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9来源：Eudravigilance。这些数字不能直接从可疑的不良反应的公共数据库中提取，这些数据将其分组为每种副作用的信息。由于单个病例报告中可能包括一个以上可疑的副作用，因此副作用的总数将永远无法匹配单个病例的数量。同样，该公共数据库没有提供报告的案件总数。
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。
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
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。
为什么该法案对康涅狄格州居民很重要
该法案建立了康涅狄格州清洁经济委员会，该委员会将在可再生能源，能源效率和气候弹性方面创建并支持工作培训计划。这意味着为居民提供更多高质量，稳定的就业机会，尤其是对于从化石燃料行业过渡的工人而言。加强我们的清洁能源劳动力将把康涅狄格州定位为可持续经济发展的领导者。4。针对极端天气和气候变化的弹性
为什么北方邦最新的私有化竞标更有可能成功......
戈拉克布尔：首席部长 Yogi Adityanath 周六强调了该邦在打击犯罪和营造商业友好环境方面所做的努力，他表示这些努力吸引了大量投资并创造了就业机会。他在戈拉克布尔工业发展局（GIDA）成立 35 周年庆典上发表讲话时宣布，北方邦正在成为北印度的主要投资目的地。首席部长宣布，邦德尔克汉德正在开发一个占地 36,000 英亩、与诺伊达平行的新工业镇。这一项目预计将创造 10 万个就业机会并引发该邦的工业革命。他表示，北方邦安全感增强、经商便利、交通便利，已收到价值 4 亿卢比的投资提案。该邦将在印度实现 5 万亿美元经济目标中发挥关键作用。活动期间，首席部长约吉为价值 20.9 亿卢比的多个基础设施开发项目奠基，其中包括价值 8.6 亿卢比的项目和价值 12.3 亿卢比的新开发项目。他
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
为什么生成学习策略可以改善记忆？
摘要 —生成性学习策略与认知和情感相联系。基于单因素实验设计，75 名被试被随机分配到化学虚拟现实 (VR) 课程，在三种条件下学习：VR、VR+总结和VR+自我测试。使用 emWave 系统记录学习者在学习过程中的情绪状态。使用保留测试测量学习者的学习成果，使用工具测量学习体验。结果表明，与没有生成性学习策略的 VR 课程学生相比，1）在学习过程中进行生成性自我测试策略的学生在认知过程中表现出更多积极情绪，学习后积极评价更多，记忆测试分数更高；2）在学习过程中进行生成性总结策略的学生在认知过程中表现出更多积极情绪，但即时记忆分数较低。这些发现为解释生成性总结和自我测试学习策略如何影响基于 VR 的学习提供了新的证据。