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教育中的人工智能：了解优势、局限性和
新德里-110068 2 助理教授（选拔级），IGNOU 教育学院，新德里 - 110068 摘要 人工智能 (AI) 有能力通过提高生产力、鼓励学生参与以及实现更具适应性和个性化的教学从根本上改变教育体系。人工智能的潜在好处和解决相关问题将为教育带来更美好的未来。人工智能有各种教育应用；聊天机器人、学习分析和智能辅导系统只是其中的几个。人工智能由自然语言处理和机器学习驱动。本研究对人工智能在教育中的使用进行了全面分析，强调了它的定义、优点、缺点和可能的用途。报告确定了几个关键优势，例如数据驱动的决策、高效的管理和个性化的学习机会。然而，该研究也提请人们注意一些缺点，包括对数据隐私、道德困境和可能取代人类教育者的担忧。就未来而言，这项研究看到了人工智能在教育领域的光明前景，虚拟现实集成、自适应学习系统和高质量教育的普及可能会取得进展。这些发展有能力改善学习成果并改变教育面貌。这项研究还提供了对人工智能对教育影响的全面了解，强调了变革潜力并促进了人工智能的道德和负责任的整合。 关键词：人工智能、教育、优势、劣势、未来前景 简介 人工智能已融入现代生活的几乎每个方面，在技术快速发展的时代彻底改变了行业并改变了社会规范。 “在教育方面，人工智能技术功能强大，非常适合丰富教育目标。事实上，过去二十年，人工智能在教育方面取得了长足的进步。正如将要讨论的，这一进步为提高教学效率和效果带来了机会；为学生做好进入人工智能世界的准备；加强学生支持；改善教师、教职员工支持；精简学校、大学和学院的管理；并为大众提供教育。与所有发展一样，所有这些领域的担忧和挑战都是不可避免的，我们也将解决这些问题”（Taneri，2020 年）。
超越 PSD 限制的随机振动测试
使用快速傅里叶变换模拟进行随机振动测试的传统方法已经过时，因为这种方法仅限于考虑功率谱密度。后者意味着 FFT 方法基于高斯随机信号模型。但是，MIL-STD- 810F 标准规定“必须小心检查现场测量的非高斯行为概率密度”。现在要求测试工程师“确保在遇到非高斯分布时测试和分析硬件和软件是合适的”。人们普遍认为时间波形复制可以解决非高斯问题。然而，TWR 方法不是模拟，因为复制测试仅代表一个测量的道路样本，而不是像模拟测试那样代表一种道路类型。这里讨论了复制和模拟之间的这种差异。考虑了两种基于峰度和偏度特征的非高斯模拟方法（多项式函数变换和特殊相位选择），并给出了模拟各种现场数据的实例。
人工智能在选址行业的潜力与局限性
选址师协会是全球唯一一个由顶尖专业选址顾问组成的协会。协会成员为全球各个行业、部门和职能部门的企业提供选址策略。选址师协会成立于 2010 年，致力于通过促进诚信、客观和专业发展来推动国际企业选址专业化。成员由同行提名、审查，并且必须拥有丰富的专业选址咨询经验。2022 年，协会成员促成企业客户宣布创造约 120,000 个就业岗位和 2680 亿美元资本投资，这需要在 81 个国家/地区进行选址分析。协会会员资格是选址行业的最高标准。
能量限制对长期功能和恢复力的影响
摘要 光系统 II (PSII) 利用红光的能量分解水并还原醌，这是一个基于叶绿素 a (Chl-a) 光化学的耗能过程。两种蓝藻 PSII 可以使用叶绿素 d (Chl-d) 和叶绿素 f (Chl-f) 进行相同的反应，但需要使用能量较低的远红光。Acaryochloris marina 的 PSII 的 35 个 Chl-a 中除了一个以外全部被 Chl-d 取代，而兼性远红光物种 Chroococcidiopsis thermalis 的 PSII 只有 4 个 Chl-f、1 个 Chl-d 和 30 个 Chl-a。从生物能量学角度考虑，远红光 PSII 预计会失去光化学效率和/或对光损伤的恢复能力。在这里，我们比较了 Chl-f-PSII、Chl-d-PSII 和 Chl-a-PSII 中的酶周转效率、正向电子转移、逆反应和光损伤。我们表明：(i) 所有类型的 PSII 都有相当的酶周转效率；(ii) Chl-d-PSII 受体侧的能隙改变有利于通过 P D1 + Phe - 重新填充进行重组，导致单线态氧产生增加，并且与 Chl-a-PSII 和 Chl-f-PSII 相比对高光损伤更敏感；(iii) Chl-f-PSII 中受体侧的能隙经过调整以避免有害的逆反应，有利于对光损伤的恢复而不是光利用效率。结果可以通过电子转移辅因子 Phe 和 QA 的氧化还原调节差异以及与主要电子供体共享激发能的叶绿素的数量和布局差异来解释。 PSII 通过两种不同的方式适应较低的能量，每种方式都适合其特定的环境，但具有不同的功能惩罚。
使用细菌代谢物作为免疫调节剂的挑战和局限性
利用细菌代谢物的免疫调节潜力为治疗各种免疫相关疾病的令人兴奋的可能性。但是，将这种潜力变成现实带来了重大挑战。本综述调查了这些挑战，重点是发现，生产，表征，稳定，配方，安全性和个人可变性限制。强调了许多代谢产物的有限生物利用度以及潜在的改进以及脱靶效应的潜力和精确靶向的重要性。此外，研究了肠道细菌代谢物与微生物组之间的复杂相互作用，强调了个性化方法的重要性。我们通过讨论宏基因组学，代谢组学，合成生物学和靶向递送系统的有希望的进步来结束，这对克服这些局限性并为细菌代谢物作为有效免疫调节剂的临床翻译铺平了希望。
零工经济的经济学：数据和政策的局限性
零工经济或在线平台经济 (OPE) 给经济数据和政策带来了挑战。虽然围绕这一领域的政策辩论大多集中在“零工”工作安排上，但 OPE 还包括出售或短期租赁住房和汽车等个人财产。1 这些新市场发展迅速，使用传统经济数据很难跟踪和衡量 OPE。通常，最好的数据来自私人专有来源，这些来源更适合观察交易，例如金融机构或开发了网络工具从网站上抓取和清理数据的企业。2 虽然可以从这些数据中得出许多见解来支持政策制定，但这些非传统来源缺乏透明度，提供的视角也比理想情况更有限。
分析混合动力中配置策略的局限性和效率
摘要：当今计算要求的复杂性和大小的改善促使创建和广泛采用云中的计算作为数据处理和存储的公认模型。结合了私人和公共云结构的混合云体系结构对想要私有云的安全益处和公共云的可扩展性的组织非常有吸引力。为了最大化混合云环境，已经创建了建立和监督资源的许多方法。这些策略旨在在竞争目标，绩效优化，成本效益和法规合规性等竞争目标之间做出妥协。这项观察性研究的目的是获得混合云设置中各种设置方法的有效性和缺点。结果表明，每种策略都提供了独特的好处。基于政策的资源管理具有多个好处，包括提高资源效率和自动化治理程序，从而降低了成本。通过智能的交通路由，交叉云负载共享可提高性能并提高服务的可用性。通过集中控制，基于混合云的网格使交叉服务连接安全有效。跨云的集装箱编排的一个值得注意的方面是它可以简化各种云环境之间的应用程序迁移的能力。日志管理和分析能够实时监控，以及时威胁检测和法规合规性。另一方面，基于策略的资源管理可能是严格且复杂的。与跨多个云提供商的数据传输相关的额外费用是交叉云负载共享的缺点。有额外的网络啤酒花时，混合云服务网格拓扑中会出现延迟问题。Cross-Cloud容器编排如果设置不当，则可能会使系统面临安全问题的风险。最后，对数管理和分析需要实质性的存储和复杂的分析技能。关键字：混合云；策略；资源管理；云计算；限制。
基于梯度的机器在张量上的限制...
非局部性是量子物理学的重要组成部分，是量子状态（例如纠缠）许多引人注目的特征的核心。高度纠缠的量子状态的一个重要类别是Greenberger-Horne-Zeilinger（GHz）状态，它们在各种基于量子的技术中扮演关键角色，并且特别感兴趣地基于噪音量子硬件进行基准测试。一种新型的量子启发的生成模型被称为天生机器，该模型利用量子物理的概率性质，在学习经典数据和量子数据方面取得了巨大的成功。为此，我们研究了训练天生机器在张量网络的两个不同架构上学习GHz状态的任务。我们的结果表明，基于梯度的训练方案对TN BORN机器无法学习GHz状态相干叠加（或平等）的非本地信息。这导致了一个重要的问题，即哪种建筑设计，初始化和优化方案更适合学习隐藏在量子状态中的非本地信息，以及我们是否可以适应量子启发的培训算法以学习此类量子状态。
超图乘积码的横向门限制
摘要 — 在容错量子计算机中，量子码有望实现保护量子信息和允许容错门操纵量子信息的相互冲突的目的。我们引入了一种对此类门施加限制的新技术，并将该技术应用于包含在垂直扇区内的一类称为超图乘积码的量子码。这些代码由一对经典线性代码输入构成，并推广了 Kitaev 曲面代码，它是经典重复代码的超图乘积。我们为这些输入代码提供了一个必要条件，在此条件下，得到的超图乘积代码具有限制于 Clifford 群的横向门。我们推测所有 [ n, k, d ] Gallagher 码（d ≥ 3 且 k ≤ n/ 2）都满足此条件。这项工作是对 Bravyi 和 K¨onig 提出的论证的概括，并且我们还推测这是对 Jochym-O'Connor 等人提出的最新不相交概念的细化。
针对疾病中的氧化应激：前景和局限性......
“氧化应激”一词最早由 Helmut Sies 1 提出，指的是氧化剂和抗氧化防御之间的不平衡，这种不平衡可能导致生物系统受损。从那时起，氧化还原生物学领域已经从病理学中的氧化应激概念发展到生理学中的氧化还原信号传导 2 – 4 。氧化应激已被证明与多种疾病有关，包括动脉粥样硬化、慢性阻塞性肺病 (COPD)、阿尔茨海默病和癌症，这揭示了氧化剂导致细胞损伤的多种机制 5 。然而，氧化应激参与疾病病理的程度非常多变，因此增加抗氧化防御的有效性在某些疾病中可能有限。氧化应激涉及由氧和氮衍生的所谓活性物质的化学反应 (框 1 )。了解这些物质中的哪些会对大分子造成损害有助于为改善抗氧化防御的治疗方法提供理论依据。然而，到目前为止，小分子在治疗上的应用令人失望，主要是因为人们对抗氧化剂的作用原理过于乐观和不正确的假设 6 。例如，清除羟基自由基 (•OH) 是不切实际的，但通过减少过氧化氢 (H 2 O 2 ) 的产生来阻止其形成可以有效预防损伤。氧化应激领域的主要误解之一是小分子可以清除超氧化物 (O 2 • − ) 或 H 2 O 2 ，而小分子在细胞内也是无效的。这是因为抗氧化酶会与数千种