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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] 。
超高灵敏度弱磁场检测...
摘要：提出了基于单孔纤维（SHF）的超高灵敏度检测磁液表面等离子体共振（SPR）传感器，以检测弱磁场。传感器是用单孔纤维构造的，其中覆层中的独家气孔带有金属线，并用磁性流体（MF）填充以增强磁场灵敏度。研究和优化了结构参数，嵌入式金属和芯层之间对磁场灵敏度和峰值损耗之间的折射率差异的影响。系统地分析了传感器的灵敏度，分辨率，功绩（FOM）和其他特征。数值结果揭示了451,000 pm/mt的最大磁场灵敏度，FOM的最大磁场灵敏度为15.03 mt -1。超高磁场灵敏度使传感器能够首次在PT水平上检测弱磁场，此外检测范围从3.5吨到17吨。SHF-SPR磁场传感器具有高精度，简单结构和易于填充的速度，在诸如矿产资源探索以及地质和环境评估之类的应用中具有巨大的潜力。
量子计算的快速弱模拟
摘要 — 量子计算机有望显著加快解决传统计算机无法解决的问题的速度，但尽管最近取得了进展，但在扩展和可用性方面仍然有限。因此，量子软件和硬件的开发严重依赖于在传统计算机上运行的模拟。大多数此类方法都执行强模拟，因为它们明确计算量子态的振幅。然而，这些信息不能直接从物理量子计算机中观察到，因为量子测量会从由这些振幅定义的概率分布中产生随机样本。在这项工作中，我们专注于弱模拟，旨在产生与无错误量子计算机统计上无法区分的输出。我们开发了基于决策图的量子态表示的弱模拟算法。我们将它们与使用状态向量数组和对前缀和进行二分搜索进行采样进行比较。经验验证首次表明，这能够模拟大规模的物理量子计算机。索引术语 — 量子计算、模拟、弱模拟、采样 I. 引言
弱测量量子纠缠态的逆转
利用弱测量及相应的可逆操作，从理论上研究了量子纠缠态的可逆过程，基于单光子反转理论，提出二体反转操作协议，并将其扩展到量子通信信道中。理论结果表明，该协议在传输路径上经过弱测量和可逆测量及后续过程后，不会中断信息传输，可以将扰动后的纠缠强度演化反转回原始状态。在不同弱测量强度下，该协议都能完美地反转扰动后的量子纠缠系统，在此过程中通过弱测量操作可以从量子系统获得用信息增益所描述的经典信息。另一方面，为了实现完全可逆性，量子纠缠系统的经典信息在反转过程中必须遵循本文提出的有限范围。
教区通讯读取弱 div>
教区新闻：Cathnews New Zealand：本周主教会议启动了新的Cathnews New Zealand项目。该部支持天主教徒和对教会感兴趣的人，以获取新闻和其他感兴趣的内容。它从已经发表的材料中汲取并包括原始内容。接收新西兰Cath News的最佳方法是签署新闻通讯，该通讯是在星期二和星期五早上发送的。访问Cathnews新西兰网站，并在https：// cathnewsnz.com
发掘弱监督端到端的潜力......
中风后言语和语言障碍（失语症）严重影响患者的生活质量。许多症状轻微的患者仍未得到诊断，而且由于医疗费用和/或服务不足，大多数人没有接受建议的强化治疗。自动语音识别 (ASR) 可以通过提高诊断率和在定制治疗期间提供反馈来帮助克服这些困难。然而，由于言语错误的高度可变性和训练数据集的稀缺，其性能通常不令人满意。本研究评估了最近发布的端到端模型 Whisper 在中风后失语症 (PWA) 患者中的表现。我们调整了它的超参数以实现失语症语音的最低字错误率 (WER)。与年龄匹配的对照组相比，PWA 中的 WER 显着更高（10.3% vs 38.5%，p < 0.001）。我们证明，通过表达性（外显命名和自发性言语生成）和接受性（书面和口头理解）语言评估，更严重的失语症与更严重的 WER 相关。中风病变大小不会影响 Whisper 的性能。考虑人口统计学因素、治疗持续时间和中风后时间的线性混合模型证实，左半球额叶病变患者的 Whisper 性能更差。我们讨论了这些发现对于如何在 PWA 中改进未来 ASR 的意义。
标准化曲线中的弱键
摘要椭圆曲线密码学（ECC）的强度取决于曲线的选择。这项工作分析了标准化曲线中的弱键，即辅助组Z *𝑝小组中的私钥。我们量化了跨标准化曲线的弱键患病率，揭示了由于辅助组订单中众多小除数而引起的潜在脆弱性。为了解决这个问题，我们利用了隐式婴儿步骤巨型步骤算法，该算法将复杂的椭圆曲线离散对数问题转换为z *𝑝中更简单的问题。这可以有效地检测小键亚组中的弱键。我们的发现强调了使用标准化ECC在应用中进行严格密钥测试的重要性。虽然不太可能随机弱键，但恶意演员可以通过操纵关键发电库来利用这一点。为此，我们展示了用户如何通过消除弱密钥来评估其私钥漏洞并减轻风险。因此，这项工作通过积极主动的关键管理实践有助于改善ECC安全性。
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