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World File Search System局限性
调查研究：过程和局限性
调查研究是一种非实验研究方法，用于收集有关预测人群中变量的发病率和分布以及存在的关系的信息。其用途包括收集与态度，行为和事件发生率有关的数据。以一种或另一种形式进行的调查研究已经存在了两千年以上，而凯撒奥古斯都（圣卢克福音）的人口人口普查为早期的例子。对于大多数现代研究人员而言，采样调查比收集信息时的人口调查更具成本效益，更容易进行。但是，这增加了表示和测量错误的风险。有许多不同形式的调查研究；但是，它们都共享共同的步骤和共同的局限性。本文的目的是讨论这些步骤，以突出一些常见的困难。
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。
使用深度学习模型预测mRNA翻译的当前局限性
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
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。
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
在2005年至2020年3月的国家健康和营养检查调查（NHANES）参与者中，参与者（NHANES）参与者中有关糖尿病前期和2型糖尿病风险的单不饱和脂肪酸早期发现2型糖尿病风险：当前诊断标准的局限性
2型糖尿病（T2D）是全球糖尿病的主要原因，并且正在迅速增加，尤其是在青年中。它说明了美洲≥20岁的成年人的大多数糖尿病死亡，其中2型糖尿病负责大多数疾病负担。在全球近几十年以来，青少年和年轻人的2型糖尿病的发病率和负担都增加了。社会经济地位较低的国家的发病率和负担最高，而女性的死亡率和疾病负担通常比30岁以下的男性更高。早期诊断和管理对于延迟进展至关重要，但是基于葡萄糖阈值和糖化血红蛋白的当前诊断标准具有局限性。最近的分析表明，糖尿病前期会增加癌症的风险。迫切需要更好地识别高风险个体的诊断标准。本文讨论了当前标准的局限性，并探讨了替代方法和未来的研究方向。
基于内存的逻辑解决方案中串联布尔操作的局限性
抽象！新兴的非易失性记忆被广泛研究为最大化能源效率，并且因为它们可以实现所谓的内存计算。逻辑内存（LIM）范式是计算中内存的子集，它重点介绍了内存内布尔操作的执行。在最受欢迎的解决方案中，魔术和Felix承诺非输入破坏性操作，作为经典计算范式，因此可以重新使用多个操作的输入数据集。在本文中，我们在各种操作条件下分析了某些重要的LIM实现（Magic Nor and and Felix NAND）的电气行为。我们的结果表明，保证非输入破坏性操作（对于Felix NAND）并非微不足道，并且由于非理想的中间结果而导致的多项操作存在真正的困难。
人工智能在打击传染病暴发中的作用和局限性
人工智能（AI）已成为大流行病管理的一种变革性工具，可显着增强疾病预测，诊断，药物发现和疫苗开发。本手稿探索了在传染病暴发期间AI的多方面应用，从预测建模和爆发预测到疫苗发育的加速和抗菌素耐药性检测。AI驱动的技术，包括深度学习和强化学习，在提高诊断准确性，简化药物发现过程以及为医疗保健提供者提供实时决策支持方面表现出了显着的有效性。尽管有实质性的贡献，但大流行管理中的AI部署仍面临关键局限性，包括对数据隐私，模型透明度的担忧以及需要不断更新以适应新兴病原体的需求。AI与人类专业知识的整合对于优化全球健康成果并应对这些挑战至关重要。本评论重点介绍了完全利用AI的大流行反应的潜力和障碍，提出了克服当前局限性的途径，并最大程度地提高了AI对未来爆发的影响。
医学 - 抗衰老 - 临床和局限性 -
根据吉尔伯特（Gilbert）关于发育生物学的经典文本，衰老被定义为“……与生存和繁殖所必需的生理功能的时间相关的恶化。衰老的表型变化（影响物种的所有成员）不要与衰老疾病（例如癌症和心脏病（影响个体）混淆” [8]。“衰老”一词是由Hayflick和Moorhead在1961年引入的，仅表示旧[9]。根据国家癌症研究所的说法，衰老的特征是“……衰老的过程。在生物学中，衰老是一个细胞变化并永久停止分裂但不会死亡的过程。随着时间的流逝，大量的旧细胞可以在整个身体的组织中积聚。这些细胞保持活跃，并可能释放可能引起炎症和对附近健康细胞损害的有害物质。衰老可能在癌症和其他疾病的发展中发挥作用。”这也意味着一种非增殖但可行的状态，与G0静止和末端分化不同……对众多压力源的反应，包括暴露于遗传毒性，营养剥夺，缺氧，线粒体功能障碍和癌基因激活，这是由Gorgoulis等人定义的[10]。需要定义其他一些术语，以避免模棱两可的风险。
将环境DNA用于种群遗传学的机会和固有的局限性
fi g u r e 2合成17项研究，报告组织样品与其他类型的样品（EDNA，散装，粪便或乙醇样品）之间的直接比较，用于研究种内多样性。（a）用组织样品鉴定的单倍型数量是用EDNA和其他类型的样品检测到的单倍型数量的函数。两个变量都是对数转换的。DOT表示在现场进行的比较，而三角形则用于在受控实验室环境中进行比较。虚线和虚线分别表示场（y = 1.247x -0.125）和实验室（y = 0.776 x + 0.836）研究的线性回归。灰线表示1：1相关性。（b）仅在其他类型的样品中仅在组织样品中鉴定出的单倍型的比例，或在目标研究中使用的两种样品类型中常见。