XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System缺点
参考文献：Shatri, ZG (2020)。在学生学习过程中使用信息技术的优点和缺点。《土耳其科学杂志》
本研究探讨了使用先进信息技术教授小学和初中学生的优缺点。研究样本包括 50 名年龄在 11 至 14 岁之间的学生。问卷包括四类科学研究问题，包括发现、描述、解释和评估问题。本研究属于定量研究方法，测量工具是问卷。研究表明，学生有效地使用信息技术。超过 80% 的学生使用互联网并从其诸多优势中受益，尤其是在获取新信息和与人交流方面。另一方面，信息技术损害了课堂注意力并占用了大量时间。
传统经济具有其特征，优点，缺点和示例
第二，传统经济存在于狩猎采集者和游牧社会中。这些社会涵盖了广阔的地区，以找到足够的食物来支持它们。他们跟随维持它们的动物群，随季节迁移。这些游牧的狩猎采集者与其他团体竞争稀缺的自然资源。几乎不需要贸易，因为它们都消耗并产生相同的东西。
通过以下方式探索人工智能创作音乐的缺点
本文介绍了 Jazz Transformer，这是一种生成模型，它利用一种名为 Transformer-XL 的神经序列模型来建模爵士乐的曲谱。此外，该模型还努力结合魏玛爵士乐数据库 (WJazzD) 中存在的结构事件，以在生成的音乐中归纳结构。虽然我们能够将训练损失降低到较低值，但我们的听力测试表明，生成的曲目和真实曲目的评分之间存在明显差距。因此，我们更进一步，从不同角度对生成的曲目进行了一系列计算分析。这包括分析音高类、律动和和弦进行的统计数据，借助适应度景观图评估音乐的结构性，并通过类似 MIREX 的延续预测任务评估模型对爵士乐的理解。我们的工作以分析的方式展示了为什么迄今为止机器生成的音乐仍然比不上人类的艺术作品，并为未来自动作曲的研究设定了一些目标。
条形码和射频识别在供应链管理中的优缺点
摘要 摘要 自 20 世纪 80 年代以来，条形码已成为供应链管理 (SCM) 的支柱。最近，政府和企业部门的组织越来越重视进一步简化 SCM 以节省成本。这导致许多领先的组织要求其供应商实施射频识别 (RFID) 技术。许多组织不确定哪种技术（条形码或 RFID）能为他们带来最佳回报。本论文将帮助利益相关者了解 SCM 应用中每种技术的优缺点。此外，该研究将探讨电子产品代码 (EPC) 等 RFID 全球标准的重要性，并深入了解条形码和 RFID 的共存。该研究将采用全面的文档审查以及对每种技术用户的多次采访。
电子克朗设计模型：优点、缺点和权衡
引入电子克朗（瑞典央行的零售 CBDC）的原因已在之前的报告和本期《经济评论》的另一篇文章中进行了详细描述（参见瑞典央行 2017 年、2018 年和 Armelius 等人 2020 年）。然而，到目前为止，还没有关于电子克朗如何设计和实际运作的描述。一旦我们离开实物现金进入数字世界，我们就需要将电子克朗不仅视为支付工具，而且还要将其视为允许不同利益相关者之间转移电子克朗的基础设施。因此出现了几个问题：不同的利益相关者应该扮演什么角色？最终用户将如何访问电子克朗？最好的技术是什么？等等。在本文中，我们讨论了如何设计电子克朗和相关的支付基础设施，以履行瑞典央行的使命，即在我们迈向无现金社会的同时，在瑞典推广安全高效的支付系统。我们讨论了四种不同的模型，然后对它们进行了评估。我们想强调的是，这些并不是唯一可以想到的设计，但目前看来，它们与瑞典央行最为相关。我们提出的设计也是风格化的，但当然可以考虑结合不同的模型。当瑞典央行努力促进安全高效的支付系统时，中央银行货币的提供起着关键作用。目前，瑞典央行以现金和储备的形式向公众提供中央银行货币，供中央系统的参与者结算支付。此外，瑞典央行还充当监督者和向私人支付提供商和基础设施转变的催化剂。在考虑设计时，我们不仅需要评估不同选项如何实现政策目标。同样重要的是尽量减少对瑞典央行在其他领域（如货币政策和金融稳定）职责的潜在负面影响。本文的结构如下。在第 2 节中，我们简要介绍了将指导我们进行设计评估的政策目标。我们在第 3 节中描述了四种备选模型。第 4 节对不同模型实现政策目标的效果进行了总结性评估，并确定了这些目标之间的一些权衡。第 5 节介绍了无论选择哪种模型都需要考虑的一些经济设计目标。最后，第 6 节总结了结论。
真实的英语教学材料改编：缺点、普遍性和解决方案：
摘要 本文探讨了通过改编 ELT 材料来提高学生学习效果的因素，并评估了其有效性，以采取措施。本研究采用了定性和定量方法。本研究通过问卷调查、观察和文件分析进行了研究。数据来自校长、教师、学生和沃雷达教育官员。收集的数据经过整理和组织，以供分析和解释。基于分析的数据，本研究发现在实施真实材料改编以及如何使用各种自适应技术方面存在局限性。教师缺乏动机和兴趣来设计和选择适合课程并与教学计划目标和学生需求紧密相关的语言材料。因此，本研究建议在将改编材料用于语言课堂之前应仔细评估和选择改编材料。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
预先分析计划的优点和缺点
想象一下，一位心怀不轨的经济学研究人员，他只对一项实验的统计显著性结果感兴趣。这位研究人员可以检查 100 个不同的变量，而事实是实验没有影响。按照构造，研究人员应该发现其中五个变量在实验组和对照组之间平均存在 5% 的统计显著差异——毕竟，5% 显著性的确切定义意味着，对于两组之间没有差异的零假设，错误拒绝率为 5%。这位心怀不轨的研究人员只对这项实验有影响感兴趣，因此选择只报告通过统计显著性阈值的五个变量的结果。如果研究人员对结果的某个特定迹象感兴趣——即显示该程序“有效”或“无效”——平均而言，这些结果中有一半会朝着研究人员想要的方向发展。因此，如果研究人员可以丢弃或不报告所有与他期望的结果不一致的变量，那么即使实验实际上没有效果，研究人员也几乎可以保证获得一些积极且具有统计意义的结果。这当然是众所周知的“数据挖掘”问题。如果研究人员可以选择要报告哪些结果，那么很容易看出结果是如何被操纵的。例如，Casey、Glennerster 和 Miguel (2012) 在现实世界的经济学背景下展示了具有相反议程的研究人员如何通过挑选具有统计意义的正或负结果，假设将两组相反但连贯的结果串联在一起。