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美国经济中的 ESG 互补性
摘要 本文从替代和互补投入弹性变化的角度研究 ESG。我们不是从成本函数计算这些弹性，而是从输入距离函数 (IDF) 计算。我们的数据来自 Refinitiv Eikon Datastream 数据库。我们关注美国经济，因为她在世界经济中发挥着全球作用，因此不确定性对世界其他地区产生了溢出效应。数据包括 5,798 家公司，涵盖 38 个美国行业，跨越 2009 年至 2020 年的 12 年，包括：(i) 销售额、资本和员工的财务数据；(ii) 两个财务比率和 (iii) 三个主要 ESG 指标。我们从 IDF 函数的跨对数计算 Antonelli 互补弹性 (AEC) 和 Allen-Uzawa 替代弹性 (AES)。我们发现标准投入具有正的 AEC 弹性；然而，ESG 交叉弹性显示负号，将它们归类为 q 替代。因此，ESG 值之一的增加会导致另一个值的边际值下降。另一方面，AES 弹性只有治理-环境“对偶”的符号为负；其余对均为正，这意味着它们是 p 互补。
两级 CMOS 运算放大器的设计...
由于电信、医疗、计算机和消费电子等所有市场领域对便携式应用的更小尺寸和更长电池寿命的需求不断增长，低压低功耗硅片系统的发展趋势日益增长。运算放大器无疑是模拟电子电路中最有用的设备之一。运算放大器的构建复杂程度各不相同，可用于实现从简单的直流偏置生成到高速放大或滤波等功能。仅需少量外部元件，它就可以执行各种模拟信号处理任务。运算放大器是当今使用最广泛的电子设备之一，被用于各种消费、工业和科学设备中。运算放大器，通常称为运算放大器，是模拟电子电路中使用最广泛的构建模块之一。运算放大器是一种线性器件，它不仅具有理想直流放大所需的几乎所有特性，还广泛用于信号调节、滤波和执行数学运算，如加、减、积分、微分等。运算放大器通常是一个 3 端器件。它主要由一个反相输入端（在运算放大器符号中用负号（“-”）表示）和一个同相输入端（用正号（“+”）表示）组成。这两个输入端的阻抗都非常高。运算放大器的输出信号是两个输入信号之间的放大差，或者换句话说，是放大的差分输入。通常，运算放大器的输入级通常是差分放大器。运算放大器是一种具有相当高增益的直流耦合差分输入电压放大器。在大多数一般
统计力学、神经网络和人工智能...
在阅读本书之前，你可能已经阅读过一些深度学习的经典论文。如果你这样做了，你可能会意识到作者们所说的语言与你所理解的不同；他们使用物理语言。让我们举个例子。以下摘录自该领域的经典论文之一；Salakhutdinov 和 Hinton 2012 年的著作，题为深度玻尔兹曼机的有效学习程序 [1]。这是深度学习领域最重要的论文之一。出版于我们将在后续章节中查看同一著作的较长摘录，现在我们只想确定一个关键术语。为了清晰和重点，作者在以下摘录中以粗体斜体形式显示了关键术语：摘自 Salkakhutdinov 和 Hinton (2012) [1]：无向图模型，例如玻尔兹曼机，在最大似然梯度中有一个额外的、与数据无关的项。该项是对数配分函数的导数，与数据相关项不同，它带有负号。这意味着，如果使用变分近似来估计与数据无关的统计数据，则所得的梯度将倾向于改变参数，从而使近似值变得更糟。这可能解释了使用变分近似来学习玻尔兹曼机缺乏成功的原因。这里的关键术语是对数配分函数，或者更简单、更具体来说，是配分函数。配分函数的概念是统计力学的核心和唯一性。如果我们能够理解这一点，我们就有一个切入点来开拓和理解深度学习的全部工作领域。