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SASB 备忘录，请参阅分发主题
SASB 备忘录，供 SEE 分发，主题：“揭穿神话”：解决误解以改善收购过程中与行业的沟通 1。参考管理和预算办公室备忘录，2011 年 2 月 2 日，主题：“揭穿神话”：解决误解以改善收购过程中与行业的沟通。2.本备忘录旨在深入了解小型企业在小型企业计划办公室外展活动期间表达的评论和担忧，以及小型企业专业人士在履行职责时的常见观察。本备忘录更新了所引用的管理和预算办公室 (OMB)“揭穿神话”活动，该活动确定了有关供应商参与的常见误解，这些误解可能会不必要地妨碍现有监管灵活性的适当使用。它还提供了事实和策略，帮助采购专业人员从行业知识和见解中受益。原始 OMB 备忘录中提供的大部分信息仍然是最新的，可用于指导与行业的常识性互动。3.本备忘录不会改变或授权违反适用的道德规则、采购诚信要求或其他管理通信和信息共享的法规或条例。4.《联邦采购条例》（FAR）授权广泛的供应商沟通机会。机构通常不会充分利用现有的灵活性。一些机构官员不愿意进行交流，因为他们害怕抗议或害怕以未经授权的方式约束机构。同样，行业可能担心与机构对话可能会产生利益冲突，从而阻止他们在未来的需求上竞争。5.尽管有规则和要求确保陆军采购的完整性，但同样重要的是要了解与供应商的沟通对于确保陆军了解供应商满足要求的能力非常重要。对于复杂、高风险的采购，早期、频繁和建设性地与行业接触尤其重要。6.小型企业一直为陆军提供创新解决方案，并确保美国拥有强大而有弹性的行业基础。然而，在过去
用于隐秘欺骗的图上的超级博弈
摘要 — 随着对网络物理系统的攻击日益复杂，欺骗已成为一种有效的工具，通过混淆攻击者的感知来提高系统安全性。在本文中，我们提出了一种欺骗性博弈的解决方案，其中控制代理要在对手存在的情况下满足由共同安全时间逻辑公式指定的布尔目标。代理故意引入不对称信息来创建收益误解，表现为对博弈模型中标记函数的误解。因此，对手无法准确确定博弈的给定结果满足哪个逻辑公式。我们在图上引入了一个称为超博弈的模型来捕捉具有单边收益误解的不对称信息。基于该模型，我们给出了这种超博弈的解决方案，并使用该解决方案来合成隐秘的欺骗策略。具体来说，通过将超博弈简化为具有可达性目标的双人博弈和单人随机博弈，可以开发出欺骗性必胜和欺骗性几乎必胜策略。引入一个运行示例来演示博弈模型和用于策略综合的解决方案概念。索引术语——基于形式化方法的控制；线性时间逻辑；图上博弈；超博弈论。
人工智能与抗议、革命和数字干预主义的新世界
这表明，任何有关人工智能的工作都存在一个更广泛的问题：区分真相与虚构。关于人工智能能做什么和不能做什么，存在许多常见的误解。18 其中一些可能会引发人们对可能出现的无所不知、无所不见的系统的恐惧。这些误解可能源于业界对“革命性”新技术的炒作，而这些技术可能并没有看上去那么迷人。例如，英国信息专员办公室 (ICO) 最近发布了一份关于臭名昭著的数据分析公司剑桥分析公司使用个人数据的报告。该报告的调查结果之一是，该公司可能夸大了其能够做出的预测的准确性。19 这与对剑桥分析公司的报道形成了鲜明对比，有时该公司的报道让其看起来无所不能。20
FDA 的加速审批途径
这些误解和其他误解导致了要求对途径本身进行草率修改和限制获得 AA 药物的呼声。一些人提议限制可批准的治疗类型，并为确认性试验设定任意的时间表，以及其他将导致患者获得改变生活的治疗的严重延迟的修改。医疗补助计划中的各种提案将对通过该途径批准的药物施加限制性覆盖和/或降低这些疗法的报销率。有机会加强该途径并释放其潜力，以改变以前无法治愈的疾病患者的治疗结果，但一些当前提案的要素可能会降低制造商开发创新治疗的积极性或阻止人们参与医疗补助计划。最终，受苦的将是患有严重疾病的患者。
Berrada。 A.，（2024）“增加财务审计：人工智能和关系情报之间”，
•加强听众的谈判和教学法。•由于明确的交流，利益相关者之间的误解减少了。•更好地管理混合动力团队（人类和人工智能）的小组动态。
量子计算：解开神话，从物理学到……
摘要 随着量子计算领域逐渐普及，一些误解和迷思也随之而来。从科幻题材到“量子”一词的日常使用，理想主义开始主导我们对技术未来的预测。但什么是量子计算机？量子意味着什么？它们与我们日常使用的计算机有何不同？会出现量子计算智能手机吗？量子计算机只是传统计算的加速版本还是一种全新的计算方式？本文旨在解答有关量子计算机概念的常见误解和迷思，以及这项技术的前景和潜力。为了构建一个涉及广泛学科的合理叙述，我们将借鉴经典计算、量子物理、计算复杂性以及哲学中的概念来解密这个独特领域的奥秘。
24-25 LHS HIDOE 学术计划
4B. 误解 MTSS 的含义，不愿意付出额外的努力来支持课堂上的 1 至 3 级学生。4C. 没有足够的系统来解决学习差距或没有遵循既定的系统：没有对学生数据进行充分分析以确定学生的需求。4D. 学校规则和后果的执行与学校实践不一致。4E. 缺乏承诺/不愿意制定和实施有效的 RtI 计划。4F. 在分析数据时，很少根据学生的需求进行区分教学。4G. 对数据循环过程的误解仍然存在。数据循环没有规划，大多是为了合规而进行的。很少根据学生数据调整教学。
关于教育领域人工智能的十大误区
围绕数字技术（其中最主要的是人工智能）的讨论可能会创造现代神话，通常提到乌托邦式的可能性（Brevini，2021 年）。然而，这种理想主义的描述往往掩盖了对人工智能误解的固有危险。De Saint Laurent（2018 年）指出了人工智能可以保持中立和不偏不倚的假设所带来的危险后果。这些误解可能导致避免批判性辩论、偏见正常化以及免除创造者和用户的责任。Falk（2020 年）通过强调人工智能超人潜力的神话贡献了一个重要的观点，这往往会掩盖更迫在眉睫的人工智能愚蠢挑战。这种形式的人工智能可能会取代、征服或欺骗人类用户，构成需要关注和讨论的重大威胁（Giray 等人，2024 年）。
重塑学生对工作和能量的错误观念
根据建构主义理论，学生只有通过自己的知识构建才能理解各种概念（例如 Bachtold，2013 年；Chrzanowski 等人，2018 年；Fratiwi、Samsudin、Ramalis 和 Costu，2020 年；Khanna、Mello 和 Revzen，2012 年；Kiryak 和 Calik，2018 年）。这似乎是合理的，只有通过学生重建自己的知识才能克服误解（例如 Aksit 和 Wieber，2020 年；Fratiwi 等人，2019 年；Kaniawati 等人，2019 年；Lin、Hsu 和 Yeh，2012 年）。学生有一些概念可以解释一些数学和科学现象，但这些概念与教学中提出的当前公认的学科概念不同。由于学生的概念通常与所教的概念不同，并体现了学生的推理能力，因此物理和科学教育必须认真对待这些概念（Alanazi，2020）。误解是如此