数字赋能背景下研究生使用ChatGPT实际效能、风险检视及治理路径

基于全国7所高校、697名研究生使用ChatGPT的调查数据,分析了研究生使用ChatGPT的实际效能、风险问题、治理路径。结果表明:ChatGPT的使用在研究生中尚未普及,研究生使用ChatGPT具有鲜明次递性、工具可用性、盲目乐观性,认为ChatGPT具有前景光明性。同时也存在数字鸿沟扩大、流畅性掩盖准确性、对学术诚信产生重大考验、数据安全与隐私难以保证等潜在风险。通过提升数字素养、强化自律与他律、保护数据与隐私、推动教育转型等措施,可以有效防范风险,科学合理利用ChatGPT为研究生学习、科研服务。

Stochastic Maximum Principle for a Kind of Risk-sensitive Optimal Control Problem and Application to Portfolio Choice

在这份报纸，我们主要学习一种公事包选择问题在某些金融市场激发的一种风险敏感的最佳的控制问题。用古典凸的变化技术，我们为这种问题获得最大的原则。最大的原则的形式类似于它的风险中立的对应物。但是伴随方程和变化不平等重重地取决于风险敏感的参数。这是从风险中立的案例的主要差别之一。我们使用这结果解决一种最佳的公事包选择问题。鸣钟者获得的最佳的公事包策略当投资者仅仅投资家契约和股票时，动态编程原则是我们的结果的一种特殊情况。计算结果和图明确地说明在最大的期望的实用程序和模型的参数之间的关系。

正倒向随机最优控制问题的最大值原理:完全信息和部分信息

本文是一篇关于正倒向随机最优控制问题研究进展的综述论文。近30年来,正倒向随机控制系统的各种理论与应用研究得到了迅猛发展,取得了大量原创性科研成果,吸引了大批国际同行跟进研究。限于论文篇幅和作者意图,本文仅仅聚焦于正倒向随机最优控制问题的最大值原理这一主题,概述其最新研究进展及其在求解线性二次最优控制问题中的简单应用。