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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。
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实验室名称1富士实验室2山摩托实验室3山原实验室4萨萨哈拉实验室5木马实验室6 Murata实验室7 Murata实验室8 Kawabata Laboratory 9 Kawabata实验室9 Okubo实验室10 Shibuo Laboratory 10 Shibuo实验室实验室11 Matsuoka Laboratory 12 Yamada Laboratory 13 YAMADA Laboratory 14 Okub sheratory 14 Okuubi fujiuchi 14 o实验室18 SASA实验室19 Shibuo实验室20 Noguchi实验室21 Fujiuchi Laboratory 22 Kawabata Laboratory 23 SASA实验室23 SASA实验室24 Noguchi Laboratory 25 Shibuo实验室25 Shibuo实验室26 IWAI实验室27 SASA实验室27 Sasa Laboratory 28 Kawabata Labotoration 28 Kawabata实验室29 Haseguchi Laguchi Laguchi Laboratory 30 Noguchi Laboratory 31 Noguchi Laboration 31 31 Murata实验室32 Fujiuchi实验室33 Yamada Laboratory 34 Fujiuchi Laboratory 35 Sakamoto Laboratory 36 SASA实验室37 Hasegawa Laboratory 38 Hasegawa Laboratory
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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] 。
优秀発表赏エントリー演题
（1个农业和生命科学研究生院，东京大学）[目的]近年来，由于人们担心能源和食物自给自足的减少以及全球变暖，进口资源的兴起以及Yen的弱点，可持续生物量作物引起了人们的关注。生物量作物不仅用作生物产品的原材料，而且还用作饲料。在这项研究中，使用基因组编辑技术生产了“非盛大的大米”，其用途是通过测量其户外培养，生物量和可溶性糖和淀粉含量来评估作为生物质和饲料作物的。 [材料和方法]具有栽培的水稻品种“ koshihikari”，这是一种双突变体（去除异国基因），florogen基因和㻴ニ㻟ニックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロック这种突变抑制了开花，但是通过自我产生异态性的个体，突变体系统得以维持。此外，使用该双重突变体在背景中，使用一种技术在茎和茎中涉及糖和淀粉代谢的技术创建了参与茎和叶中糖和淀粉代谢的基因的突变。在户外培养这些基因组编辑系统时，他们已提前向教育，文化，体育，科学和技术咨询，并提交了一项实验计划，以便接受它们。每个突变体的收获分为黄色成熟期（从㻟㻜㻜㻠㻜㻜㻜㻜㻜㻜㻜㻜です），这是普通饲料水稻品种的收获期，黄色成熟期后约几周。除了测量收获个体的干重外，还从代表性的分er中测量了每个器官中可溶性糖和淀粉的浓度，并估计每个器官的产量。此外，测量了整个收获个体的可溶性糖和淀粉的浓度，并计算每个个体的可溶性糖和淀粉的重量。 [结果和讨论]收集了每个菌株（゚㻩ン），并测量其干重，结果表明，在黄色成熟期间收获的koshihikari是㻟㻜±㻤㻌ランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドラ㻤㻌ランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドラ㻟㻜±㻤㻌ランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドラ-riptherore，黄色成熟期后收获的干重是㻣㻣±㻝㻌ラック㻝㻌ラック±㻝㻌ラック，并且对非透性突变剂的生物量显着增加。此外，根据代表性耕种器的每个器官的可溶性糖浓度计算估计的产率，结果表明，Koshihikari大约是㻜㻚㻠㻛ロックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセック的，另一方面，估计的淀粉产量大约是㻞㻚㻞㻌㻌㻌㻠ラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドライン进一步，目前正在测量每个菌株的溶剂糖和淀粉的重量。此外，我们将报道在不开放的菌株中涉及糖和淀粉代谢的基因中引入突变的菌株的分析结果。以上结果表明，非灌木菌株中生物量显着增加，茎和叶片中可溶性糖和淀粉的显着积累，表明不明显的koshihikari大米植物作为高生物量的水稻品种的有用性。此外，它被认为是饲料稻的非常有用的，因为它在喂养牛时不包含高度未消除的稻田。此外，为了实施“脸红的大米”血统，该公司还致力于开发技术，以选择不以种子表型为指标从单独群体中开花的个人。
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