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World File Search System谬误
通过呼吸道感染对肺泡景观的形成和肺免疫的长期后果 人类小亚基的核仁成熟 饮食能量水平对压力肉鸡的性能，血浆参数和中央AMPK水平的影响 使用组合优化的可再生发电资产 “我的数据组织和您的数据组织一样好”谬误 优化均质M4钢微结构的有向能量沉积过程的激光功率 基于大脑的预测的挑战和前景 在格陵兰收集风能并将其作为电或能量富含能量的分子出口 鳞茎的神话般的故事。 | Rev Sen 欧洲多学科肿瘤委员会支持Cross 微生物外多糖的进步 b''
呼吸道感染，尤其是病毒感染以及其他外部环境因素，已显示出深远影响肺中巨噬细胞种群。尤其是，肺泡巨噬细胞（AMS）是呼吸道感染期间重要的前哨，其消失为招募的单核细胞（MOS）开辟了一个细分市场，以区分居民巨噬细胞。尽管这个话题仍然是激烈辩论的重点，但AMS的表型和功能在炎症性侮辱后重新殖民地殖民地的殖民地（例如感染）似乎部分取决于其起源，但也取决于局部和/或系统的变化，这些变化可能在表观遗传学水平上被划界。呼吸道感染后的表型改变具有长期塑造肺免疫力的潜力，从而导致有益的反应，例如保护过敏性气道侵入或对其他感染的保护，但与免疫病理发展相关时也有害反应。本综述报告了病毒诱导的肺巨噬细胞功能改变的持续性，并讨论了这种烙印在解释个体间和终生免疫变化中的重要性。
中立性谬误：当算法公平干预是（不是）积极作用
已经开发了各种指标和干预措施，以识别和减轻机器学习系统的不公平输出。虽然个人和组织有义务避免歧视，但使用公平感知的机器学习干预措施也被描述为欧洲联盟（EU）非歧视法的“算法正面”。作为欧盟法院在评估积极行动的合法性方面一直是严格的，这将对希望实施公平ML干预措施的人施加重大的法律负担。在本文中，我们建议算法公平干预措施通常应被解释为防止歧视的一种手段，而不是衡量积极行动的方法。具体来说，我们建议此类别错误通常归因于中立性谬误：关于（公平意识）算法决策的中立性的错误假设。我们的发现提出了一个问题，即在算法决策的背景下，是否有歧视歧视的负义务是否足够。因此，我们建议从义务转向“不损害”的积极义务，以积极地“不伤害”作为算法决策和公平的ML间隔的更为适当的框架。
中立性谬误：当算法公平干预是（不是）积极作用
已经开发了各种指标和干预措施，以识别和减轻机器学习系统的不公平输出。虽然个人和组织有义务避免歧视，但使用公平感知的机器学习干预措施也被描述为欧洲联盟（EU）非歧视法的“算法正面”。作为欧盟法院在评估积极行动的合法性方面一直是严格的，这将对希望实施公平ML干预措施的人施加重大的法律负担。在本文中，我们建议算法公平干预措施通常应被解释为防止歧视的一种手段，而不是衡量积极行动的方法。具体来说，我们建议此类别错误通常归因于中立性谬误：关于（公平意识）算法决策的中立性的错误假设。我们的发现提出了一个问题，即在算法决策的背景下，是否有歧视歧视的负义务是否足够。因此，我们建议从义务转向“不损害”的积极义务，以积极地“不伤害”作为算法决策和公平的ML间隔的更为适当的框架。
预测-解释谬误：机器学习科学应用中的普遍问题
我强调了一个在机器学习的科学应用中普遍存在的问题，它可能导致严重扭曲的推论。我称之为预测-解释谬误。当研究人员使用预测优化模型进行解释而不考虑相关权衡时，就会出现这种谬误。这是一个问题，至少有两个原因。首先，预测优化模型通常会故意产生偏差和不切实际，以防止过度拟合。在其他情况下，它们的结构非常复杂，很难或不可能解释。其次，在相同或相似数据上训练的不同预测模型可能会以不同的方式产生偏差，因此它们可能预测得同样好，但给出的解释却相互矛盾。在这里，我以非技术性的方式介绍了预测和解释之间的权衡，并提供了来自神经科学的说明性示例，最后讨论了一些可用于限制问题的缓解因素和方法。
“我的数据组织和您的数据组织一样好”谬误
基于先前工作中开发的热模型，并在参考文献中呈现。[4]，已经确定，由于预热，可以将奥氏体阶段保留在激光处理过程中的整个存款步骤中。基于计算的材料点历史，在样品，LPF1和LPF2的制造中也实现了相同的结果。因此，在最后冷却阶段关闭激光器后，马氏体转化才发生。这样的转化产生了扩张菌株，可以促进沉积物内“拉伸”残留应力。但同时，冷却阶段本身会导致样品内收缩。现在考虑参考的工作。[5]，取决于关键马氏体转化点（MS和MF）的位置，可能会出现“热”残留应力的暂时放松，这是由于所谓的超塑性效应在Martensite Transformation的时刻出现。在LFP2样品中获得的较高热量积累（见图7C）以及同一样品中较高的同质性水平可以被认为是该样品中获得的更好的超塑性效应的原因，从而避免了随后的冷裂裂纹现象，从而避免了更好的压力缓解。这些条件在CP和LFP1的两个样本中都无法存在，因此导致它们随后的冷裂。
预测解释谬误：机器学习的科学应用中的普遍问题
在本文中，我强调了一个问题，该问题在机器学习方法的科学应用中已变得无处不在，并且可能导致对所研究现象的严重扭曲的推论。我称其为预测解释谬误。当研究人员使用预测优化模型来解释目的而无需考虑解释和预测之间的权衡时，就会发生谬误。这是一个问题，至少有两个原因。首先，为了防止过度拟合，预测优化的模型通常是故意偏见和不现实的，因此无法准确解释感兴趣的现象。在其他情况下，它们具有极其复杂的结构，难以解释，这极大地限制了它们的解释价值。第二，在相同或相似数据上训练的不同预测模型可能会以不同的方式偏差，因此多个模型可以很好地预测，但暗示了对基本现象的矛盾解释。在这里，我以非技术方式介绍了预测和解释之间的权衡，从神经科学中提出了一些说明性的例子，最后讨论了一些可缓解的因素和方法，这些因素和方法可用于限制或解决问题。
能源转型的潮流与谬误
这些问题都无法得到解决。这不禁让人想问：为什么政策制定者和监管机构如此执意忽视大规模长时储能，而这可以解决所有这些问题？它经常被描述为能源转型的缺失环节或圣杯，但政策制定者却决心不为首批商业规模的电厂提供资金，而监管机构则决心通过错误地将储能定义为一种发电类型、取消鼓励投资的期限合同、将此类储能无法单独提供的服务拆分成小合同、浪费数十亿美元支持坦率地说无法完成工作的技术来破坏它。这并不是说这些技术是错误的：它们有自己的用武之地。但人们寻求灵丹妙药、一刀切的解决方案。这些并不存在。但他们确实给了他们数百个不全面考虑问题的借口。或者更直白地说，他们尽可能少地考虑挑战，因为他们认为他们可以侥幸逃脱。
事实与谬误：反疫苗讨论再起
在人们对疫苗的安全性和有效性达成压倒性共识之后，许多科学家无法理解反对者可能持有的恐惧、担忧和论点。本文从社会经济、历史和哲学角度讨论和评估了对疫苗犹豫不决的个体。它还分析了常见的争论模式以及这些论点可能对犹豫不决的个体产生的心理影响。讨论还探讨了反疫苗情绪为何上升，以及科学界和医学界成员如何需要更有条理地传达关键论点。如果要维持疫苗接种率和群体免疫，这一点尤为重要。仅仅基于事实和科学赢得争论已不再足够，科学家和医生必须专注于向那些心存疑虑和恐惧的人传达信息和情感层面的信心和保证。
WP_111-Lazonick-Penrose-新古典主义谬误.pdf
艾迪斯·彭罗斯 1959 年出版的《企业增长理论》为创新型企业理论提供了理论基础，这一理论对于解释生产力增长、就业机会和收入分配至关重要。正确理解彭罗斯的企业理论也是对新古典经济学基本欺骗的解毒剂：七十多年来，博士经济学家向数以百万计的大学生传授的理论是，生产率最低的企业是最高效经济的基础。这种“新古典谬误”向广大大学生传播始于保罗·萨缪尔森 1948 年首次出版的教科书《经济学：入门分析》。几十年来，新古典谬误一直存在