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World File Search System误解
误解：COVID-19 疫苗不安全，因为它开发得太快了。事实：疫苗已被证明是安全有效的。尽管它们
谣言：mRNA COVID-19 疫苗会改变我的 DNA。事实：没有疫苗会改变你的 DNA。这些类型的疫苗含有信使 RNA (mRNA)，它指示细胞制造新冠病毒上的“刺突蛋白”。当免疫系统识别出这种蛋白质时，它会通过产生抗体来建立免疫反应，从而教会身体如何预防未来的感染。mRNA 永远不会进入细胞核，而细胞核正是我们 DNA 的保存地。身体在完成指令后会清除 mRNA。
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
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
关于精密医学的前4个误解
分子测试不再成本过高。分子测试用于每个基因的成本数千美元，但同时运行数百至数千个基因的新技术已经大大降低了测试的成本。扩大了商业测试实验室的保险范围和财务援助计划，使大多数患者的下一代肿瘤组织触及。如果使用McKesson的生物标志物指南，则除了病理学费用外，患者通常不会从口袋里支付超过几百美元，因为McKesson需要批准的分子测试实验室来为患者提供强大的财务援助计划。此外，证据继续增长，显示出对癌症中靶向药物的好处。与治疗成本相比，现在订购分子测试的成本很少，因此费用是在药物中，但是为患者获得合适的药物很重要。
解决误解的主动学习技巧
8.1 针对合作伙伴 A 的每个问题的方差分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... 143 8.7 Q5 概述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 145 8.19 Q6 协议追随者概述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 8.23 协议遵循者合作伙伴 A 的 Q6 和 Q7 的方差分析 . . . . . . . . . . . . . . . 176 8.24 协议遵循者合作伙伴 B 的 Q6 和 Q7 的方差分析 . . . . . . . . . . . . . . . . 177
一种昂贵且未经证实的错误解决方案 CCS 是一种高...
碳捕获和储存：一种昂贵且未经证实的错误解决方案 CCS 是一个高昂的失败品 CCS 是一个高昂的失败品 尽管政府投入了数十亿美元的资金，但发电厂的 CCS 技术仍然价格昂贵，并未达到宣传的效果。即使得到了数十年的支持，配备 CCS 的发电厂的成本估算仍大大高于 2005 年的水平。1 高昂的投资成本阻碍了整个欧洲的大规模实施。2 2013 年，挪威政府终止了原定位于 Statoil 的 Mongstad 炼油厂的全面 CCS 项目。Statoil 称 CCS 项目“规模庞大且要求很高”。3 2015 年，英国政府取消了一项用于资助两个商业 CCS 项目的 10 亿英镑拨款。4 几年后的 2018 年，欧洲审计院的报告发现，欧盟委员会为失败的商业 CCS 项目投入了超过 2.58 亿欧元。 5 失败的项目是 2009 年为支持 CCS 和可再生能源而设立的两个资助计划的一部分，总预算为 37 亿欧元。 6 12 个拟议的商业 CCS 项目无一实现。 7 从英国到西班牙，再到波兰、意大利和德国，该议程下的昂贵 CCS 项目都以失败告终。 8 众所周知，荷兰的示范项目鹿特丹捕集和封存示范 (ROAD) 在 8 年后于 2017 年被搁置，理由是失败
新加坡老年人对流感疾病和疫苗的信念和误解类型分析
在新加坡等发达国家，获得流感疫苗几乎没有什么障碍，而且强烈建议高危人群（包括老年人）接种流感疫苗。然而，尽管在这一脆弱人群中，流感的发病率和死亡率很高，但疫苗接种率远低于建议水平。鉴于提高疫苗接受度和接种率的及时目标，我们探讨了新加坡老年人对流感疾病和疫苗的误解。我们对 76 名 65 岁及以上的新加坡成年人进行了定性的半结构化访谈，访谈对象不限新加坡的某个特定地区。我们使用扎根理论方法来分析数据，以了解参与者的态度、看法和知识。我们开发了反映参与者使用的措辞的体内代码，并通过恒定比较编码方法详尽地分类主题。特别关注老年人的误解，从我们的数据分析中得出了有关流感疾病或疫苗的七个主要主题：对流感的熟悉程度、对流感的误解、个人对流感的易感性、对流感疫苗的熟悉程度、对流感疫苗的误解、对流感疫苗使用的误解以及对流感疫苗接种的看法和障碍。值得注意的是，新加坡老年人对接种流感疫苗缺乏足够的知识和动力。健康传播需要更加适合老年人的信息处理系统，并让卫生专业人员参与解决本研究中发现的流感疾病和疫苗误解。
通过记录飞行数据的机器学习算法预测飞行员对跑道偏离风险的误解
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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。
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。