英国离岸能源是英国综合海上能源行业的领先贸易机构。我们的会员人数包括400多个对海上石油,天然气,碳捕获和储存(CCS),氢和风的组织。从运营商到供应链再到整个生命周期,从生产到退役,他们可以安全地向英国提供更清洁的燃料,电源和产品。与我们的成员一起工作,我们是支持英国确保能源供应安全的动力,同时帮助实现其净零承诺。oeuk和我们的成员致力于与英国政府,行业和监管机构合作,以有效,负担得起和及时的方式在2050年之前帮助净净零。作为一个行业,我们同样致力于生产几十年到2050年及以后的几十年中英国将继续需要的清洁油和天然气,其排放量低于进口期权。实现这一目标将在英国带来巨大的经济和环境利益。我们代表的英国离岸能源部门为英国经济做出了巨大贡献,它有可能:
摘要:在电缆中的绝缘层的交联聚乙烯(XLPE)的广泛使用可能归因于其出色的机械和介电性能。为了定量评估热老化后XLPE的绝缘状态,建立了加速的热老化实验平台。极化和去极化电流(PDC)以及在不同老化持续时间下XLPE绝缘裂纹时的伸长率。XLPE绝缘状态取决于断裂保留率(ER%)的伸长率。基于扩展的Debye模型,本文提出了稳定的松弛电荷数量和0.1 Hz的耗散因子,以评估XLPE的绝缘状态。结果表明,XLPE绝缘的ER%随着衰老程度的增长而降低。XLPE绝缘的极化和去极化电流将随着热老化而明显增加。电导率和陷阱水平密度也将增加。扩展Debye模型的分支数量增加,并出现新的极化类型。在本文提出的0.1 Hz处的稳定的松弛电荷量和耗散因子与XLPE绝缘的ER%具有良好的拟合关系,可以有效地评估XLPE绝缘的热老化状态。
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。
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] 。
辐射风险•为了安全地执行,您的程序需要在X射线指导下插入该行。X射线是一种电离辐射。研究表明,暴露于高剂量的电离辐射的人在暴露几年或几十年后会增加患癌症的机会。但是,尽管更复杂或更困难的病例可能需要更高的辐射剂量,但与此过程相关的辐射暴露量很小。•是对您的医生和放射医生的评估,将执行该程序的好处大于暴露于辐射的风险。专业的放射科医生和放射线照相师将确保在手术过程中保持辐射暴露尽可能低。•我对在此过程中接触辐射的风险有任何疑问,您可以在同意过程中与将执行您的程序执行的放射科医生进行进一步讨论。•如果您认为自己可能怀孕,请通知临床团队。
(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
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。