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World File Search System局限性
LCOE 及其局限性
例如，太阳能、风能和核能的资本成本高于煤炭或天然气，但运营成本低于煤炭或天然气。为 LCOE 计算设定一个固定的较高利率可能有利于低资本项目（如天然气电厂与另一家类似类型的电厂），而不是高资本的太阳能和风能电厂，反之亦然。在资本成本较高的新兴市场中，LCOE 可能会降低可再生能源的吸引力（如图 1 所示），或者相反，可能会低估在这些市场融资可再生资源的难度。
关键词策略的局限性
什么是关键词策略及其局限性“更多意味着添加。更多意味着减去多少。”学习使用关键词策略解决应用题的学生会执着于故事题中的孤立单词，解释单词而不是问题的上下文。关键词策略是一种教学生剖析应用题的方法，找出表示运算的单个单词。例如，学生可能会被教导“总计、更多、总共”用于加法，意思是应该加数字。或者他们可能会被教导“少多少、更少、差多少”总是表示减法。这个系统的缺陷在于，学生被训练成自动跳转到运算或程序，而不先理解对他们的要求。以此问题为例（Clement & Bernhard，2005）：苏珊收集了 6 块石头，比简多 4 块。简收集了多少石头？如果学生使用关键词策略，他们可能会错误地认为“更多”意味着添加，然后断章取义数字而错误地执行运算。6 + 4 的答案是 10，但 Jan 实际上收集了 2 块石头。利用关键词策略或其他程序步骤并不能让学生了解如何开始解决问题、在面对问题时坚持不懈或评估解决问题的过程和结果的合理性。除了关键词具有误导性之外，有些问题并没有关键词，导致学生学会依赖关键词而没有策略。此外，当学生使用关键词解决较简单的问题时，他们在被要求解决更复杂、多步骤的问题时会感到困惑（Van de Walle & Lovin，2006）。相反，学生需要明白数学是关于推理和理解情况的。乔治·波利亚 (George Polya) 在其 1945 年出版的《如何解决问题》中首次介绍了解决问题的过程（见图 2）。在这个过程中，学生们被教导首先花时间去理解问题，然后再制定计划，然后执行计划，然后回顾检查和解释。虽然它提供了一个很好的结构来思考
概念的理论基础与局限性
鉴于这些变化，Hartley（2005）指出，创意产业带来了个人才能、文化产业、新媒体技术和知识经济在概念和实践上的融合。生产的基本资源是创造力，是人类生产有形产品和操纵符号进行创新的潜力的体现。根据 Bendassolli 等人（2009）的说法，创造力不仅影响资源的分配，还影响经济活动的分散化和多技能团队的动员。创意产品可能具有无限的多样性，并且可以使用更长的时间，这就需要通过特定的版权规则来管理其收益。它们的消费发生在通过休闲和娱乐进行象征性区分的新机制中（Bourdieu，1984），消费者是经济价值产生的相关参与者，因为他们通过商品和服务构建了自己的身份。消费者寻求创意商品不仅仅是为了它们的使用价值，也是为了它们的象征性和无形元素所带来的体验（Bendassolli 等人，2009 年）。
程序模拟：超越...的局限性
14.30h TER 总结 Dr Katherine MORSE JHU/APL Dr Curtis BLAIS MOVES 研究所，海军研究生院 15.00h 研讨会结束
系统性事故分析方法的局限性
摘要：在系统论中，对复杂事故的描述不仅限于对事件序列/单个条件的分析，而是强调非线性功能特性，并在安全条件下，将人或技术性能与系统正常运行联系起来。因此，对整个系统实体的研究不再是对具体情况的抽象，而是超越了基于线性方法的分析所设定的理论限制。尽管存在上述问题，但所考虑函数的非线性或限制支持了不存在完整事故分析方法的假设，这要求对分析中引入的元素有广阔的视野，因此可以识别与标称参数或触发因素相对应的元素。
如何了解生成网络的局限性
与整个社会一样，LHC物理学目前正在经历由现代数据科学驱动的转型。LHC物理学的实验和理论方法本质上一直是数量的，其目标是定量，系统地和全面地从基本理论方面了解数据。生成网络是现代机器学习（ML）的一个令人兴奋的概念，将无监督的密度估计与可解释的相空间中的密度估计与快速，灵活的采样和仿真相结合[1]。当前，精确生成的最有希望的杂物是使流量及其可逆网络（INN）变体，但我们会看到扩散模型和生成变压器可能会提供更好的精确和表现力平衡。LHC模拟和分析中生成网络的任务范围是广泛的。鉴于LHC模拟的模块化结构，它始于相位空间的集成和SAMPOR的[2-7]，例如ML编码的过渡幅度。更多的LHC特定任务包括事件减法[8]，事件不体[9，10]或超分辨率增强[11，12]。在物理相空间上工作的生成网络已被开发并测试为事件发生器[13 - 18]，Parton Showers [19-23]和检测器模拟[24 - 48]。这些网络应接受第一原则模拟的培训，易于处理，有效运输，可以放大培训样本[49，50]，并且 - 最重要的是 - 精确。在本文中，我们将探讨基于分类器的粒子物理学生成网络评估的优点。超越了前进，有条件的生成网络也可以应用于概率展开[51 - 56]，推理[57，58]或异常检测[59 - 64]，从而增强了精确要求。对于上述所有任务，标准化流量或旅馆都达到了LHC物理学所需的精度，稳定和控制的水平。控制这些属性网络性能的方法包括贝叶斯网络设置[18，65]，分类器 - 剥离[18，66 - 68]和增强数据的有条件培训[18]。基于这些发展，LHC物理学需要系统地评估生成网络的性能和精度[69]，例如通过新的体系结构量化可能的收益[39，70 - 72]。我们将首先定义这种系统评估的目标，然后在SEC中介绍分类器指标。2。我们将在第二节中介绍我们的喷气发射机[69]。3，并在更多细节中讨论与参考文献相似的热量计仿真。[33]4。最后，我们将展示如何使用事件权重来跟踪Sec中ML-Event Generator [18]之间的两个版本之间的进度。5。我们还将说明如何进行针对异常权重的运动学分布进行系统扫描，可以确定训练有素的网络问题以及贝叶斯网络如何帮助我们确定这种差异的原因。所有三个应用程序结合在一起，说明了在相位空间上学习的控制权重的分布是生成网络及其形状提供强大的“可解释的AI”（XAI）工具的可靠度量，该工具使我们能够系统地搜索生成模型的故障模式，确定潜在的物理学原因，并提高测试过的网络高效。
自主性和认知增强的局限性
35 关于深部脑刺激 (DBS) 后自我疏离的神经伦理学文献及其对自主性的影响，请参阅 Klaming, L., & Haselager, P. (2010)。是我的大脑植入物让我这么做的吗？深部脑刺激提出了关于心理连续性、行动责任和心理能力的问题。神经伦理学，6，527–539；Gilbert, F. (2013)。深部脑刺激治疗难治性抑郁症：术后自我疏离感、自杀企图和冲动攻击行为。神经伦理学，6，473–481；Lipsman, N., & Glannon, W. (2013)。大脑、思维和机器：深部脑刺激对个人身份、自主性和自由意志的感知有何影响？生物伦理学，27，465–470；Gilbert, F. (2015)。对自主性的威胁？预测性大脑植入物的侵入。 AJOB 神经科学，6 (4)，4–11；Gilbert, F.、Viaña, JNM 和 Ineichen, C. (2018)。打破“DBS 导致人格改变”的泡沫。神经伦理学。doi：10.1007/s12152-018-9373-8；Gilbert, F.、Cook, M.、O'Brien, T. 和 Illes, J. (2019)。体现与疏远：首次人体“智能脑机接口”试验的结果。科学与工程伦理，25(1)，83–96。
系统事故分析方法的局限性
摘要：在系统理论中，对复杂事故的描述不仅限于对事件序列/单个条件的分析，而是强调非线性功能特性，并在安全条件下构建与系统正常运行相关的人为或技术性能。因此，对整个系统实体的研究不再是对具体情况的抽象，而是超越了基于线性方法的分析所设定的理论限制。尽管存在上述问题，但所考虑函数的非线性或限制支持了不存在完整事故分析方法的假设，这要求对分析中引入的元素有广阔的视野，因此可以识别与标称参数或触发因素相对应的元素。
人工智能面前竞争的局限性
面对至少三个领域的权力集中，宪政民主国家寻求保护个人主权的理想。第一个与政治权力有关，即制定和影响有关公共利益的决策的能力；第二，经济实力，它与影响经济变量的能力有关，比如生产什么、生产多少、以什么价格出售；最后，还有信息权力或传播权力，这基本上是决定公共领域意见内容和范围的能力。这三种形式的力量本质上是相互联系、相互促进的。经济权力使其持有者能够影响政治游戏，反之亦然。同样，传播权力是获取政治权力的重要工具，同时也塑造了公共领域的舆论。1 最后，信息本身是一种相关的经济资产，它在公共领域的生产和建设与组织和经济实体相联系，从而这些领域也是相联系的。