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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。
零...
Healthcare 4.0是一个异质环境，许多智能医疗设备都可以连接以提供及时的医疗服务。作为下一代医疗保健4.0，可以在多个设备和通信技术上进行更多数字化和相互联系的服务，因此潜在攻击的可能性也大大扩展。关键医疗保健涉及高度敏感的患者数据，必须满足严格的监管要求。因此，合并零信任体系结构（ZTA）至关重要，以提供一个可靠的框架，以确保安全和保障防止不断发展的威胁。这项工作提出了一个框架，该框架可利用Healthcare 4.0的基于ZTA的连续轻质相互验证策略，以完成设备，边缘和云服务器之间的安全数据传输。这是一种灵活且轻巧的身份验证策略，它考虑了Healthcare 4.0中的所有实体，不受信任，并在每次会议期间都可以连续身份验证，以确保针对各种漏洞的高安全性。基于两个不同级别的连续和相互认证是在两个不同的级别上完成的。首先，基于动态哈希的消息身份验证代码（HMAC）的连续相互轻量级身份验证被利用了两种不同的传输，这些传输是设备到设备（D2D）和设备对边缘（D2E）。此外，该框架以三种方式分析其效率：基于Scyther-Tools的安全性分析，理论分析和基于仿真的分析。因此，它在安全性和资源消耗之间取得了更好的权衡，而不是资源受限的医疗保健4.0 Devicessecond，该框架采用了椭圆曲线加密加密标准（ECC-AES）基于重量的重量身份认证和基于身份的重量身份验证和基于基于身份的访问控制（IBAC）来启用Edge Control in Edge Control in Edge Condor to Cloud Server（E2C）。此外，基于Contiki/Cooja的模拟证明，所提出的框架是医疗保健4.0环境中各种D2D和D2E身份验证协议中的强大竞争者。
用零...
这项研究的目的是建立曲线下的零级紫外线光谱学 - 吸光度和零订单区域（AUC）方法（AUC）方法，用于估算大量和药物剂型的多x基胺琥珀酸酯。多克利胺琥珀酸酯是具有明显镇静特性的组胺H1拮抗剂。它用于过敏和抗精性，抗气和催眠。多克利胺也已在兽医应用中施用，以前用于帕金森氏症，蒸馏水被用作溶剂溶解毒胺琥珀酸酯的溶解度。当溶解在蒸馏水中时，发现多克利胺琥珀酸酯的最大吸收在波长260nm处。这些方法基于在260nm处的吸光度测量和曲线下面积的整合，以分析251.20-267.20 nm的波长范围内的多x胺琥珀酸酯。在10-60 µg/ml的浓度范围内，与相关系数r 2> 0.99的浓度范围保持线性。根据ICH指南，对所提出的方法进行了准确性（恢复％），精度，可重复性和坚固性的验证。提出的方法用于定性和片剂中多克莱明琥珀酸酯的定量估计，结果与所声称的标签非常吻合。开发的方法可用于散装和药剂片的多x基胺的常规分析。
零...
摘要 - dysarthria是一种运动语音障碍，通常与脑瘫，帕金森氏病，肌萎缩性侧面硬化症和中风有关。患有构音障碍的人通常会出现严重的语音困难，包括不精确的表达，缺乏流利性，言语缓慢以及量减少和清晰度，这可能会阻碍他们与他人有效沟通的能力。我们提出了一种两级语音转换方法，以增强违反语音的重建。在第一阶段，我们基于相同的性别回应策略开发了一种KNN-VC方法，以预先修复质心语音。在此阶段，我们仅将违反语音与同一性别的正常语音相匹配。在第二阶段，我们适应了So-Vits-SVC来恢复扬声器的音色，并提高了第一阶段修复的演讲的声音质量。在低资源构件构想唤醒单词斑点挑战（LRDWWS挑战）的数据集中进行了客观和主观评估，这表明，所提出的方法可以在说话者的相似性，语音清晰度和不知名的扬声器方面取得一些改善，这些评估也表明我们的方法还表明我们的方法具有良好的零料性能。我们的音频样本可以在线访问1。索引术语 - dysarthric语音重建，任何一对零射，语音转换
零...
这项研究的目的是建立曲线下的零级紫外线光谱学 - 吸光度和零订单区域（AUC）方法（AUC）方法，用于估计散装和阴道胶囊中硝酸硝酸盐的估计。芬太纳唑硝酸盐是一种抗真菌药物，它完全不溶于水。甲醇用作溶剂溶解芬太纳唑硝酸盐的溶解度。溶解在甲醇中时，发现硝酸芬太纳唑的最大吸收在波长253 nm处。这些方法基于在253nm处的吸光度测量和曲线下面积的整合，以分析242-262 nm波长范围内的芬康唑硝酸盐。在两种方法的相关系数r 2> 0.99的5-30 µg/ml浓度范围内，药物遵循线性。根据ICH指南，对所提出的方法进行了准确性（恢复％），精度，可重复性和坚固性的验证。将所提出的方法用于阴道胶囊中硝酸硝酸盐的定性和定量估计，结果与所声称的标签非常吻合。开发的方法可用于散装和阴道胶囊中硝酸盐的常规分析。
零...
摘要 - 在经典的损失源编码问题中，一个编码长的源符号块，使扭曲能够接近最终的香农限制。这种块编码方法引入了较大的延迟，这在许多延迟敏感的应用中是不可取的。我们考虑零延迟情况，其中的目标是在没有任何延迟的情况下编码和解码有限的Alphabet Markov源。已经表明，这个问题将自己适合随机控制技术，从而导致存在，结构和一般的结构近似结果。但是，到目前为止，这些技术仅导致了代码设计的计算算法实现。为了解决这个问题，我们提出了一种可实现的强化学习设计算法，并严格证明其渐近最佳性。特别是，我们表明可以使用量化的Q学习算法来获得此问题的近乎最佳的编码策略。证明是基于量化Q学习的最新结果的基础，该Q学习是针对弱伙伴控制的马尔可夫链，其应用需要开发有关规律性和稳定性属性的技术结果，并将最佳解决方案与折扣和平均成本无限的地平线标准问题联系起来。这些理论结果由模拟支持。