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接种 COVID-19 疫苗后应注意什么
最近有报道称，接种阿斯利康和杨森疫苗后，会出现一种极为罕见的血栓和异常出血症状。目前正在仔细审查这一情况，但这种症状的风险因素尚不清楚。由于 COVID-19 并发症和死亡风险很高，MHRA、世界卫生组织和欧洲药品管理局得出结论，总体而言，接种疫苗非常有利。
狂犬病暴露后预防应注意什么（...
† 狂犬病疫苗和 HRIG 的副作用并不常见。狂犬病疫苗的轻微反应可能包括注射部位疼痛、发红、肿胀或瘙痒。极少数情况下，报告出现头痛、恶心、腹痛、肌肉疼痛和头晕等症状。HRIG 治疗后可能会出现注射部位疼痛和低烧。
接种 COVID-19 疫苗后应注意什么
本传单还提供易读版、盲文版、大字版以及阿尔巴尼亚语、阿拉伯语、孟加拉语、保加利亚语、中文、爱沙尼亚语、希腊语、古吉拉特语、印地语、旁遮普语、拉脱维亚语、立陶宛语、波兰语、巴西葡萄牙语、罗姆语、罗马尼亚语、俄语、索马里语、西班牙语、土耳其语、契维语、乌克兰语和乌尔都语纸质版。
人工智能法案应保持技术中立
《人工智能法案》的范围以两种方式威胁欧盟的创新生态系统。第一个也是最重要的是“人工智能”的定义。第二个是“高风险”的定义。委员会在没有解释的情况下创建了八个“高风险”类别（在第 7 条中暗示了它将如何添加到列表中），这些类别将承担沉重的负担。通过对每个类别施加同等负担，该法案未能认识到这些类别之间以及它们内部的重要差异。例如，用于维护公用事业的人工智能（“关键基础设施的管理和运营”）与用于评估个人获得公共服务的人工智能（“获得和享受基本私人服务和公共服务和福利”）的处理方式相同，尽管这些类别的风险状况不同。同样，在执法类别中，用于检测深度伪造的人工智能与用于评估刑事刑期长度的人工智能同样具有风险。这不是基于风险的方法。
16 bit 模数转换器TM7706 - NET
注释： 1.B 级温度范围为 -40 ℃ ~+85 ℃。 2.这些数据是按最初设计的产品发布的。 3.一次校准实际上是一次转换，因此这些误差就是表 1 和表 3 所示转换噪声的阶数。这 适用于在期望的温度下校准后。 4.任何温度条件下的重新校准将会除去这些漂移误差。 5.正满标度误差包括零标度误差 （ Zero-Scale Error ）（单极性偏移误差或双极性零误 差），且既适用于单极性输入范围又适用于双极性输入范围。 6.满标度漂移包括零标度漂移 （单极性偏移漂移或双极性零漂移）且适用于单极性及 双极性输入范围。 7.增益误差不包括零标度误差，它被计算为满标度误差——对单极性范围为单极性偏移 误差，而对双极性范围为满标度误差——双极性零误差。 8.增益误差漂移不包括单极性偏移漂移和单极性零漂移。当只完成了零标度校准时，增 益误差实际上是器件的漂移量。 9.共模电压范围：模拟输入电压不超过 V DD +30mV ，不低于 GND-30mV 。电压低于 GND-200mV 时，器件功能有效，但在高温时漏电流将增加。 10.这里给出的 AIN （ + ）端的模拟输入电压范围，对 TM7706 而言是指 COMMON 输入 端。输入模拟电压不应超过 V DD +30mV, 不应低于 GND-30mV 。 GND-200mV 的输入 电压也可采用，但高温时漏电流将增加。 11.VREF=REF IN （ + ）－ REF IN （ - ）。 12.只有当加载一个 CMOS 负载时，这些逻辑输出电平才适用于 MCLK OUT 。 13.+25 ℃时测试样品，以保证一致性。 14.校准后，如果模拟输入超过正满标度 , 转换器将输出全 1, 如果模拟输入低于负满标度， 将输出全 0 。 15.在模拟输入端所加校准电压的极限不应超过 V DD +30mV 或负于 GND － 30mV 。 16.当用晶体或陶瓷谐振器作为器件的时钟源时 （通过 MCLK 引脚 ）， V DD 电流和功耗 随晶体和谐振器的类型而变化 （见“时钟和振荡器电路”部分）。 17.在等待模式下，外部的主时钟继续运行， 5V 电压时等待电流增加到 150 μ A ， 3V 电 压时增加到 75 μ A 。当用晶体或陶瓷谐振器作为器件的时钟源时，内部振荡器在等待 模式下继续运行，电源电流功耗随晶体和谐振器的类型而变化 （参看“等待模式” 一节）。 18.在直流状态测量，适用于选定的通频带。 50Hz 时， PSRR 超过 120dB （滤波器陷波 为 25Hz 或 50Hz ）。 60Hz 时， PSRR 超过 120dB （滤波器陷波为 20Hz 或 60Hz ）。 19.PSRR 由增益和 V DD 决定，如下：
人工智能能有创造力吗？ - 庆应义塾SFC社团
随着人工智能（AI）社会应用的推进，人们正在探索将人工智能应用于艺术和设计等创意领域。尤其是，许多研究和作品示例已经表明，人工智能可以通过使用生成对抗网络（GAN）和其他生成模型来生成“逼真”的图像和音乐，就好像它们是人类创造的一样。另一方面，有人可能会认为生成模型所做的只是从训练数据中学习到的统计模式的再现，并质疑它们作为表达的新颖性和独创性。在本文中，我们研究了人工智能和创造力的现状，并提出了一种通过扩展 GAN 框架来创造新颖表达，尤其是音乐表达的方法。通过这些，我们考虑了人工智能将在未来为创造不仅仅是模仿人类创作的表达做出贡献。
Microsoft Word -（已提交）2020 年秋季可靠性研讨会手稿
[1] Sato, Y.、Henley, EJ、Inoue, K.：“机器人危险控制系统设计的动作链模型”，IEEE Trans. on Reliability，第 39 卷，第 2 期，（1990 年 6 月）。[2] Kawashima, O.、Sato, Y.（2015 年）：”