石墨烯是在二维蜂窝晶格中排列的单层碳原子,由于其出色的热和电性能,引起了人们的重大关注。其高热电导率(约5000 W/m·K)实现有效的散热,使其成为增强电子设备中热管理的理想材料。石墨烯有效地进行热的能力在各种应用中都利用,包括散布器,热界面材料和复合材料,改善了电子产品(例如处理器和LED)的性能和可靠性。除了其热益处外,石墨烯还具有非凡的电导率,电子迁移率达到200,000cm²/v·s。这种特殊的电导率是由于该材料的DELACALIGETINACTRAIGEDI-π电子和最小散射,从而显着增强了电子成分的性能。石墨烯用于导电油墨,晶体管,超级电容器和电池,推动柔性电子,高速晶体管和能量存储技术的进步。尽管有优势,但仍在大规模生产和将石墨烯集成到现有技术中的挑战。需要解决与生产成本,材料质量以及与其他物质兼容性相关的问题。正在进行的研究重点是改善合成技术和探索新的应用,并有望在各个行业中产生变革性的影响。简介石墨烯的优质热和电气性能可在热耗散和电子性能方面进行实质性改进,并可能扩大其应用并增强技术创新。
*通讯作者摘要。提出了石墨摩擦模型。在此模型中,摩擦过程被描述为表面层弹性变形的过程。此外,包含3-5个原子单层的纳米层,根据Griffiths方案的弹性和迅速崩溃,形成像固体润滑剂这样的层。接下来,中层进入摩擦过程。如果石墨的摩擦被认为与粘性液体的摩擦相似,那么从这种方法中可以得出摩擦取决于运动速度,其结构与贝纳德细胞相似,这意味着发生自组织和摩擦协同作用。不能使用通常的Amonton定律或基于流体动力学理论来解释石墨的摩擦,这是由于它与溶液的粘度相关的事实,其理论尚未完成。由于其表面的重建,亚稳态钻石的表面层变成石墨,其摩擦系数为相同的值k≈0.1。如果您卸下了亚稳态钻石的表面层,即将其变成钻石,然后其摩擦系数为k≈0.6。关键字:石墨,钻石,摩擦,表面,自组织,协同学,速度,润滑,弹性。简介
时空时间序列通常是通过放置在不同位置的监视传感器来收集的,这些传感器通常由于各种故障而包含缺失值,例如机械损坏和内部中断。归纳缺失值对于分析时间序列至关重要。恢复特定的数据点时,大多数现有方法都考虑了与该点相关的所有信息,较小的因果关系。在数据收集期间,不可避免地包括一些未知的混杂因素,例如,时间序列中的背景噪声和构造的传感器网络中的非杂货快捷方式边缘。这些混杂因素可以打开后门路径并在输入和输出之间建立非泡沫相关性。过度探索这些非毒性相关性可能会导致过度拟合。在本文中,我们首先从因果的角度重新审视时空时间序列,并展示如何通过前门调整来阻止混杂因素。基于前门调整的结果,我们引入了一种新颖的C技术性-Ware Sp aTiot e Mpo r al图神经网络(CASPER),其中包含一种新型的基于及时的解码器(PBD)和空间 - 可导致的因果发生(SCA)。PBD可以减少混杂因素的影响,而SCA可以发现嵌入之间的因果关系稀疏。理论分析表明,SCA根据梯度值发现因果关系。我们在三个现实世界数据集上评估Casper,实验结果表明,Casper可以胜过基准,并可以有效地发现因果关系。
摘要 — 本文提出了一种基于电网内现行功率流条件的节点聚类新方法。为此,首先,将网络的有功功率流状态建模为有向无环图。该有向图明确表示功率流向何处,这有助于监控和分析系统漏洞。有向无环图表示还可以轻松识别仅提供或吸收有功功率的总线:这些总线分别是纯源节点和纯汇节点。对系统中的每个节点应用迭代路径查找程序,以枚举供电的源节点和其将功率转发到的下游汇节点。然后应用新颖的聚类算法将共享同一组可达源节点和汇节点的节点分组在一起。首先提出这种新颖的聚类方法作为一种工具,通过更好地总结大型电网中的总功率流配置来提高控制室操作员的态势感知能力。所提出的方法应用于两个样本电网,并阐述了与河流系统的类比,将支流、分流和中央主流等概念应用于电网。
On-On-On-On-Orbit服务(OO)包括一系列服务类型,以增加卫星的寿命及其性能,并确保它不会助长太空碎片的日益增长的问题。鉴于“巨型构成”的兴起,避免卫星被遗弃的人尤其重要。 在1970年代的第一个案件中,使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人(例如在维修和升级到哈勃太空望远镜(HST)和国际空间站(ISS))中,使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。 这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。鉴于“巨型构成”的兴起,避免卫星被遗弃的人尤其重要。在1970年代的第一个案件中,使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人(例如在维修和升级到哈勃太空望远镜(HST)和国际空间站(ISS))中,使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。
我们提出了一种基于辩论动态的知识图谱自动推理新方法。其主要思想是将三重分类任务构建为两个强化学习代理之间的辩论游戏,它们提取论据(知识图谱中的路径),目标是分别促使事实为真(论点)或事实为假(反论点)。基于这些论据,一个称为评判者的二元分类器决定事实是真是假。这两个代理可被视为稀疏的对抗性特征生成器,为论点或反论点提供可解释的证据。与其他黑箱方法相比,这些论据让用户能够了解评判者的决定。由于这项工作的重点是创建一种可解释的方法以保持具有竞争力的预测准确率,因此我们在三重分类和链接预测任务上对我们的方法进行了基准测试。因此,我们发现我们的方法在基准数据集 FB15k-237、WN18RR 和 Hetionet 上的表现优于几个基线。我们还进行了一项调查,发现提取的参数对用户很有帮助。
1。灵活状态表示:节点可以表示带有特征的连续坐标2。 div>连续动作:图形可以扩展到新的2D位置3。连续的欧几里得对称性:2D上的几何图是(2) - 可转化
● 随着区块链交易数量的增长,所需的存储空间和网络带宽也随之增长。● 迄今为止,DAG 项目包含一些中心化特性,例如中央协调器、预选验证器或“见证”节点,或完全私有的网络系统。迄今为止,它们还无法维持“纯粹的去中心化”。