Агентно-базираното моделиране (ABM) е мощна симулационна техника, която описва сложна динамична система, базирана на нейните взаимодействащи съставни единици ( Chen et al., 2021 ), тези единици са известни с различни термини, като агенти в социалните науки и индивиди по екология и биология ( Кост, 2018 ). Конкретните предимства на ABM идват от неговата гъвкавост, която може да помогне на дизайнерите и потребителите на модели да се справят с три конкретни предизвикателства, които сложността..

Наука за социални данни —„какво, защо, как? 0. Въведение то Добре дошли в моя блог. Казвам се Хана Мулис и съм амбициозен учен по социални данни. Мислех, че може да е добра идея да напиша въвеждаща публикация в блог за това какво представлява науката за социалните данни, тъй като искам да започна да водя блог за различни модели и методи за наука за данни, които могат да се използват за анализиране на социални данни. Науката за данни често се обсъжда като някаква магическа тема,..

Поради непредсказуемото възнаграждение на TrueBit джакпот механизма, определени задачи включват верификатори, които не извършват никакви изчисления и следователно не откриват грешни отговори, изпратени от решаващи. За да се реши този проблем, е необходим предвидим механизъм за възнаграждение. Тази статия въвежда два механизма, които осигуряват предвидими награди и предоставя сравнителен анализ на двата механизма чрез симулация. Освен това ще разгледаме плюсовете и минусите в сравнение със..