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网络安全人工智能
AI 是计算机科学家 John McCarthy 于 1955 年创造的一个总称，定义为“智能机器的科学与工程”。如今，AI 指的是一种使能系统和一个研究领域。因此，AI 是一门科学学科，致力于使人工系统能够执行被认为需要人类具有一定程度的理性或智能才能完成的任务。实现这一目标的方法有很多种。其中之一就是机器学习，其核心组件是学习算法、数据和用于训练算法的计算能力。AI 领域最近的大多数成功都来自机器学习的一个子集：深度学习。它采用由无数层人工神经元组成的深度神经网络，每层神经元都会转换接收到的数据。神经网络的灵感来自人类大脑。随着学习能力和决策能力的提高，人工智能系统有望随着时间的推移变得更加自主。
利用最大熵原理识别疲劳寿命的概率分布
摘要：材料与结构的疲劳寿命具有较大的离散性，在工程设计中通常被考虑。为了减少主观不确定性的引入，获得合理的概率分布，本文提出了一种基于最大熵原理的疲劳寿命概率分布识别计算方法。利用疲劳寿命的前四个统计矩来制定最大熵原理优化问题的约束条件。还提出了一种精确的算法来寻找最大熵分布中的拉格朗日乘数，从而避免了求解方程组时出现的数值奇异性。用两个拟合指标来衡量所提方法的拟合优度。通过文献中的两组疲劳数据集证明了所提方法的合理性和有效性。并对所研究的疲劳数据集进行了所提方法与对数正态分布和三参数威布尔分布的比较。
行为决策科学
布朗大学的决策研究可授予文学学士学位，涵盖描述性问题，例如人们、机构和国家如何做出判断和决定；关于理性的规范性问题，例如什么是最佳判断和决定；以及规范性问题，例如如何改进决策过程以使实际决策更接近最佳决策。决策研究具有广泛的跨学科性质，涵盖了各种更传统学科的研究，包括心理学、认知科学、经济学、哲学、计算机科学和神经科学。Steven Sloman 教授 (steven_sloman@brown.edu?subject=Behavioral%20Decision%20Sciences) 和 David Levari 教授 (david_levari@brown.edu?subject=Behavioral%20Decision%20Sciences) 是该专业的顾问。在声明时，还鼓励集中学习者与此处列出的相应领域专家交谈（https://copsy.brown.edu/undergraduate-study/concentrations/#behavioral-decision-sciences）。 AB 学位标准课程
基于自动经济分析的公园级集成能源系统的多目标合作式优化
摘要：公园级综合能源系统（PIE）可以通过多种类型的能量子网络之间的耦合来实现能源的梯度利用并提高能源利用的效率。但是，不能使用能量分析和自我分析来评估派的经济学。此外，综合能源供应商之间感兴趣的冲突使派的生态调度更加困难。在本文中，我们提出了一种基于Exergy Economics的基于游戏协作的优化方法，在该方法中，Exergy Economics的引入实现了对派对内部任何链接的经济评估，并且基于潜在游戏的优化模型解决了多个能源供应商之间利益的问题的问题，并改善了每种供应商的实用者。最后，以广州为例以派对为例，通过将其与经典优化方案进行比较来证明本文提出的优化方案的合理性。
飞机起落架的振动疲劳可靠性分析...
摘要。飞机起落架（ALG）的失效主要是由于振动疲劳引起的。其主要失效模式为疲劳断裂。目前，ALG的可靠性计算通常采用基于二元状态假设的应力强度干涉（SSI）模型。而实际情况是，强度随时间的推移而退化，失效与成功的界限模糊，二元状态假设与事实不符。针对这一问题，本文采用隶属函数（MF）表示振动疲劳失效模式下强度退化引起的模糊安全状态。此外，提出了一种基于模糊失效域（FFD）的ALG模糊可靠性模型（FRM）。最后，通过仿真算例验证了方法的可行性。通过将FRM的仿真结果（SR）与静态SSI模型和动态SSI模型的SR进行比较，验证了该方法的合理性。FRM可以在不考虑逐渐退化过程的情况下计算可靠性，因此应用更为广泛。
考尔斯委员会和新兴的芝加哥学派
摘要：在雅各布·马沙克 (Jacob Marschak，1943-48 年) 和贾林·库普曼斯 (Tjalling Koopmans，1948-55 年) 的指导下，芝加哥大学的考尔斯委员会资助了肯尼斯·阿罗、杰拉德·德布鲁、特里格夫·哈维尔莫、列昂尼德·赫维奇、劳伦斯·克莱因、哈里·马尔科维茨和赫伯特·西蒙在一般均衡、社会选择、活动分析和联立方程计量经济模型方面的开创性工作，这些人和库普曼斯一样，都是未来的诺贝尔奖获得者。考尔斯委员会的方法论遭到了新兴的芝加哥经济学派的质疑，该学派的领袖是未来的诺贝尔奖获得者米尔顿·弗里德曼和西奥多·舒尔茨（1946-61 年担任系主任）。他们支持部分均衡价格理论、数量理论和理性选择，反对考尔斯强调一般均衡和凯恩斯主义宏观经济学以及西蒙的有限理性，并且怀疑考尔斯的活动分析和宏观计量经济模型项目会为中央计划和凯恩斯主义需求管理创造工具。我们研究了这两个群体之间的互动和方法论争论，这些争论导致了考尔斯委员会于 1955 年离开耶鲁大学。
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。
自动铁路轨道裂纹检测系统
运输是实现产品在不同地点生产和消费的重要途径。运输涉及发展和扩张的历史，因为更好的运输可以带来更多的贸易。经济繁荣一直依赖于运输能力和合理性的提高。但运输基础设施和运营对土地有很大影响，而且是最大的能源消耗者，使运输可持续性和安全成为一个主要问题。在印度，我们发现铁路运输在提供必要的运输基础设施以维持和满足快速增长的经济的永无止境的需求方面占有重要地位。今天，印度拥有世界第四大铁路网。然而，在可靠性、可信赖性和安全性方面，我们还没有真正达到全球标准。这是一个自动化时代，广义上是指用电子和机器人取代所有自动化程度的人工。尽管随着机械化程度的提高，对物理输入的需求也在发生变化，但操作仍然是系统的重要组成部分。
有限预见下的小型开放经济行为新凯恩斯主义模型
越来越多的研究和调查证据表明，经济决策者在形成预期时往往表现出强烈的偏见，偏离了理性预期 (RE) 的标准假设。特别是，最近有关开放经济体的实证证据表明，主观预期，而非其他力量，可能是许多基于理性预期的违规行为的主要驱动因素。1 受“前瞻性指引之谜” (Del Negro、Giannoni 和 Patterson，2015 年) 的启发，一些专注于封闭经济体理论模型的研究发现，放宽理性预期假设会产生重大的政策后果。2 然而，人们对开放经济宏观模型的关注相对较少。在本文中，我们旨在通过在开放经济背景下引入有限理性来弥合理论与实证证据之间的差距。我们的目标有两个。首先，我们开发一个小型开放经济新凯恩斯主义 (SOE-NK) 模型，整合有限理性的概念。我们考虑了 Woodford ( 2019 ) 开发的一种特殊的有限理性建模方法——有限远见。该模型足够广泛，可应用于典型的开放经济研究，同时也涵盖了决策者的远见无限延伸到未来时的 RE 分析。与标准 RE 情况相比，我们进一步研究了有限远见如何影响实际汇率的均衡动态和预测误差。其次，我们证明我们的模型为 RE 下几个与无抛补利率平价 (UIP) 相关的著名难题提供了内在的微观基础，特别是那些涉及不同时间和预测范围内的差异的难题。为了便于比较，我们使用 Gal´ı 和 Monacelli ( 2005 ) 提出的标准 SOE-NK 模型作为参考模型，并引入两个与该标准模型不同的模型。首先，我们假设决策者形成受有限远见影响的预期；也就是说，他们只考虑未来的有限规划期（以下称为 FH）。为了评估在规划期结束时可能出现的潜在情况，他们采用了从过去经验中学习到的粗略连续值函数。这意味着决策者将所有相关信息和政策变更纳入 FH 中。然而，当近似规划期之外的更远的未来时，与 RE 情景相比，他们的价值函数变得不那么准确。其次，我们假设资产市场不完整。这一假设源于这样一种观点，即为决策者提供了