XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System替罪羊
替罪羊山学校秋天（2）2024新闻通讯
这是秋季学期的繁忙而令人兴奋的下半年！孩子们在圣诞节假期的带领下彻底享受了各种各样的活动，包括在科恩谷高中的大圣诞节唱歌，美味的圣诞节晚餐，颂歌唱歌，并在替罪羊山山浸信会教堂里了解更多有关诞生故事的信息。我们还度过了一个很棒的圣诞节迪斯科舞厅，一个有趣的圣诞节套头衫日，以及我们的年度圣诞节博览会，由我们的PTA Foss精心组织。很高兴看到整个学校社区的每个人以及前学生的一些熟悉的面孔。
指责在19号大流行期间未接种疫苗的
抽象的人未接种covid-19（C19）对大流行造成了偏见和责任。由于人们高估了C19的风险，我们检查了这些负面判断是否可以被部分理解为替罪羊的一种形式（即，不公平地指责一个不公平的群体），以及政治意识形态（以前证明是在美国塑造风险感知）是否会调节未诉讼的替代性。我们在C19期间对替罪羊文献和风险感知进行了基础。我们通过2022年初在美国进行的两项基于小插图的研究获得了对我们的猜测的支持。我们改变了Vignette字符的风险概况（年龄，先前感染，合并症）和疫苗接种状态（例如，未接种疫苗，未经近期助推器，未接种，未接种，未接种疫苗接种的疫苗），同时使所有其他信息保持恒定。We observed that people hold the unvaccinated (vs vaccinated) more responsible for negative pandemic outcomes and that political ideology moderated these effects: liberals (vs conservatives) were more likely to scapegoat the unvaccinated (vs vaccinated), even when presented with information challenging the culpability of the unvaccinated known at the time of data collection (eg, natural immunity, availability of vaccines, time自上次疫苗接种以来）。这些发现支持了C19大流行期间出现的特定基于群体的偏见的替罪羊解释。我们鼓励医学伦理学家检查C19大量高估公众的负面后果。公众需要有关健康问题的准确信息。可能涉及打击错误信息，以高估并低估了疾病的风险，以与错误相似的警惕。
哲学格言
ie资产阶级瑞士：无论他们的福祉和程序化母亲（补贴）是否受到国家，资产阶级现在越来越被忽视。出于由资产阶级的联邦捆绑包永久越过的宠物的转介幸福，资产阶级事务有能力这样做，这也被他们的知识渊博 - 尤其是在他们只有中等程度不理的地区尤其是所有！不仅在所有维度上，不幸的是，它们对愚蠢的三个方面也令人发指！渴望那些因资产阶级资产阶级成功的资产阶级联邦部长而不知所措和揭示的人。，由于资产阶级自我澄清了瑞士政治以满足资产阶级的特殊利益，以使资产阶级的特殊利益融入贫困，但仍被鄙视，仍然被鄙视！在资产阶级的社会叙事中，资本 - 企业被贬低了“熟练工人短缺”的禁忌原因，也就是说，被盖成了资产阶级替罪羊！，但这只是民事蔑视的表达，
这不是宣传：与现实作战的冒险
他没有从人们所熟悉的俄罗斯“网络水军”或自封的“互联网研究机构”及其对 2016 年美国总统大选的操纵开始，而是从菲律宾开始，以此来解除读者的戒心。通过这样做，他含蓄地指出，虽然俄罗斯是应对虚假信息的核心，但它现在只是一个更深层次、更普遍的问题的表现。他展示了自发的个人——比如马尼拉的“P”——如何将心理研究与社交媒体上可扩展的操纵活动、表演暴力、抗议或政策行为、网络新闻和固定会议结合起来——以改变选举方式，让大多数读者感到不舒服，强调分裂、替罪羊和错误信息。他展示了这些网络如何经常得到俄罗斯互联网研究机构的支持，模糊了国家界限，因为数字领域的国家公民发现自己被自称是本地的声音所包围，但实际上，这些声音是由受资助的巨魔农场的工人和全球志愿者组成的混合体。
三角洲部队内部 - Liveinternet
20 世纪 70 年代，美国成为所有名副其实的恐怖组织最喜爱的替罪羊。他们开始意识到，美国的利益在全世界范围内几乎可以不受任何惩罚地受到打击，随着时间的流逝，这些袭击的速度和严重程度也不断加快。美国这个格列佛式的巨人已经厌倦了越南战争，既无力也不愿打击恐怖主义的蚊子。多年来，著名的特种部队军官查理·贝克维斯上校一直是孤军奋战，呼吁国家面临恐怖主义威胁，并呼吁有效应对这种威胁。他看到，美国军队需要一支结构紧凑、技术精湛、多才多艺的部队，能够承担和执行困难和不寻常的“特殊”任务。此类部队仿照英国突击队特别空勤团 (SAS) 的模式，可以随时调动起来执行超出正常军事能力范围的任务。查理的坚韧不拔最终赢得了胜利，并推动了最终成立此类部队的进程。但是，在陆军保守的等级制度下创建并使其焕发生机，与选举教皇并无二致。一般来说，军队讨厌变化——没有人比从现状中获益最多的人更讨厌变化：一般
GT Porsche - 2015 年 10 月 - 保时捷汽车历史
今年是 959 于 1985 年首次亮相的 30 周年，当时它是有史以来最昂贵、最先进的量产汽车。与当代大众集团的同类车型布加迪威龙，或者具体到保时捷的 918 Spyder 一样，959 代表了当时汽车专业知识的技术试验台。959 的生产给公司带来了巨大损失，保时捷仅通过销售收回了汽车开发和生产成本的四分之一左右，当时的技术总监 Helmuth Bott 相当不公平地成为了替罪羊。虽然这不是魏斯阿赫出现的第一个“异想天开”的项目，也不会是最后一个，但 959 的演习确实展示了保时捷的工程卓越性。959 可能看起来让人想起普通的 911，但在外观之下，它确实是一款完全不同的野兽。创新的全轮驱动系统、顺序双涡轮增压器、先进的空气动力学、双叉臂悬架、可调减震器和自调节液压气动悬架都从汽车幻想变成了现实。它远远领先于时代。简而言之，959 是 20 世纪 80 年代的技术杰作，充满了创新和激进的设计理念，其中许多将
脑科学如何支持民主
摘要：作者的社论目标是强调，在社会民主组织中持续的斗争很大程度上取决于神经科学的发现。作者主要是指探索人类心理本质的三个最著名的思想家的见解，尤其是西格蒙德·弗洛伊德（Sigmund Freud），卡尔·古斯塔夫·荣格（Carl Gustav Jung）和乔纳森·海德（Jonathan Haidt）的结论。仅提供神经科学对争取民主秩序的重要性的本质，作者的目的是使他的信息尽可能易于访问。然而，通过引用他的其他广泛科学作品，作者指示读者采取一种有效的方法来加深对该主题的理解。总结了这篇社论的信息，应强调海德的道德基础理论确定了五个核心的道德价值观：自由主义者和保守派之间会不同的护理，公平，忠诚，权威和纯洁。神经科学研究支持这些差异，显示了大脑结构与政治取向的相关性。弗洛伊德的心理分析理论，尤其是“图腾和禁忌”，解释了威权主义背后的心理机制。他的象征性权威人物和禁忌的概念平行现代威权制度。神经科学将这些思想与专制领导人相比，将这些思想与大脑的恐惧反应联系起来。荣格的阴影理论解释了投影如何导致社会分裂和替罪羊。民粹主义领导人体现了像英雄或统治者这样的原型，激起了偏见。神经科学通过在政治决策过程中表现出社会认知中的大脑激活来支持荣格的思想。作者坚持认为，培养批判性思维和同理心以及解决不平等现象的政策可以加强民主。通过利用心理和神经科学的见解，我们可以建立更具包容性，善解人意和有韧性的民主社会。关键词：神经科学，民主，威权主义，政治心理学，道德基础理论
每位密码学家都应该了解珍珠港事件
珍珠港事件的开头就像一部悬疑小说。这些身材矮小、种植稻米、践行武士道的日本人是如何让我们措手不及的？当罗斯福总统于 12 月 8 日前往国会谴责这一“永远被铭记为耻辱的日子”时，震惊的美国公众已经开始问这个问题：“总统先生，他们是如何让我们措手不及的？”他们到底是怎么做到的？为了查明真相，罗斯福立即派遣海军部长弗兰克·诺克斯前往檀香山。诺克斯于 12 月 14 日返回——考虑到当时往返夏威夷所需的运输时间，这可以说是一个创纪录的——向罗斯福报告了灾难情况。总共有 2,403 名士兵丧生，太平洋舰队的主力沉入海港。他报告说，士气低落，现场的指挥官——海军上将金梅尔和陆军将军肖特——似乎都崩溃了。长期以来，军事指挥官通常要对其指挥下的所有人员和行动承担全部责任。逃跑的部队或撞上码头的船只将获得指挥官的立即解职。因此，诺克斯的回归恰逢金梅尔和肖特被解职，这让美国公众并不意外。与此同时，罗斯福宣布任命一个由五名杰出美国人组成的委员会，由最高法院法官欧文·罗伯茨领导，调查这场灾难并提出补救措施。罗伯茨和他的委员会飞往夏威夷，举行了一系列秘密听证会。金梅尔和肖特以及一组其他相关官员接受了采访。根据当时的所有记载，听证会非常简短，而且对战场上的两位指挥官非常敌视。他们似乎并没有真正试图探究军事失败的细微差别，只是为美国公众寻找和确定替罪羊。用 20 世纪 70 年代的说法，他们的想法是尽快投入战争，尽可能少地花些时间把珍珠港事件抛在脑后。在华盛顿花了一点时间从政府官员（如战争部长亨利·史汀生和诺克斯部长）那里了解情况后，罗伯茨委员会向总统提交了报告。战场上的两位指挥官应该对失败负有直接和个人的责任，但华盛顿的官员应该被免除责任。他们没有承担任何责任。
好的系统，坏的数据？：对人工智能炒作和失败的解释
人工智能经过几十年的发展，如今已成为一个著名且成熟的学术领域（Stone 等人，2016 年）。专注于领域知识表示和使用的符号人工智能是人工智能研究的早期领域（Ribes 等人，2019 年）。最近的许多创新都发生在统计机器学习领域，包括使用人工神经网络的深度学习方法，包括自然语言处理、计算机视觉和机器人等领域的应用（Stone 等人，2016 年）。现代人工智能特别依赖于处理大型数据集，以一定程度的自主性进行处理和加权，并提供概率性而非确定性的结果。人工智能的伦理、政策和法律问题尚未明确界定。数据的多样性和数量以及算法驱动的分析通常违反直觉的输出使得预测危害变得更加困难。用于支持人工智能的数据来自大量来源，包括可能甚至不知道数据是为此目的而收集的人们。然而，将人工智能应用于这些异构数据得出的结论往往具有知识的分量，而没有对其不确定性进行有意义的说明。这一领域的一个关键挑战是试图理解和主张“黑箱”分析技术（Fleischmann & Wallace，2005，2009）的责任时出现的问题——尤其是当使用这些技术进行的研究结果用于指导政策、指导资源和应对紧急情况时（Lehr & Ohm，2017）。关于人工智能成功和失败的流行描述并非没有话语权。在讨论“坏”人工智能时，往往很难不去想 HAL、天网或其他类似的媒体对人工智能失败的描述（事实上，当我们的采访对象被问及人工智能的潜在负面后果时，他们经常会提到这些流行的描述）。同样，对人工智能的正面评价往往无法解释这些系统的缺陷和局限性，或者无法透明地表示它们的运作或范围。克兰兹伯格（1986）的《技术第一定律》认为，“技术既不是好的也不是坏的，也不是中性的”（第 547 页）。过度夸大人工智能的积极或消极影响的极端例子属于将人工智能视为纯粹的好或坏的阵营。然而，同样重要的是要注意，人工智能并不是中性的，一些人工智能系统对特定社会或整个社会的不同成员有一些好的影响和一些坏的影响。因此，挑战在于确定哪些因素影响了人工智能的“好”或“坏”。坏数据是坏人工智能的一个常见替罪羊。现代人工智能的特点是它与广泛的异构数据收集和分析机制的关系以及对它们的依赖。算法分析提供了处理