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World File Search System实际上
这实际上是您对药物的大脑
他和其他人说，这项研究使迷幻体验（激烈的可视化，时间和空间的扭曲以及与自我的脱离）的观念使这项研究重视这一观点是治疗过程的重要组成部分。尽管这样的假设似乎是不言而喻的，但在迷幻研究人员中并没有普遍接受，其中一些人正在努力开发新化合物，这些化合物提供了迷幻药物的好处而没有迷失效果。
如何（以及为什么）认为大脑实际上是一台计算机
优先于其他。大多数科学家可能同意，他们宁愿花时间做科学研究，也不愿担心词语含义的争论。然而，计算和神经科学的哲学家们更乐意担心词语的含义；不是因为它本身很有趣，而是因为它可以阐明我们在仔细思考和有效交流大脑时提出的假设。这在认知科学、计算机科学、神经科学等跨学科领域尤其重要，在这些领域，审问我们的概念可以成为一种富有成效的方式，让来自不同领域的研究人员走到一起，避免各说各话。这里将论证大脑可能是字面意义上的计算机，而不仅仅是比喻意义上的计算机。这需要经验标准来确定什么使物理系统成为计算系统。这些标准超越了理论计算机科学的概念和数学资源；这里将开发一组候选标准。有了这些标准，我们将看到大脑如何成为一台真正的计算机，尽管可能不是一台数字计算机。这里概述的物理计算说明既显示了不同类型的计算（例如数字、模拟和其他类型）的不同之处，也显示了它们都算作真正的计算类型的原因。综合起来，这些考虑表明大脑可以真正地进行计算，而它是否这样做则是一个经验性的说法。此外，虽然模拟计算是一种真正的计算类型，但它与数字计算在神经科学家、认知科学家和理论计算机科学家看来存在一些不明显的不同。我们将讨论其中一些差异。
负利率政策实际上有效吗？ （有多少代价？）
标称的T-BILL产量迅速迅速上升，但美国的主要利率仍低于通货膨胀率，因此投资者对最高30年的财政证券产生了负面的现实利息。虽然实际利率往往是积极的，但他们的零利率低于零。两年的到期利率低于1970年代后期和全球金融危机之后的核心个人消费支出（PCE）通货膨胀量的衡量标准。在2000年代中期，较短的到期证券处于美国通货膨胀的措施或接近措施。使用通货膨胀指数的证券（R-CMT）在2003年提供的现实利率的市场衡量标准直到2008 - 09年全球金融危机之后才是负面的。变更术语保费和通货膨胀期望会影响实际利率随着时间的推移。
可解释人工智能的评估实际上告诉了我们什么？
尽管取得了重大进展，对可解释人工智能的评估仍然难以捉摸且具有挑战性。在本文中，我们提出了一个细粒度的验证框架，该框架不会过度依赖这些社会技术系统的任何一个方面，并且承认其固有的模块化结构：技术构件、面向用户的解释性工件和社交通信协议。虽然我们同意用户研究对于从特定部署环境中的被解释者的角度评估解释呈现和交付策略的质量和有效性非常有价值，但底层的解释生成机制需要一种单独的、以算法为主的验证策略，以考虑其（数字）输出的技术和以人为本的要求。这种全面的基于社会技术效用的评估框架可以系统地推理可解释人工智能系统所组成的不同构件的属性和下游影响——考虑到其多种工程和社会方面——考虑到预期的用例。
精神病学中的人工智能实际上都不是
关于医疗保健领域人工智能的讨论引发了人们对治疗关系非人性化的担忧 (1)。依赖“大数据”来指导治疗决策可能会导致忽视无法简化为离散数据元素的经验和价值观。计算机生成的建议可能带有虚假权威，会凌驾于专家的判断之上。然而，对人工智能对临床实践造成破坏性影响的担忧可能更多地反映了营销炒作，而非近期的临床现实。当考虑大数据和机器学习在精神保健领域的实际用途时，人工智能这个词通常是一个误称。大数据和机器学习的一些医疗保健应用可能代表真正的人工智能：计算机算法处理机器生成的数据以自动提供诊断或推荐治疗。例如，美国食品和药物管理局最近批准了一种用于诊断糖尿病视网膜病变的自主人工智能系统 (2)。然而，所谓的人工智能在精神病学中的临床应用通常依赖于人类生成的数据来预测人类的经验或指导人类的行为。例如，作为研究人员，我们可能会使用临床记录来识别首次精神病发作风险较高的年轻人。或者我们可能会使用治疗前临床评估的数据来预测患者在接受特定抑郁症治疗后随后的改善情况。或者我们可能会使用来自人类患者和人类治疗师互动的数据来为自动化治疗计划选择有用的反应。这些例子中的每一个都涉及使用机器学习和大型记录数据库来开发预测模型或决策支持工具。然而，在每种情况下，输入数据和预测结果都反映了人类的经验。中间可能有复杂的数学，但人类是两端的重要参与者。因此，智能实际上不是人工智能。当我们使用临床数据来预测临床结果或指导临床决策时，机器学习依赖于人类过去的评估和决策的结果
如何（以及为什么）认为大脑实际上是一台计算机
人们通常认为大脑和计算机之间的关系只是一种比喻。然而，真正的计算系统几乎可以在任何媒介中实现；因此，人们可以认真对待大脑确实可以计算的观点。但是，如果没有经验标准来判断什么使物理系统真正成为计算系统，计算就仍然是一个视角问题，尤其是对于那些没有明确设计和设计为计算机的自然系统（例如大脑）。从真实的物理计算机示例（模拟和数字、当代和历史）中考虑，可以清楚地知道这些经验标准必须是什么。最后，将这些标准应用于大脑表明了我们如何将大脑视为计算机（可能还是模拟计算机），这反过来又阐明了这一说法既具有启发性又可证伪。
在疫苗接种中；成本效益实际上意味着什么？
一般考虑：有不同的评估方法来检查接种疫苗（或其他健康实践或治疗）的经济成本。从疫苗接种的角度来看（例如在实施疫苗接种计划时），在国家的决策过程中；药物经济学和成本分析技术通常用于协助有效分配有限的资源和/或确定优先方法。成本分析技术可以指导医疗保健提供者和政策制定者就有效利用资源和健康规划做出明智的选择。成本分析有不同的评估方法。在本文中，作为问题的基础，将简要提及成本效益、成本效益、成本效益分析，以及基于疫苗接种的残疾调整生命年（DALY）和质量调整生命年（QALY）的概念。这些术语和/或分析可能会混淆，可能有相似之处，但它们之间有区别。
通过空间明确的可再生能源部署的政策决策支持实际上最佳替代方案
摘要设计高度可再生的电力系统涉及许多有争议的决策，例如在哪里定位生成和传输能力。然而，通常使用成本限制能源系统模型的单一结果来告知计划。这将带来更多的替代结果，例如，这可能会避免在任何一个地区的技术能力浓度。为了探索这种替代方案，我们开发了一种生成空间显式的，实际上最佳结果（孢子）的方法。将孢子应用于意大利，我们发现只有光伏和存储技术是到2050年到2050年脱碳的重要组成部分。其他决定，例如定位风能，可以选择可选的功能。大多数替代性配置对成本和需求不确定性不敏感，而应对不利天气，需要过多的可再生能力产生和存储能力。对于政策制定者来说，该方法可以提供空间详细的电力系统转换选项，从而实现在政治上可以接受的决策。
并非全是悲观和沮丧：能源密集型和时间灵活的数据中心应用实际上如何促进可再生能源
摘要 为实现可持续能源系统，进一步增加可再生能源 (RES) 发电量势在必行。然而，RES 的开发和实施带来了各种挑战，例如，处理由于 RES 的间歇性而导致的电网稳定性问题。相应地，日益波动甚至为负的电价也对 RES 电厂的经济可行性提出了质疑。为了应对这些挑战，本文分析了 RES 电厂与计算密集型、耗能数据中心 (DC) 的集成如何促进对 RES 电厂的投资。开发了一个优化模型，用于计算由 RES 电厂和 DC 组成的综合能源系统 (IES) 的净现值 (NPV)，其中 DC 可以直接消耗来自 RES 电厂的电力。为了获得适用的知识，本文通过以下方法评估了所开发的模型：