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驱动器slaver sleaction khamberzev oglal网络kamzidin oglu 1,4,2,3,3,3 tiss boburbek namplay oglu 4,2,3,3 tuit以Muhammad al-Khwarism的电子邮件命名，tuit命名。 div>使用此模型，可以定义和开发驱动程序绘制性逐渐消除系统。 div>该系统将更大的助手卡车司机，因为将野外驱动器分开会导致眼睛疲劳和驾驶员Heerf。 div>关键字 - CNN，模型，计算机视觉，驱动程序，系统，人工智能。 div>注释 - 本文讨论了基于人工智能的CNN模型。 div>此模型可以识别并开发一个系统来确定驾驶员的驾驶员。 div>系统可以帮助卡车司机，因为运输控制的分离会导致自我和驾驶员的自私。 div>关键字 - 查看CNN，模型，计算机，驱动程序，系统，人工智力。 div>
寻求租金的政府和内生起来...
DeLong and Shleifer（1993）记录了统治精英的寻租行为可以阻碍经济发展并延迟工业化的证据。为了在此问题上提供成长理论分析，我们将寻租政府介绍给了Schumpeterian增长模型的最新变体，该模型具有内源性服用。我们发现，受到较弱的宪法限制的自私政府更多地参与寻租税收，这延迟了经济从工业前的停留国家到现代经济增长的过渡。定量，一个完全自私的政府将相对于慈善政府的工业化延迟了八十年。直觉上，政府征收的税收造成了一种扭曲，从而缩小了经济和市场规模的产出水平，这又减少了进军的激励措施。因此，寻租税收延迟了经济的内源性，并在短期内延迟了经济增长。然而，新公司的减少最终会增加现有公司的规模，从而对质量改善和经济增长产生了积极影响。从长远来看，正面和负面影响相互取消，从而使税率对稳态增长率产生中性效果。这些结果表明，即使经济对稳态增长的影响是中立的，寻求租金税也可能对经济的增长路径产生严重影响，这突出了考虑过渡性影响经济增长的重要性。本研究涉及有关经济增长和创新的文献。Romer（1990），Segerstrom等人的开创性研究。（1990），Grossman and Helpman（1991）以及Aghion和Howitt（1992）开发了基于第一代R＆D的增长模型，在这种模型中，新产品的发明或现有产品的质量改善驱动经济中的创新。Peretto（1994）和Smulders和van de Klundert（1995）的随后研究结合了新产品的发明和产品的质量改进，以开发基于第二代R＆D的增长模型，其含义1得到了经验证据的支持。2这项研究使用第二代基于研发的增长模型来探索寻求租金政府如何影响经济的内源性。
深度强化学习的神经生物学
在哪里可以找到更多信息？ Akera, T.、Trimm, E. 和 Lampson, MA (2019)。自私着丝粒减数分裂作弊的分子策略。Cell 178，1132–1144.e10。Burt, A. 和 Crisanti, A. (2018) 基因驱动：进化与合成。ACS Chem. Biol. 13，343–346。Cazemajor, M.、Joly, D. 和 Montchamp-Moreau, C. (2000)。拟果蝇的性别比例减数分裂驱动与 Y 染色体的方程不分离有关。Genetics 154，229–236。Crow, JF (1991)。孟德尔分离为何如此精确？BioEssays 13，305–312。 Dawe, RK, Lowry, EG, Gent, JI, Stitzer, MC, Swentowsky, KW, Higgins, DM, Ross-Ibarra, J., Wallace, JG, Kanizay, LB, Alabady, M., et al . (2018). 驱动蛋白-14 马达激活新着丝粒以促进玉米减数分裂驱动。Cell 173 , 839–850。Dyer, KA, Charlesworth, B., 和 Jaenike, J. (2007). 减数分裂驱动导致的染色体范围连锁不平衡。Proc. Natl. Acad. Sci. USA 104 , 1587–1592。Herrmann, BG, Koschorz, B., Wertz, K., McLaughlin, KJ, 和 Kispert, A. (1999)。 t 复合体反应基因编码的蛋白激酶导致非孟德尔遗传。自然 402，141–146。Larracuente, AM 和 Presgraves, DC (2012)。果蝇的自私分离扭曲基因复合体。遗传学 192，33–53。Lindholm, AK、Dyer, KA、Firman, RC、Fishman, L.、Forstmeier, W.、Holman, L.、Johannesson, H.、Knief, U.、Kokko, H.、Larracuente, AM 等人 (2016)。减数分裂驱动的生态学和进化动力学。生态学发展趋势 31，315–326。Sandler, L. 和 Novitski, E. (1957)。减数分裂驱动作为一种进化力量。美国自然。 91 , 105–110。Zanders, SE 和 Unckless, RL (2019)。减数分裂驱动因素的生育成本。Curr. Biol. 29 , R512– R520。
建议引用：Klockmann, Victor；von Schenk, Alicia；Villeval, Marie-Claire (2022)：人工智能、伦理与代际责任，SAFE 工作论文，第 335 号，莱布尼茨金融研究所 SAFE，法兰克福，https://doi.org/10.2139/ssrn.4002578
在越来越多的情况下，人工智能算法必须模拟人类的（社会）偏好，并越来越多地代表人类做出决策。它们可以通过反复观察社交活动中的人类行为来学习这些偏好。在这样的背景下，当人们都知道他们的行为会通过算法的训练产生各种外部性时，个人会调整其行为的自私性还是亲社会性？在一个在线实验中，我们让参与者在独裁者游戏中的选择来训练算法。因此，它们对智能系统未来的决策产生了外部性，从而影响了未来的参与者。我们表明，那些意识到他们的训练对未来一代的回报的影响的人会表现得更加亲社会，但前提是他们承担着未来算法选择伤害自己的风险。在这种情况下，人工智能训练的外部性会导致当前平等决策的比例显著提高。
高端人群超额预订新冠疫苗的动机......
亲爱的编辑，在 COVID-19 大流行的早期阶段，全球疫苗供应极其紧张，但一些高收入国家（HIC）预订的疫苗数量超过了其国民的实际需要。当一个国家人口中可接种预订疫苗的比例达到或超过 200% 时，我们认为一个实体超额预订了 COVID-19 疫苗，因为大多数疫苗只需要两剂，1 而且并不是每个人都适合接种。截至 2021 年 1 月 29 日，有 5 个这样的实体（图）。HIC 的疫苗超额预订引发了其他国家的抱怨，他们指责 HIC 囤积疫苗，这是自私、无耻和贪婪的行为。2-6 然而，人们似乎忽略了 COVID-19 疫苗并不适合囤积，因为 COVID-19 疫苗的保质期只有 3-6 个月，7 并且国内需求有限。那么，为什么高收入国家预订的疫苗数量超过了其人口所需的数量呢？
动物传统：进化中的行为遗传
《动物传统》认为，基因选择既能充分解释行为的进化，又能真实描述其过程的假设是错误的，尽管它几乎得到了普遍的认可。Eytan Avital 和 Eva Jablonka 认为，进化的解释必须考虑到一个众所周知的事实，即在哺乳动物和鸟类中，学习到的信息在几代人之间的传递是普遍存在的，也是不可或缺的。将行为遗传系统引入达尔文的解释体系，使作者能够对诸如母性行为、家庭内部的行为冲突、收养和帮助等常见行为提供新的解释。这种方法提供了更丰富的遗传和进化观点，整合了发展和进化过程，提出了新的研究方向，并为自私基因和模因的世界观提供了一种建设性的替代方案。对于所有对进化生物学、社会生物学、行为生态学和心理学感兴趣的人来说，它将是一本令人振奋的读物。
用于及时更新的非合作多址博弈
摘要 — 我们考虑一个自私节点网络，这些节点希望尽量缩短它们在其他节点上的更新时间。节点使用基于 CSMA/CA 的访问机制通过共享频谱发送更新。我们将由此产生的竞争建模为非合作的一次性多址接入博弈，并研究两种不同介质访问设置的均衡策略 (a) 碰撞比成功传输短，(b) 碰撞更长。我们研究 CSMA/CA 时隙中的竞争，其中节点可以选择传输或保持空闲。我们发现介质访问设置对节点具有强大的激励作用。我们表明，当碰撞较短时，传输是一种弱主导策略。这导致所有节点都在 CSMA/CA 时隙中传输，从而保证发生碰撞。相反，当碰撞较长时，不存在弱主导策略，并且在时隙开始时的某些条件下，我们得出混合策略纳什均衡。
量子计算作为下一代人工智能值得投资吗？
如今，投资量子计算也是一件令人害怕的事情，因为量子计算股票的价格既受到投机本能的驱动，也受到人工智能革命中一些摇滚明星的意见的驱动，如果我可以这样说，在预测该策略的潜在威力和何时可能成为现实方面，他们可能并不比我们其他人知道得更多。人们可能会认为，几周前黄仁勋和马克·扎克伯格对量子计算近期可行性的评论有些自私，他们希望保护自己的地盘免受潜在的改变游戏规则的新技术的侵害，但公平地说，他们也非常积极地推动量子计算技术的前沿发展。可以肯定的是，如果 Nvidia 已经引领了人工智能背后计算能力的指数级增长，那么量子计算的潜力——它可以提供“双指数”计算加速（这被称为奈文定律）——将使基于最快 NVDA GPU 的传统计算看起来是线性的。
识别并响应隐私模式
我们的项目旨在最大程度地减少隐私模式对加拿大青年的影响。以我们先前的研究为基础，记录了这些策略在青少年中流行的五个社交网站（SNS）（SNS）（Kelly＆Burkell，Review，2024a； Review，2024b），我们与38个加拿大青少年（13-17岁）（年龄为13-17岁）进行了四个焦点小组，以检查他们对他们对自私的认真对待社交媒体的经验，对他们进行了认真的认识。参与者表现出对界面设计如何在参与研究之前如何影响其隐私行为的认识水平较低。当提示专注于隐私 - 破坏SNS的各个方面时，青少年就可以确定广泛的隐私模式和抵抗的策略。我们还审查了评估用户对隐私模式的看法和回应的研究，并检查了加拿大，美国和欧盟的隐私模式调节方法。这项研究将有助于告知有效的监管框架和教育材料的开发，以帮助用户抵制这些策略。