成了不完全委托的情况。不完全委托挑战了人类的责任感。我们认为，通过公共透明度实现的直接公共问责制和通过对公共组织中的审计师透明度实现的间接公共问责制，都具有工具伦理价值，并且是民主自治原则的义务论要求。我们分析了 16 份关于在公共部门使用人工智能的指导性文件的监管内容，将其要求与我们对问责制的哲学解释的要求进行映射，并得出结论：虽然一些指导方针提到了相当于审计的过程，但似乎更清楚地了解审计师的权利性质和审计目标对辩论更有益，也是为了制定具有伦理意义的标准，以便评估和比较不同形式的审计。
BCI、关系伦理和健全主义习性
1 David Kinney 和 Liam Kofi Bright (2023) 认为，特权群体应该忽略告知他们特权的信息，这是 Buchak 的风险规避理性模型 (2010, 2013) 所期望的。也就是说，那些拥有特权社会地位的人应该忽略那些告知他们有利于他们的实际社会不平等的信息。这甚至适用于那些已经努力让自己接受了解特权的潜在情感成本的人，因为在他们的模型中，无知不是源于意图或主动偏见，而是源于风险规避者的行为方式。如果有人预计警察和其他权威人士的审查较少，他们可能会从事风险更大的行为，否则这些行为的预期收益会更高。为了避免这种风险，精英代理人只是“不予理睬”，以免了解可能理性地激励他们承担更大社会风险的社会优势。由此他们认为，信息 DEI 培训成本高昂且无效。
管理人工智能的五个成熟度级别：从孤立
摘要。为了指导未来关于管理人工智能 (AI) 的讨论，本文提出了一个具有五个成熟度级别的 AI 管理框架，这些框架与自动驾驶框架的五个级别相当，从无自动化到完全自动化。如果公司超越了孤立无知（0 级），它们将具有初始意图（1 级），通常会发展为独立主动性（2 级）。更高级的管理将导致交互式实施（3 级）和相互依存的创新（4 级）。在此基础上，人工智能与人类知识的紧密结合可通过综合智能（5 级）实现可持续的竞争优势。该框架借鉴了基于智能的公司绩效方法，并为组织中的人工智能成熟度评估提供了基础。它进一步有助于识别许多公司的管理挑战以及主要的组织限制，即使在那些通常被视为人工智能领导者的公司中也是如此。
使用库仑计数方法和自适应的无气味卡尔曼过滤器
摘要：本文建立了一项准确且可靠的研究，用于估计锂离子电池的充电状态（SOC）。准确的状态空间模型用于确定电池非线性模型的参数。非洲秃鹰优化器（AVOA）用于解决识别电池参数以准确估算SOC的问题。一种混合方法由具有自适应无知的卡尔曼过滤器（AUKF）的库仑计数法（CCM）组成，以估计电池的SOC。在不同的温度下，对电池进行了四种方法，在包括负载和电池褪色之间有所不同。数值模拟应用于2.6 AHR松下锂离子电池，以证明混合方法对电荷估计的有效性。与现有的混合方法相比，建议的方法非常准确。与其他策略相比，所提出的混合方法实现了不同方法的最小误差。
量子信息学和软系统建模
引入了一类新的信息物理学 [1]，其中提出物理熵是两个相互补偿的量值的组合。观察者的无知用香农统计熵来衡量 [4]，算法熵度量被观察系统的无序性（将其记录在内存中所需的最小位数）。Atlan [5] 定义系统的有序性是最大信息内容（可能的多样性）和最大冗余之间的承诺。模糊性可以被描述为噪声函数，它可以以负面的方式（破坏性模糊性）表现出来，具有经典的解组效应，也可以以正面的方式（自主性产生模糊性）表现出来，通过增加系统某部分的相对自主性，减少系统的自然冗余并增加其信息内容来发挥作用。我们可以将 Zurek 的方法 [1] 扩展到复杂领域，其中物理熵是一个可以分解为 x 轴和 y 轴的变量。x 轴表示
银行竞争和对气候变化的战略适应
金融机构之间的战略互动如何影响适应行为对监管监督受到限制的新兴风险？我们将详细的银行监督数据与高分辨率的气候数据一起加入，以确定银行对气候变化的适应行为。我们在银行学习哈维飓风后的气候冲击方面利用了异质性，以研究竞争对手的适应选择的影响。首先，了解气候风险的银行减少了风险较高的市场，而无知的银行增加了市场份额。第二，尽管学习，但在面临更大的竞争压力时，知情的银行不太可能适应。最后，银行不太可能适应竞争对手也不太可能这样做的市场，这表明适应行为的战略互补性。更广泛地说，我们的论文阐明了竞争力量在银行如何管理新兴风险中的作用。JEL代码：D14，E6，G21，Q54。