三星日前表示自2022年8月16～22日为期7日的Galaxy Z Fold4／Flip4预购销量约为97万支，相较2021年Galaxy Z Fold3／Flip3的7日预购92万支更高，再度创下新纪录。特别是从单日平均预购量来看，Galaxy Z Fold4／Flip4约为13.8万多支，Galaxy S22系列则约为12.7万支，代表三星新款折叠机在预购表现上取得历代Galaxy系列中最佳成绩。有评价指出，考量到全球通货膨胀、经济成长趋缓等因素，三星折叠新机的表现已超乎原本市场预期。
三星电子MX部门社长卢泰文表示，争取到2025年将折叠屏智能手机销量占公司高端手机销量的比重提升至五成以上。根据Counterpoint Research最新的折叠屏智能手机预测，今年全球折叠屏智能手机市场将从去年的900万部增长73%，至1600万部。高端市场弹性和稳定的需求，克服了经济逆风取得了强劲的增长。Counterpoint预测明年也将继续出现强劲增长，预计到2023年折叠屏手机将增长到2600万台。
新纶新材光电显示材料主要产品包括CPI膜、COP膜和TAC膜等，主要用在折叠屏、偏光片等显示结构中的高端光学显示材料产品。 https://t.cn/A6XY9HN8
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omgJake的情感创伤......看他每一次被迫卷入99某对争吵时的表情，下一秒立刻提出修补关系方案，聪明又可怜的样子，很难不恨有些原生家庭里的始作俑者，带来半生都无法愈合的创伤。而且Andy真的是天生的好演员啊，一瞬间的眼神和微表情，情感传递得自然饱满，简直完美。
绝杀一句“I'm a cop. I can protect us.” 这种时候说这句话，完全暴露Jake内心的不安和脆弱了啊
这是我更加爱他的理由，有时在演我...
绝杀一句“I'm a cop. I can protect us.” 这种时候说这句话，完全暴露Jake内心的不安和脆弱了啊
这是我更加爱他的理由，有时在演我...
#职场日常#关于“围剿”方法论下一次聊，困境暂时不聊。聊一下工资。但不聊我所在公司的薪资水平，不然我要因为违反薪资保密被辞退了。聊什么呢？聊一聊怎么获得更高的工资。
为什么聊这个呢？主要是看了一篇论文，研究一个显而易见的问题：为什么大城市的工资更高？
这个问题乍看有点呆，核心是其思维逻辑、经济学模型以及实证结果破具启发性。
论文发表在美国经济期刊，文章标题是《职位匹配和城市》。
文章建了一个职位选择的动态模型，得出的结论是：相比小城市，大城市拥有明显更多的职位选择，因此均衡状态下，大城市的工作者可以形成更优的职位匹配，从而拥有更高的工资。
论文的实证结果表明：更优的职位匹配质量对工资溢价贡献了35％，对大城市的不平等扩大贡献了1/3。
对于个人有什么启发？要提高自身的职位匹配质量，也就是所谓：找到自己能够胜任的领域，如果这个领域刚好还在兴趣所在，那么就完美了。
其实好理解，在不能胜任的领域，可能你花了200％的努力，但匹配度只有20％，意味着综合效率只有40％。但如果匹配度高达80％，想要达到64％的综合效率，只需要付出80％的努力。
我们把上面的例子抽象一下，可以把模型简化一下：记职位匹配度（胜任力）为OP，记努力程度为H，记综合收益为R，那么R就是关于OP和H的函数。即——
R＝f（OP，H）
OP可以进一步写为能力（A）和城市职位匹配效率（COP）的函数，即：OP＝f（A，COP）
那么R-avenge（Ri）＝f（A，COP，H）
记收益溢价为R～，那么线性回归模型可以这么建立：
R～＝a*COP（i）+b*A+c*H+u，i是城市变量，u是随机扰动项，abc是常数。
根据论文的结论，a应该是0.35。
#微博新知博主##微博公开课##计量经济学#
为什么聊这个呢？主要是看了一篇论文，研究一个显而易见的问题：为什么大城市的工资更高？
这个问题乍看有点呆，核心是其思维逻辑、经济学模型以及实证结果破具启发性。
论文发表在美国经济期刊，文章标题是《职位匹配和城市》。
文章建了一个职位选择的动态模型，得出的结论是：相比小城市，大城市拥有明显更多的职位选择，因此均衡状态下，大城市的工作者可以形成更优的职位匹配，从而拥有更高的工资。
论文的实证结果表明：更优的职位匹配质量对工资溢价贡献了35％，对大城市的不平等扩大贡献了1/3。
对于个人有什么启发？要提高自身的职位匹配质量，也就是所谓：找到自己能够胜任的领域，如果这个领域刚好还在兴趣所在，那么就完美了。
其实好理解，在不能胜任的领域，可能你花了200％的努力，但匹配度只有20％，意味着综合效率只有40％。但如果匹配度高达80％，想要达到64％的综合效率，只需要付出80％的努力。
我们把上面的例子抽象一下，可以把模型简化一下：记职位匹配度（胜任力）为OP，记努力程度为H，记综合收益为R，那么R就是关于OP和H的函数。即——
R＝f（OP，H）
OP可以进一步写为能力（A）和城市职位匹配效率（COP）的函数，即：OP＝f（A，COP）
那么R-avenge（Ri）＝f（A，COP，H）
记收益溢价为R～，那么线性回归模型可以这么建立：
R～＝a*COP（i）+b*A+c*H+u，i是城市变量，u是随机扰动项，abc是常数。
根据论文的结论，a应该是0.35。
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