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World File Search System局限性
CodeBreak 200：研究局限性和未来方向
近年来，肺癌研究的突破性进展为直接针对 KRAS 突变的创新治疗铺平了道路。长期以来，KRAS 突变一直被认为无法用药，因为它们对底物 [鸟苷三磷酸 (GTP)] 的亲和力高，达到皮摩尔水平，且缺乏已知的调节结合位点。非小细胞肺癌 (NSCLC) 中的 KRAS 突变最常发生在外显子 2 和 3 的热点中，特别是在密码子 12、13 和 61 处，不同突变体的生化特性各不相同 (1)。值得注意的是，KRAS p.G12C 突变的特征是第 12 个密码子上的甘氨酸 (G) 被半胱氨酸 (C) 取代，约占非小细胞肺癌中发现的 KRAS 突变的 40%，或西半球非小细胞肺癌中已知致癌驱动因素的 13-16%，与其他 KRAS 突变相比，其内在 GTP 水解水平接近正常水平，因此能够在鸟苷二磷酸 (GDP) 结合（失活）和 GTP 结合（活性）状态之间循环。除了结构分析方面的进步外，这种基因型特异性的生化特征为产生突变选择性共价抑制剂奠定了基础，这种抑制剂可以不可逆地与 GDP 结合（失活）形式的 KRAS G12C (2) 结合。
针对 COVID-19 药物再利用的计算方法：优势与局限性
药物再利用或重新定位是指使用现有药物来治疗该药物最初设计针对的疾病以外的疾病。它有几个优点，例如减少开发新药物分子所需的时间、风险和成本。2,5,6 药物再利用的好处还在于，近 30% 的新市场进入者来自现有药物。7 使用药物再利用策略的原因有很多，其中包括：(a) 减少临床试验的时间和成本，因为可能不需要进行 I 期和 II 期评估；(b) 已经建立了用于分销的药品供应链；(c) 与单一疗法相比，联合疗法与其他药物在治疗中具有附加或共生作用；(d) 可以探索旧药的新作用机制。8 药物再利用策略有一些局限性，例如专利壁垒。然而，监管途径的复杂性、缺乏融资机会、从其他行业赞助的临床试验中获取数据的渠道更广、新临床研究的人群异质性等其他因素，都促使药物再利用成为最有前途的方法之一。
生成式 AI 的局限性和无限潜力
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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）。
人工智能法案的局限性以及消费者为什么需要更好的......
z 反对算法决策，并在决策可能对其产生重大影响时要求人工干预。z 当使用人工智能系统违法时，向监管机构提出投诉或在法庭上提起法律诉讼。z 在行使权利时由消费者和其他民间社会团体代表。这些组织还必须能够发起投诉和法律行动，包括集体补救要求和禁令，以维护公共利益。z 获得所遭受损失的赔偿，包括通过欧盟和国家法律中的集体补救机制。
局限性环状肉芽肿中的 HLA 抗原
在本研究中，GA 患者和对照者之间的 HLA 抗原分布没有统计学上的显著差异。人类组织相容性抗原 HLA-8 8 和 HLA-Bw 15 在胰岛素依赖型糖尿病中数量增加 (7)。因此，本研究的结果不能支持局部性 GA 与胰岛素依赖型糖尿病之间存在关联的理论。我们的研究结果证实了 F1iedman Birnbaum. Haim. Gideone & Barzilai (4) 在一组小规模患者 (11 = 13) 中的最新观察结果。至于在斯堪的纳维亚半岛罕见的全身性 GA。他们在 19 名 HLA-Bw 35 患者中发现显著相关性。这可能表明全身性 GA 与糖尿病之间存在联系。此前碳水化合物耐受性研究已提出这一观点 (5)。需要进一步研究来阐明这种关联。
科技巨头开发和使用人工智能的局限性
因此，人工智能的发展目前是由“经典”的商业和技术力量推动的，这些力量推动了其他数字变革，例如社交媒体、搜索引擎和在线平台的发展。因此，在考虑人工智能时，专家组之前关于商业模式、数据收集、算法、保留和行为操纵的许多建议都值得牢记。专家组的出发点是，人工智能既是一项技术突破，也是一项社会挑战，我们必须以好奇心和细致的态度来对待它。在这些建议中，我们关注的并不是人工智能的一切，因为我们的任务仅限于科技巨头，而具体来说是商业化的科技巨头、仓促部署的人工智能和相对缺乏准备的社会这三者组成的不幸组合。
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。
氨作为交通运输领域氢能载体的局限性
2019 年，由于大量且无限制地使用化石燃料来满足社会约 80% 的能源需求（目前约为 585 艾焦耳 (EJ)/年），全球二氧化碳 (CO 2 ) 的年度排放量达到 34.2 千兆吨 (Gt)。1、2 为客运和货运提供出行服务的交通运输约占二氧化碳总排放量的 25%。3、4 考虑到目前的人口增长率和相关的能源消耗增长，预计到 2050 年，全球能源需求将增加至少 50%。1、2、5 为了满足这些需求，同时通过减少人为二氧化碳排放将环境影响降至最低，大规模部署低碳可再生能源 (RE) 是必要的。 6 − 8 尽管可再生能源在当前能源格局中的总体份额略有增加，但最近的研究确实表明，在未来 30 年左右，通过具有成本效益的全球热力和运输部门深度电气化的愿景，可以实现向 100% 可再生能源的全面过渡。 9 − 11 因此，这种能源转型不再是技术可行性或经济可行性的问题，而是政治意愿的问题。 12
电气化天花板：全面电气化的局限性和成本
电气化是全球脱碳努力的核心。然而，有理由对这一转型的必然性或至少是最佳速度持怀疑态度。我们讨论了全面甚至深度电气化的几个被低估的成本。消费者偏好可能有利于或反对电气化目标；当电气化达到某个尚未知晓的水平时，它很可能会遇到物理和经济障碍。虽然我们欣然承认脱碳的外部好处，但我们也探讨了几个被低估的外部成本。通过预见并理想地避免有前景的减排途径的可预测但不明显的成本，脱碳努力的可信度和最终成功率会得到提高。因此，即使电气化前景光明，其程度最终也可能达到极限。