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经济年龄结构模型的验证结果……
为了解决这一局限性，Acemoglu 等人（2020 年）、Gollier（2020 年）和 Favero 等人（2020 年）引入了模型，将人群划分为有限数量的同质“风险组”，并研究引入针对特定群体的政策对经济和流行病学的联合影响。尽管如此，在他们的表述中，没有从一个群体转移到另一个群体的可能性，然后这种方法只有在假设流行病的持续时间与每个群体所包含的年龄范围相比可以忽略不计时，才能考虑到疾病对不同年龄组的不同影响。然而，如果流行病持续数年，这种假设不太可能成立，而对于在人群中成为地方病的疾病，这种假设是不够的 2 。
文章类型：原创研究 如何引用本文：Rostami M, Kadivar P, Sharifirad GH. (2024). 药物使用结构模型的开发
目的：本研究旨在开发一种基于感知社会支持和行为抑制/激活系统 (BAS/BIS) 的药物使用倾向结构模型，由感知压力介导，研究对象为德黑兰青春期女孩。方法：在当前的相关描述研究中，研究的统计人群包括德黑兰 5、7 和 15 区的 14 至 18 岁青春期女学生，2023 年下半年选出约 35,000 名个体。本研究采用多阶段随机抽样方法。首先，随机选择德黑兰 5、7 和 15 区，然后从每个区随机选择两所女子高中。最后，根据 Krejcie 和 Morgan 表并考虑到人口规模，从每所高中随机选择三个班级，从每个班级随机选择 20 名学生，总样本为 360 名参与者。数据分析采用相关性检验、回归和结构方程模型。结果：结果表明，感知压力在德黑兰青春期女孩感知社会支持与吸毒倾向的关系中起着间接中介作用。此外，研究发现，感知压力间接调节德黑兰青春期女孩行为抑制/激活系统与吸毒倾向之间的关系。结构方程模型的拟合优度检验表明，Gof 值为 0.69，反映出该模型的整体拟合度很高。结论：本研究结果表明，感知压力显著调节青春期女孩感知社会支持和行为抑制/激活系统 (BIS/BAS) 与吸毒倾向之间的关系。关键词：吸毒、社会支持、行为抑制/激活系统、感知压力
证据的综合产生了由于结构模型变化和不确定性而导致的碳的高社会成本
从一吨二氧化碳（称为碳的社会成本）中估算社会成本（SCC） - 需要将气候系统的模型与气候变化的经济和社会影响相关联，以及在时间和空间之间的多样化，不确定的影响的综合影响。越来越多的文献研究了支持SCC计算的模型的基本结构元素的影响。这项工作以零碎的方式积累，使他们的相对重要性不清楚。在这里，我们对SCC上的证据进行了全面的综合，结合了147项研究的SCC的1823年估计以及对这些研究的作者的调查。已发表的2020 SCC值的分布宽且基本右翼，显示了右尾重的证据（截断的平均值为132美元）。方差分析揭示了包括持续损害，地球系统表示和分布权重的重要作用。但是，我们的调查表明，专家认为，由于结构模型变化的不足和损害功能和折扣率的偏见，文献偏向下降。为了解决这种不平衡，我们对文献中的变化进行了随机森林模型的培训，并使用它来生成合成的SCC分布，该分布更加与适当的模型结构和折现的专家评估更匹配。此合成分配的平均每吨二氧化碳的平均值分别为2020年的脉冲年度（5％–95％的范围：32-874美元），高于所有官方政府估计，包括美国EPA的2023年更新。
证据的综合产生了由于结构模型变化和不确定性而导致的碳的高社会成本
M.D.在德国的卓越策略（EXC 2037和CLICCS）项目编号下，非常感谢DFG的支持。390683824，对汉堡大学地球系统研究与可持续性中心（CEN）的贡献。We are very grateful to our many survey respondents, to David Anthoff, Kenneth Gillingham, Frikk Nesje, James Archsmith, Radley Horton, Jim Stock, Bob Litterman, and seminar audiences at AERE 2022, AURO 2023, CESifo 2023, ASSA 2024, University of Potsdam, University of California San Diego, Columbia Business School, Harvard肯尼迪学校（Kennedy School）和在皮克（Pik）向罗伯特·鲍（Robert Bao）寻求技术援助的有益评论，并向约翰娜·达姆斯塔特（Johanna Darmstadt），卢克·埃斯普朗（Luc Esprabens），戴维·卢修斯（David Esprabens），戴维·卢修斯（David Lucius），尼尔·斯坦布雷赫（Nele Steinbrecher），亨利·威廉姆斯（Henry Williams），安吉拉·郑（Angela Zeng），尤其是马克·卢斯蒂格（Mark Lustig），以提供出色的研究帮助。本文所表达的观点是作者的观点，不一定反映国家经济研究局的观点。
神经网络与结构模型在人工智能教育绩效分析中的应用
本研究考察人工智能对教育的影响，特别是对学生认知和动机因素及行为的影响。人工神经网络（ANN），包括循环神经网络和深度神经网络，用于分析教育培训的关键要素。我们的研究涉及训练 ANN 和使用智能偏最小二乘回归（Smart PLS）进行深度学习分析。研究结果表明，ANN 的因子分析准确率高达 94%，表明人工智能对教育培训产生了积极影响。Smart PLS 结果显示，每个维度都对学生行为产生积极影响。研究表明，人工智能技术可以有效提高教育学习效率，使学生教育和培训受益。ANN 与 Smart-PLS 分析的结合支持了人工智能技术可以提高教育学习效率的结论。
晶格材料倒数设计的可区分图形结构模型
具有可适应于不同环境条件的物理化学特性的构造材料体现了材料科学的破坏性新领域。在数字设计和制造方面的进步推动下，形状成晶格拓扑的材料可实现一定程度的定制，而无需提供散装材料。一个有前途的启发其设计的场所是自然的不规则微构造。然而，这种不规则性解锁的巨大设计可变性对于分析探测很具有挑战性。在这里，我们提出了一种使用基于图的表示定期和不规则晶格材料的新计算方法。我们的方法使用传递算法的可区分消息来计算机械性能，因此允许使用替代衍生物自动分化，可以调整单个晶格元素的几何结构和局部属性，以实现具有所需属性的成型材料。我们进一步引入了图形神经网络替代模型，以大规模结构分析。该方法可推广到可表示为异质图的任何系统。关键字 - 超材料，晶格，逆设计，消息传递，图形神经网络，自动差异，替代梯度
对比解释:结构模型方法
本文提出了一种使用结构因果模型的对比解释模型。近年来，随着研究人员和从业人员致力于增进对智能决策的信任和理解，人工智能中的因果解释主题引起了人们的广泛关注。虽然人工智能的不同子领域都以特定于子领域的视角研究了这个问题，但是很少有模型旨在更普遍地捕捉解释。一个通用模型基于结构因果模型。它将解释定义为一种事实，如果被发现为真，则将构成特定事件的实际原因。然而，哲学和社会科学的研究表明，解释是对比的：也就是说，当人们要求对某个事件进行解释时——事实——他们（有时是隐含地）要求相对于某些对比情况的解释；也就是说，“为什么是 P 而不是 Q ？”。本文扩展了结构因果模型方法，定义了两个互补的对比解释概念，并在人工智能中的两个经典问题：分类和规划上进行了演示。我们相信该模型可以帮助人工智能子领域的研究人员更好地理解对比解释。
单光子的经典结构模型和经典的观点与光子的波颗粒二元性
摘要 - 自爱因斯坦（Einstein）在1905年提出了光子概念以来，光子波颗粒二元性的谜团一直没有印象深刻地解释。本文建立了一个基于字段物质的单个光子的经典几何结构模型，教育一个用于光子大小的公式。假设只有两种右手和左手圆形极化的光子，并提出旋转的光子极化的频率是其自旋频率。它将光子的波动归因于其自旋运动，并将粒子样归因于其翻译运动。从光子粒子的点而不是波视图中重新分析了Young的双缝干扰和偏振器实验，从而提供了合理的机制。它定义了光子的相位速度和组速度。它对光和经典电磁波的量子粒子进行了统计和一致的理解。显然，这种精确定义的概念模型是合理，客观且易于接受的古典物理学家。