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通过灵活的 MXene 进行高效的多路复用无标记检测...
Xin Liu 1,2 , Alei Dang 1,2 *, Tiehu Li 1,2 *, Yiting Sun 1,2 , Weibin Deng 1,2 , Tung-Chun Lee 3 , Yong Yang 1 ,
支持信息-UCL Discovery
Xin Liu 1,2 , Alei Dang 1,2* , Tiehu Li 1,2* , Yiting Sun 1,2 , Tung-Chun Lee 3,4 , Weibin Deng 1,2 , Shaoheng Wu 1,2 , Amir Zada 5 , Tingkai Zhao 1,2 , Hao Li 1,2
移动应用程序中的溢出效果和自由增值策略...
*作者按字母顺序列出。Yiting Deng是伦敦大学学院UCL管理学院的助理教授（电子邮件：Yiting。 deng@ucl。 ac。 英国）。 Anja Lambrecht是伦敦商学院的教授（电子邮件：Alambrecht@London。 edu）。 Yongdong Liu是伦敦大学学院UCL管理学院的助理教授（电子邮件：Yongdong。 liu@ucl。 ac。 英国）。 作者要感谢AppMonsta在App Store和Google Play上提供的数据，并感谢Dave Verwer在现已删除的网站AppReviewTimes.com上提供数据。 我们还要感谢凯瑟琳·塔克（Catherine Tucker），普拉萨德·瓦纳（Prasad Vana），罗伯·沃瑟（Rob Waiser），2017年营销科学会议的参与者，2017年营销动态会议，2018年柏林IO日和巴尔伊兰大学的感知和公共政策讲习班Sun Yat-Sen University，UIBE，加利福尼亚大学，欧文分校，南加州大学，科罗拉多大学博尔德大学，伦敦大学学院，剑桥大学，曼恩海姆大学，图卢兹大学，西部大学，沃顿大学，沃顿大学和耶鲁大学，以获取有用的评论。 Elias Djurfeldt，Julian Hohlweg和Lucas Weidenholzer提供了出色的研究帮助。 适用通常的免责声明。Yiting Deng是伦敦大学学院UCL管理学院的助理教授（电子邮件：Yiting。deng@ucl。ac。英国）。 Anja Lambrecht是伦敦商学院的教授（电子邮件：Alambrecht@London。 edu）。 Yongdong Liu是伦敦大学学院UCL管理学院的助理教授（电子邮件：Yongdong。 liu@ucl。 ac。 英国）。 作者要感谢AppMonsta在App Store和Google Play上提供的数据，并感谢Dave Verwer在现已删除的网站AppReviewTimes.com上提供数据。 我们还要感谢凯瑟琳·塔克（Catherine Tucker），普拉萨德·瓦纳（Prasad Vana），罗伯·沃瑟（Rob Waiser），2017年营销科学会议的参与者，2017年营销动态会议，2018年柏林IO日和巴尔伊兰大学的感知和公共政策讲习班Sun Yat-Sen University，UIBE，加利福尼亚大学，欧文分校，南加州大学，科罗拉多大学博尔德大学，伦敦大学学院，剑桥大学，曼恩海姆大学，图卢兹大学，西部大学，沃顿大学，沃顿大学和耶鲁大学，以获取有用的评论。 Elias Djurfeldt，Julian Hohlweg和Lucas Weidenholzer提供了出色的研究帮助。 适用通常的免责声明。英国）。Anja Lambrecht是伦敦商学院的教授（电子邮件：Alambrecht@London。edu）。Yongdong Liu是伦敦大学学院UCL管理学院的助理教授（电子邮件：Yongdong。 liu@ucl。 ac。 英国）。 作者要感谢AppMonsta在App Store和Google Play上提供的数据，并感谢Dave Verwer在现已删除的网站AppReviewTimes.com上提供数据。 我们还要感谢凯瑟琳·塔克（Catherine Tucker），普拉萨德·瓦纳（Prasad Vana），罗伯·沃瑟（Rob Waiser），2017年营销科学会议的参与者，2017年营销动态会议，2018年柏林IO日和巴尔伊兰大学的感知和公共政策讲习班Sun Yat-Sen University，UIBE，加利福尼亚大学，欧文分校，南加州大学，科罗拉多大学博尔德大学，伦敦大学学院，剑桥大学，曼恩海姆大学，图卢兹大学，西部大学，沃顿大学，沃顿大学和耶鲁大学，以获取有用的评论。 Elias Djurfeldt，Julian Hohlweg和Lucas Weidenholzer提供了出色的研究帮助。 适用通常的免责声明。Yongdong Liu是伦敦大学学院UCL管理学院的助理教授（电子邮件：Yongdong。liu@ucl。ac。英国）。 作者要感谢AppMonsta在App Store和Google Play上提供的数据，并感谢Dave Verwer在现已删除的网站AppReviewTimes.com上提供数据。 我们还要感谢凯瑟琳·塔克（Catherine Tucker），普拉萨德·瓦纳（Prasad Vana），罗伯·沃瑟（Rob Waiser），2017年营销科学会议的参与者，2017年营销动态会议，2018年柏林IO日和巴尔伊兰大学的感知和公共政策讲习班Sun Yat-Sen University，UIBE，加利福尼亚大学，欧文分校，南加州大学，科罗拉多大学博尔德大学，伦敦大学学院，剑桥大学，曼恩海姆大学，图卢兹大学，西部大学，沃顿大学，沃顿大学和耶鲁大学，以获取有用的评论。 Elias Djurfeldt，Julian Hohlweg和Lucas Weidenholzer提供了出色的研究帮助。 适用通常的免责声明。英国）。作者要感谢AppMonsta在App Store和Google Play上提供的数据，并感谢Dave Verwer在现已删除的网站AppReviewTimes.com上提供数据。我们还要感谢凯瑟琳·塔克（Catherine Tucker），普拉萨德·瓦纳（Prasad Vana），罗伯·沃瑟（Rob Waiser），2017年营销科学会议的参与者，2017年营销动态会议，2018年柏林IO日和巴尔伊兰大学的感知和公共政策讲习班Sun Yat-Sen University，UIBE，加利福尼亚大学，欧文分校，南加州大学，科罗拉多大学博尔德大学，伦敦大学学院，剑桥大学，曼恩海姆大学，图卢兹大学，西部大学，沃顿大学，沃顿大学和耶鲁大学，以获取有用的评论。Elias Djurfeldt，Julian Hohlweg和Lucas Weidenholzer提供了出色的研究帮助。适用通常的免责声明。
预测和理解风险下的个人级别选择∗
∗此处报告的结果先前是在题为“需求分析师从机器学习中学习什么？”的论文中分发的。当前的标题从Fudenberg和Liang（2019）的开创性作品中汲取了灵感。我们感谢Annie Liang的详细评论和建议以及Yiting Chen，Emel Filiz-Ozbay，Brian Jabarian，Michael Jordan，Daniel Martin，Yusufcan Masatlioglu，Sendhil Mullainathan，Sara Nei Quline和Anna Vakarova进行有用的对话。本文也从D-TEA的参与者（决策：理论，实验和应用），RUD（风险，不确定性和决策），WEAI（WEAI（WEAI）（国际西方经济协会），MLESC24（经济学夏季夏季会议），ESIF-AIML（经济学和AI+ML MEL）和几个大学的一些大学的建议中，也有益于介绍。Ellis感谢由国家科学基金会三脚架计划资助的数据科学研究所（FODSI）的基础，以及加利福尼亚大学伯克利分校的西蒙斯计算机理论研究所的热情款待。在本材料中表达的意见，发现和结论是作者的意见。†埃利斯：加利福尼亚大学伯克利分校（khkellis@berkeley.edu）；卡里夫：加利福尼亚大学伯克利分校（kariv@berkeley.edu）；奥兹贝：马里兰大学（ozbay@umd.edu）。
技术采用与跨越：移动支付竞赛
∗ 我们感谢 Mark Bils、Yiting Deng、Jeremy Greenwood、Apoorv Gupta、Kinda Hachem、Zhiguo He、Hugo Hopenhayn、Chang-Tai Hsieh、Chad Jones、Boyan Jovanovic、Pete Klenow、Dirk Krueger、Jane Li、Florin Maican、Nitya Nayar、Shumiao Ouyang、Zheng (Michael) Song、Pengfei Wang、Shang-Jin Wei、Toni Whited、Kairong Xiao、Wei Xiong、Daniel Yi Xu 以及各种研讨会和会议的参与者提供的有益评论，感谢 Emily Emick 和 Brennan Merone 提供的研究帮助。本文表达的观点仅代表作者本人，并不一定反映里士满联邦储备银行或联邦储备系统的观点。† 隶属关系：北京大学光华管理学院，北京，中国。电子邮件地址：pengfei-han@gsm.pku.edu.cn。 ‡ 隶属关系：美国弗吉尼亚州里士满里士满联邦储备银行研究部。电子邮箱地址：zhu.wang@rich.frb.org。