波粒二象性是指微观粒子既具有波动性质又具有粒子性质的现象。根据量子力学的描述，微观粒子在某些实验中表现出波动性质，例如干涉和衍射现象；而在其他实验中又表现出粒子性质，例如具有确定位置和动量等。

海森堡测不准原理是量子力学中的一个重要原理，它指出无法同时准确测量微观粒子的位置和动量。这意味着，对于一个粒子，我们无法同时知道它的位置和动量的确切数值，只能得到它们之间的某种不确定性关系。换句话说，我们越精确地测量一个粒子的位置，就越难以确定它的动量，反之亦然。

智能测不准现象是对人类认知的一个类比，它指出在某些情况下，我们的观测、评价和判断也具有一定的不确定性。就像海森堡测不准原理中所述，我们无法同时准确地获得事实和价值的完整信息，往往需要在其中做出某种取舍和折衷。而这种不确定性可能导致我们在做决策时产生错误的判断或评价。

虚实（事实与价值）两重性则强调了事实和价值之间的相互关系和不可分割性。事实指的是客观存在的现实，可以通过观察和实验证实；而价值是主观的评价和判断，与个体的意见和信念有关。虚实两重性认为事实和价值是相互作用的，彼此影响和塑造。我们的认知和评价往往是基于我们对事实的理解和解释，同时也受到我们的价值观念和个人经验的影响。

波粒二象性、海森堡测不准原理、智能测不准现象和虚实两重性都涉及到我们对世界的认知和理解的局限性和不确定性。它们的存在提醒我们在面对复杂问题时要保持谦虚和开放的态度，同时也需要在不确定性中做出合理的抉择和决策。

智能测量是指使用智能技术来收集和分析数据、信息、知识、经验，以帮助人们做出决策和预测。然而，智能测量也存在一些局限性，其中之一就是虚实（事实与价值）两重性。

虚实两重性指的是智能测量在测量和分析数据、信息、知识、经验时，很难完全区分和衡量事实和价值。事实是客观存在的、可测量的数据，而价值则是主观的、有关个人或群体偏好的判断。

智能测量在收集和分析数据、信息、知识、经验时，可能会受到一些因素的影响，例如数据源的选择、数据的处理方法、算法的设计等。这些因素可能会导致数据的偏差和主观性，从而影响结果的准确性和客观性。

另外，智能测量在进行数据、信息、知识、经验分析时也需要考虑价值的因素。例如，当智能系统根据数据分析结果给出建议或预测时，这些建议或预测可能会受到人们的偏见和价值观念的影响，从而导致不同的结果。

为了解决虚实两重性的问题，我们需要在智能测量中引入人的主观判断和价值观念。这可以通过人工干预、人工审核，或者让用户参与数据分析和决策过程来实现。同时，我们还需要加强对智能测量的监管和透明度，确保其结果的客观性和公正性。只有通过这些努力，我们才能更好地应用智能测量技术，并最大限度地减少虚实两重性带来的影响。

另外，在智能模型中确定“哪些东西可以形式化，哪些东西不可以形式化”的选择也是与事实、价值短中长期的变化有关。在智能模型中，可以形式化的东西包括：

数据：智能模型可以使用数值、文本或图像等数据进行训练和预测，这些数据可以通过形式化的方式表示和处理。

特征：特征是用于描述数据的属性或特点，可以通过数值、向量或任意可以数值化的方式来表示特征，从而进行形式化处理。

算法：智能模型使用算法来进行训练和预测，算法可以使用数学公式、逻辑规则或其他形式化的表达方式来表示。

模型参数：模型参数是智能模型中的可调整参数，可以通过数值或向量等形式化的方式表示和优化。

然而，并非所有的东西都可以形式化，以下是一些不容易进行形式化的部分：

环境和上下文：智能模型通常需要考虑环境和上下文的影响，这些因素可能是复杂和多样化的，很难用形式化的方式精确地表示。

人类主观判断：有些任务需要考虑人类主观判断的因素，例如情感分析或创造性的任务，这些因素很难通过形式化的方式准确地表示。

不确定性和复杂性：现实世界中的许多问题具有不确定性和复杂性，这些问题的形式化表示和处理可能会面临困难。

简言之，虽然许多方面可以通过形式化的方式表示和处理，但在某些情况下，人类主观性、不确定性和复杂性等因素可能使得形式化变得困难。