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碳捕获和储存对气候和社区来说是一个错误的解决方案
无效：CCS 不是气候解决方案。除了迅速淘汰化石燃料外，我们还必须从大气中去除一些现有的二氧化碳，以使全球气温上升保持在 1.5 摄氏度以下。这被称为“二氧化碳去除”或 CDR。CCS 不会从大气中去除现有的二氧化碳。实际上，它最多只能转移燃烧化石燃料和其他肮脏燃料产生的额外二氧化碳污染的一小部分。更糟糕的是，在美国，几乎所有被 CCS 转移的碳（95%）都用于开采石油，这加剧了气候危机。根据化石燃料行业泄漏和井喷的长期记录，任何储存在地下的二氧化碳都不可避免地有泄漏回大气的风险。
反对碳捕获的案例：虚假声明和新污染
水泥和钢铁。钢铁和水泥等关键建筑材料需要真正的脱碳解决方案，而不是虚假承诺。钢铁、水泥和铁的碳排放流非常稀薄，使碳捕获具有挑战性。62 虽然无碳钢铁生产方法需要新的研究和开发，但有些方法显示出前景。2013 年，麻省理工学院的研究人员为一种经济实惠、完全电气化、零碳排放的钢铁生产技术奠定了基础。63 另一种方法是使用可再生生产的氢气从铁中生产钢。64 水泥行业的碳捕获面临着独特的挑战。65 能够减少 64% 以上排放的技术仍处于原型阶段。66 替代水泥生产方法和产品仍在研究中，但几种无碳选择似乎可行。67
医疗中心支付超过 2100 万美元以解决涉嫌虚假索赔
“Cornerstone Healthcare Group Holding 的这笔 2160 万美元的和解金是 FBI 休斯顿分部处理过的最大的民事医疗欺诈和解金之一，我们处理过很多医疗欺诈案件。我希望这起案件能给那些认为自己可以逃脱类似欺诈的医疗服务提供者一个警示，”FBI 特别探员 James Smith 表示。“Cornerstone Healthcare 不仅从医疗保险计划中骗取了数百万美元，还利用了那些不知情的患者进行诈骗。这些患者信任他们的医生和医疗服务提供者，但最终却几乎得不到任何治疗。归根结底，医疗欺诈影响到每个人。它提高了我们的健康保险费，让患者面临毫无价值和不必要的医疗程序。我为 FBI 休斯顿医疗欺诈特别工作组所做的工作感到自豪。”
现代货币理论：经济救主还是假先知？玛德琳·罗伯茨
绿色新政（Mayeda和Dmitrieva）。尽管并非总是以名字提及，但MMT原则已经根深蒂固，鉴于Covid-19触发的衰退，倾斜MMT倾斜的行话变得越来越普遍。的确，有些人认为这可能是美国的经济救主。MMT has also received significant criticism from multiples sectors, ranging from Lawrence Summers, a former Secretary of the Treasury under President Obama, who accused MMT of being “fallacious at multiple levels,” to Larry Fink, CEO of BlackRock, the largest asset managing company in the world, who labelled it “garbage” (Mayeda and Dmitrieva).毫不奇怪，激烈的辩论围绕MMT旋转，以及它是否是美国经济中财政紧缩的可行替代方案。经济学家和乔治·梅森大学教授斯科特·萨姆纳（Scott Sumner）曾在辩论中说：“ MMT构建了如此奇怪，不合逻辑，令人费解的思考宏观思考方式，以至于攻击几乎不了解”（Coy等）。的确，现代货币理论建立在几个基本的经济错误上，包括其对政府货币创造方式的概念，政府赤字为何重要以及原因和预防通货膨胀。这些明显的问题证明，选民应该注意哪些经济政策，而不仅仅是候选人，他们在选举日投票，尤其是在美国历史上史无前例且不确定的时期。MMT的核心是相信政府可以获得几乎无限的资金。因为它可以创建自己的货币
驳斥有关太阳能、风能和电动汽车的 33 个虚假说法
© 2024 哥伦比亚法学院萨宾气候变化法中心 萨宾气候变化法中心开发应对气候变化的法律技术，培训法学院学生和律师使用这些技术，并为法律界和公众提供有关气候法律和法规关键主题的最新资源。 它与哥伦比亚大学气候学院的科学家以及众多政府、非政府组织和学术组织密切合作。 萨宾气候变化法中心 哥伦比亚法学院 纽约西 116 街 435 号，邮编 10027 电话：+1 (212) 854-3287 电子邮件：columbiaclimate@gmail.com 网址：https://climate.law.columbia.edu/ Twitter：@SabinCenter 博客：http://blogs.law.columbia.edu/climatechange 免责声明：本报告由萨宾气候变化法中心独自负责，不反映哥伦比亚法学院或哥伦比亚大学的观点。本报告是一项学术研究，仅供参考，不构成法律建议。信息的传输不旨在建立发送者和接收者之间的律师-客户关系，接收也不构成发送者和接收者之间的律师-客户关系。任何一方在未事先征求律师意见的情况下，都不应采取行动或依赖本报告中包含的任何信息。
飞机零件铸造厂同意就未能履行虚假索赔法指控达成和解
和解协议包括解决 Wellman 员工 Bradley Keller 根据《虚假索赔法案》的举报人或告密者条款提出的索赔。根据这些条款，私人当事方可以代表美国提起诉讼并获得部分赔偿。Keller 将获得 90,000 美元。该举报人案件的标题为美国 ex rel。Bradley Keller 诉 WDC Acquisitions, LLC d/b/a Wellman Dynamics 和 Trive Capital Management LLC（SD 爱荷华州编号 20-CV-100-LTS-MAR）。
脑转移分割网络，训练有鲁棒性，对带有多个假阴性的注释
深度学习已被证明是医学图像分析的重要工具。但是，需要准确标记的输入数据，通常需要专家的时间和劳动密集型注释，这是对深度学习使用的主要限制。解决这一挑战的一种解决方案是允许使用粗或嘈杂的标签，这可以允许图像的更有效，可扩展的标签。在这项工作中，我们根据熵正则化开发了偏斜的损失函数，该熵正规化假定目标注释中存在非平凡的假阴性率。从经过精心注释的脑转移病变数据集开始，我们通过（1）随机审查带注释的病变，并系统地审查最小的病变，从而用假阴性模拟数据。后者更好的模型真正的医师错误，因为较小的病变比较大的病变更难注意到。即使模拟的假阴性率高达50％，将我们的损失函数应用于随机审查数据的最大敏感性在基线的97％（未经审查的培训数据）下保留，而标准损失函数仅为10％。对于基于尺寸的审查制度，绩效从当前标准的17％恢复为88％，而我们的自举损失损失。我们的工作将与图像标记过程的更有效的缩放相同，并与其他方法并行，以创建更多效果的用户界面和注释工具。关键字：脑转移，细分，深度学习，假阴性，嘈杂标签
基于统计和人工智能的联网汽车虚假信息网络攻击检测模型的有效性
由于联网汽车与其他联网汽车和联网基础设施具有外部连接性，因此很容易受到网络攻击，这些攻击可能会立即危及车辆本身以及其他联网汽车和道路基础设施的安全。虚假信息攻击就是这样一种网络攻击，外部攻击者向联网汽车注入不准确的信息，最终可能通过危及前方碰撞警告等安全关键应用而造成灾难性后果。此类攻击事件的发生和目标可能非常动态，使得实时和近实时检测具有挑战性。变化点模型可用于实时检测由虚假信息攻击引起的异常。在本文中，我们评估了三种基于变化点的统计模型：期望最大化、累积求和和贝叶斯在线变化点算法，用于检测 CV 数据中的网络攻击。此外，数据驱动的人工智能 (AI) 模型可用于检测数据集中已知和未知的潜在模式，具有检测 CV 数据中实时异常的潜力。我们使用了六种人工智能模型来检测虚假信息攻击，并将检测攻击的性能与我们开发的变更点模型进行了比较。我们的研究表明，与人工智能模型相比，变更点模型在实时虚假信息攻击检测方面表现更好。变更点模型具有无需训练的优势，可以成为联网汽车中检测虚假信息攻击的人工智能模型的可行且计算效率高的替代方案。