最近的研究表明，犯罪网络具有复杂的组织结构，但是是否可以用来预测犯罪网络的静态和动态特性。在这里，通过结合图表学习和机器学习方法，我们表明，可以使用政治腐败，警察情报和洗钱网络的结构性特性来恢复缺失的犯罪伙伴关系，区分不同类型的犯罪和法律协会以及预测犯罪分子之间交换的总金额，所有这些都具有出色的准确性。我们还表明，我们的方法可以预期在腐败网络的动态增长过程中，其准确性很高。因此，与在犯罪现场发现的证据类似，我们得出结论，犯罪网络的结构模式具有有关非法活动的重要信息，这使机器学习方法可以预测缺失的信息，甚至预测未来的犯罪行为。
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我们回顾了有关模型的文献，这些文献试图解释具有金钱回报的正常形式游戏所描述的社交互动中的人类行为。我们首先涵盖社会和道德偏好。然后，我们专注于日益增长的研究，表明人们对描述行动的语言做出反应，尤其是在激活道德问题时。最后，我们认为行为经济学正处于向基于语言的偏好转变的范式中，这将需要探索新的模型和实验设置。
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在不可持续的“过度填充的”世界中，可能使用基于纳米技术的目标，自治武器的使用意味着对人类的未来？为了获得一些洞察力，我们制作了一个简化的游戏理论思想实验。我们认为代理商扮演公共产品游戏的人口，并行并行展开流行病。受感染缺陷的药剂被某种概率杀死并被易感合作者取代。我们展示了这样的“纳瓦尔”，即使旨在促进良好的行为和行星健康，不仅促进合作，而且它们也显着提高了重复性流行波的概率。事实上，新出生的合作者在邻里的缺陷方面变得简单。因此，违反讨论的干预甚至可以根据需要具有相反的效果，促进缺陷。我们还找到了受感染缺陷的死亡率的关键阈值，超出了复苏疫情波成为一个确定性。总之，我们迫切要求国际监管纳米技术和自主武器。
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