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美国反对可再生能源设施
© 2023 哥伦比亚法学院萨宾气候变化法中心 萨宾气候变化法中心开发应对气候变化的法律技术，培训法学院学生和律师使用这些技术，并为法律界和公众提供有关气候法律和法规关键主题的最新资源。它与哥伦比亚大学气候学院的科学家以及众多政府、非政府组织和学术组织密切合作。 萨宾气候变化法中心 哥伦比亚法学院 纽约西 116 街 435 号，邮编 10027 电话：+1 (212) 854-3287 电子邮件：columbiaclimate@gmail.com 网址：https://climate.law.columbia.edu/ Twitter：@ColumbiaClimate 博客：http://blogs.law.columbia.edu/climatechange 免责声明：本报告由萨宾气候变化法中心独自负责，不反映哥伦比亚法学院或哥伦比亚大学的观点。本报告是一项学术研究，仅供参考，不构成法律建议。信息的传输无意建立发送者和接收者之间的律师-客户关系，接收也不构成发送者和接收者之间的律师-客户关系。任何一方在未事先寻求律师建议的情况下，均不得采取行动或依赖本报告中包含的任何信息。 2021 年 9 月报告协调编辑：Hillary Aidun 2021 年 9 月报告作者：Radhika Goyal、Kate Marsh、Neely McKee 和 Maris Welch 2022 年 3 月更新协调编辑：Jacob Elkin 2022 年 3 月更新作者：Leah Adelman 和 Shane Finn 2023 年 5 月更新作者：Matthew Eisenson，由 Yanzhao Chang 和 Harmukh Singh 协助
电源模块封装方案综述
稿件收到日期：2019 年 5 月 31 日；修订日期：2019 年 9 月 15 日；接受日期：2019 年 9 月 24 日。出版日期：2019 年 10 月 15 日；当前版本日期：2020 年 2 月 3 日。这项工作得到了中国国家自然科学基金资助，资助编号为 U1537208。副主编 Jason Neely 推荐出版。（通讯作者：曹立强；张国旗；Braham Ferreira。）F. Hou 就职于中国科学院微电子研究所，北京 100029，中国，代尔夫特理工大学微电子系，2628 CT 代尔夫特，荷兰，以及国家先进封装中心，无锡 214135，中国（电子邮件：houfengze@ime.ac.cn）。 W. Wang 就职于深圳宽带隙半导体研究院 (WinS)，深圳 518055，中国 (电子邮件：wenbo.wang@iwins.org)。L. Cao、J. Li 和 M. Su 就职于中国科学院微电子研究所，北京 100029，中国，同时也就职于国家先进封装中心，无锡 214135，中国 (电子邮件：caoliqiang@ime.ac.cn；lijun@ime.ac.cn；sumeiying@ime.ac.cn)。T. Lin 就职于国家先进封装中心，无锡 214135，中国 (电子邮件：tingyulin@ncap-cn.com)。G. Zhang 就职于代尔夫特理工大学微电子系，代尔夫特 2628 CT，荷兰 (电子邮件：gqzhang@tudelft.nl)。 B. Ferreira 曾就职于荷兰代尔夫特理工大学电气可持续能源系，邮编 2628 CT 代尔夫特。他目前就职于荷兰特温特大学电信工程系，邮编 7522 NB 恩斯赫德（电子邮件：jaferreira@utwente.nl）。本文中一个或多个图片的彩色版本可在线获取，网址为 http://ieeexplore.ieee.org。数字对象标识符 10.1109/JESTPE.2019.2947645
人工智能驱动的共同基金表现是否更好？
首只人工智能公募基金AIEQ于2017年10月18日成立，采用机器学习技术主动选股，成为2017年最受欢迎的基金之一，短短几周内募集资金超过7000万美元。算法交易被广泛应用于优化和自动化订单提交和执行，但只有在做出投资组合选择之后才会发生（Lo et al., 2000; Hendershott et al., 2011）。而人工智能则在投资组合选择的早期阶段做出决策，与此形成鲜明对比。此外，人工智能基金使用专有技术进行实时预测，大大提高了传统量化基金的灵活性和时效性（Abis, 2020）。与人类相比，人工智能的优势是多方面的。首先，人工智能具有超强的计算能力，可以在短时间内对海量数据进行分析，且性能不俗（Donaldson and Kamstra，1997 年；Neely 等，1997 年；Chouard，2016 年；Krauss 等，2017 年；Adcock and Gradojevic，2019 年）。其次，人类的理性是有限的，容易受到各种认知偏见的影响（Bazley 等，2020 年；Linnainmaa 等，2021 年）。相比之下，人工智能会优化预期结果，并学习变得更有效率，预计也会变得更加理性（D'Acunto 等，2019 年）。第三，人力管理的共同基金的业绩一直在下滑，因为在新千年里，熟练的基金经理的比例大幅下降，甚至几乎不存在（Barras 等人，2010 年；Ratanabanchuen 和 Saengchote，2020 年）。因此，投资界渴望通过尖端技术创新获得利润（Gencay 和 Stengos，1998 年；Gradojevic 和 Gençay，2013 年；Fischer 和 Krauss，2018 年）。然而，人工智能基金的缺点也同样明显。第一个担忧与现有金融文献的成就和人工智能技术潜在的增量贡献有关。最近有大量论文研究深度学习是否能比“传统”线性因子模型或特征更好地预测定价核和股票收益的横截面（Hutchinson 等人，1994 年；Fernandez-Rodrıguez 等人，2000 年；Garcia 和 Gençay，2000 年）。迄今为止的进展是积极的，但绝不是突破性的。其中，顾等人（2020 年）发现“所有（机器学习）方法都同意同一组
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霍普金斯仓库 184 B-6 Howey 物理大楼 81 D-5 工业与系统工程学院（Groseclose 大楼和 ISYE 附楼） 56 C-6 造纸科学与技术研究所 129 C-4 教学中心 55 C-6 国际事务与公共政策学院 137 C-6 Ivan Allen 文理学院（781 Marietta St.） 137 C-6 Klaus 高级计算大楼 153 E-5 Knight 大楼（航空航天工程学院） 101 E-7 LeCraw 礼堂（管理大楼） 172 G-6 图书馆和信息中心 77 E-6 文学、传播与文化学院（Skiles 大楼） 2 E-7 Love 制造大楼 144 C-5 管理学院 172 G-6 制造相关学科综合楼 (MRDC) 135 D-5 制造研究中心 (MARC) 126 C-5 Mason 大楼（土木工程学院） 111 D-5材料科学与工程 144 C-5 数学（Skiles 大楼） 2 E-7 机械工程 135 D-5 机械工程研究大楼 48 E-7 微电子研究中心（Pettit 大楼） 95 E-5 少数民族教育发展 (OMED) 25 E-7 现代语言 39 E-7 分子科学与工程大楼 167 E-4 音乐（Couch 大楼） 115 C-5 海军后备军官训练团 33 F-4 Neely 研究中心 87 D-4 O'Keefe 主楼 33 F-4 旧土木工程大楼 58 E-6 Petit 生物技术大楼 146 E-4 Pettit 大楼（微电子研究中心） 95 E-5 物理（Howey 大楼） 81 D-5 聚合物、纺织和纤维工程 135 D-5 Price Gilbert 图书馆和信息中心 77 E-6 职业教育 170 G-6 心理学 45 E-7 公共政策（史密斯大楼） 24 E-7 Rich 计算机中心 51D E-6 Savant 大楼 38 E-7 科学学院（行政大楼） 35 E-7 Skiles 教室大楼 2 E-7 史密斯大楼 24 E-7 社会科学 24 E-7 空间科学与技术大楼 I（韦伯） 84 E-7 空间科学与技术大楼 III（韦伯） 98 E-7 结构工程与材料研究实验室（625 Lambert St.） 149 C-8 可持续教育（Allen 大楼） 145 D-6 Swann 大楼 39 E-7 Tech Way 大楼 136 C-8 技术广场研究大楼 (TSRB) 175 G-5 Tennenbaum 礼堂（教学中心） 55 C-6 Van Leer 大楼（电气与计算机工程） 85 E-6 Weber 大楼 84 E-7 Whitaker 大楼 165 E-5
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斯坦福医疗保健抗菌药物剂量参考指南
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