本文对德国家用电池储能系统(HSS)的火灾风险进行了定量分析，并与普通房屋火灾、光伏系统火灾、电动汽车和内燃机汽车火灾进行了比较。研究发现，HSS发生火灾的概率非常低（0.0049%），比普通房屋火灾低50倍，与其他家用电器（如滚筒式干衣机）的火灾概率大致相同。相比之下，光伏系统起火的概率比HSS低三倍，内燃机汽车起火的概率比电动汽车高四倍，比HSS高18倍。该研究为家用电池储能系统的安全性和风险评估提供了重要 insights。
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本文介绍了美国州法规语料库（CorUSSS）的设计、构建和使用。该语料库包含所有50个州的法规，共计1785742条文本，旨在为法律语言研究提供更多公开可用的资源。文章探讨了语料库的构建方法，并通过两个案例研究展示了其在解决法规解释问题中的实用性：一是调查“信息”一词是否可以指代非事实陈述；二是探讨“滑板车”是否被称为“车辆”。文章最后呼吁法律和语料库语言学研究人员在研究解释问题时兼顾法律和日常语言。
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这篇研究论文评估了生成式 AI 对软件开发人员生产力的影响，分析了微软、埃森哲和一家匿名财富 100 强电子产品制造公司进行的三个随机对照试验的数据。结果显示，使用 AI 工具的开发人员完成的任务数量增加了 26.08%，其中经验不足的开发人员表现出更高的采用率和更大的生产力提升。
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本文利用ChatGPT中断事件，研究了投资者是否依赖生成式人工智能（GAI）执行交易相关任务，以及其对股票价格信息含量的影响。研究发现，ChatGPT中断期间，股票交易量显著下降，尤其是在中断发生之前或期间发布了公司新闻的公司。同时，短期价格影响、回报率波动和买卖价差也出现类似下降，这与中断期间知情交易减少相一致。最后，研究人员利用中断期间的交易量变化构建了公司层面的GAI辅助交易强度指标，并为GAI辅助交易对长期股票价格信息含量的积极影响提供了初步证据。
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本文研究了机构投资者是否进行有效投资的问题。作者利用包含超过 16,000 家初创公司（代表超过 90 亿美元的投资）的新数据集，结合机器学习方法来评估早期投资者的决策。研究发现，高达一半的投资是可以预测的糟糕投资——根据投资时已知的信息，预测的投资回报率低于现成的外部选择。这些糟糕投资的成本为 1,000 个基点，在我的数据中总计超过 9 亿美元。作者提供的证据表明，过度依赖创始人的背景是这些选择背后的一个机制。
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本文探讨了为何在大学和研究生院回报率处于历史高位之际，许多学生却依然背负沉重学生贷款。文章指出，学生贷款总额的增加以及当前借款人困境的根源在于联邦政策的改变，这些政策旨在扩大联邦援助和教育机会的覆盖面，却导致高风险情况下入学率和借贷人数增加。文章认为，这场危机凸显了教育机构在高等教育入学机会和学生成果方面的重要作用，以及在不同机构和课程之间以及学生偿还能力存在巨大差异的情况下，利用广泛可用的贷款补贴教育投资的难度。
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这篇论文研究了大型语言模型 (LLM) 是否能够像专业分析师一样进行财务报表分析。研究人员向 GPT4 提供了标准化和匿名的财务报表，并指示其分析这些报表以确定未来收益的方向。结果显示，即使没有任何叙述或特定行业信息，LLM 在预测收益变化方面的能力也优于财务分析师，尤其是在分析师难以做出准确预测的情况下。此外，LLM 的预测精度与经过专门训练的最新机器学习模型相当。LLM 的预测并非源于其训练记忆，而是因为它能够生成对公司未来表现有用的叙述性见解。
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本文提出了一种在扫描电子显微镜（SEM）中可视化任何磁体和磁化材料磁场的简单方法。该方法使用一种名为G-探测器的原创磁场探测器，其形式为一块板上刻有非磁性材料的特殊网格。G-探测器位于磁化样品附近，电子束以标准方式扫描G-探测器上的网格和样品本身。由于洛伦兹力的作用，一次电子束在扫描过程中发生偏转，G-探测器网格线的SEM图像发生变化，反映了样品磁场的影响。该方法允许观察和视频记录磁场感应的动态变化，空间分辨率高达100纳米，可研究的磁场强度范围为0.001 T到2 T。
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