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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。

指定同步复位时， always的敏感表中仅有时钟沿信号，仅仅当时钟沿采到同步复位的有效电平时，才会在时钟沿到达时刻进行复位操作

基于潜狄利克雷分配的遥感影像聚类算法聚类个数敏感性分析，齐银凤，唐宏，本文概要叙述了基于狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation， 即LDA）的遥感影像聚类算法的原理和实现步骤，重点分析了遥感影像聚类算�

该代码使用两种敏感性分析方法计算增殖入侵放射治疗 (PIRT) 模型的时空敏感性（预定义目标函数相对于辐照信号的梯度）：伴随敏感性分析和有限差分法。 更多信息： K. Fujarewicz, K. Łakomiec：肿瘤生长模型的伴随敏感性分析及其在时空放疗优化中的应用，数学生物科学与工程 13(6)，2016 年，p。 1131--1142

对由多个（或所有）标准的备选方案的不准确、模糊、不确定性和随机性引起的决策矩阵元素的变化执行积分指数和备选方案的排名。 统计方法。

通过对包含53种组分、325个可逆基元反应的甲烷燃烧反应机理(GRl-Mech 3.0)的简化结果与原机理动力学计算结果的比较，证明最优简化法取得了良好的效果．同时，结合敏感性分析法深入揭示了甲烷燃烧过程中甲烷和氮氧化的化学过程．

1. sobol敏感性分析 python实现方法。 代码目的是通过sobol敏感性分析方法评估机器学习模型中不同因素的影响大小。 结果分为一阶敏感性，二阶敏感性和总阶敏感性三种。 2. 实例详细讲解，包括（数据+代码+注释） 3. 可自定义图的标签、字体大小等设置 4. python代码，可直接运行。环境：python==3.6.5，tensorflow==1.9.0 5. RF.model为训练结束后保存的RF模型。用户可自定义替换 6. 结果图中为样本数是128，256，512，1024和2048五种情况下的结果。一般而言，样本数越多，结果越准确。 7. 若有疑问，可通过2900045856@qq.com或关注CSDN博主allein_STR后咨询或购买（备注“CSDN资源”）。

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