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新经济治理框架为何有可能阻碍欧盟战略
欧盟面临着将财政纪律与战略目标相结合的复杂挑战，特别是在绿色转型的背景下。新的经济治理框架引入了更灵活、针对具体国家的财政政策方法，旨在平衡预算约束和大量投资。从严格的基于规则的体系转变为量身定制的基于经济分析的模型，代表着向前迈出的一步。然而，各国政府在支持欧盟战略方面面临着巨大的资金缺口。新经济基金会的预测估计，仅欧盟绿色和社会目标每年的投资缺口就高达 3046 亿欧元至 4239 亿欧元。如果没有进一步的财政创新和下一代欧盟等计划的扩展，欧盟就有可能无法实现其长期战略目标。本讨论文件旨在概述新经济治理框架的主要改革，并评估其支持欧盟战略目标的潜力。
为什么我们应该在太空中训练人工智能 - 白皮书
与地面数据中心相比，轨道数据中心具有多项基本优势，尤其是在规模达到 GW 级时。通过使用廉价的太阳能，可以显著节省运营成本，而不受下文讨论的地面太阳能发电场的限制。轨道数据中心可以利用太空中的被动辐射冷却来直接实现低冷却剂温度，从而降低冷却成本。或许最重要的是，它们可以几乎无限地扩展，而不受地球上面临的物理或许可限制，使用模块化快速部署。所有这些都将对环境产生净效益——欧盟委员会最近的一项研究得出结论，轨道数据中心将显著减少电网电力产生的温室气体排放，并消除用于冷却的淡水使用。3
经济体系为何重要 | 工作表
价格差异解释：确保回答中能指出可能导致学生所在国家肉类价格上涨的具体因素。例如，提到政府征收的税款、严格的法规、有限的竞争或进口限制等导致成本上升的因素。解释中应将其中一些因素与它们如何影响生产者和消费者联系起来，从而导致价格上涨。
为什么制定B计划比拥有
●使您成为更好的老师：计划和准备的很大一部分是在进行研究。研究教育理论并研究最佳实践有助于定义和塑造自己的教学理念。研究您深入教授的内容也将帮助您成长和改进。●提高学生的表现和成就：作为一名老师，您应该拥有所教的内容。您应该了解您的教学内容，为什么要教书，并且应该为如何每天向学生展示它的计划。这最终使您的学生受益。您作为老师的工作不仅要呈现信息，而且要以与学生共鸣的方式呈现，并使他们想学习它足够重要。这是通过计划，准备和经验来实现的。●使一天过得更快：停机时间是老师最大的敌人。许多老师使用“空闲时间”一词。这是简单的代码，因为我没有花时间来计划。老师应准备和计划足够的材料以持续整个
既然可以飞，为何还要爬？
惠普工程师 Paul Poorman 使用各向同性壳单元对磁带进行建模，并使用运动单元对驱动器组件进行建模。在 MES 中，磁带缠绕在两个滚轴上，穿过磁带头，然后被拉入卷带盘。MES 结果显示了磁带的运动和由此产生的应力。这些结果帮助惠普找到了一种专有解决方案，既能使磁带保持在轨道上，又能减少磁带边缘的应力，从而延长备份磁带的使用寿命。Paul Poorman 报告说：“第一代惠普 Ultrium 驱动器目前已上市，性能良好。”
经济素养：它是什么？为什么它很重要？
储备银行公共教育计划的核心目标之一是提高经济素养。虽然经济素养的社会效益已得到充分证实，但定义这一术语的含义却并非易事，几十年来一直是争论的焦点。本文探讨了“经济素养”的含义。为了得出一个可行的定义，本文讨论了一个人应该理解哪些经济原则才能被视为具有经济素养，以及他们应该熟悉的主题和我们期望他们表现出的思维方式。在此过程中，本文区分了经济素养和金融素养。本文最后提出了未来研究的问题，即如何衡量澳大利亚的经济素养以及如何支持它。
为什么我不是Boltzmann Brain
1在某些长期寿命的宇宙中，原子的随机运动不仅可能形成一个短暂的根本欺骗性的大脑，而且还形成了一个整个稳定的星系，其中包含过着幸福生活并对其一般环境具有可靠信念的人。我们仅将术语“ Boltzmann Brain”/“ BB”用于根本欺骗的大脑，我们使用“普通观察者”/“ OO”一词来指代他们对附近环境的观察者。在构成最有趣的怀疑挑战的宇宙学模型中，绝大多数大脑都被欺骗了。我们的目标是为我们最近的宇宙学模型带来的持怀疑态度威胁辩护我们的感知能力。当然不是我们的目标来证明有关我们银河系起源的任何主张。
为什么我们不能说认知是什么（至少目前如此）
一些哲学家寻找认知的标志：一组单独必要和共同充分的条件，用于识别所有认知实例。他们声称，标志对于回答有关认知的性质和分布的难题是必要的。在这里，我将论证，就目前情况而言，鉴于认知科学的现状，我们无法识别认知的标志。我将按如下方式进行。首先，我阐明一些促使寻找认知标志的因素，从而强调标志应该满足的要求。然后，我强调文献中关于标志的紧张关系。根据文献，尚不清楚搜索的目的是为了捕捉直观的认知概念还是真正的科学概念。然后，我依次考虑每个选项，声称无论哪种方式，都无法提供满足要求的标志。然后，我转移了一个可预见的反对意见，并强调了我观点的一些含义。
为什么网络具有抑制/负连接？
为什么大脑有抑制连接？为什么深度网络有负权重？我们从表示容量的角度提出了一个答案。我们认为表示函数是（i）大脑在自然智能中的主要作用，以及（ii）深度网络在人工智能中的主要作用。我们对为什么有抑制/负权重的答案是：学习更多函数。我们证明，在没有负权重的情况下，具有非递减激活函数的神经网络不是通用近似器。虽然这对某些人来说可能是一个直观的结果，但据我们所知，无论是在机器学习还是神经科学中，都没有正式的理论来证明为什么负权重在表示容量的背景下至关重要。此外，我们还对非负深度网络无法表示的表示空间的几何特性提供了见解。我们期望这些见解将使人们对施加于权重分布的更复杂的归纳先验有更深入的理解，从而实现更高效的生物和机器学习。