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植物蛋白：优点、缺点和弊端
全球人口正在以惊人的速度增长，到 2050 年将超过 100 亿。这种增长将给农业生产带来压力，因为要养活饥饿的大众。其中一个将承受压力的类别是蛋白质。几乎每个国家的人均蛋白质消费量都在上升，既是为了营养，也是为了消费享受。联合国估计，到 2050 年，蛋白质需求将翻一番，如果在变化之前的几年里不做出重大改变，将导致严重的整体蛋白质短缺。因此，世界正在寻求技术突破，使蛋白质更容易获得，并为子孙后代提供可持续的供应。过去十年中增长的一个蛋白质来源类别是植物蛋白，它似乎符合挑剔的消费者制定的标准，包括健康、可持续、合乎道德和相对便宜。尽管对植物蛋白的需求持续增加，但这些蛋白质在新型食品配方中的利用仍具有挑战性。
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。
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）。
对人类细胞模型的观点：基于CRISPR-CAS与患者衍生的IPSC模型的优势和缺点
摘要：神经遗传疾病代表具有遗传原因和临床表现差的广泛疾病。在其中，聚合酶 - γ（POLG） - 谱系疾病相对较常见，估计的疾病频率约为1：10.000。同样，POLG基因中的突变是迄今为止线粒体病的最重要原因。polg-spectrum疾病通常会导致脑功能的逐渐丧失，并且可能涉及严重和致命的脑病，癫痫发作和神经肌肉疾病，以及在某些情况下的心脏和肝衰竭。疾病的发作可能从成年到成年后期，疾病持续时间从严重病例到几十年的数周不等。 没有治疗方法；当前的动物模型不会忠实地概括Human疾病，从而使临床前治疗研究变得复杂。 必须采取基于人类的临床前模型系统来理解人类疾病机制并开发治疗方法。 在这篇综述中，我们概述了当前在人类细胞和神经元中进行神经遗传疾病的方法，重点是Polg-Spectrum疾病。 我们讨论了使用神经元细胞以及当前可用的细胞模型的影响和陷阱，即基于（i）CRISPR（i）（i。e。，遗传上有能力）并引起多能干细胞（IPSC）（I。e。e。，类似）的神经元模型（i。衍生的神经元。疾病的发作可能从成年到成年后期，疾病持续时间从严重病例到几十年的数周不等。没有治疗方法；当前的动物模型不会忠实地概括Human疾病，从而使临床前治疗研究变得复杂。必须采取基于人类的临床前模型系统来理解人类疾病机制并开发治疗方法。在这篇综述中，我们概述了当前在人类细胞和神经元中进行神经遗传疾病的方法，重点是Polg-Spectrum疾病。我们讨论了使用神经元细胞以及当前可用的细胞模型的影响和陷阱，即基于（i）CRISPR（i）（i。e。，遗传上有能力）并引起多能干细胞（IPSC）（I。e。e。，类似）的神经元模型（i。衍生的神经元。尽管根据定义，细胞模型无法概括人类疾病的各个方面，但它们仍然是发现疾病机制并开发治疗神经发生疾病的方法的合理点。
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5. 其他可降低气候相关危害风险的服务和基础设施。例如，极端高温天气下的避难所和冷藏室、喷雾站等其他降温资源、洪水天气下的避难所、针对哮喘和其他可能因气候相关事件而加剧的疾病的医疗，以及识别健康和安全危害的家庭评估。
大学教育中使用电子学习的优点和缺点：分析学生的观点
1 阿治曼大学，阿治曼，阿联酋 2 巴尔卡应用大学，约旦 3 艾因夏姆斯大学，埃及 4 克莱姆森大学，美国 alaa_rwashdeh@yahoo.com Judy3021@gmail.com asma_arab74@yahoo.com malarab@clemson.edu Butheynar@bau.edu.jo 摘要：学习系统的架构意味着将电子学习整合到一个复杂的系统中是一项繁重的任务，尽管它有许多不同的工具，但该系统必须灵活、时间可扩展且能够持久。目前，阿拉伯联合酋长国的高等教育正在经历重大转型，考虑到可及性的提高。因此，该研究旨在确定电子学习在阿拉伯联合酋长国大学教育中的优缺点。采用描述性研究设计，随机选择 2018/2019 学年就读于阿治曼大学的学生。我们设计了一份封闭式结构化问卷来收集学生数据。频率和百分比用于分析收集的数据。81% 的学生表示，电子学习以一种有趣的方式提供了科学材料。同样，80% 的学生回答说，电子学习增加了学生之间以及学生与老师之间接触的可能性。73% 的学生表示，由于社会孤立感的增加，他们花更多的时间在社交互动技术手段面前并与他人面对面交流。70% 的学生表示，家长中存在电子文盲，这降低了他们通过电子方式关注孩子的能力。潜在的电子学习者必须了解电子学习课堂环境和传统课堂环境之间的差异，因为电子学习对这两种环境都有优点和缺点，这可能会影响他们作为学生的整体表现。关键词：优点、缺点、电子学习、大学教育
高山生态中的多尺度高分辨率地形模型：机载激光雷达和无人机立体摄影测量技术的优缺点
摘要：高山环境易受气候变化影响，迫切需要准确建模和了解这些生态系统。过去十年来，使用数字高程模型 (DEM) 来获取代理环境变量的普及度不断提高，特别是因为 DEM 可以相对便宜地以非常高的分辨率 (VHR；<1 米空间分辨率) 获取。在这里，我们实现了一个多尺度框架，并比较了由光检测和测距 (LiDAR) 和立体摄影测量 (PHOTO) 方法产生的 DEM 衍生变量，目的是评估它们在物种分布建模 (SDM) 中的相关性和实用性。以瑞士西部阿尔卑斯山两个山谷的北极高山植物 Arabis alpina 为例，我们表明 LiDAR 和 PHOTO 技术均可用于生成用于 SDM 的 DEM 衍生变量。我们证明，PHOTO DEM 的空间分辨率至少为 1 米，其精度可与 LiDAR DEM 相媲美，这在很大程度上要归功于与市售的 LiDAR DEM 相比，PHOTO DEM 可以根据研究地点进行定制。我们获得了空间分辨率为 6.25 厘米 - 8 米（PHOTO）和 50 厘米 - 32 米（LiDAR）的 DEM，其中我们确定 SDM 中 DEM 衍生变量的最佳空间分辨率在 1 到 32 米之间，具体取决于变量和站点特征。我们发现 PHOTO DEM 范围的缩小改变了所有衍生变量的计算，这对它们的重新计算产生了特殊影响
图形人工智能的优点和缺点
成为各行各业的热门词汇，平面设计行业也不例外。平面设计涉及各个领域。对于设计行业的许多部门，包括虚拟游戏、网页设计、应用程序设计等，人工智能已成为可靠且值得信赖的来源。本研究的目的是分析人工智能的需求及其在设计领域的方式。本文讨论了平面设计应用程序在人工智能上运行的内容，以及机器学习算法是否与平面设计师一样具有创造力。它包括有关它如何帮助设计师的详细信息，以及人工智能对整个平面设计业务的影响。相反，它还处理了一些关于人工智能接管的误解，以及人工智能炒作如何围绕不断变化的工作需求发挥作用。
EP785.人工智能的优点和缺点
他还说：“我们在未来 100 年取得的技术进步将远远超过我们自首次控制火和发明轮子以来取得的所有进步。”这句话令人印象深刻。他接下来说的话也令人印象深刻。“如果公共政策不相应调整，大多数人的境况将比现在更糟。”让我们看看。大量失业。政府调整公共政策以应对危机。这听起来熟悉吗？
扩展现实 (XR) 远程研究：缺点和机遇调查
扩展现实 (XR) 技术（例如虚拟现实和增强现实）目前广泛应用于人机交互 (HCI)、社会科学和心理学实验。然而，这些实验主要在实验室内进行，有研究人员同时在场。尽管远程方法在非 XR 调查中取得了成功，但没有研究人员同时在场的远程实验并没有蓬勃发展。本文总结了对 46 名 XR 研究人员进行的 30 项调查的结果，以了解远程 XR 实验的局限性和好处。我们的主题分析确定了非 XR 远程研究中常见的问题，例如参与者招募，以及 XR 特定的问题，包括安全性和硬件可变性。我们确定了 XR 技术的潜在积极方面，包括利用 HMD 内置的数据收集功能（例如手部、凝视跟踪）以及实验设置的可移植性和可重复性。我们认为 XR 技术可以被概念化为一种交互式技术和一种适合远程实验的功能强大的数据收集设备。