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食物中微生物的优点和缺点
食源性疾病和致病性微生物：某些细菌和病毒是造成粮食源性疾病的原因，这可能会引起重大的健康风险。病原体，例如沙门氏菌，大肠杆菌（大肠杆菌），李斯特菌和弯曲杆菌，会引起严重的感染和爆发。 这些有害的微生物会在生产的各个阶段污染食物，导致疾病，在某些情况下死亡。 控制这些病原体需要严格的卫生，适当的食物处理和严格的测试。病原体，例如沙门氏菌，大肠杆菌（大肠杆菌），李斯特菌和弯曲杆菌，会引起严重的感染和爆发。这些有害的微生物会在生产的各个阶段污染食物，导致疾病，在某些情况下死亡。控制这些病原体需要严格的卫生，适当的食物处理和严格的测试。
使用人工智能进行训练的机遇和缺点
如果没有人工智能和人工智能培训专家的投入，这份报告是不可能完成的，其中包括人工智能培训工具的开发者、雇主、工会、学者、官员和教育机构。非常感谢圆桌会议、小组讨论和后续访谈的参与者付出的时间和宝贵见解：David Barnes（IBM 公司）、Tibor Borbely-Pecze（匈牙利教育和技术部）、Anna Byhovskaya（经合组织工会咨询委员会）、Justine Cassell（巴黎人工智能研究所）、Giovana Chimantão Punhagui（Sistema Fiep）、Florian Dautil（Bayes Impact）、Arthur Fioravente Chiba（SkillLab）、Marie Christine Fregin（教育和劳动力市场研究中心）、Frank Gaiser（荷兰国防部）、Soon Joo Gog（SkillsFuture 新加坡）、Stephan Heuke（德国联邦就业局）、Martina Hofmann（德国联邦就业局）、Rita Kirkliauskinė（立陶宛就业服务局）、Rose Luckin（伦敦大学学院）、Tim Majchrzak（阿格德大学）、Sophie Thompson（VirtualSpeech）， Armand Vincentie（荷兰国防部）和 Tamsin Vine（索迪斯）。
太阳能光伏能源：优点和缺点
太阳能光伏能源就是利用基于光伏效应的概念将阳光直接转化为电能。光伏效应用于发电和光传感器。当太阳辐射照射到光电电池（称为太阳能电池板）的表面上时。当被称为光子的微小光能包被电子捕获时，它们会释放出足够的能量将电子从其宿主原子中解放出来。在电池的上表面附近有一个单向膜，称为 pn 结。太阳能电池板有三种类型：光伏电池、热能电池和热力学电池。光伏电池有三种类型：晶体硅电池、薄膜电池、有机电池和钙钛矿电池。晶体硅电池是从二氧化硅中提取的，它们会产生后一种形式，其中还包括从沙子中提取的石英。
真实的英语教学材料改编：缺点、普遍性和解决方案：
摘要 本文探讨了通过改编 ELT 材料来提高学生学习效果的因素，并评估了其有效性，以采取措施。本研究采用了定性和定量方法。本研究通过问卷调查、观察和文件分析进行了研究。数据来自校长、教师、学生和沃雷达教育官员。收集的数据经过整理和组织，以供分析和解释。基于分析的数据，本研究发现在实施真实材料改编以及如何使用各种自适应技术方面存在局限性。教师缺乏动机和兴趣来设计和选择适合课程并与教学计划目标和学生需求紧密相关的语言材料。因此，本研究建议在将改编材料用于语言课堂之前应仔细评估和选择改编材料。
传统经济具有其特征，优点，缺点和示例
第二，传统经济存在于狩猎采集者和游牧社会中。这些社会涵盖了广阔的地区，以找到足够的食物来支持它们。他们跟随维持它们的动物群，随季节迁移。这些游牧的狩猎采集者与其他团体竞争稀缺的自然资源。几乎不需要贸易，因为它们都消耗并产生相同的东西。
人工智能或你的说谎之眼：人工智能 Deepfake 检测器的一些缺点
网络虚假信息已成为学术界研究的一大焦点，也是记者和广大公众关注的一大原因。尽管多种形式的虚假信息已经在网上盛行，但一些评论员担心，新技术——尤其是用于生成深度伪造视频的技术——将加剧虚假信息问题 (Fallis, 2021 ; Foer, 2018 ; Rini, 2020 ; Warzel, 2018 )。人们很自然地会认为，既然用于欺骗的新技术是问题，那么用于检测的新技术就是解决方案。因此，人们已经投入了大量的心思和投资来研究用于检测深度伪造和其他形式的虚假信息的技术。在本文中，我认为，解决深度伪造所带来问题的技术解决方案非常有限。在简要概述了深度伪造如何威胁
医疗保健中的人工智能：优点、缺点和未来期望
在考虑人工智能的巨大优势时，识别和解决与其使用相关的一系列问题也很重要。其中最主要的担忧是算法偏见的可能性，即并非所有相关的患者特征都能够得到适当识别或考虑，从而导致护理服务方面的差异。研究表明，人工智能系统可能会根据患者的人口统计特征表现出偏差，这可能会影响诊断的准确性和公平性。3 最近，卫生与公众服务部民权办公室发布了关于《平价医疗法案》第 1557 条的最终规则，其中规定患者支持工具，特别是人工智能算法，“不得通过使用临床算法在决策过程中基于种族、肤色、国籍、性别、年龄或残疾歧视任何个人。” 4 随着人工智能不断融入医疗环境，确保人工智能模型在多样化和有代表性的数据集上进行训练以减轻这些偏见并为所有患者提供公平的护理至关重要。
通过以下方式探索人工智能创作音乐的缺点
本文介绍了 Jazz Transformer，这是一种生成模型，它利用一种名为 Transformer-XL 的神经序列模型来建模爵士乐的曲谱。此外，该模型还努力结合魏玛爵士乐数据库 (WJazzD) 中存在的结构事件，以在生成的音乐中归纳结构。虽然我们能够将训练损失降低到较低值，但我们的听力测试表明，生成的曲目和真实曲目的评分之间存在明显差距。因此，我们更进一步，从不同角度对生成的曲目进行了一系列计算分析。这包括分析音高类、律动和和弦进行的统计数据，借助适应度景观图评估音乐的结构性，并通过类似 MIREX 的延续预测任务评估模型对爵士乐的理解。我们的工作以分析的方式展示了为什么迄今为止机器生成的音乐仍然比不上人类的艺术作品，并为未来自动作曲的研究设定了一些目标。