科伦和科伦特已经分享完这篇文章了，希望对家长们有所帮助。

旧MacBook Pro无法升级到最新的macOS Ventura，例如我的旧MacBook Pro 2015年中期。

我们可以使用“OpenCoren Legacy Patcher”将旧的苹果电脑升级到最新的macOS Ventura。

下载地址（选择最新版本）:网页链接

一般安装步骤:

1.选择“OpenCore-Patcher-GUI.app.zip”的最新版本进行下载。

2.下载macOS Ventura，并制作一个USB闪存驱动器启动安装盘。

3.将OpenCore安装到USB闪存驱动器的EFI分区。

4.重启后按住Option进入u盘的EFI分区开始系统安装。

5.安装完成后，将OpenCore安装到系统盘的EFI分区。

支持以下列表的设备:

IMAC 16.1（21.5英寸，2015年末）-IMAC 17.1（27英寸5K，2015年末）

macbook 9.1（12英寸，2016年初）-macbook air 7.2（13英寸，2015年初

macbook pro 11.4（15英寸，2015年中期，iGPU）-macbook pro 13.3（15英寸，2016年末）

MAC mini 7.1(2014年末)

MAC pro 6.1（2013年末）

具体安装教程请参考:网页链接。

拉布拉多真的是最笨的狗吗？

所有品种都是最适合它们繁殖目的的。例如，拉布拉多可能对人们想要的东西比对食物更感兴趣——没有聪明或愚蠢的狗。目前，还没有公认的针对狗的智力测试。动物行为中使用的测量方法可以显示个体之间的差异，但它们不适用于品种。

当然，它可以与文章“哪种狗是最聪明的品种”区分开来，因为这个话题本身非常有趣，比犬科动物更多的人对它感兴趣。然而，除了交换命令之外，这些编译中的大多数都没有涉足更深的科学领域，尽管每个编译背后显然都有研究成果。如果只是因为无论我们偶然发现什么名单，一些品种似乎都在前十名中占有一席之地，边境牧羊犬显然不能被推下宝座。

然而，最近出版的出版物也带来了“新鲜感”。有两个标题在媒体上很受欢迎。一个是比利时牧羊犬先于边境牧羊犬成为冠军，另一个是拉布拉多犬，它总是获得第一名，表现出色。盲人导盲犬和嗅探犬终于成为了。换句话说，是最愚蠢的。

我们不打算伸张正义，但我们想知道聪明意味着什么。如何衡量你的智力，它有哪些陷阱？有可能从这个角度对狗的品种进行排名吗？或者只是媒体为了更畅销的标题稍微改变了措辞？

我们采访了动物行为学家enikő·库宾伊博士，他是ELTE动物行为部门的高级科学助理，也是高级家庭狗项目的创始人和负责人。

在动物行为中，我们根本不会使用聪明、聪明或愚蠢的概念，因为它们有太多的含义，这些词只在媒体传播研究成果时使用。

“当一只最受欢迎的多任务狗被说成是愚蠢的时候，你会得到很多点击:任何了解拉布拉多的人都知道这根本不是真的。事实上，在引用的科学出版物中没有提到这样的事情，媒体上类似的标题破坏了这项研究的可信度。最初的研究只检测了12种品种和混合物。

在十项测试中的一项测试中，拉布拉多犬完成任务的速度比边境牧羊犬慢一点，而在另一项测试中，五个品种的代表更擅长咬圆柱体上的奖励。这并不是说这个综艺很蠢，而是为了增加读者群。"

对人类智力的研究可以追溯到一个多世纪以前，而狗和智力的配对也是从心理学的角度出发的，并且随着心理学家斯坦利·科伦在1994年出版的《狗的智力》一书而迅速走红。科伦不是行为学家，他的工作受到了很多批评，主要是因为每种狗在训练任务中都是“最聪明的”。科伦实际上认识到了这一点，这就是为什么他最初定义了狗的三种智力，并且只比较了第三种:

本能智力:狗在接受训练的任务中表现如何，如哈士奇雪橇、猎犬追踪等。

适应性智能，简单来说就是解决问题的能力。工作和服从智力:狗能多快学会一些东西。我们还留下了本能的智慧-注意到动物行为不喜欢使用本能这个词，因为它的含义令人困惑-而其他两个类别突出了比较物种的陷阱。

在人和狗共存的过程中，目标总是强化有助于完成特定任务的品质。有些人在主人不在的情况下工作:猎犬将猎物驱赶到离人类几公里远的地方，科蒙多自己决定谁必须远离羊群或大门，但即使是雪橇手也被迫做出许多快速而独立的决定。

另一方面，牧羊犬和猎犬是另一个极端的例子:它们与人类密切合作，并对手势，甚至点头和眼球运动做出反应。因为千禧一代对每个品种群体都有不同的期望，所以很难谈论品种口语意义上的智力或“智力”。这就是为什么动物行为学家不这么做。

相反，我们考察的是一般认知能力，它是从几种智力能力的连接中建立起来的，实际上是层次结构的顶端。

在这个过程中，就像人类智商测试一样，动物被呈现出不同但相互关联的子任务，最终结果是一般认知能力。为了简单起见，研究人员简单地将其称为基于其英文名中的G值。总之，给定研究中的特定狗可以根据G值进行排名。

鉴于狗之间存在如此多的个体差异，并且在给定的研究中，结论只能根据大数定律和假设扩展到品种-总会有许多不同于品种典型行为的例外。让我们来看看芬兰研究中可用于计算g值的一些子任务:

奖励零食被放在V形围栏后面，为了绕过围栏而尽快离开食物的狗表现良好。

零食放在狗打不开的盒子里。不断尝试打开它而不是向主人寻求帮助的人被认为更独立。

两个容器中的一个有食物，测试者指向另一个容器——如果狗清空了容器，记忆分数将被扣除。

在两个容器中，空的那个给狗看，它必须推断奖励在另一个容器中。

不等于智力

我们可以继续下去，但即使如此，我们也可以看到品种之间的差异。我们再以拉布拉多为例。在上述调查中，与边境牧羊犬相比，拉布拉多犬在避开栅栏方面的表现并不出色。这是一种著名的胃蜘蛛。你看到这么多肥胖的人绝非偶然。远离任何可能的食物显然是一种痛苦。

前苏联国家安全委员会（克格勃）的一名前特工在接受英国《卫报》采访时表示，是克格勃将前总统特朗普培养成了前苏联& # 34；资产& # 34；。

前情报人员作证说& # 34；克格勃把前总统特朗普训练成& # 39；合作者& # 39；

前情报人员尤里·施沃茨告诉《卫报》，克格勃在20世纪80年代发现特朗普是一个合适的人选。

特朗普结束莫斯科之行返回后，出人意料地批评了西方，并重复了为俄罗斯辩护的言论。

一名前特工在接受《卫报》采访时表示，克格勃培养了前总统特朗普40年，并在美国分发俄罗斯宣传材料，批评西方阵营，发挥了极其重要的作用。

证人尤里·施沃茨（Yuri Schwertz）是记者克雷格·安格（Craig Ange）的新书《美国的妥协》（Compromite in America）的主要资料来源，该书详细描述了过去几十年特朗普与俄罗斯之间的关系。

根据对前俄罗斯和美国情报人员的采访，该书详细介绍了克格勃在20世纪80年代在美国培训和利用大量商业参与者作为合作者的情况。

施沃茨在接受《卫报》采访时表示，上世纪80年代，克格勃将注意力转向特朗普作为候选人，特朗普开始成为一个新兴的房地产开发商。

"在招募的时候，每个人都在学习然后（由克格勃情报人员& # 34；修养& # 34；）成为重要的存在。特朗普也出事了。

根据作者Crag Anger的说法，特朗普在1977年第一次与当时还是捷克模特的伊万娜·泽尔尼科娃结婚时成为克格勃的目标。

"特朗普是众多合作者之一。从一开始就没有什么宏伟的计划，比如培养这个人，但我没想到40年后会成为总统。他虚荣自恋，是被招募对手的不二人选。经过40年的培育，它已经开花结果& # 34；（安吉）

特朗普在1987年出版的自传《向房地产大亨学习商业》中说，他访问了莫斯科。在苏联政府的合作下，在克里姆林宫（指苏联共产党的中心，后来指俄罗斯联邦政府）对面建造了一座大型豪华酒店。

然而，根据施沃茨的证词，在访问莫斯科期间，克格勃对特朗普大加赞赏，认为他将来应该进入政界。

后来，克格勃的合作者出人意料地回到了美国。特朗普不仅开始认真考虑这次选举，还在多家报纸上刊登整版广告，宣传俄罗斯对西方国家的批评。

《华盛顿邮报》、纽约时报和波士顿环球报等美国主要报纸的整版广告标题是& # 34；无法治疗& # 34；除了认为自己无能之外，美国的外交政策没有发现任何问题。

他还批评美国代表日本和海湾国家的安全而不付出任何代价，并要求停止这些富裕国家的军费开支。

几十年后，当特朗普成为总统时，这一声明成为了他的外交政策& # 34；信仰& # 34；。

施沃茨说，这三份报纸的整版广告被评为& # 34；前所未有的成功故事& # 34；这使得美国媒体大肆宣传对西方阵营的批评。

俄罗斯干涉的指控& # 34；在那之后& # 34；

特朗普一直坚称自己与俄罗斯没有接触，包括获得经济援助。

2017年，& # 34；俄罗斯从未试图对我施加影响& # 34；或者& # 34；与俄罗斯无关& # 34；。交易合同、债务、一切。他在推特上说。

此外，前特别监察员罗伯特·默勒（Robert Moeller）在调查俄罗斯干预2016年美国总统选举的指控时向司法部报告说，他最终没有发现与俄罗斯勾结进行选举活动的证据，这可能会影响选举（2019年3月）。

然而，前总统国家安全事务助理迈克尔·弗林和特朗普竞选团队的外交政策顾问乔治·帕帕佐普洛斯因与俄罗斯政府官员（包括美国驻美国大使）接触而被判犯有伪证罪。离职时赦免）。

此外，前总统特朗普的前法律顾问迈克尔·科伦（Michael Coren）也被判2018年在莫斯科特朗普大厦的建设计划中作伪证（科恩本人声称他拒绝赦免）。

【原文:前克格勃间谍称俄罗斯40年来一直将特朗普作为资产培养】

你好，亲爱的朋友们，荣蓉将向亲爱的朋友们解释它。科伦，科伦，很多人还不知道这一点，现在让我们来看看吧！