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World File Search System误解
人工智能：神话与误解
这往往会导致人们的期望过高，并可能误导与研究资金和监管相关的政策决策。人们通常认为，如果机器能够以与人类难以区分的方式交谈，那么它就已达到人类水平的智能。然而，仅仅因为机器可以模仿对话并不意味着它理解或拥有意识。同样，人们经常提出这样的想法：机器最终将变得如此先进，以至于它们将在没有人类干预的情况下成倍地自我改进。虽然这是一个备受争议的话题，但对于其可能性或立即发生的可能性并没有达成共识。该领域的顶尖专家对实现如此先进的机器智能状态的时间表有各种看法，这仍然是一个悬而未决的问题。
化疗：- 误解与事实
研究人员对化疗与其他疗法的联合疗法进行了研究，发现当患者接受化疗时，化疗能够靶向并摧毁手术或放疗无法切除的癌细胞。这种新治疗方法被称为“联合化疗”，并被证明可以降低复发率。
人工智能：澄清误解，......
人工智能 (AI) 有着数十年的悠久传统。1956 年，麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”这个名称，从此开启了这一研究领域的热潮，并一直延续至今 (McCarthy et al., 2006)。人工智能最初的重点是符号模型和推理，随后出现了第一波神经网络 (NN) 和专家系统 (ES) 的浪潮 (Rosenblatt, 1957; Newel and Simon, 1976; Crevier, 1993)。当明斯基和帕普特 (Minsky and Papert, 1969) 证明感知器在学习非线性可分函数（例如异或 (XOR)）时存在问题时，该领域遭受了严重挫折。这极大地影响了人工智能在随后几年的发展，尤其是在神经网络领域。然而，在 20 世纪 80 年代，神经网络通过反向传播算法的发明而卷土重来（Rumelhart 等人，1986 年）。后来在 20 世纪 90 年代，关于智能代理的研究引起了广泛的兴趣（Wooldridge 和 Jennings，1995 年），例如探索感知和行为的耦合效应（Wolpert 和 Kawato，1998 年；Emmert-Streib，2003 年）。最后，在 21 世纪初，大数据的出现，导致了神经网络以深度神经网络 (DNN) 的形式再次复兴（Hochreiter 和 Schmidhuber，1997 年；Hinton 等人，2006 年；O'Leary，2013 年；LeCun 等人，2015 年）。这些年来，人工智能在机器人、语音识别、面部识别、医疗保健和金融等许多领域取得了巨大成功（Bahrammirzaee，2010；Brooks，1991；Krizhevsky 等人，2012；Hochreiter 和 Schmidhuber，1997；Thrun，2002；Yu 等人，2018）。重要的是，这些问题并不都属于一个领域，例如计算机科学，而是涉及心理学、神经科学、经济学和医学等多个学科。鉴于人工智能应用的广泛性和所用方法的多样性，毫不奇怪，看似
对COVID-19疫苗误解的接种
全球监管机构最近授权分发和管理Covid-19疫苗标志着大流行中的重要转折点。史无前例的尝试实现广泛的疫苗覆盖范围的尝试已经遭受了虚假和误导性信息的冲击[1]。错误的信息具有不利影响疫苗摄取的潜力。例如，几乎40％的美国人说他们不会接受疫苗，而最近的一项研究发现，对COVID-19的错误信息的信念显着降低了获取疫苗的意愿[2，3]。因此，加强防御能力的防御能力至关重要，以防止持续的Covid-19疫苗误解，并利用旨在抑制其影响力的有效策略。打击疫苗错觉的一种常见方法涉及揭穿虚假主张。虽然看似直观，但研究发现，这种方法可以加剧误解的负面影响，而不是正确。这是因为直接反驳错误信息的校正可以触发“持续影响效应”，即使确认校正，人们也会继续从内存中检索错误信息[4]。此外，矫正可以触发心理抵抗，尤其是当将纠正视为攻击性的显着价值和意识形态时，误解会引起人们的共鸣。因此，面对Covid-19的疫苗误解需要采取先发制人的行动，以“免疫公众免受误解”，这一过程借鉴了心理接种的概念。例如，由于公众对1900疫苗的影响在政治上是两极分化的，在美国尤其是在美国，错误的信息纠正可能是无效的或可能在犹豫的听众中引起的，因此使虚假的错误信息在决策中更具影响力。心理接种紧随生物医学的类比：就像接触病毒剂量弱的病毒有助于人体免疫学上抵抗未来的感染一样，也可以先发
关于田纳西州增值报告的误解
考虑以下场景：有充分证据表明，新手教师的平均效率低于资深教师；也有证据表明，贫困学生和少数族裔学生集中度较高的学校往往会接收不成比例的新教师。5 在这种情况下，对 SES/DEM 变量的调整将过度调整估计值，并可能掩盖某些学校的学生没有得到公平分配教师才能的事实。通过排除此类调整，复杂的模型能够比对 SES/DEM 变量进行调整的模型更好地突出这种差异。
关于田纳西州增值报告的误解
考虑以下场景：有充分证据表明，新手教师的平均效率低于资深教师；也有证据表明，贫困学生和少数族裔学生集中度较高的学校往往会接收不成比例的新教师。5 在这种情况下，对 SES/DEM 变量的调整将过度调整估计值，并可能掩盖某些学校的学生没有得到公平分配教师才能的事实。通过排除此类调整，复杂的模型比对 SES/DEM 变量进行调整的模型更能突出这种差异。
消除对 ROTAX MAX 的误解
以下系列文章的技术资料直接来自奥地利的 BRP-Rotax（并在澳大利亚进行了测试），希望能够消除误解，并提供有趣且有用的技术信息，使现有和潜在的 Rotax 所有者受益。RP-Rotax 是一家拥有 80 多年历史的公司，也是庞巴迪休闲产品公司 (BRP) 的奥地利分公司。它是创新型 2 冲程和 4 冲程高性能 Rotax® 发动机的开发和生产领域的领导者，这些发动机适用于 BRP 产品（Ski-Doo® 和 Lynx® 雪地摩托、Sea-Doo® 水上摩托艇和运动艇、Can-Am™ 四轮摩托车和跑车）以及摩托车、卡丁车、超轻型和轻型飞机。在过去的 50 年里，该公司为休闲产品开发了 350 多种发动机型号，生产了 600 多万台发动机。
揭穿了关于Covid-19的神话和误解
南非经历了三次共同的19波。初始波是由D614G变体驱动的，第二波由beta变体和三角洲变体的第三波驱动。在每个波浪之间，有94至99天（大约三个月）的时间较低。在那段静止时期，即使大多数限制都放松了，也没有重大的甚至轻微的爆发，而南非目前正处于这样的时期。如果趋势继续下去，大约三个月后可能会发生第四波。是否发生第四波是否在很大程度上取决于是否出现了新变体。有一些新变体的迹象，但还没有一个能胜过三角洲变体。如果过去的趋势继续，可能会在2021年12月底发生第四波。
深层区域：误解与挑战 - 美国陆军
空间纵深 许多部队严格按照其边界或火力控制措施 (FCM) 来定义纵深区域。最常见的情况是，师将纵深区域定义为其协调火力线 (CFL) 和火力支援协调线 (FSCL) 之间的地形。这导致了几个问题。首先，这种方法导致规划人员将纵深视为一项独立的工作，从而将师的纵深和近距离作战脱钩。这样，师可以在其指定的纵深区域瞄准和塑造目标，但这些塑造努力不一定支持或为当前或下一次近距离战斗设定条件。2 其次，通过仅在空间中定义纵深区域，部队通常会因为其定义的纵深区域缺乏敌人而忽视纵深作战。这通常会将部队的注意力缩小到其近距离区域，从而减少其在更大作战范围中的塑造努力。最后，部队通常无法以前进的速度转移边界或 FCM，导致纵深和近距离区域融合。3 这通常会导致区域责任方面的混乱以及错失瞄准机会。