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啮齿动物慢性可变应力程序
。cc-by 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2024年7月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.07.04.602063 doi：Biorxiv Preprint
促进可变可再生的高渗透率...
Janendra（Jay）是一位特许专业的电气工程师，拥有25年的经验，可以提供用于电气基础架构的创新，技术上的，具有成本效益和安全的工程解决方案。他曾在电力系统设计和运营，资产战略和澳大利亚和太平洋群岛的项目开发中担任高级工程，管理和能力建设角色。
将性别视为基础和……中的生物变量
作者：A Bhargava · 2021 · 被引用 117 次 — 性别差异是由……造成的。3 个主要因素——性激素、基因和环境。了解疾病机制并利用性别差异……
可再生能源供应不稳定
投资决策，以减轻其影响。短暂的停电可以通过地理上分散的发电和浅层存储来缓解。持续时间少于 24 小时的停电可以通过日内负荷转移、中等存储和需求管理等策略来缓解。但是，当停电超过 24 小时时，深度存储可能是必要的。鉴于抽水蓄能等深度存储选项是资本密集型的、有很长的准备时间，并且面临不确定的长期收入，因此明智的做法是尽量减少已建容量，以减少转嫁给电力消费者的总系统成本。充分了解风能和太阳能同时停电的可能性和持续时间将有助于确保不会出现代价高昂的深度存储过度建设，也不会出现深度存储建设不足而危及电力供应的情况。
可变可再生能源电网整合
跨境贸易增加了可用于匹配电力供需的平衡区域。进出口为丹麦系统提供了灵活性。它们有助于避免代价高昂的过剩风能削减，并减少了对备用容量的需求。更大的地理区域有助于平滑可再生能源电厂发电模式的变化。它还增加了发电结构的多样性。在丹麦的案例中，它将丹麦的可变风能与挪威和瑞典的可调度水电资源整合在一起。23 从 1990 年代中期到 2000 年代中期，丹麦是电力净进口国，但在 2010 年代成为净出口国。从 2020 年代开始，随着欧盟可变可再生能源份额的增加，互连作为丹麦系统灵活性工具的相对价值预计将下降。
视觉系统支持飞行员在可变...
飞行员-飞机布局是较复杂的人机技术系统之一 [10, 30, 32, 43]。飞行员犯错的主要原因是在短时间内接收大量信息 [14, 15, 29, 30]。飞行员工作的一个特点是将注意力转移到仪表上，并同时从传入信号中插入信息 [6, 16, 29, 43]。这会带来许多风险，这些风险可能导致一系列危险事件，从而对机组人员和乘客的健康和生命构成威胁 [10, 30, 38]。合适的座舱设备可优化操作员和机器之间的功能划分，将危险降到最低。座舱应能够使遥控器与机器正确适配，反之亦然 [41, 43]。飞机飞行员或无人机操作员根据收到的情景信息采取行动 [5, 15, 32]。有了充分的信息，他就能正确地完成工作。当接收信号受到干扰或完全没有信号时，问题就开始了。这可能与机载仪器的读数有关，但也与直接从环境中接收的信息有关。2014 年 3 月 22 日，从 Kaniów EPKW 飞往 Mielec EPML 机场的一次紧急降落就是一个例子。由于着陆需要
变幅疲劳、建模和测试
虽然使用寿命可以像沃勒图一样简单地描述，但是弯曲疲劳的微观损伤效应是由材料不同阶段发生的不同机制组成的？整个生命周期。在光的开始处发生了一种机制，即洒水。在第三阶段，载荷的变化将引起位错运动，最终导致裂纹的形成。这开始了疲劳寿命的第二阶段，即裂纹扩展。此时，成核裂纹将随着每个加载循环而增长，直到应力强度变得如此之大以至于出现残余桥。裂纹扩展阶段可分为两个不同的子阶段：“阶段 I”中裂纹在最大剪应力平面上扩展，“阶段 II”中裂纹在垂直于拉应力方向的平面上扩展。 “阶段 I” 阶段适用于几种晶粒尺寸的顺序（见图 3）。
相同任务的多个大脑激活模式
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年2月13日。 https://doi.org/10.1101/2023.06.13.544882 doi：biorxiv Preprint
连续变量量子 MNIST 分类器
本文利用 MNIST 数据集提出了经典和连续变量 (CV) 量子神经网络混合多分类器。当前可用的分类器最多只能分类两类。所提出的架构允许网络对最多 nm 个类进行分类，其中 n 表示截止维数，m 表示光子量子计算机上的量子模式数。CV 模型中截止维数和概率测量方法的结合使量子电路能够产生大小为 nm 的输出向量。然后将它们解释为独热编码标签，并用 nm −10 个零填充。基于“连续变量量子神经网络” [1] 中提出的二元分类器架构，在光子量子计算模拟器上使用 2、3、...、6 和 8 量子模式构建了总共七个不同的分类器。它们由经典前馈神经网络、量子数据编码电路和 CV 量子神经网络电路组成。在包含 600 个样本的截断 MNIST 数据集上，4 曲模式混合分类器实现了 100% 的训练准确率。