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通过插环的分解去聚合的聚芬蛋白化学回收
解构木质素时的主要目标是实现有用的产品或中间体的高收益，同时使不良副产品的形成成立，事实证明这是具有挑战性的。11要实现木质素向低分子量化合物的高转化，因此必须打破C - C键。12,13，例如，还原性催化分数（RCF）在很大程度上切割了C-C键完整14，芳香族单体的产量限制为15-30％。可以通过在高温和高压下的催化来实现木质素中的C - C键，但成本相对高。这激发了对替代方法的探索。在先前的工作中，我们报告了一种在环境温度或接近木质素中断裂C - C键的替代方法。这种方法将硫化与芬顿化学的解构结合在一起。在芬顿反应中，Fe 2+与过氧化氢反应，产生Fe 3+和高效的羟基自由基。17 - 19个先前的工作表明，芬顿反应产生的羟基自由基有效地裂解C - C键在磺酸聚合物（如木质磺酸盐）中，20,21种磺化聚乙烯，22和聚苯乙烯硫酸盐。23 - 25通过将硫基团添加到固定铁中，将氧化量反应定位于底物，从而导致这些聚合物有效分解至低分子量产物。Fenton反应在环境温度和大气压下进行。与需要能源密集型过程和高压反应器的方法相比，这是一个优势。此外，由于芬顿反应发生在水中，少量生物相容性铁作为催化剂，因此在生物转化之前几乎不需要后期处理。可以通过调整反应条件和试剂量（铁和H 2 O 2）来控制芬顿反应中实现的解构程度。可以对低分子量产物产物进行广泛的解剖，但是在解构的程度与通过过度氧化对挥发性化合物（例如CO 2）损失的碳量之间存在贸易。过度氧化还通过更大的氧化剂H 2 O 2的消耗导致成本增加。在这里，我们探索了来自Poplar的木质素的解构，Poplar是一种相关的生物能源原料，与用离子液体过程产生的富含糖流相关的26 a a e er分离。27我们先前的工作后，我们首先将杨树木质素磺化。28接下来，我们使用Fenton反应将磺化的木质素解散，表明我们可以通过不同的试剂浓度来控制解结和重聚的程度。然后，我们探索了分解产物的生物学可用性，并证明了分解产物向喷射燃料前体Bisabolene的转化。这项工作的目标是在整个过程中展示原理证明，包括转换为产品。下面我们报告结果并讨论了几个想法，以提高过程中每个步骤的收率。
带有扩散模型的视频插值-CVF Open Access
我们提出了Vidim，这是一个视频间隔的生成模型，该模型在启动和最终框架下创建了简短的视频。为了实现高保真度并在输入数据中产生了看不见的信息，Vidim使用级联的分化模型首先以低分辨率生成目标视频，然后在低分辨率生成的视频上生成高分辨率视频。我们将视频插补的先前最新方法归纳为先前的最新方法，并在大多数设置中演示了这种作品如何在基础运动是复杂，非线性或模棱两可的情况下失败，而Vidim可以轻松处理此类情况。我们还展示了如何在开始和最终框架上进行无分类器指导，并在原始高分辨率框架上调节超级分辨率模型，而没有其他参数可以解锁高保真性结果。vidim可以从共同降低所有要生成的框架，每个扩散模型都需要少于十亿个pa-rameters来产生引人注目的结果，并且仍然可以在较大的参数计数下享有可扩展性和提高质量。请在vidim- Interpolation.github.io上查看我们的项目页面。
在大学生的插电计算思维中基于问题的学习的有效性
摘要：计算思维被认为是当代教育中的关键能力，使个人准备在数字上普遍存在的世界中应对复杂的挑战。在这项具有预测试和测试后措施的准实验设计研究中，研究了高等教育学生中数学教学学领域发展计算思维的可能性。这是通过基于问题的学习（PBL）方法使用实验组中的问题解决的，或者以对照组中解决问题的分析进行分析。干预后，对照组在测试后措施中获得的得分有了统计学上的显着改善。因此，PBL和解决问题并没有导致学生的计算思维的改善，而对已解决的概率方法的分析确实如此。因此，结果表明了后一种方法对教学计算思维的潜在好处。
发动机密封技术要求满足NASA的高级亚音技术计划目标
周期研究表明，提高发动机压力比和周期温度的好处是减轻发动机的重量并提高商用涡轮发动机的性能。NASA正在与行业合作，定义高级发动机和发动机技术的技术要求，以实现NASA先进的亚音速技术计划的目标。随着发动机操作条件变得更加严重，客户要求较低的运营成本，NASA和发动机制造商正在研究提高发动机效率和降低运营成本的方法。正在研究许多新技术，这些技术将使下一代发动机能够在更高的压力和温度下运行。提高密封性能 - 在需求条件下运行的同时降低泄漏和增加使用寿命 - 将在满足减少特定燃料组成并最终降低直接运营成本的整体计划目标中发挥重要作用。本文概述了先进的亚音速技术计划目标，讨论了高级密封开发的动机，并突出了密封技术要求满足未来发动机性能目标。
自然歌曲听觉期间音乐和语言互动的神经签名
歌曲在人脑中如何处理？在歌曲中，音乐和歌词在音乐语言的协同作用中紧密绑定，以传达含义和情感，而不是语言内容，从而提出了有关如何代表两个组成部分并将其整合到有凝聚力的感知整体中的问题。先前的研究指出了对音乐，语音和歌曲敏感的人类皮质的领域，它们既可以找到共享和专业网站。然而，听歌曲时的音乐和歌词处理之间的互动仍然很糟糕。为了解决这个问题，我们探究了具有脑电图的特定于音乐和语音的神经预测机制。当向听众提供歌曲或相应的嗡嗡声（无语言）旋律时，比较了旋律预测的编码。同样，在歌曲和相应的口语（无旋律）歌词中研究了语音预测的编码。我们发现，歌曲中音乐和言语的同意改变了它们的预测信号的产生和处理，从而改变了它们的神经编码。此外，我们在旋律和音素期望的神经编码中找到了一个权衡，其平衡取决于谁在听（反映听众的偏爱的内部驱动力，例如音乐训练）以及歌曲的创作和表演方式（外部驱动程序（外部驱动力）（反映了歌词和音乐的出色和音乐））。总的来说，我们的结果表明，歌曲涉及并行预测过程，以竞争共享处理资源的使用。
什么是PFA？ 纳戈亚城地区的新干线铁路噪音...
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流派分类基于听音乐时脑电波的频率分析-Wiss
大脑计算机接口（BCI）作为未来用户界面引起人们的注意。当使用人脑活动作为BCI时，具有反应性优势的运动召回已成为主流。例如，Nishimoto及其同事开发了BCI，在召回手指的开口和关闭期间，将大脑运动皮层的激活应用于康复和其他目的[8]。此外，刺激接受期间的大脑活动和视听信息的回忆也可能适用于BCI。视觉研究的研究可用于在查看错觉图像时根据大脑活动重建图像[3]。听力研究的例子包括基于脑波的方向取向，听取简单的语音和回忆[5]，重建元音“ A”和“ I”时脑波中的“ A”和“ I”，以及召回语音[1]的重建以及FMRI图像中的自然语音[9]。这些相关研究表明，当用户将BCI用作日常生活中的娱乐时，召回对象可能很无聊，并且用户可能会发现它很痛苦。因此，我们提出了一种使用音乐的方法。召回音乐的行为，例如嗡嗡声，是日常生活中的一种常见习俗，并且不如运动召回，图像回忆或简单音调，元音和自然声音的单曲无聊。因此，人们认为这可能会减轻用户的负担。此外，在音乐分类问题中，我们专注于流派分类问题。通过专注于小说，可以根据音乐之间的共同特征将无数音乐分为较小的数字。因此，我们认为分类类别较少，可以简单地作为分类问题。
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基于能量的特征和双 LSTM 神经网络用于基于 EEG 的音乐和语音分类
摘要 人类大脑通过多种方式接收刺激；其中，音频是大脑在交流、娱乐、警告等方面的重要相关刺激来源。在此背景下，本文的目的是推进对大脑对不同类型的音乐和不同性质的声音（语音和音乐）的反应的分类。为此，设计了两个不同的实验，从听不同音乐类型的歌曲和不同语言的句子的受试者那里获取脑电图信号。据此，提出了一种新的方案来表征脑信号以进行分类；该方案基于构建一个特征矩阵，该特征矩阵建立在不同脑电图通道测量的能量之间的关系和使用双长短期记忆神经网络的基础上。利用获得的数据，对基于脑电图的语音和音乐、不同音乐类型以及受试者是否喜欢所听歌曲进行分类进行评估。实验表明，所提出的方案性能令人满意。二元音频类型分类的结果成功率达到 98.66%。在四种音乐流派的多类分类中，准确率达到61.59%，音乐品味的二分类结果上升至96.96%。
电动和插电式混合动力汽车潜在锂离子电池安全问题评估
15.补充说明 Phil Gorney 和 Barbara Hennessey (NHTSA CORs) 16.摘要 本报告总结了对潜在锂离子 (Li-ion) 电池车辆安全问题的评估，为 NHTSA 提供信息，供其评估需求并确定未来对锂离子电池车辆的研究活动的优先顺序。此分析旨在帮助 NHTSA 识别可能需要考虑的潜在关键操作安全问题，并评估是否需要进一步测试以评估安全问题。本文档是该项目的综合最终报告，汇编和总结了关键背景信息和对开发结果的评估。本次调查的范围包括插电式混合动力汽车、混合动力汽车和电池电动汽车。本报告回顾了电池化学和机械设计和安全性、电池结构和设计、与电池功率相关的车辆系统、电池管理和控制系统、安全标准的文献，以及对采用锂离子电池系统进行推进的实验、概念、原型和生产规模车辆的调查。