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World File Search System定量模型
美国 - 中国贸易战的申请-Dave Donaldson
经济学中定量工作的一项Raisonsd'être是通过对如果要实施给定政策的情况进行反事实模拟来提供有关政策选择的指导。毫无疑问，这些模拟提供的数字填补了对具体投入的需求，从英国脱欧的经济后果到全球碳税的经济后果。但是，如Dawkins等人所讨论的那样，关于这些模拟的经验可信度，从不切实际的假设到普遍缺乏转变的标准问题，存在更多的争论，如Dawkins等人所讨论的。（2001）。本文的目的是帮助评估和潜在地增强国际贸易和其他相关领域的定量模型所获得的预测的经验信用。为此，我们引入了一种仪器变量（IV）基于拟合的优点度量，为在任意一般均衡环境中测试因果预测以及估计这些预测中的平均错误指定提供了基础。遵循“所有模型都是错误的，但有些模型都是有用的”之后，该措施并非旨在评估定量模型是对还是错，而是在准确回答某些反事实问题的意义上是否有用。作为如何在实践中使用我们合适的措施的说明，我们重新审视了Fajgelbaum，Goldberg，Kennedy和Khandelwal（2020）（2020年）所预测的美国 - 中国贸易战的福利后果（Henceforth FGKK）。1
使用多元曲线分辨率与全面的二维气相色谱法相结合的香水中精油的定量分析
使用多变量曲线分辨率（MCR）构建多元定量模型，并使用综合的二维气体色谱法获得了具有频流电离检测（GC×GC-FID）的数据。MCR算法提出了一些重要特征，例如二阶优势和通过交流最小二乘（ALS）过程优化每个纯组件的仪器响应的恢复。使用仅包含已知浓度的精油和谷物酒精作为溶剂的校准集量化迷迭香精油的模型。校准曲线将迷迭香精油和
腹侧视觉流的无监督神经网络模型
深层神经网络目前提供了整个灵长类动物腹视觉流中神经元反应模式的最佳定量模型。然而，作为腹侧流的开发模型，此类网络仍然令人难以置信，部分原因是它们是经过超级可见的方法培训的，需要比婴儿在发育过程中可以使用更多标签的方法。在这里，我们报告说，无监督学习的最新进展在很大程度上缩小了这一差距。我们发现，在多个腹侧视觉皮质皮质区域中，神经网络模型以深层的对比性嵌入方法获得了神经预测的准确性，该区域等于或超过了使用当今最佳监督方法得出的模型，并且这些神经网络模型的映射是神经层在整个通风流中的神经层。令人惊讶的是，我们发现这些方法即使仅接受从头部安装的相机收集的实际人类儿童发育数据进行训练，即使这些数据集很嘈杂且有限，也会产生类似的表示形式。我们还发现，半佩里的深层对比嵌入可以利用少量标记的示例来产生代表，具有大大改善人类行为的错误模式一致性。综上所述，这些结果说明了无监督学习的使用，以提供穆尔氏皮质脑系统的定量模型，并为灵长类动物感觉学习的生物学上合理的计算理论提供了强有力的候选者。
富国银行的卓越分析中心
消费者模型开发中心重点介绍与消费者业务的增长，个性化和优化相关的定量模型：消费者，小型和商业银行业务（CSBB），消费者贷款（CL）以及财富和投资管理（WIM）。重点领域包括营销和客户价值，营销组合，定价优化，建议和计划，因果推断，财富和投资管理以及消费者生成的AI。团队非常关注业务成果，并与业务和其他公司职能的合作伙伴紧密合作，以了解当前问题，提出建模解决方案并最大程度地提高应用建模的影响。
数字化转型在塑造大流行时代企业家成功中的作用：数据驱动分析
Covid-19带来的时代在企业企业领域带来了许多转变，这不仅是因为在几周内而不是几个月内采用了先进的数字技术。这项研究探讨了数字转型与不同行业的企业家成功的关系。基于混合方法方法，包括定性调查数据和定量模型，该研究强调了数字工具影响企业家绩效，可伸缩性和弹性的方式。调查结果表明，尽管数字采用大大提高了业务效率，市场覆盖率和创新，但它也带来了与资源分配和技能开发相关的挑战。4）这项研究为希望利用数字技术利用现代企业家的可持续增长的企业家和政策制定者提供了路线图。