人们为什么认为公然不准确的新闻标题（“假新闻”）？ 我们是使用推理能力说服自己相信与我们的意识形态相符的陈述是真实的，还是通过推理使我们能够有效地将假冒伪劣与真实性区分开来，而不管政治意识形态为何？ 在这里，我们使用认知反射测验（CRT）作为参与分析推理倾向的一种量度，在两项研究（总共N = 3,446名机械土耳其工人）中测试了这些竞争帐户。 我们发现，CRT性能与假新闻的感知准确性负相关，并且与从真实新闻中辨别假新闻的能力正相关-甚至对于与个人政治意识形态相称的标题也是如此。 而且，从思想上讲一致的标题上总的分辨力实际上要好于在思想上不一致的头条。 最后，标题级分析发现CRT与相对不可信（主要是假）标题的感知准确性负相关，与相对合理（主要是真实）标题的感知准确性正相关。 相反，CRT与感知准确性之间的相关性与标题与参与者的意识形态对齐的紧密程度无关。 因此，我们得出结论，无论故事是与一个人的政治思想观念相一致还是相悖，都可以使用分析性思维来评估标题的合理性。 因此，我们的发现表明，对伪造新闻的易感性更多地是由懒惰的思维驱动，而不是由游击党本身的偏见所驱动，这一发现为反击伪造新闻开辟了潜在的途径。

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Fel是开放的，引擎执行中的多个模块都可以扩展或替换。Fel的执行主要是通过函数实现,运算符(+、-等都是Fel函数），所有这些函数都是可以替换的，扩展函数也非常简单。 Fel有双引擎，同时支持解释执行和编译执行。可以根据性能要求选择执行方式。编译执行就是将表达式编译成字节码（生成java代码和编译模块都是可以扩展和替换的）

广泛被使用的可解释算法，包括局部可解释和全局可解释。 如全局可解释算法：PDP（Partial Dependence Plot）、GS（Global Surrogat）、ALE（Accumulated Local Effects）、FI（Feature Interaction）、PFI（Permutation Feature Import）。 局部可解释算法：ICE（Individual Conditional Expectatio）、LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）、Anchors（Scoped Rules） 全局&局部可解释算法：Shapley value和SHAP（SHapley Additive exPlanatio）

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政治经济学以历史的生产关系或一定的社会生产关系为研究对象的经济学，即是对社会生产关系及其发展规律生产和再生产中人和人的关系作为自己研究对象的学科。 政治经济学是历史学科的一个分支。经济学的代表人物分成了两派。一派是科学实事求是的实践家，他们聚集在经济学自由主义的最深刻的因而也是最成功的代表巴师夏的旗帜下。另一派是以经济学教授科学研究的人，他们追随约·斯·穆勒，辩证综合理论，维护社会稳定。德国人在经济学科学时期，也同在它的古典时期一样，始终是严谨的科学研究。

1 命令行窗口 开始栏搜索command，打开命令提示符，即为命令行窗口。 运行一个Python程序，需要输入：Python + 程序地址 + 程序名.py 如图： 2 Python解释器 开始栏搜索command，打开命令提示符 命令提示符输入“pyhton”，出现“>>>”即进入Python解释器 此时输入的代码可直接反馈结果 退出Python解释器需要输入exit（） 以上过程如图： 二者区别 文件运行： 文件运行要在命令行窗口，而非Python解释器。 结果展示： Python交互式环境会把每一行Python代码的结果自动打印出来。 但是，命令行窗口模式运行Python代码却不会

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