XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGNM
ANM 到 GNM – 两年桥梁计划} 规定，...
护理是一种利用科学原理和证据来照顾个人的职业和学科。它利用来自艺术、科学（物理、生物和行为）、人文和人类经验的知识。护士在日常工作中，与来自不同医疗环境中其他健康学科的所有团队成员合作。提供以患者为中心、富有同情心和道德的护理，承认和尊重人群的不同需求和权利是该职业的关键。护理和助产实践的范围包括在各种医疗环境中为整个生命周期的人们提供促进、预防、治疗和康复方面的护理。护理实践需要个人致力于专业发展和终身学习。持续的专业发展和职业阶梯的提升对于个人在职业中的成长至关重要。
DERD DERC（RE的GNM和VNM）（第五修正案）...
F.3(620)/Tariff-Engg./DERC/2020-21/6846 - The Delhi Electricity Regulatory Commission, in exercise of the power conferred under Section 181 read with Section 61(h), Section 86(1)(e) of the Electricity Act, 2003 (Act 36 of 2003), Regulation 14 of Delhi Electricity Regulatory Commission (DERC) (Net Metering for Renewable Energy)法规，2014年，DERC的指南17（可再生能源的集团净计量和虚拟净计量），2019年，所有其他权力，在代表此前和先前出版之后，在此修改了DERC中的以下指南（集团净计量和虚拟能源净额计算），2019年的指南（3.009）开始：（1）这些准则应称为德里电力监管委员会
评论网络中的社区检测文章：Python编程Tran Dang Hung 1*
社区检测是对网络中存在的不同社区或群体的识别。这在社交网络分析（SNA）或伟大的内容中很有用，正在执行整个网络分析（WNA），其中人类作为其各个社区的一部分与他人互动，但这些方法不仅限于对人类的研究。这些方法是研究与其他节点紧密相互作用的任何类型的节点，无论这些节点是动物，主题标签，网站还是网络中的任何其他类型的节点。在这项工作中，我们缩小了网络中存在的社区。社区检测是我们正在做的事情的清晰，简洁且适当的名称。网络中的社区值得为了进一步的目的进行探索和理解。有几种方法和不同的方法来检测社区，但是在本文中，我使用两种有效的方法来检测整个网络，这些网络命名为Louvain方法（LM）和Girvan-Newman方法（GNM）。使用LM，我们可以构建一种快速算法，该算法可有效，可在大规模网络中进行社区检测，并优化算法以获得更好的结果。使用GNM，一种更好的方法，可以识别最少可以剪切的边缘数量，这将导致拆分网络。我们可以通过制作算法来寻找最短路径经过的边缘。关键字：社区检测，社交网络分析，社交网络，网络分析，整个网络分析，网络，网络。版权所有©2024作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用，不受限制地使用，分发和再现，以提供原始作者和源头。
纳米...
基于抽象石墨烯的纳米孔材料（GNM）对于所有需要大型表面积（SSA）（典型的二维石墨烯）的应用都有可能有用，但在整体维度上都实现。此类应用包括例如气体存储和排序，催化和电化学能源存储。通过使用纳米 - 微粒颗粒作为模板来实现对结构的合理控制，但在纳米尺度上严格孔隙率的GNM的受控生产甚至表征仍然会引起问题。这些通常是使用纳米环的分散来产生的，作为前体，几乎无法控制最终结构，这反过来又反映了用于计算机模拟的结构模型构建中的问题。在这项工作中，我们描述了一种具有预定结构特性（SSA，密度，孔隙率）的材料模型的策略，该材料利用了分子动力学模拟，蒙特卡洛方法和机器学习算法。我们的策略受到实际综合过程的启发：从随机分布的平板开始，我们在频率上包括缺陷，穿孔，结构变形和边缘饱和度，在结构性重新结构后，我们获得具有给定结构特征的现实模型。我们发现了起始悬架的结构特征和大小分布与最终结构之间的关系，这可以为更有效的合成途径提供指示。我们在软件工具中实施了模型构建和分析程序，可根据要求免费提供。随后，我们对模型与H 2吸附的完整表征，从中我们从结构参数和重量密度之间提取定量关系。我们的结果定量地阐明了表面和边缘在确定H 2吸附中相对的作用，并提出了克服这些材料作为吸附剂的固有物理局限性的策略。
开发基于约瑟夫森连接的单光子微波检测器，用于轴突检测实验
基于抽象石墨烯的纳米孔材料（GNM）对于所有需要大型表面积（SSA）（典型的二维石墨烯）的应用都有可能有用，但在整体维度上都实现。此类应用包括例如气体存储和排序，催化和电化学能源存储。通过使用纳米 - 微粒颗粒作为模板来实现对结构的合理控制，但在纳米尺度上严格孔隙率的GNM的受控生产甚至表征仍然会引起问题。这些通常是使用纳米环的分散来产生的，作为前体，几乎无法控制最终结构，这反过来又反映了用于计算机模拟的结构模型构建中的问题。在这项工作中，我们描述了一种具有预定结构特性（SSA，密度，孔隙率）的材料模型的策略，该材料利用了分子动力学模拟，蒙特卡洛方法和机器学习算法。我们的策略受到实际综合过程的启发：从随机分布的平板开始，我们在频率上包括缺陷，穿孔，结构变形和边缘饱和度，在结构性重新结构后，我们获得具有给定结构特征的现实模型。我们发现了起始悬架的结构特征和大小分布与最终结构之间的关系，这可以为更有效的合成途径提供指示。我们在软件工具中实施了模型构建和分析程序，可根据要求免费提供。随后，我们对模型与H 2吸附的完整表征，从中我们从结构参数和重量密度之间提取定量关系。我们的结果定量地阐明了表面和边缘在确定H 2吸附中相对的作用，并提出了克服这些材料作为吸附剂的固有物理局限性的策略。