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World File Search System悖论
储蓄的悖论
Class 11th – Economics (Indian Economic Development) Class 12th – Introduction to Macroeconomics (Complete) & Microeconomics (only relevant topics) Reference Book: ‘Indian Economy Key Concepts' by Shankar Ganesh Indian Economy Book by Ramesh Singh The Indian Economy Book by Sanjiv Verma “Source From Drishti IAS” Prelims Practice Series (PPS) Indian Economy Mains Capsule Series-GS Paper III Drishti Curent Affairs Today （DCAT）一本精选论文的手册至SANSAD电视讨论每月CA合并每日时事通过地图
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
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
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。
探索人工智能“信任悖论”
人工智能 (AI) 的进步将通过提高效率、精确度和安全性来改变社会、国防和经济。然而，社会广泛采用取决于公众对 AI 技术的信任和使用意愿。在本研究中，我们提出了 AI“信任悖论”的可能性，即个人使用 AI 技术的意愿超过了他们对这些功能的信任程度。我们进行了一项由两部分组成的研究来探讨信任悖论。首先，我们进行联合分析，改变不同领域 AI 技术的不同属性——包括武装无人机、普通外科手术、警察监视、自动驾驶汽车和社交媒体内容审核——以评估是否存在信任悖论以及在什么条件下存在信任悖论。其次，我们在第二次调查实验中使用因果中介分析来帮助解释为什么个人使用他们不信任的 AI 技术。我们发现信任悖论得到了强有力的支持，特别是在人工智能警察监控领域，该领域对其使用的支持水平不仅高于其他领域，而且也远远超过信任。我们分析了这些发现，发现有几种潜在的信念有助于解释公众的支持态度，包括害怕错失机会、乐观地认为未来版本的技术将更加值得信赖、相信人工智能技术的好处大于风险，以及计算人工智能技术可以提高效率。我们的研究结果对于在多种环境中整合人工智能技术具有重要意义。