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自动化-增强悖论
以最近出版的三本关于人工智能 (AI) 的商业书籍为起点，我们探讨了管理领域的自动化和增强概念。自动化意味着机器接管人类的任务，而增强则意味着人类与机器密切合作完成任务。从规范立场来看，这三本书建议组织优先考虑增强，因为它们与卓越绩效有关。我们使用更全面的悖论理论视角，认为在管理领域，增强不能与自动化截然分开。这两种人工智能应用在时间和空间上相互依赖，产生了一种矛盾的紧张关系。过分强调增强或自动化会加剧强化循环，对组织和社会产生负面影响。但是，如果组织采用包括自动化和增强的更广泛视角，它们就可以应对这种紧张关系，实现有益于企业和社会的互补性。根据我们的见解，我们得出结论，管理学者需要参与组织中人工智能的使用研究。我们还认为，需要对当前开展人工智能研究的方式进行重大改变，以便开发有意义的理论并为实践提供合理的建议。
悖论的力量
效率，测量的代谢能量比空气动力学模型更能准确地表明飞行的行为和生态成本。因为在某些鸟类 1 中也发现了类似的平坦功率-速度曲线（尽管在蝙蝠中没有），所以建议避免不谨慎地使用飞行成本的理论估计值：假设效率与速度和尺寸无关的恒定方法'目前无法证明其合理性。将生理和空气动力学方法与能量学相协调，特别是对效率的更深入理解，仍然是动物飞行研究者面临的主要挑战。最后，为什么大黄蜂的翅膀这么小？答案一定在于蜜蜂的飞行生态学，也就是它利用飞行采集花蜜和花粉的方式。这可能导致它携带大负荷，而小翅膀并不特别适合这样做'·10 • 蜂鸟。 （还有一些蝙蝠种类）也以花蜜为食，经常在寄主植物上盘旋，并且
GDP以外的经济见解：ICOR
但是，在像印度这样的复杂和发展中的经济体中，REP的严格假设可能无法实现。印度的经济格局：与拥拥式理论中假定的固定储蓄供应不同，印度作为新兴经济体，认为随着收入增长的储蓄供应不断扩大。政府支出可以提高需求和就业，从而增加储蓄并刺激私人投资。支持私营部门的储蓄和投资能力的公共支出实际上可以促进私人投资，尤其是针对基础设施和发展时。经济调查见解：印度经济调查（2020-21）承认潜在的短期拥挤影响，但强调了公共投资刺激私人投资的长期收益。它强调了对MSME部门的信贷增长，并将政府作为重要的经济增长驱动因素增加了资本支出。调查表明，在印度，公共支出可以补充私人投资，并帮助该国的整体经济进步。
情景规划悖论
摘要 十多年来，未来研究学者在学术贡献的开端不断重复这样的观点：没有足够的理论来支持混乱的情景方法论。这种策略是公式化的，其净效应很奇怪，作者将其称为情景规划悖论。贡献新理论据称是为了解决理论的“惨淡”状态，而贡献新的类型学据称有助于给方法论混乱带来秩序。随着时间的推移，这种贡献策略就会失效。解决理论和方法论问题的努力最终会失败，而这首先促使人们重新陈述这一主张。事实上，该领域已经远离了其所谓的目标。理论的“惨淡”状态鼓励学者采用不一定与共同核心挂钩的理论，而这无助于未来研究中形成共同的基础理论视角。感知到的混乱让位于类型学，而随着类型的增加，它们会加剧它们本应解决的混乱。最终结果是理论仍然惨淡，方法仍然混乱，这并非任何人所期望的。该领域的这一方向是站不住脚的，也是站不住脚的；要么该领域接受这一说法作为真理陈述，而解决办法是大大增强经验主义，要么拒绝这一说法，并将该说法产生的赏金重新解释为理论和方法的丰富性，而不是隐含的匮乏
情景规划悖论
被 Futures 接受 2017 年 9 月 5 日 摘要 十多年来，未来研究学者在学术贡献的开端一直重复声称没有足够的理论来支持混乱的情景方法。该策略是公式化的，净效应很奇怪，作者将其称为情景规划悖论。贡献新理论据称可以解决理论的“惨淡”状态，而贡献新的类型据称有助于给方法论混乱带来秩序。随着时间的推移，贡献策略会崩溃。解决理论和方法问题的努力最终失败了，而这首先促使重新陈述这一主张。实际上，该领域与其声称的目标相距甚远。理论的“惨淡”状态鼓励学者采用不一定与共同核心挂钩的理论，这无助于未来研究中形成共同的基础理论视角。感知到的混乱让位于类型学，而随着类型的增加，它们会加剧它们本应解决的混乱。最终结果是，理论仍然惨淡，方法仍然混乱，这并非任何人的本意。该领域的这一方向是站不住脚的，站不住脚的；要么该领域接受这一说法作为真理陈述，解决方案是大大增强经验主义，要么拒绝这一说法，并将该说法产生的赏金重新解释为理论和方法的丰富性，而不是它们现在经常代表该领域的隐性匮乏、贫困和不完美
物理学中的实验悖论
任何有效实验的核心要求是它能够被其他实验者理解和重现。这一要求在 Ajdukiewicz (1949, 1978) 意义上的主体间性假设中得到了方便的形式化。一个实验包含两组数据：输入 d in 和输出 d out，以及关于如何进行实验的明确指令。数据和指令都应该是主体间可传达的。在实践中，理想情况下当然永远不可能重现实验。然而，主体间性假设保证了这样做没有先验的限制。换句话说，我们的经验知识仅受限于可用资源的数量，如时间、能量或记忆。任何一组实验数据最终都必须表示为一些主体间符号的有限组合。因此，在不失一般性的情况下，我们可以假设 d in 和 d out 是有限的比特集，因为任何更复杂的数据集通用描述最终都可以用二进制形式重写。每个实验都与一些事件和一个物理系统 F 相关。相关事件包括与实验装置的准备相关的事件（输入 d in ）和与仪器响应相对应的事件（输出 d out ）。我们观察到，输入和输出之间的区别需要一些时间概念。事实上，输入总是先于输出，更一般地说，实验指导总是具有内置的时间顺序。同样，为了构思两个或多个独立实验，需要一些空间概念。然而，这些是，
先进生物燃料与废弃生物燃料的悖论
作为“Fit for 55”计划的一部分，多项政策要求使用先进和废弃生物燃料。主要政策工具是可再生能源指令 (RED 或 REDIII)，但 Fuel EU 和 ReFuel EU 法规也为这些生物燃料提供支持，特别是针对航运和航空。根据 RED 的附件 IX，先进和废弃生物燃料分为需要新型生物燃料技术的材料 (A 部分)，例如林业残留物，以及成熟途径，例如废弃食用油和动物脂肪 (B 部分)。随着 REDIII 的增强，到 2030 年必须实现可再生氢衍生物和 A 部分生物燃料 5.5% 的新综合目标，这可能会引发对可能更便宜的 A 部分生物燃料的推动。另一方面，B 部分原料被限制为总运输能量的 1.7%。
鼻咽癌的临床矛盾
放射治疗 (RT) 是治疗人类癌症的重要方式，超过 50% 的癌症患者一生中都需要接受放射治疗。近年来，由于图像引导放射治疗技术的进步以及对肿瘤和邻近正常组织的剂量调节，放射治疗的治疗率显著提高 (1)。尽管如此，不同组织学亚型和组织来源的肿瘤对放射治疗的反应各不相同，这是由于细胞间内在细胞放射敏感性和微环境效应的差异 (2)。虽然缺氧 (3,4) 和 DNA 修复调节 (5) 等因素是可导致放射抗性的与肿瘤无关的途径，但在特定肿瘤类型中也存在不同的机制。因此，建立一个与多种癌症类型和细胞系的放射抗性相关的分子谱知识库非常重要，这样可以在临床前研究适当的药物和放射治疗组合方案，随后过渡到早期和晚期临床试验。