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博弈类文章期刊推荐直播_博弈论66个经典例子(2024年11月全新视觉)

内容来源：合毅科技所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

博弈类文章期刊推荐

中国真的是学术论文大国了《自然》（Nature）是英国出版的世界顶级自然科学类学术期刊，能在上面发表学术文章的学者可谓凤毛麟角，万里挑一。按照2024年论文来源城市来统计，北京是全世界在《自然》期刊上发表论文最多的城市，上海位居世界第二，纽约屈居第三。总的来看，《自然》期刊公布2024年200座世界科学城榜单，在前20名中，中国城市占据了一半。不管怎样，虽然中国学者在美英出版的世界顶级期刊（比如自然、科学、细胞这三大顶刊）上发表的论文越来越多，但从0-1的重大创新性研究还很匮乏。可以这么说，世界顶级的期刊论文发表了很多，但世界级别的重大创新突破还非常少。当今世界，大国博弈的核心就是科技实力。期待中国从论文大国走向创新强国，助力中华民族伟大复兴，推动人类文明发展进步。

中国着实已经成为学术论文大国啦。《自然》这本由英国出版的学术期刊，在世界自然科学领域那可是顶级的存在呀，能在它上面发表学术文章的学者，真可谓是少之又少，简直就是万里挑一呢。要是按照2024年论文来源城市进行统计的话，会发现北京是全世界在《自然》期刊上发表论文数量最多的城市，上海则位居世界第二，就连纽约都只能屈居第三啦。总体而言，《自然》期刊公布的2024年200座世界科学城榜单里，前20名当中，中国的城市就占据了一半呢。不过呢，虽说中国学者在美英出版的诸如《自然》《科学》《细胞》这类世界顶级期刊上发表的论文数量是越来越多了，但那种从0到1的重大创新性研究却依旧十分匮乏呀。可以这么讲，虽然在世界顶级期刊上发表的论文不少了，可真正达到世界级别的重大创新突破却还非常少呢。在当今这个时代呀，大国之间相互博弈的核心就在于科技实力呢。真的特别期待中国能够从论文大国成功迈向创新强国，从而助力中华民族伟大复兴，推动人类文明不断发展进步呀。

「期刊推荐」Computational Mathematics and Data Science (CiteScore 3.0) 是一份开放获取期刊，涵盖从应用数学、博弈论到工程学的广泛主题。期刊主编Theodore E. Simos教授挑选了一系列近期文章，欢迎点击链接免费阅读𐟑‰网页链接如果您在2024年12月31日之前提交论文并被接受，期刊将免除文章出版费。

「文章推荐」Journal of Computational Mathematics and Data Science（CiteScore 3.0）是一份「开放获取」期刊，涵盖从应用数学和博弈论到工程学的广泛主题。主编Theodore E. Simos教授亲自挑选的一系列近期文章，您可以免费阅读、下载和分享这些文章。点击链接阅读𐟑‰网页链接如果您在2024年12月31日之前提交论文并被接受，我们将免除文章出版费！

心流理论视角下的“羊了个羊”爆红解析 𐟎022年，微信小游戏“羊了个羊”凭借其独特的玩法设计，成为了现象级游戏。本文从心流理论出发，探讨了用户心理与人性博弈在“羊了个羊”传播过程中的作用。 𐟧 当用户面临的任务挑战难度与自身技能不匹配时，人性中的博弈心理、激励心理、冒险心理和社交心理共同作用，为用户营造出一种平衡感，从而激发心流体验。这种体验使得“羊了个羊”这款“超难度”游戏迅速传播。 𐟓ˆ 文章关键词包括：微信游戏、心流理论、用户心理、社交传播。通过对这款游戏的深入分析，我们可以更好地理解心流理论在用户行为和游戏设计中的重要性。 𐟓– 文章来源为青年记者，2023年第8期，是北大核心期刊。希望这种选题思路和写作方法能为其他研究者提供参考。

科研压力山大？导师和学生那些事儿 𐟧 压力这个东西，真的是转移不了的。你觉得自己把科研压力推给导师了？别做梦了，最后还是得自己扛。导师和学生之间的关系，其实挺复杂的。表面上看起来是合作关系，但实际上更多的是竞争关系，甚至有点像零和博弈。合作关系？竞争关系？𐟤” 首先，导师和学生都需要文章来评职称、完成年度考核。这时候，大家表面上还是合作的关系。但一旦实验做出来了，数据看起来不错，想要投到好的期刊上，那竞争就开始了。导师也想要文章，学生也想要文章，但谁更在乎呢？导师的资源和学生自己干𐟒ꊊ导师提供了资源、平台，他也要评职称、完成项目考核。而学生做实验从头到尾都是自己干，导师只是提供一些不痛不痒的指导：“多看看文献，自己想想。”那文章的一作给谁呢？学生心里可能有点数。毕业要求和学生自己的目标𐟎“ 研究生完成了一篇文章，按理说是达到毕业要求了。但导师可能还想让学生继续发文章。学生只想毕业、找工作，不想走学术道路，这时候就是零和博弈了。实习和导师的矛盾⚖️ 想出去实习、早点为工作做准备，但导师又想要学生多留一段时间、多干点活儿。这时候还是零和博弈的关系。毕业后学生不喜欢和导师联系，多半是因为在读研过程中，学生和导师经常性是一个零和博弈的关系。导师的人品𐟑劊很多导师很自私，让学生实现很多不靠谱的idea，让学生过度工作，甚至侮辱学生、禁止学生有自己的生活。这样的导师，学生会喜欢吗？学生毕业之后和导师不联系或者联系，就知道导师的人品了。所以，压力这个东西，真的不是你想转移就能转移的。读研的压力，最终还是要自己扛。希望每位研究生都能找到一个好导师，顺利毕业、找到好工作！

科学出版模式：免费与付费的博弈 𐟓š 科学出版一直是学术界的黄金产业，科学家们需要通过期刊发表他们的研究成果，而这些期刊通常免费提供文章。然而，随着科学出版模式的变化，这种免费获取知识的模式受到了挑战。 𐟓Š 科学出版的高利润科学出版商的利润率一直居高不下，甚至在本世纪初，大学图书馆对价格还不是特别敏感。科学出版商的利润率接近40%，而其他出版业则面临生存危机。荷兰的巨头Elsevier，声称出版了世界上25%的科学论文，去年的利润超过9亿美元。 𐟔 Sci-Hub的崛起 Sci-Hub的出现打破了这种平衡，它被称为全球性的科学论文复印机，成立于2012年，现在声称提供自2015年以来发表的每一篇付费文章的访问。Sci-Hub的成功依赖于研究人员传递他们自己合法获取的副本，这表明合法的生态系统在用户中已经失去了其合法性。 𐟓š 开放获取的推动在英国，资助机构推动了开放获取出版模式的发展。虽然这一模式在某些方面取得了成功，但新系统对大学来说并没有带来更多的经济优势。 𐟒𐠦–‡章准备费用的增加为了满足免费为读者提供文献的需求，出版商通过向作者收费来负担其准备论文的费用。这些费用从500英镑到5000美元不等，显然，出版商做得越多，文献发表就越昂贵。去年的一份报告指出，期刊订阅费和这些“文章准备费”的成本一直在以高于通货膨胀的速度持续上升。 𐟌 科学出版的挑战科学出版模式类似于社会互联网的经济：劳动力被免费提供，以期换取社会地位，而巨额利润则被少数经营市场的大公司赚取。在这种情况下，我们需要重新恢复权力的平衡。科学出版模式的变革是不可避免的，但如何平衡各方利益，确保知识的公平获取和传播，仍然是一个值得探讨的问题。

会计论文写作技巧：把握大方向，轻松搞定！大家好！今天我们来聊聊会计论文写作的一些技巧，主要是根据大家提问的情况整理出来的。希望对你们有所帮助！论文类型有哪些？𐟓ˆ 实证研究：这是期刊和学硕论文的主流方法。数学建模：不同于实证研究，数学建模更多是建立理论分析模型，部分使用matlab进行数值仿真分析，与主要使用stata的实证研究不同。案例分析：这种类型在专硕的毕业论文中写得多。纯文字的问题及对策类论文：包括是什么？为什么？怎么办？这种论文一般发不了太好的期刊。文献综述类论文：这种论文一般是大牛写的，需要极强的总结归纳能力。会计专硕案例论文的写作趋势是什么？𐟓Š 大多数还是以传统的案例研究方法为主，包括使用公开数据的方法如EVA等。但目前只做一个这类方法可能不太够，一般选择将两个相关方法结合在一起，如EVA+实物期权法做估值，这样工作量会更好看点。也包括使用私有数据才能做的方法如层次分析法等。学生可能会担心拿不到内部数据，实际上这种情况下也是有一些解决方案的，如涉及专家打分的时候，降低对专家级别的要求并求助身边的朋友，与此同时为了避免偏差太大，可以提前查看同类型论文的结果部分，了解该打分结果的统计分布特征求稳。选题方面，也呈现出不同的偏好，一类是要求不高的导师喜欢做常规选题，另一类是不追求方法的难度，但是会把选题做的特别细（各大财经院校的会计专硕毕业论文尤其是），还有一类是逐新，尽量去做热门的话题如ESG和绿色相关等。除了选题和方法创新，还有其它能增加工作量和贡献度的路径吗？𐟓ˆ 案例研究本身局限较多，合适的选题下需要引入一些非常规的研究方法，比如信息披露可以做实证+案例（这个选题做建模也可以），利益冲突可以做博弈+案例。当然这种对选题和方法的把握有一定的水平要求，做之前需要尽可能评估好。会计学硕实证论文有什么需要注意的地方吗？𐟓Š 比较常见的问题是，不经过严格的理论和文献梳理，就去研究某对X和Y的关联，关键是还能跑出来显著性，然后就特别舍不得这个选题，觉得显著又有新意，为什么不能做？实际上这可能是一个误区，如果没有足够的理论和文献支撑，这种显著性是没有太大的意义的，因为解释不通，后面的一系列检验可能也很难通过。希望能对大家有所帮助！如果有任何问题，欢迎随时留言讨论！𐟘Š

北航沙磊：AI领域的璀璨明星 𐟌Ÿ 如果你对人工智能感兴趣，那你一定不能错过北航的沙磊教授。沙磊博士是北京航空航天大学人工智能学院的教授，同时也是博士生导师。他可是国家级青年人才，曾在2018年从北京大学信息科学技术学院计算语言学研究所获得理学博士学位。之后，他在苹果公司的Siri NLP组担任资深研究员，2020到2022年间还在牛津大学的智能系统组担任研究助理。沙磊的主要研究方向包括可解释的自然语言处理模型、信息抽取、可控文本生成以及小样本自然语言模型。他在本领域的顶级会议和期刊上发表过多篇学术论文，比如ACL、NeurIPS、AAAI、EMNLP、NAACL、Coling等。他还担任过IJCAI、AAAI、ACL、ICML、NeurIPS、ICLR、EMNLP、Coling、NAACL等国际会议的程序委员会委员，其中还担任AAAI和IJCAI的SPC，以及ACL领域的主席。此外，他还曾获得EMNLP2020杰出审稿人奖。沙磊对科研实习生的招收也有很高的要求，目标是培养出世界一流的科研成果并在相关领域顶会顶刊发表学术论文。他希望实习生具备坚实的数学基础和解决问题的能力，同时拥有数据挖掘、机器学习、信息检索、自然语言处理、人工智能算法博弈论等领域的相关知识，并具备优秀的编程能力和良好的沟通能力。如果你有基于自然语言处理、知识图谱、数据挖掘等技术主题的合作需求，欢迎联系沙磊教授。他的研究方向不仅限于法律、金融、智能应用等领域，还涉及更广泛的应用场景。总之，沙磊教授在人工智能领域的研究成果和影响力都非常显著，是值得关注和学习的榜样。

商学院程郁琨教授研究成果被博弈论领域国际顶级期刊《Games and Economic Behavior》接收发表

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