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　　　　此外，制造数据也是解决之道。一些AI公司付费让人们生成训练内容，或使用AI生成的合成数据来训练AI。这已成为一个潜在的巨大数据源。然而，合成数据也存在问题，如递归循环可能巩固错误、放大误解，并降低学习质量。

万事按需才能从主观上增加我们的可支配时间。具体而言，我们需要准确记录和识别具体的活动，可以连续一到两周追踪自己每天的日常活动及感受，比如写工作总结，快乐程度5分；看短剧，6分；阅读，8分。记录能帮我们用数据替代感觉，明确对自己而言有趣又有价值的活动，后续就能通过增加这部分活动时间，让自己更幸福。比如，我本来觉得睡前看短剧挺解压的，通过追踪和比较意识到，阅读能让我更惬意更满足，我就可以增加阅读时间。研究者发现，每天有2-5小时的可支配时间能达到最佳状态。而通过追踪和反思自己的日常活动及感受，我们可以把这些时间“花在刀刃上”，让自己真正享受难得的自由宝贵的时间。

　　　　这一方法面临的挑战是，随着社会经济发展，地震中承灾体的类目越来越多，很多可能并未有模型数据。并且，不同地域的承灾体数据也各不相同。吴吉东举例，同是砖混房屋，经济发展好的地方可能砖墙也会更厚，支撑力也要更强。就算是同样的建筑，面对不同的环境条件，其易损性也会不同。例如，发生于黄土高原的积石山地震，其山顶房屋所受到的震幅也比山底更大。