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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] 。
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。
配对波动跨BCS-BEC跨界的作用
在有限温度下与嵌入非平凡的几何约束中的超低费米气体（通常是陷阱加屏障）中的超低费米气体对约瑟夫森效应的现实描述。在这里，我们应用了同伴论文中开发的理论方法[Pisani等。，物理。修订版b 108，214503（2023）]，其中，在有限温度下，在BCS-螺旋 - 螺旋 - 内施坦 - 键酯（BEC）跨界的均值超出平均值之外，将其包括在有限温度下的交叉，与非trip虫的几何形状中的差距参数的详细描述结合在一起。以这种方式，我们能够解释约瑟夫森临界电流的实验结果，在低温下报告了整个BCS-BEC跨界的各种耦合以及在单位性时温度的函数。除了验证伴侣论文的理论方法外，我们的数值结果还揭示了约瑟夫森效应的通用特征，这些特征可能不会从对相应的实验的分析中出现，这些实验具有与超电气气体实验的独特固有功能，这是由于凝结的样品。
西澳大利亚——可再生氢能投资的绝佳之地
就业、旅游、科学和创新部 11 楼，1 William Street Perth WA 6000 电话：+61 (08) 6277 3000 邮箱：investandtrade@jtsi.wa.gov.au 网站：www.investandtrade.wa.gov.au
跨电网 - AEMC
Transgrid 还指出，目前正在实施 ISF 成本回收方法，并希望讨论一些潜在的意外后果。尽管 TNSP 每年能够收回预测成本，但必须管理大量不稳定的现金流（估计每年数亿美元），这可能会对融资能力状况产生重大影响。1 这一问题是由实际系统强度支付可能因市场条件的变化而每月发生重大波动所致。与预测成本的每月固定回收（通过年度输电定价获得）相比，这种波动将导致每月回收金额大幅超过或低于预期。如果回收金额大幅低于预期，即系统强度支付在一个月或一个季度内大幅高于预测金额，这将对 Transgrid 的信用指标和债务契约要求产生重大影响。
Photostress.pdf - 跨技术
单色仪是一种高品质的干涉滤光片，放置在视野中时，可产生彩色光应力图案的单色光图像。单色光在光应力测试中有两个主要应用：(1) 观察高应力梯度区域中的应力带（在白光下，彩色图案在极高应力水平下会变暗），以及 (2) 光应力图案的黑白摄影。单色仪可以手持，也可以安装在特殊外壳中，以便连接到摄像机镜头。
mumemto：跨pangenomes
将基因组对准共同坐标是pangenome分析和构建的核心，但在计算上也很昂贵。多序列最大唯一匹配（多-MUMS）是用于核心基因组比对的指南，有助于构架和解决多重比对问题。我们介绍了Mumemto，该工具可在大型pangenomes中使用多个粉刺和其他匹配类型。mumemto al-lows用于可视化同义，揭示了异常的组件和脚手架，以及高光pangenome保守和结构变化。Mumemto在25.7小时内使用320个人类基因组组件（960GB）计算多个Mums，并在几分钟内使用800 GB的记忆和数百多个真菌基因组组件计算。mumemto在C ++和Python中实现，并在https：// github上可用。com/vikshiv/mumemto。