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跨职位、跨公司、跨空间的远程工作
感谢 Yabra Muvdi 提供的出色研究协助，他创建并估算了分类算法，并感谢 Miaomiao Zhang 和 Kelsey Shipman 为数据分析提供支持。Hansen 非常感谢 ERC Consolidator Grant 864863 的资金支持，感谢伦敦政治经济学院 STICERD 博士研究基金和英联邦奖学金委员会的 Lambert 的资金支持，感谢 Smith Richardson 和 John Templeton 基金会的 Bloom 的资金支持，感谢 Templeton 基金会和芝加哥大学布斯商学院的 Davis 的资金支持，感谢哈佛商学院的 Sadun 的资金支持。本文附带的精选可视化和数据可在 www.WFHmap.com 上找到。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
固-液中非晶-非晶界面的性质...
非晶态固体材料因其离子电导率、稳定性和可加工性等优良特性，在储能领域引起了越来越多的关注。然而，与块体晶体材料相比，密度泛函理论 (DFT) 计算的规模限制和实验方法的分辨率限制阻碍了对这些高度复杂亚稳态系统的基本理解。为了填补知识空白并指导非晶态电池材料和界面的合理设计，我们提出了一个基于机器学习的原子间势的分子动力学 (MD) 框架，该框架经过动态训练，以研究非晶态固体电解质 Li 3 PS 4 及其保护涂层非晶态 Li 3 B 11 O 18 。使用机器学习势使我们能够在 DFT 无法访问的时间和长度尺度上模拟材料，同时保持接近 DFT 水平的精度。这种方法使我们能够计算非晶化能、非晶-非晶界面能以及界面对锂离子电导率的影响。这项研究证明了主动学习的原子间势在将从头算建模的应用扩展到更复杂和现实的系统（例如非晶材料和界面）方面的良好作用。
具有不对称临时免疫时期和部分跨免疫的传染病扩散的两晶型模型
我们引入了具有不对称临时免疫期和部分跨免疫力的两种元模型。我们根据菌株特异性的碱性繁殖数量，临时免疫力和交叉免疫性程度，从而获得了竞争性排除和菌株共存的明确条件。我们分叉分析的结果表明，即使两种菌株具有相似的基本繁殖数和其他流行病学参数，临时免疫期的差异以及部分或完整的交叉免疫也可以提供显着的竞争优势。为了分析动力学，我们引入了一个准稳态还原模型，该模型假设原始应变保持其流行稳态状态。我们使用线性稳定性分析，平面平面分析和Bendixson-Dulac标准完全分析了所得的平面混合开关系统。我们使用共同的模型和相关的模型与COVID-19的发病率数据相结合，重点介绍了三角洲（B.1.617.2），Omicron（B.1.1.529）和Kraken（XBB.1.5）变体。这些数值研究表明，尽管19 Covid-19的早期新型菌株具有显着接管和灭绝祖先菌株的趋势，但最近的菌株具有共存的能力。
跨物种跨物种的跨物种和组织归因于哺乳动物物种
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年1月16日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.01.15.575646 doi：biorxiv Preprint
跨公司和跨国家的管理实践
摘要：在过去十年中，我们一直使用双盲调查技术和随机抽样技术，收集了 20 个国家/地区 10,000 多个组织的管理数据。平均而言，我们发现，在制造业中，美国、日本和德国的公司管理得最好。巴西、中国和印度等发展中国家的公司往往管理不善。按照国际标准，美国的零售公司和医院也管理得很好，尽管美国的学校管理得比其他几个发达国家的学校差。我们还发现，每个国家和每个行业的组织在管理实践方面存在很大差异，这反映了这些行业绩效分布的异质性。与这种差异相关的一个因素是所有权。政府、家族和创始人拥有的公司通常管理不善，而跨国、分散股东和私募股权拥有的公司通常管理良好。产品市场竞争越激烈，工人技能越高，管理实践就越好。监管较少的劳动力市场与激励管理实践（如基于绩效的晋升）的改善有关。
研究报告通过控制金属氧化物纳米结构实现高速充放电...
在750℃下烧成6小时以上，成为单斜晶WO 3 相。 P-2、P-3在烧成前为单斜晶系WO 3 、三斜晶系WO 3 、单斜晶系W 0.71 Mo 0.29 O 3 (PDF 01-076-1297)，但在750℃下烧成6小时以上，变为单斜晶系W 0.71 钼 0.29 O 3 (PDF 01-076-1297) 和矩形 W 0.4 Mo 0.6 O 3 (PDF 01-076-1280)。 P-4在750℃下烧制24小时之前，单斜晶系W 0.71 Mo 0.29 O 3 (PDF 01-076-1297)、矩形W 0.4 Mo 0.6 O 3 和单斜晶系MoO 3 混合，但经过100小时后。煅烧后，MoO 3 峰消失，单斜晶系W 0.71 Mo形成了0.29 O 3 和矩形晶体W 0.4 Mo 0.6 O 3 。 P-5在烧成前为单斜MoO 3 (PDF PDF 00-047-1081)，但烧成6小时以上后，变为具有层状结构的矩形MoO 3 (PDF 03-065-2421)。
晶间应力腐蚀破裂
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低温共晶硅
1.量子计算与量子信息。MA Nielsen 和 IL Chuang，剑桥大学出版社 2. Ciaran Hughes、Joshua Isaacson、Anastatsia Perry、Ranbel F. Sun、Jessica Turner，“量子计算的量子好奇者”，Springer，2021 3. Maria Schuld 和 Francesco Petruccione，“使用量子计算机进行机器学习”，第二版，Springer，2021 4. Maria Schuld 和 Francesco Petruccione，“使用量子计算机进行监督学习”，Springer，2018 5. Peter Wittek，“量子机器学习——量子计算对数据挖掘意味着什么”，爱思唯尔。 7. Michael A. Nielsen 和 Issac L. Chuang，“量子计算与信息”，剑桥，2002 年 8. Mikio Nakahara 和 Tetsuo Ohmi，“量子计算”，CRC Press，2008 年 9. N. David Mermin，“量子计算机科学”，剑桥，2007 年 10. https://qiskit.org/