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World File Search System说法
关于电力危机和正义过渡的说法
在2023年的头几个月中，负载的强度从一年中本来已经很大的天数增加到几乎每天发生。缺乏可靠的电力供应对南非社会以及成千上万的就业机会造成了持续的毁灭性影响，而更多的工作也遭到了损害。尚未量化对经济产出的全部影响，但无疑是很高的。学术界已经广泛发表了有关负载剥落的原因，相互依存的含义和含义。2023年，总统宣布，该国的能源危机构成了全国性的灾难。12233年3月任命的新电力部长的任务是实施国家能源行动计划，以结束负载并关注ESKOM。埃斯科姆的运营活动现在由三个部委（矿产资源和能源，公共企业和总统职位）（电力）管理。然而，这三个部门之间的责任和授权的协调不清楚，造成了额外的混乱，破坏了问责制和绩效的改善。因此，在政治上解决电力危机方面几乎没有取得进展。Assaf认为，在与该国面临的其他多种危机（一层）的背景下，合理的，基于证据的决策应从理解电力危机的深层根源开始。该声明旨在从“正义过渡”的角度为当前电力危机的公众讨论做出贡献。什么是公正的过渡？它与电力危机有何关系？从1980年代美国工会运动中出现了公正过渡的概念。它是由包括国际劳工组织（ILO）在内的许多国际组织所接受的。ILO将公正的过渡定义为“以一种对每个人都尽可能公平和包容的方式绿化经济，创造体面的工作机会，而没有一个人落后” 2。当该概念在1990年代将其进口到南非时，它是由劳动运动定义的，是指变革性的变革，以创造一个更加公正和平等的社会3。从那以后，该概念被缩小以指代能量
第一单元 什么是人工智能？根据人工智能之父的说法...
计算机视觉是一个跨学科领域，研究如何让计算机从数字图像或视频中获得高层次的理解。从工程角度来看，它寻求使人类视觉系统能够完成的任务自动化。计算机视觉涉及从单个图像或图像序列中自动提取、分析和理解有用信息。它涉及开发理论和算法基础以实现自动视觉理解。作为一门科学学科，计算机视觉涉及从图像中提取信息的人工系统背后的理论。图像数据可以采用多种形式，例如视频序列、来自多个摄像机的视图或来自医学扫描仪的多维数据。作为一门技术学科，计算机视觉寻求将其理论和模型应用于计算机视觉系统的构建。
阅读科学；研究对有效教学的说法
如图3所示，主动阅读模型（Duke＆Cartwright，2021）结合了教育和心理学领域的最新研究结果，以解释单词识别和语言理解之间的互动和相互依存关系。主动模型还强调了“桥接过程”，这些过程解释了单词识别和语言理解之间的重叠。来源：杜克和卡特赖特，2021
新转基因：- 旧说法和虚假承诺
有几件事常常会出错。首先，基因编辑工具或“基因剪刀”可以在基因组中与目标位点相似的非预期位置进行切割，从而导致非目标基因发生突变（DNA损伤）。其次，即使在预定的编辑位点也会发生不同类型的无意DNA损伤，这可能导致许多基因功能的意外破坏或中断。第三，整个基因编辑过程（包括必需的植物细胞组织培养阶段）会导致生物体基因组中发生数百或数千个随机突变，其中一些突变会破坏许多基因的功能，即使是无意的。
对在培养皿中出现智能和感知的说法的回应
霍普金斯大学，美国马里兰州巴尔的摩 14. 华盛顿大学医学院神经外科系，美国密苏里州圣路易斯 15. 尚帕利莫基金会，葡萄牙里斯本 16. 洛桑联邦理工学院 (EPFL)，大脑思维研究所，瑞士 17. 华盛顿大学医学院神经科学系，美国密苏里州圣路易斯 18. 蒙彼利埃大学 IGF，法国蒙彼利埃 CNRS，法国国家健康与医学研究院 19. 华盛顿大学电气与计算机工程系，华盛顿州西雅图，南非 20. 里昂大学，里昂第一大学，法国国家健康与医学研究院，干细胞与脑研究所 U1208，布隆，法国 21. 霍华德休斯医学研究所，哈佛医学院神经生物学系，美国马萨诸塞州波士顿 22. 约克大学视觉神经生理学中心，加拿大安大略省多伦多 23.达特茅斯大学，美国新罕布什尔州汉诺威 24. 艾伦神经动力学研究所，美国华盛顿州西雅图 98109 25. 明尼苏达大学神经科学系、磁共振研究中心，明尼苏达州明尼阿波利斯
新冠病毒的不确定性：疫苗、症状和有争议的说法
• 认为口罩对人们的健康有害（37%）、认为口罩不会减少 Covid-19 传播（34%）以及认为政府只是想让人们戴口罩来控制疫情（34%）的人。• 强烈同意人们对疫情大惊小怪的人（36%）和表示他们不觉得冠状病毒有压力的人（27%）。• 表示他们非常重视自己做决定的人（24%）和表示他们根本不是那种始终遵守规则的人（24%）。
驳斥有关太阳能、风能和电动汽车的 33 个虚假说法
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根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。