不幸的是,面对如此海量的数据,许多操作员可能比以往任何时候都更缺乏信息。这是因为,在生成和传播的大量数据与人们找到所需信息并将其与其他信息一起处理以获得决策所需的实际信息的能力之间存在巨大差距。这些信息也必须被整合和正确解释;这是一项经常很棘手的任务。这个问题是真实存在的,而且一直存在,无论工作是在驾驶舱还是在办公桌后面。人们越来越普遍地认识到,更多的数据并不等于更多的信息。自动化和“智能系统”的问题往往只会加剧问题,而不是缓解问题(Endsley & Kiris,1995;Sarter & Woods,1995)。
遗憾的是,面对如此海量的数据,许多操作员可能比以往任何时候都更缺乏信息。这是因为,在生成和传播的海量数据与人们找到所需信息并将其与其他信息一起处理以获得决策所需的实际信息的能力之间存在巨大差距。这些信息还必须得到正确的整合和解读;这是一项经常很棘手的任务。无论工作是在驾驶舱还是在办公桌后,这个问题都是真实存在的。人们越来越普遍地认识到,更多的数据并不等于更多的信息。自动化和“智能系统”的问题往往只会加剧而不是缓解这一问题(Endsley 和 Kiris,1995 年;Sarter 和 Woods,1995 年)。
遗憾的是,面对如此海量的数据,许多操作员可能比以往任何时候都更缺乏信息。这是因为,在生成和传播的海量数据与人们找到所需信息并将其与其他信息一起处理以获得决策所需的实际信息的能力之间存在巨大差距。这些信息还必须得到正确的整合和解读;这是一项经常很棘手的任务。无论工作是在驾驶舱还是在办公桌后,这个问题都是真实存在的。人们越来越普遍地认识到,更多的数据并不等于更多的信息。自动化和“智能系统”的问题往往只会加剧而不是缓解这一问题(Endsley 和 Kiris,1995 年;Sarter 和 Woods,1995 年)。
遗憾的是,面对如此海量的数据,许多操作员可能比以往任何时候都更缺乏信息。这是因为,在生成和传播的海量数据与人们找到所需信息并将其与其他信息一起处理以获得决策所需的实际信息的能力之间存在巨大差距。这些信息还必须得到正确的整合和解读;这是一项经常很棘手的任务。无论工作是在驾驶舱还是在办公桌后,这个问题都是真实存在的。人们越来越普遍地认识到,更多的数据并不等于更多的信息。自动化和“智能系统”的问题往往只会加剧而不是缓解这一问题(Endsley 和 Kiris,1995 年;Sarter 和 Woods,1995 年)。
课程描述:本课程有四个目标,三个实质性目标和一个方法论目标。本课程的三个主要实质性主题是 (i) 政策制定的规范基础,(ii) 战略互动如何引发社会困境,从而为改善社会福利的公共政策创造空间,以及 (iii) 技术、政治和制度因素如何制约政策制定者,有时甚至阻碍制定良好的政策。从方法论上讲,本课程介绍了基本的博弈论。博弈论是用于研究战略相互依存情况的数学工具,而战略相互依存情况是生活中最重要的部分。因此,它对于理解上述实质性问题至关重要。此外,了解基本的博弈论本身就是政策专业人士的一项宝贵技能。它有助于我们预测和理解人们和组织将如何应对政策环境的变化。
经济不稳定导致的非自愿性失业和充分就业的财政政策:MMT(现代货币理论)的理论基础 Yasuhito Tanaka 日本京都同志社大学经济学系。摘要 JM 凯恩斯所主张的非自愿性失业的存在是现代经济理论的一个非常重要的问题。使用三代人重叠模型,我们表明非自愿性失业的存在是由于经济不稳定造成的。经济不稳定是充分就业均衡附近均衡价格差分方程的不稳定性,这意味着非自愿性失业的存在导致的名义工资率下降会进一步减少就业。这种不稳定是由于当消费者的净储蓄(储蓄和养老金之间的差额)小于他们的债务乘以童年消费的边际消费倾向时发生的负实际平衡效应。我们还讨论了通过铸币税实现充分就业的财政政策。我们为所谓的MMT(现代货币理论)提供了理论基础。关键词:世代重叠模型,非自愿失业,经济不稳定性,负实际平衡效应,铸币税财政政策,MMT(现代货币理论)JEL分类:E12,E24。1.简介JM凯恩斯主张的非自愿失业是现代经济理论的一个非常重要的问题。这是一种工人愿意以市场工资或略低于市场工资水平工作,但却受到他们无法控制的因素(主要是总需求不足)阻碍的现象。在传统的凯恩斯主义宏观经济学中,名义工资率的刚性被认为是造成非自愿失业的原因。效率工资假说是最著名的理论,它为由于名义工资率刚性而导致的非自愿失业的存在提供了微观经济基础。主要参考文献有 Akerlof and Yellen (1986), Katz (1986), Shapiro and Stiglitz (1984), Yellen (1984) 和 Schlicht (2016)。根据效率工资假说,如果
随着计算变得无处不在,我们的环境充满了新的通信和交互可能性,人机交互领域面临着支持复杂任务、调解网络交互以及管理和利用日益增加的数字信息的艰巨挑战。应对这些挑战的研究需要一个理论基础,该理论基础不仅能够解决有效设计新通信和交互技术所涉及的复杂问题,而且还能确保以人为本。在本文中,我们认为分布式认知理论 [21, 35, 37] 为理解人机交互提供了有效的理论基础,并为设计和评估数字工件提供了丰富的框架。
类脑计算是借鉴脑科学基本原理,打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面:研究类脑计算架构、模型和算法,探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论;借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制,逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型;构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面:基于新材料和新技术,研究新型高性能类脑神经器件,解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点;研究基于类脑神经器 件的网络架构,构建大规模阵列,开展外围电路的研发与设计;研究基于新型类脑器件的感知和计算架构,发展感存、存算、感存算 一体系统。