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World File Search System赌徒
轮盘马丁格尔系统的统计分析
摘要 一些赌徒使用马丁格尔或加倍策略来提高获胜机会。本文推导出马丁格尔策略的重要公式，例如分布、期望值、利润标准差、损失风险或一轮或多轮马丁格尔的预期赌注。本文介绍了使用 R 对加倍策略进行的计算机模拟研究。比较了对简单机会（红色或黑色数字、偶数或奇数以及低（1-18）或高（19-36）数字）和单个数字（直接赌注）进行恒定大小赌注加倍赌博的结果。从长远来看，由于期望值为负，损失是不可避免的。马丁格尔策略和单个数字的恒定下注策略比简单机会的恒定下注策略风险更大。然而，这种更高的风险导致短期内获得正利润的机会更高。但另一方面，风险越高，双倍下注者和单倍下注者遭受的损失要远大于固定下注者遭受的损失。 1. 简介 马丁格尔系统是轮盘赌中一种流行的下注策略：每次赌徒输掉赌注时，他都会将下一次赌注翻倍，这样最终获胜时，他的利润将等于原始赌注。然而，马丁格尔系统只有在没有赌桌限制且赌徒有无限资金的赌场中才能安全地发挥作用。这两个假设都不太可能实现。因此，马丁格尔
人工智能和散户投资游戏化和...
Eren，O。，＆Mocan，N。（2018）。情感法官和不幸的少年。美国经济杂志：应用经济学，10（3），171-205。Chen，D。L.，Moskowitz，T。J.，＆Shue，K。（2016）。 赌徒谬论下的决策：庇护法官，贷款官和棒球裁判的证据。 《经济学季刊》，131（3），1181-1242。 Ludwig，J。和Mullainathan，S。（2022）。 算法行为科学：机器学习是科学发现的工具。 芝加哥展位研究论文（22-15）。 Cho，K.，Barnes，C。M.和Guanara，C。L.（2017）。 困倦的惩罚者是严厉的惩罚者：节省日光的时间和法律判决。 心理科学，28（2），242-247。Chen，D。L.，Moskowitz，T。J.，＆Shue，K。（2016）。赌徒谬论下的决策：庇护法官，贷款官和棒球裁判的证据。《经济学季刊》，131（3），1181-1242。Ludwig，J。和Mullainathan，S。（2022）。算法行为科学：机器学习是科学发现的工具。芝加哥展位研究论文（22-15）。Cho，K.，Barnes，C。M.和Guanara，C。L.（2017）。 困倦的惩罚者是严厉的惩罚者：节省日光的时间和法律判决。 心理科学，28（2），242-247。Cho，K.，Barnes，C。M.和Guanara，C。L.（2017）。困倦的惩罚者是严厉的惩罚者：节省日光的时间和法律判决。心理科学，28（2），242-247。
经济和问题赌博
6.Griffiths，M。（2009）。在工作场所的互联网赌博，J Work Learn，21（8），658-670 7.昆士兰政府。昆士兰州家庭赌博调查报告2011 - 12。2012。8.Browne M，Greer N，Armstrong T，Doran C，Kinchin I，Langham E等。（2017）。赌博到维多利亚的社会成本。墨尔本：维多利亚州负责的赌博基金会。9.Eby，L。T.，Mitchell，M。E.，Gray，C.J.，Provolt，L.，Lorys，A.，Fortune，E。，＆Goodie，A。S.（2016）。赌博 - 跨生活领域的相关问题：非治疗的探索性研究 - 寻求每周赌徒。社区，工作与家庭，19（5），604 - 620。https：// doi.org / 10.1080 / 13668803.2015.1112255 10. Victorian竞争和效率委员会2012年，计算成本：计算成本：查询问题的成本，对问题赌博的成本进行调查，最终报告，12月。
重构市场边界
蓝海战略的首要原则是重新构建市场边界，以脱离竞争，开创蓝海。这一原则解决了许多公司面临的搜索风险。挑战在于从众多可能性中成功识别出具有商业吸引力的蓝海机会。这一挑战至关重要，因为管理者不能像赌徒一样，将战略押注于直觉或随机抽签。在进行研究时，我们试图发现是否存在系统性的模式来重新构建市场边界以开创蓝海。如果有的话，我们想知道这些模式是否适用于所有类型的行业部门——从消费品到工业产品、金融和服务、电信和 IT、制药和 B2B——还是仅限于特定行业？我们发现了打造蓝海的明确模式。具体而言，我们发现了重新构建市场边界的六种基本方法。我们称之为六条路径框架。这些路径在各个行业都有普遍适用性，它们引导企业进入
人工智能，种族化和抵抗艺术。*
总结病理游戏的特征是一种持久和过度的游戏模式，并干扰了个人，社会，家庭和工作生活。 div>obitivo：在大学生中，根据偏好博彩游戏（战略性和非战略性）参与投注游戏时，在大学生的性格冲动，认知扭曲和严重程度方面的差异；以及冲动性的变化，具体取决于参与BETS的严重程度的不同程度（没有风险，低风险，高风险）。 div>方法：295名完成仪器进行衡量的学生：1次出现和博彩游戏的偏好（临时问卷），在参与博彩游戏（西班牙语版本的South Oaks赌博屏幕，3-Primity率的西班牙版本（西班牙语版本）（UPPS-P令人印象深刻的行为量表）中，有2个性的参与。 4认知距离（赌徒信仰问卷的西班牙语版本）结果：基于对某些类型的赌注的偏爱，在冲动，认知扭曲和严重程度中发现了统计学上的显着差异，并且根据参与博彩游戏的严重程度而削弱了障碍。 div>结论：这些发现描述了与更大的脆弱性相关的心理特征，表现出有问题的与博彩游戏的参与方式；他们建议那些表现出对被归类为战略博彩游戏的偏好的人，或者通过战略性和非战略性投注结合了DA，那些似乎是那些似乎面临博彩游戏问题的风险更大的人。 div>
渐进式人工智能实现更公平、更高效的司法
Carrillo, Paloma, Daniel Chen,* Manuel Ramos- Maqueda,* 和 Bernardo Silveira。2022.“信息提供和法庭表现：来自智利的实验证据。”工作论文，美国国家经济研究局。http://users.nber。org/ ∼ dlchen/papers/Information_Provision_and_ Court_Performance.pdf。Chen, Daniel L.* 2020。“增量式人工智能。”工作论文，美国国家经济研究局。http:// users.nber.org/ ∼ dlchen/papers/Incremental_AI.pdf。Chen, Daniel L.,* 和 Jess Eagel。2017.“机器学习能否帮助预测庇护裁决的结果？” ACM ICAIL 会议论文集，英国伦敦。https://users.nber.org/ ∼ dlchen/ papers/Can_Machine_Learning_Help_Predict_the_ Outcome_of_Asylum_Adjudications.pdf。Chen, Daniel L.、* Tobias J. Moskowitz 和 Kelly Shue。2016.“赌徒谬误下的决策：来自庇护法官、贷款官员和棒球裁判的证据。”《季刊经济学》131 (3)：1181–1242。https://doi.org/ 10.1093/qje/qjw017。Dunn, Matt, Levent Sagun, Hale S¸irin 和 Daniel Chen。* 2017。“庇护法院判决的早期可预测性。”第 16 届国际人工智能与法律会议论文集：233–236。https://users.nber.org/ ∼ dlchen/papers/Early_Predictability_of_Asylum_ Court_Decisions.pdf。Kondylis, Florence,* 和 Mattea Stein。2018。“正义的速度。”政策研究工作文件 8372，世界银行，华盛顿特区。http://documents.worldbank.org/curated/en/455021521720861143/ The-speed-of-justice。Ramos-Maqueda，Manuel，* 和 Daniel Chen。* 2021。“司法在发展中的作用：数据革命。”政策研究工作文件 9720，世界银行，华盛顿特区。http://hdl.handle.net/ 10986/35891。West，Tessa V.、Katherine Thorson、Heidi Grant 和 David Rock。“要求反馈与未要求反馈：一项实验研究。”神经领导力研究所。https:// membership.neuroleadership.com/material/asked- for-vs-unasked-for-feedback-an-experimental-study/。
伊利诺伊州罗斯蒙特 1 月 10 日星期五下午 7:45 CST
PBR 芝加哥好事达竞技场——伊利诺伊州罗斯蒙特 1 月 10 日星期五晚上 7:45 CST 1 月 11 日星期六晚上 7:45 CST 勇往直前——本周末，PBR 的精英 2025 Unleash The Beast 将返回伊利诺伊州罗斯蒙特的好事达竞技场。2025 个人赛季 24 场赛事的第八站将是历史上第 15 次，也是该顶级系列赛连续第二个赛季前往风城。芝加哥将于 1 月 10 日星期五晚上 7:45 和 1 月 11 日星期六晚上 7:45 在芝加哥举办为期两天的 PBR 比赛。有些人总是那么幸运——上周末，排名第四的卢卡斯·迪维诺在纽约麦迪逊广场花园以 0.04 秒的成绩完成了 4 连胜，赢得了他本赛季的首场赛事胜利。在第一轮以 7.96 秒的惊人成绩甩掉 Umm 之后，这位巴西人强势反弹，在第二轮骑着 Fierce 的 Dirtnap 获得 86.25 分。Divino 知道他需要进入第 8 名才能获得参加冠军赛的资格，因此在第三轮中，他骑着 Pack Rat 获得了 87.25 分。这位奥斯汀赌徒队的老将在冠军赛中骑着 Punchy Pete 获得了 88.75 分，结束了他的周末比赛，并攀升至排行榜榜首。这是 Divino 自 2020 年以来的首场胜利，他在 Unleash The Beast 积分榜上获得了 145 分，从第 15 位飙升至第 4 位，目前落后第 1 名 John Crimber 129.5 分。“幸运”卢卡斯·迪维诺 (Lucas Divino) 试图在周五的第一轮比赛中保持胜算，骑着 Hector 获胜。虽然连续第七周保持积分榜第一的位置，但克林伯在纽约只进入过第八。德克萨斯人在第一轮被 Whiskey Trip 以 4.59 秒的成绩击败，但在第二轮中反弹击败 Crazy Party，获得 85.5 分。然而，克林伯在第三轮被 I'll Make Ya Famous 以 4.9 秒的成绩击败，无缘冠军赛。克林伯希望在本周末的首轮比赛中对阵 Gunsmoke，以保持积分榜第一的位置。MR. 1000 – 排名第 31 的 Joao Ricardo Vieira 将在本周五的第一轮比赛中对阵 Sin City，这将是这位老将职业生涯第 1,000 次参加顶级系列赛，这使他成为 PBR 历史上第五位达到千禧里程碑的牛仔，加入 2004 年 PBR 世界冠军 Mike Lee (1,181)、三届 PBR 世界冠军 Silvano Alves (1,175)、2008 年 PBR 世界冠军 Guilherme Marchi (1,174) 和两届 PBR 世界冠军 JB Mauney (1,086)。这位 2013 年年度最佳新秀在 40 岁时仍在寻找自己的第一枚金扣，上周末在纽约市以 3 投 1 中排名第 21 位，在第一轮以 87.25 分的成绩位居外卡榜首。这位 2023 年 PBR 团队冠军 MVP 与德州响尾蛇队目前本赛季 14 投 6 中（42.9%）。怪物能量团队挑战赛——本周末将举行由 Camping World 主办的 2025 年怪物能量团队挑战赛的第二场比赛，卡罗莱纳牛仔队将对阵纳什维尔牛仔队。卡罗莱纳牛仔队 (CAR) @ 纳什维尔牛仔队 (NSH)：常规赛系列赛总战绩：卡罗莱纳牛仔队 5 – 纳什维尔牛仔队 6