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COVID-19 与经济增长模式的局限性 - ncpag
在新冠疫情期间，威权主义和新自由主义暴露了全球化市场中自由化和私有化肆无忌惮的背景下，以经济增长模式为基础的发展理论的局限性。病毒使本已饱受全球贸易战和独裁者崛起困扰的人民和经济陷入瘫痪。然而，疫情对人民和国家的影响尤为严重，加剧了国家内部和国家之间的不平等和贫困。菲律宾总统罗德里戈·杜特尔特在低通胀的体制下乘上了经济增长的浪潮，该国享有所谓的“强劲的宏观经济基本面”。然而，新冠疫情彻底改变了全球格局，并揭示了市场失灵。几十年来，菲律宾经济首次萎缩至最低点，目前正陷入衰退。该国在努力控制新冠病毒的同时，实施了最长、最严格的封锁。在危机中，杜特尔特加大了镇压措施，但在刺激性支出方面却吝啬。本文将探讨政府在政治、财政、货币和人力发展措施方面应对疫情的举措。
CRISPR 基因治疗：应用、局限性和未来影响
最近一系列利用原核生物的适应性免疫系统进行靶向基因组编辑的发现正在对整个生物科学产生变革性影响。成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 和 CRISPR 相关 (Cas) 蛋白的发现扩大了全球数千个实验室的遗传研究应用，并重新定义了我们的基因治疗方法。传统基因治疗引起了一些担忧，因为它依赖于病毒载体传递治疗性转基因，这会导致插入致癌和免疫原性毒性。虽然病毒载体仍然是主要的传递载体，但 CRISPR 技术为位点特异性基因编辑提供了一种相对简单有效的替代方法，消除了传统基因治疗引起的一些担忧。尽管 CRISPR/Cas9 具有明显的优势，但它也带来了一系列局限性，必须解决这些局限性才能实现安全有效的临床转化。本综述重点介绍基因治疗的发展以及 CRISPR 在转变基因治疗模式中的作用。我们回顾了最近基因治疗试验的新数据，并考虑了推进这项强大但仍然相对较新的技术的最佳策略。
探索检测机器生成的文本的局限性
大型语言模型的最新提高了世代的质量，促使研究刺激了机器生成的文本。这样的工作经常呈现出高性能的探测器。但是，人类和机器可以以不同的样式和域的形式产生文本，但是这种对机器生成的文本检测系统的性能影响仍然不清楚。在本文中，我们通过评估具有不同写作样式的文本来审核用于检测机器生成的文本的分类性能。我们发现，分类器对文本复杂性的风格变化和差异具有很高的意义，在某些情况下，分类器完全降低了随机分类器。我们进一步发现，在复杂文本中具有高性能的同时易于读取的文本，因此逐渐易于分类，这导致人们对检测系统的可靠性感到担忧。我们建议将来的工作涉及风格上的因素，并阅读人写和机器生成的文本的难度水平。
了解人工智能对作战人员的局限性：第 1 卷摘要
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观——质量和客观性以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现和实际的财务和其他利益冲突；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/research-integrity。
了解人工智能对作战人员的局限性：第 5 卷，任务规划
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观——质量和客观性以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现和实际的财务和其他利益冲突；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/research-integrity。
人工智能程序解决大学数学问题的局限性
第五，也许是最严重的一点：问题“自动”选择进行少样本学习的方式完全不清楚，可能不合理。论文中说（图 2）“如果零样本学习不起作用，则进行少样本学习”，以及（第 4 页）“如果问题没有解决 [通过零样本学习]，我们将执行以下操作 [描述少样本程序]”。问题是，系统如何知道零样本学习没有成功？据我所知，论文中没有回答这个问题。也许系统使用了一些合法的方法；例如，Codex 系统无法生成可执行代码。但是，如果这是标准，人们会预期在某些时候，零样本学习会产生可执行但错误的代码；而论文中没有提到这一点。更有可能的是，当零样本学习产生了错误的答案时，系统会转向少样本学习。也就是说，程序正在使用记录的正确答案来指导其操作。这将是作弊 1，如果是这样的话，那么所有与小样本学习相关的结果都必须被抛弃，或者至少用一个非常大的星号来解释。
艺术治疗与神经科学：证据、局限性和误区
尽管对艺术治疗工作原理的机械理解仍然有限，但艺术治疗有效性的证据基础仍在不断增长。通过神经科学的视角，增加我们对艺术治疗如何以及为何起作用的理解的一个有希望的途径是。基于神经科学的艺术治疗方法为提高对神经过程的理解提供了机会，这些过程是艺术治疗过程中感知、认知、情感和行为之间复杂相互作用的基础。了解治疗变化如何发生可以改善治疗并为患者带来更好的结果。然而，将艺术治疗和心理学理论直接与神经反应联系起来可能很棘手。这一观点的目的是概述神经可塑性、镜像系统和内感受等神经生物学概念在艺术治疗实践中的当前证据和局限性，并提供有关仍在临床实践中积极使用的过时概念的最新信息。然后，可以使用对当前科学知识库的批判性分析和理解来指导艺术治疗实践，并支持基于假设的研究的发展，以确定推动艺术治疗干预观察到的效果的主要机制。
基于代码的密码分析的量子筛选及其对 ISD 的局限性
摘要。使用近邻搜索技术进行筛选是基于格的密码分析中一种众所周知的方法，在经典 [BDGL16] 和量子 [BCSS23] 设置中，它都能为最短向量问题提供当前最佳的运行时间。最近，筛选也已成为基于代码的密码分析中的重要工具。具体来说，使用筛选子程序，[GJN23、DEEK24] 提出了信息集解码 (ISD) 框架的变体，该框架通常用于攻击解码问题的密码相关实例。由此产生的基于筛选的 ISD 框架产生的复杂度接近于解码问题中性能最佳的经典算法，例如 [BJMM12、BM18]。因此，很自然地会问量子版本的表现如何。在这项工作中，我们通过设计上述筛选子程序的量子变体引入了第一个用于代码筛选的量子算法。具体来说，使用量子行走技术，我们提供了比 [DEEK24] 中最著名的经典算法和使用 Grover 算法的变体更快的速度。我们的量子行走算法通过添加一层局部敏感过滤来利用底层搜索问题的结构，这一灵感来自 [CL21] 中用于格子筛选的量子行走算法。我们用数值结果补充了对量子算法的渐近分析，并观察到我们对代码筛选的量子加速与在格子筛选中观察到的类似。此外，我们表明，基于筛选的 ISD 框架的自然量子类似物并没有比第一个提出的量子 ISD 算法 [Ber10] 提供任何加速。我们的分析强调，应该对该框架进行调整，以超越最先进的量子 ISD 算法 [KT17,Kir18]。
儿童局限性皮质醇斜率与婴儿虐待为婴儿
n-酰基吲哚4是由共价虚拟筛选命中2A产生的有效的非共价抑制剂。铅化合物简单地合成，在生化的Notum-Opts分析中实现了极好的效力，并在基于细胞的TCF/LEF报告基因测定中恢复了Wnt信号传导。多个高分辨率X射线结构建立了这些抑制剂的常见结合模式，吲哚胺结合在棕榈岩袋中的吲哚胺，关键相互作用是芳族堆积，并且水介导的氢键键合在氧气孔中。这些N-酰基吲哚4将是使用体外研究的有用工具，以研究Notum在疾病模型中的作用，尤其是与结构相关的共价抑制剂配对时（例如，4W和2A）。总体而言，这项研究强调了从共价到非共价抑制剂的设计转换，因此说明了一种用于HIT生成和靶向抑制的良好方法。
ID 操作层面的具体研讨会目标 O-2 当前 MBSE 方法的局限性以及规避或解决这些局限性的方法（例如通过
我们使用 No Magic 的 Cameo Systems Modeler 作为 SysML 建模工具，使用 RStudio 作为 R 语言开发环境。由于这些工具之间无法直接交换数据，因此不同工具之间的数据传输是通过 CSV 数据手动实现的，这是数据分析自动化的一个限制。我们决定通过 No Magic 的 Teamwork Cloud 交换数据，这是一个用于存储模型的中央存储库，如图 6 所示。我们使用元链导航来查询模型元素链。我们开发了一个 API 来将 SysML 数据导入 RStudio，并开发了可重用的函数来自动化数据整理、分析和可视化的过程。这允许进行敏捷的探索性系统架构分析。