1 马克斯普朗克化学研究所多相化学系,德国美因茨 55128 2 马克斯普朗克化学研究所大气化学系,德国美因茨 55128 3 不来梅大学环境物理研究所,德国不来梅 28359 4 约翰内斯古腾堡大学大气物理研究所,德国美因茨 55128 5 德国航空航天中心 (DLR) 大气物理研究所,德国上法芬霍芬 82234 6 莱比锡大学物理与地球科学学院,莱比锡气象研究所,德国莱比锡 04103 7 莱布尼茨对流层研究所实验气溶胶和云微物理系,德国莱比锡 04318
1 IHP-莱布尼茨创新微电子研究所,德国法兰克福 15230; perez@ihp-microelectronics.com (EP); kalishettyhalli@ihp-microelectronics.com (MKM); schuberta@ihp-microelectronics.com (MAS); wenger@ihp-microelectronics.com (CW)2 格拉纳达大学安达卢西亚数据科学与计算智能研究所,18071 格拉纳达,西班牙; rocio@decsai.ugr.es 3 计算机科学 3—计算机架构,埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希亚历山大大学 (FAU),91058 埃尔朗根,德国; johnreuben.prabahar@fau.de 4 格拉纳达大学电子与计算机技术系,18071 格拉纳达,西班牙; jmolinos@ugr.es(FJ-M.); jroldan@ugr.es (JBR) 5 BTU Cottbus-Senftenberg, 01968 Cottbus, 德国* 通信地址:quesada@ihp-microelectronics.com;电话:+49-335-5625-369
https://hort.ifas.ufl.edu/ 研究兴趣 我们的实验室致力于了解植物的特殊代谢,识别具有农业应用潜力和药用价值的化合物。我们的项目整合了生物化学、基因组学、基因发现和功能表征等多学科方法,以了解这些化合物生物合成的分子机制。我们还对使用基因编辑技术(包括 CRISPR/Cas9)进行有针对性的基因组修饰感兴趣,以改良农业作物和功能基因组学。 专业任命 助理教授(2020 年 1 月至今)研究 50%;教学 50% 美国佛罗里达大学 IFAS 环境园艺系 博士后研究助理 (2015 年 6 月 - 2019 年 12 月) 美国密歇根州立大学 (MSU) 植物土壤和微生物科学系 导师:David S. Douches 博士和 C. Robin Buell 博士 博士后研究助理,(2014 年 6 月 - 2015 年 5 月) 美国密歇根州立大学园艺系。 导师:Cornelius S. Barry 博士 研究助理,德国汉诺威莱布尼茨大学 (2007-2008) 导师:Ralf Uptmoor 博士 教育 博士学位 植物育种、遗传学和生物技术 (2009 年 1 月 - 2014 年 5 月) 美国密歇根州立大学 (MSU) 园艺系 论文:正向遗传学揭示新基因及其在番茄果实发育中的作用。导师:Cornelius S. Barry 博士 植物育种与遗传学硕士(最优等)(2005 – 2008)德国汉诺威莱布尼茨大学园艺生产系统研究所 论文:结合 AB-QTL 分析和生态生理模型来评估干旱胁迫对啤酒大麦叶片发育的影响。 导师:Ralf Uptmoor 博士和 Hartmut Stützel 博士 园艺学学士(金牌得主)(2001 – 2005)印度海得拉巴 Acharya NG Ranga 农业大学
* 我们感谢银行合作伙伴的合作以及开展这项研究所需的数据。银行数据是在保密协议下获得的。银行在公开发布之前没有审查论文的结果。我们也感谢 2022 年实验金融会议和 2022 年行为金融研究会议的与会者提供的有益评论。该实验获得了法兰克福歌德大学的 IRB 批准,并在 AEA RCT 注册表中预先注册(ID:8940)。我们非常感谢 efl- 数据科学研究所、Inquire Europe 和莱布尼茨金融研究所 SAFE 的资金支持。“法兰克福歌德大学。电子邮件:schnorpfeil@finance.uni-frankfurt.de 芝加哥大学、CEPR 和 NBER。电子邮件:michael.weber@chicagobooth.edu。§ 法兰克福歌德大学和 SAFE。电子邮件:hackethal@safe-frankfurt.de
也许我对他们太苛刻了;他们有一些很好的基础:苏格拉底想要一种“虔诚”的算法,从而导致了三段论。拉蒙·纳尔的概念轮和其他机械计算器的尝试。勒内·笛卡尔的二元论和心灵作为物理系统的想法。威廉·莱布尼茨的唯物主义反对立场。(中间立场:心灵是物理的,但不可知。)知识的起源:弗朗西斯·培根的经验主义,约翰·洛克:“没有任何东西存在于理解中,它不是首先存在于感官中”。大卫·休谟:我们通过反复接触获得规则:归纳法。由伯特兰·罗素 (Bertrand Russell) 和卡尔纳普 (Carnap) 和亨普尔 (Hempel) 的确认理论进一步发展。
也许我对他们太苛刻了;他们有一些很好的基础:苏格拉底想要一种“虔诚”的算法,从而导致了三段论。拉蒙·纳尔的概念轮和其他机械计算器的尝试。勒内·笛卡尔的二元论和心灵作为物理系统的想法。威廉·莱布尼茨的唯物主义反对立场。(中间立场:心灵是物理的,但不可知。)知识的起源:弗朗西斯·培根的经验主义,约翰·洛克:“没有任何东西存在于理解中,它不是首先存在于感官中”。大卫·休谟:我们通过反复接触获得规则:归纳法。由伯特兰·罗素 (Bertrand Russell) 和卡尔纳普 (Carnap) 和亨普尔 (Hempel) 的确认理论进一步发展。
Shib Shankar Banerjee 1,#、Subhradeep Mandal 1、Injamamul Arief 1、Ramakanta Layek 2、Anik Kumar Ghosh 1、Ke Yang 3、Jayant Kumar 3、Petr Formanek 1、Andreas Fery 1、Gert Heinrich 1,4、Amit Das 1,5 * 1 德累斯顿莱布尼茨聚合物研究所 e。 V,Hohe Straße 6,德累斯顿,01069,德国 2 LUT 大学,拉赫蒂,Mukkulankatu 19,FI-15210,芬兰 3 马萨诸塞大学洛厄尔分校,先进材料中心,物理系,MA 01854,美国 4 德累斯顿工业大学,纺织机械和高性能材料技术研究所,Hohe Straße 6,德累斯顿,01069,德国 5 坦佩雷大学,工程与自然科学系,FI-33101,芬兰
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。