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World File Search System局限性
关于临床诊断中大语言模型的局限性
关于临床诊断中的大语言模型的局限环境基因组学和系统生物学系，劳伦斯·伯克利国家实验室，加利福尼亚州伯克利，94720，美国2。杰克逊基因组医学实验室，法明顿CT，美国06032，美国。3。稀有护理中心，珀斯儿童医院，珀斯，华盛顿州6009，澳大利亚4。Telethon儿童学院，珀斯，华盛顿州6009，澳大利亚5。anacletolab，Dipartimento di Informatica，UniversitàDegliStudi di Milano，米兰，意大利米兰6。Ellis-欧洲学习和智能系统实验室7。系统基因组学研究所，康涅狄格大学，法明顿，CT 06032，美国 *通信：杰克逊基因组医学实验室，10 Discovery Drive，Farmington CT，美国06032，美国； peter.robinson@jax.org系统基因组学研究所，康涅狄格大学，法明顿，CT 06032，美国 *通信：杰克逊基因组医学实验室，10 Discovery Drive，Farmington CT，美国06032，美国； peter.robinson@jax.org
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。
Genai的数据风险和局限性
法律部门描述了与项目相关的数据以及如何使用该数据•考虑到我们的项目范围及其触及的数据集，可能会关注哪些隐私法律法规？•我们通常如何通过这种类型的数据来减轻隐私风险？•我们需要寻求使用我描述的数据的任何权限，版权或许可协议吗？•与此数据有关的任何安全问题，用于生成潜在的衍生作品？•我们应该如何考虑与该新系统将生成的数据和信息相关的所有权和其他法律问题？
左心室射血分数：临床，病理生理和技术局限性
心力衰竭（HF）心血管死亡和治疗策略的风险层次，阀门置换的最佳时机以及用于植入植入性心脏验证符号的患者选择的患者是基于大多数指南的左心室避孕分数（LVEF）的超声心动图计算。作为收缩功能的标志物，LVEF具有由加载条件和空腔几何形状以及图像质量影响的重要局限性，从而影响了观察者间和观察者内的测量变异性。lvef是缩短心肌膜的三个组成部分的产物：纵向，圆周和倾斜。因此，它是基于空腔体积变化的全球弹出性能的标记，而不是直接反映心肌收缩功能，因此即使肌纤维的收缩功能受损，也可能是正常的。亚心脏的纵向纤维是对缺血的最敏感层，因此，当功能失调时，圆周纤维可能会补偿并保持整体LVEF。同样，在HF患者中，LVEF用于分层亚组，这种方法具有预后的含义，但没有直接关系。HF是一种动态疾病，根据潜在的病理可能会随着时间的流逝而恶化或改善。这种动态性会影响LVEF及其用于指导治疗的使用。介入后LVEF的更改也是如此。在这篇综述中，我们分析了LVEF在广泛的心血管病理中的临床，病理生理和技术局限性。
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。
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。
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。
论人工智能（AI）在教育领域的局限性
摘要 近期围绕人工智能 (AI) 的夸大其词影响了我们正确考虑这项技术的持久教育影响的能力。本文概述了一些关键问题和担忧，这些问题和担忧需要在未来围绕 AI 的教育讨论中更加突出。其中包括：(i) 教育过程和实践的统计建模和计算方式有限；(ii) 人工智能技术有可能对少数族裔学生造成社会危害；(iii) 重组教育以使其更“机器可读”而造成的损失；以及 (iv) 数据密集型和设备密集型人工智能的生态和环境成本。本文最后呼吁放慢并重新调整当前围绕人工智能和教育的讨论——更多地关注权力、抵抗和重新构想教育人工智能的可能性问题，使其更加公平和有利于教育。
了解人工智能对作战人员的局限性：第 5 卷，任务规划
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