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RNA二级结构预测中实验证据的限制
化学和酶促探测作为RNA二级结构信息的实验来源的历史悠久。近年来，此类方案与高通量测序方法相连，以提供对整个转录组结构信息的访问（Kubote等，2015； Carlson等，2018）。尽管结构探测的有用性无可争议，但重要的是要记住，任何探测方法提供了一个编码RNA结构信息的信号，但远离直接测量或明确确定结构的信号。RNA结构的广泛经验证据已被整合到RNA二级结构预测的“标准模型”中。It de fi nes an RNA secondary structure as a collection of Watson-Crick and GU base pairs such that i) each base has at most one pairing partner, ii) base pairs do not cross, i.e., if ( i , j ) is a pair, then there is no pair ( k , l ) with i < k < j and l < i or l > j , and iii) every base pair spans at least three unpaired positions ( Lorenz et al., 2011 ）。这种类型的每种结构都与可以计算为其循环总和（其独特平面嵌入的一个方面）的能量相关联，该能量对应于堆叠的碱基对，发夹环，内部环和多支线环路。每个循环的能量贡献取决于其顺序，但独立于其外部环境。从序列依赖性环能贡献的综合表中（主要是）通过在小型，特定的设计RNA分子上进行的熔化实验（Andronescu等，2014）。（Turner and Mathews，2010年），它们用于确切的动态编程算法，这些算法预测了任意RNA序列的辅助结构的玻尔兹曼集合中的基态结构或基本配对概率。我们注意到随机上下文无语法（SCFG）在本质上使用相同的模型（Rivas等，2012），并且可以作为热力学方法的替代方法。通常，使用已知结构的学习方法进行参数化，例如，参见（Do等，2006）。出于当前贡献的目的，只有一个“通用”模型可以预测（合理的近似值）二级结构以任意RNA序列为输入。经验证据，例如，从探测实验中可以包括在普遍的结构预测方法中，作为与经验证据相矛盾或额外能量项（软约束）相矛盾的硬性约束结构，偏爱与其他结构更好地符合其他经验数据的结构，请参见，例如，请参见，例如（Lorenz等，
在纳米结构均匀性限制之外的模态超强耦合下，在空间均匀和定量表面增强的拉曼散射
摘要：我们开发了一种底物，该基材可以实现高度敏感和空间均匀的表面增强拉曼散射（SERS）。该基材包括密集的金纳米颗粒（D-Aunps）/二氧化钛/AU膜（D-ATA）。D-ATA底物显示了AUNP和Fabry-pé腐烂纳米腔的局部表面等离子体共振（LSPR）之间的模态超肌耦合。d-ATA表现出近场强度的显着增强，与D-Aunp/ Tio 2底物相比，晶体紫（CV）的SERS信号增加了78倍。重要的是，可以获得高灵敏度和空间均匀的信号强度，而无需精确控制纳米级AUNP的形状和排列，从而实现了定量的SERS测量。此外，在超低吸附条件下（0.6 r6g分子/AUNP）在该基材上对若丹明6G（R6G）的SER测量显示出3％以内信号强度的空间变化。这些发现表明，在模态超肌耦合下的SERS信号源自具有量子相干性的多个等离激元颗粒。关键字：局部表面等离子体共振，模态超技术耦合，表面增强的拉曼散射，量子相干性，自组装
论人工智能（AI）在教育领域的局限性
摘要 近期围绕人工智能 (AI) 的夸大其词影响了我们正确考虑这项技术的持久教育影响的能力。本文概述了一些关键问题和担忧，这些问题和担忧需要在未来围绕 AI 的教育讨论中更加突出。其中包括：(i) 教育过程和实践的统计建模和计算方式有限；(ii) 人工智能技术有可能对少数族裔学生造成社会危害；(iii) 重组教育以使其更“机器可读”而造成的损失；以及 (iv) 数据密集型和设备密集型人工智能的生态和环境成本。本文最后呼吁放慢并重新调整当前围绕人工智能和教育的讨论——更多地关注权力、抵抗和重新构想教育人工智能的可能性问题，使其更加公平和有利于教育。
了解人工智能对作战人员的局限性：第 5 卷，任务规划
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观——质量和客观性以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现和实际的财务和其他利益冲突；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/research-integrity。
“我们想活下去！”气候变化和公民抗命的极限
本文将公民抗命的实践，性质和前景视为一种抵制气候变化的方式。对公民不服从的主要理解仍然高度致力于强调其庞大的国内基因座，其对法律及其目标性质的广泛遵守。但是，气候变化挑战的纯粹规模和无定形，其复杂的私人性质及其系统性的挑战在公民权利或非殖民化运动中磨练了。我们认为，有必要理解“气候不服从”，因为基于Sui的一般法律策略，该战略比以前的不服从实例更全球，跨国，多元化和分散。气候不服从不仅使特定的法律或政策有问题，而且会遵守与行星破坏纠缠的法律概念的概念。基于对过去的公民抗命事件的遗产和气候不服从的实际实践的研究，该文章强调了当前努力中明显的一些脆弱性，并指出了一些避免产生陷阱的方法。
索烃分子马达的精度限制
其中 β = 1/k BT 。TUR 对波动系统的精度设定了基本限制，因此很自然地会通过马达与相应 TUR 的饱和程度来表征马达的效率。31 即使马达在无负载的情况下旋转，这种效率测量也是有意义的。在这种情况下，以每单位能量输入的功来衡量的热力学效率必然会消失，因为没有负载就没有功。相比之下，我们讨论的效率衡量的是马达产生定向运动的效率，即使在没有负载的情况下也会发生定向运动。关于 TUR 的大部分文献都涉及相对低维的模型和系统。在这里，我们展示了如何将人工分子马达的高维粒子模型与分子动力学模拟结合使用，以与 TUR 进行直接比较，并解释如何将其用于研究分子马达。这项工作是对当前研究的补充
了解人工智能对作战人员的局限性：第 1 卷摘要
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观——质量和客观性以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现和实际的财务和其他利益冲突；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/research-integrity。
eeg信号的空间，时间和复发分析的限制
动机：优化大脑过程！修复受损的大脑，提高健康大脑的效率！首先我们需要了解大脑过程：1。使用神经技术找到大脑结构的特定活性的指纹。2。创建认知体系结构的模型，以帮助了解大脑中的信息处理。3。创建新的诊断和治疗程序。4。使用基于解码和连通性变化的神经反馈来刺激大脑。5。通过监测脑活动并直接刺激它（TMS，DCS，EM）来刺激神经可塑性。
工作纸·没有。 2022-83大规模信任：加密货币和区块链的经济极限
∗本文最初于2018年6月以较短的形式发行，如Budish（2018）。†致谢：我感谢联合编辑Andrei Shleifer和五个匿名裁判，以极大地改善论文。Thanks are also due to Susan Athey, Vitalik Buterin, Glenn Ellison, Gene Fama, Alex Frankel, Joshua Gans, Edward Glaeser, Austan Goolsbee, Hanna Halaburda, Zhiguo He, Joi Ito, Steve Kaplan, Anil Kashyap, Judd Kessler, Scott Kominers, Randall Kroszner, Robin Lee, Jacob Leshno, Andrew Lewis-Pye, Shengwu Li, Neale Mahoney, Gregor Matvos, Sendhil Mullainathan, Vipin Narang, Neha Narula, David Parkes, Tim Rough- garden, John Shim, Scott Stornetta, Adi Sunderam, Chad Syverson, Alex Tabarrok, Rakesh Vohra, Aviv Zohar, and seminar participants at MIT数字货币倡议，NBER货币经济学，哈佛大学，卡内基·梅隆，UPENN，虚拟市场设计，UIC，东京大学，西北大学，爱荷华州国家市场设计会议，哥伦比亚，斯坦福和NBER市场设计。Ethan Che，Natalia Drozdo Q，Matthew O'Keefe，Anand Shah，Peyman Shahidi，Jia Wan和Tianyi Zhang提供了出色的研究帮助。披露：作者是一个项目顾问，该项目频繁地进行分散批处理，以进行分散的财务。作者没有与这项研究有关的任何其他财务利益。‡芝加哥大学商学院，eric.budish@chicagobooth.edu