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陪审团在技术案件中的优势与劣势
(巡回法官乔治普拉特) 和上诉法院都明显反映了对计算机程序保护的强烈敌意，这种敌意严重影响了判决结果，甚至可能是决定性的。2 该判决承认，1980 年的《软件保护法》规定将计算机程序作为“文学作品”进行保护。13 它还承认了“强有力的”三段论，即“如果计算机程序是文学作品，正如立法机关告诉我们的那样，那么计算机程序的非文字结构也受到版权保护。”4 但是，法院还是借鉴了最初反对颁布《软件保护法》的学术论点，设计出一种方法来打破对几乎所有计算机程序的保护（并且可能还会剥夺任何文学作品的有意义的保护）。 5 事实上，该意见直接破坏了国会的立法，因为（i）将计算机程序视为“本质上是功利主义的”，6“由效率考虑决定”
统一深度学习技术的优势
一种替代方法是使用一种称为神经形态计算的方法来精确模拟大脑，即人类已知的最有效的“计算机”。神经形态计算的性能源于其独特的组织结构。据《自然计算科学》杂志 [1] 上的一篇文章称，与高性能计算相比，它的性能提高了 1,000 倍，效率提高了 10,000 倍。其概念是在与所有其他细胞相连但并行运行的硬件电路中实现 ACH 脑细胞（即神经元）。这种计算类型的软件模型称为脉冲神经网络 (SNN)，这是一种人工神经网络，其灵感来自大脑中神经元的全有或全无通信方式。与使用连续值信号的传统神经网络相比，SNN 使用离散的二进制信号。
天文馆表演优势研究
摘要：日趋成熟的天文馆教育研究界不再需要测试哪种教学环境（教室或天文馆）更适合教授天文学（Brazell，2009）；天文馆更适合教授学生天文学”（Brazell & Espinoza，2009）。研究支持使用数字天文馆可视化天文学概念的优势。数字天文馆帮助学习者从不同角度准确地看到三维天文现象。沉浸在数字天文馆节目中可以提高学习者的注意力和信息保留能力。天文馆节目不仅包括天文学和空间科学。许多节目包括多样化的内容，包括与生物学、历史、地球科学、文学、文化研究和艺术的跨学科联系。学术资源列表：Baxter，JH，& Preece，PF 2000，《圆顶天文馆和计算机天文馆在天文学教学中的比较》，研究
破坏性创新：优势，挑战和影响
I.引言克莱顿·克里斯滕森（Clayton Christensen）在创新者的困境中介绍了破坏性创新的概念。破坏性创新是最初采用更简单，更实惠和可访问的解决方案的流程或产品。随着时间的流逝，这些创新改善了破坏已建立的市场。本文研究了破坏性创新的优势和挑战，并强调了其对小型和少数族裔企业的好处。使用案例研究，数据分析和图形见解，本文为决策者，企业家和投资者提供了可行的建议。了解破坏性创新定义和特征破坏性创新是指通过创建新市场或重塑现有市场来取代已建立的市场领导者的创新。这些创新通常从小规模开始，专注于市场的被忽视或服务不足的细分市场。与维持创新不同，该创新旨在提高现有产品的性能，颠覆性创新优先考虑可访问性，负担能力和简单性，使其最初对利基市场有吸引力。随着时间的流逝，随着创新的成熟，它开始吸引主流客户，从根本上改变了竞争格局i。破坏性创新的关键特征包括：1。针对服务不足的市场：颠覆性创新通常符合价格敏感或服务不足的客户，引入了由于关注更高修订细分市场而忽略的解决方案。这些市场通常被成熟的公司忽略，因为它们优先考虑其最有利可图的客户，通常会为低收入或地理孤立的人群提供服务的差距。例如，像西南航空这样的低成本航空公司最初是针对预算意识的旅行者，他们的服务不足或被关注商业乘客II的传统航空公司排除在外或排斥。通过以更简单，更实惠的解决方案来满足这些被忽视的群体的特定需求，不仅可以建立客户忠诚度，而且在市场上建立了立足点，领导者认为无利可图或无关紧要。随着时间的流逝，这些解决方案在质量上提高了质量，并扩大了对主流客户的吸引力，逐渐重塑了整个行业。下图显示了低端破坏者的开口是引入符合基本功能但减少多余功能的“足够好”产品。
量子博弈论的优势及应用
1.1 背景信息。随着量子计算的发展，David A. Meyer 于 1999 年首次将其与博弈论相结合 [Mey99]。为了找到一种更好的策略来提高个人的预期收益，Meyer 应用了通用量子算法并生成了一种量子策略，并证明该策略始终至少与经典策略一样好。这一发现的结果为博弈论的新篇章——量子博弈论奠定了基础。从那时起，许多数学家、物理学家和经济学家通过构建经典博弈论模型的量子版本来探索这一领域，例如最著名的博弈论模型：囚徒困境 [EWL99]。经典博弈论和量子博弈论的主要区别在于建模中使用了纠缠机制。与传统博弈论不同，量子博弈论并不采用纯策略或混合策略，而是假设博弈者共享一个（或多个，尽管这类模型不在本研究范围内）量子比特，并且他们的策略基于在两个不同基础上对该量子比特的测量进行评估。自从量子博弈论诞生以来，它就备受赞誉和批评，对它的探索也面临挑战。由于量子博弈论的性质复杂，涉及多个知识领域，因此需要物理学、计算机科学、数学和经济学方面的背景，这为想要进入该领域的研究人员设定了很高的门槛。另一个重要的批评是，到目前为止，量子博弈论的研究还局限于经济学现有的知识范围，因此未能为其带来新的投入 [Lev05]。然而，有理由怀疑这种情况将会改变 [DJL05]，因此量子博弈论在现实生活中的适用性是一个持续讨论的话题。
神经网络中的量化优势与局限性
● 1943 年 - Pitts 和 McCulloch 创建了基于人脑神经网络的计算机模型 ● 20 世纪 60 年代 - 反向传播模型基础 ● 20 世纪 70 年代 - AI 寒冬：无法兑现的承诺 ● 20 世纪 80 年代 - 卷积出现，LeNet 实现数字识别 ● 1988-90 年代 - 第二次 AI 寒冬：AI 的“直接”潜力被夸大。AI = 伪科学地位 ● 2000-2010 年 - 大数据引入，第一个大数据集 (ImageNet) ● 2010-2020 年 - 计算能力，GAN 出现 ● 现在 - 深度学习热潮。AI 无处不在，影响着新商业模式的创建
物理展示柜机器的优点
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口臭的病因，诊断和管理
社会企业除了经济目标外，已经明确定义了社会目标。当代世界中全球化过程的负面影响提供了有关为什么创造社会企业的答案。这些过程，尤其是在21世纪，导致了非常高度集中的促销和消费以及它们的标准化。由于这种工业进步，非人性化工作和疏远的过程也在进步。世界上给定的任何经济干扰都会触发连锁反应，并通过国际交易传播。2008年以上危机的经验表明，与全球公司相比，包括CO经营企业在内的社会企业遇到的负面影响较小。因此，进行业务的各种组织形式是全球社会经济过程稳定的必不可少的条件。
斑马鱼肿瘤异种移植模型的优势
在目前的临床前抗肿瘤研究中，普遍缺乏能够快速高效筛选有效抗肿瘤药物的体内模型。斑马鱼作为与人类基因相似度高达 87% 的物种，已被广泛用于模拟人类疾病，被认为是研究癌症发展、增殖和转移的替代经济模型。斑马鱼肿瘤异种移植模型已被有效用于各个层面的癌症药物开发，包括靶标验证和可能参与肿瘤调控的长链非编码 RNA (lncRNA) 的高通量筛选。在这篇综述中，我们全面概述了斑马鱼作为癌细胞生长、迁移、抗肿瘤免疫治疗和抗肿瘤药物筛选的体内模型。此外，一些活性 lncRNA 的调控机制已被确定在癌症的发病机制中发挥作用，但仍有必要利用高效的斑马鱼模型来筛选和进一步了解这些分子在肿瘤发展和迁移中的作用。目前的抗肿瘤疗法受到严重毒性和多药耐药性的限制。迫切需要经济高效的体内研究工具来提高我们的理解并克服这些问题。本文综述了使用斑马鱼模型进行抗肿瘤研究的不同目的。我们讨论了斑马鱼在癌细胞增殖和转移、识别信号通路、癌症药物发现和治疗开发以及毒性研究中的应用。最后，本综述强调了该领域的局限性和未来方向，以有效利用斑马鱼作为癌症治疗开发的高效模型。