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GraphShield 777 SDS.pdf
第5节 - 消防措施：OSHA易燃性类别：可燃实心。合适的灭火介质：二氧化碳，干燥的化学或细水喷雾。避免在熔融燃烧物质上的水流，因为它可能会散射并散布火。特殊的消防程序：穿着由NIOSH批准的独立呼吸器和防护服。由于材料的融化和扩散，请在地板和楼梯上观看立足点。使用喷雾使容器保持凉爽。不寻常的火与爆炸危险：闪点> 450 F 232 C.融化着火灾，导致湿滑的地板和楼梯。当粉末悬挂在空气中时，这些产品可能会易燃/爆炸性。在这种情况下，请远离热量，火花和敞开的火焰。液体中的粉末或粉末上的静态电荷可能会点燃易燃气氛。有关如何在这种情况下使用这些产品的建议，请参见第7节“处理和存储”。还请参考NFPA公告654，“预防化学，染料，药品和塑料工业中的火和尘埃爆炸”，以进行安全处理程序。
11-741/11-441与图形的机器学习
●本课程分别列为11-741（研究生12个单位）和11-441（本科生的9个单位）。●11-741名学生必须完成所有5份家庭作业，并在期中和期末考试中回答所有问题。●11-441名学生必须在总共5个家庭作业（通过自己的选择）和70％的考试问题（通过自己的选择）中进行4分。如果本科生选择做更多的家庭作业，我们将在最终的HW分级中使用最优秀的4分。同样，如果本科生选择做更多的考试问题，我们将使用考试评分中70％最佳回答问题的分数。●详细的作业描述如下： - HW1。实施神经网络（CNN和RNN）进行二进制分类，并在Yelp评论数据集中使用单词嵌入，并使用TensorFlow或Keras等软件。> HW2。实现Yelp评论的多类分类的软马克斯逻辑回归，并通过损失函数的梯度推导。- HW3。实施Pagerank，个性化的Pagerank和查询敏感的Pagerank方法，用于网页流行度分析并评估其在Citeeval数据集中的检索性能。> HW4。实现图形神经网络（GNN）模型，用于SIMI监督节点分类，链接预测和图形分类。> HW5。知识图推理；带有transe的节点。
使用LLMS评估知识图构建
“知识图”一词自1972年以来就已经存在，但是当前的定义可以追溯到2012年的Google。随后是Airbnb，Amazon，Ebay，Facebook，IBM，LinkedIn，Microsoft和Uber等公司的类似公告，从而导致各种行业采用知识图（KG）。因此，近年来，该领域的学术研究激增，关于KGS的科学出版物越来越多[1]。这些图是利用基于图的数据模型来有效地管理，集成和提取来自大型和多样化数据集的宝贵见解[2]。kgs是结构化知识的存储库，组织成三联的集合，被指定为𝐾𝐺=（ℎ，𝑟，𝑡）⊆×𝑅×𝐸×𝐸×𝐸，其中e代表实体集，r代表关系的集合[1]。在图中，节点表示各个层次，实体或概念。这些节点包括各种类型，包括人，书籍或城市，并与位于，生活或与之合作之类的关系相互联系。kg的本质融合了多种类型的关系，而不是仅限于单一类型。kg的总体结构构成了一个实体网络，其语义类型，属性和互连。因此，构建kg需要有关
GraphQl核3文档
请注意，解析器函数将当前对象作为第一个参数。对于根部查询类型上的字段通常不使用，但是在执行查询时也可以定义根对象。作为第二个参数，他们获得了一个包含执行信息的对象，如GraphQlresolveInfo类所定义。此对象还具有上下文属性，该属性可用于为每个解析器提供上下文信息，例如当前登录的用户或数据库会话。在我们的简单示例中，我们不验证用户并使用静态数据而不是数据库，因此我们在这里不使用它。除了这两个参数外，解决方案函数还可以使用相同的名称获取模式中的字段定义（名称未从GraphQl命名约定转换为Python命名约定）。
通过烯烃y将石墨烯氧化石墨烯交联用于混合矩阵纳米过滤膜
在这项研究中，使用相位反转方法和浸没技术在非溶剂环境中使用磺化聚乙烯磺酮开发了纳米滤膜。聚乙烯基吡咯烷酮（PVP）用作孔形成剂，二甲基乙酰氨酰胺（DMAC）用作溶剂。这些膜的固有疏水性归因于它们的磺化聚乙烯成分，这是通过引入的氧化石墨烯纳米颗粒来缓解的。此外，将曙红单体引入氧化石墨烯，以增强氧化石墨烯纳米片的分散体。各种表征技术，包括电子显微镜，傅立叶转换红外（FT-IR）光谱，能量分散性X射线（EDX）光谱，渗透率测试，盐排斥，通量测量，接触角度分析和水含量评估，以实现修改后的MEMBRANES。电子显微镜图像示出了在表面下方的多孔空隙形成，并在改良的膜内形成了更宽的通道。ft-ir分析显示，曙红Y-GO纳米片中存在官能团（O = C-BR）。引入曙红纳米片的引入导致渗透率明显变化，盐排斥增加，尤其是硫酸钠（Na 2 So 4）。此外，纳米颗粒包含显着改善了亲水性和增强的水含量。此外，添加纳米颗粒导致孔隙度和孔径的增加。这种最佳的纳米颗粒浓度突出了研究的关键发现。最终，校正样品包括0.01 wt％的纳米颗粒表现出较高的性能，尤其是在盐通透性和硫酸钠（Na 2 So 4）中，与其他样品相比。
EP 69 Gen AI播客转录时代的知识图
我最喜欢的人倾向于思考知识图是我们将世界视为事物的看法，而不一定是如何将数据存储和结构化为字符串。以及组织内部的许多这些信息存储库。因此，概念，商业概念的概念，我们都可以与人，地点，订购供应商，字体，代表性的skus以及这些商业概念之间的关系相关联是您如何开始描述数据并将含义附加到其上的关键。这确实是许多组织中知识图的体现。，因此，知识图确实适合这种模具，其中知识图的焦点往往是在需要消耗信息而不是需要如何生成，结构化或存储的信息上。以及在业务概念层面上以业务层面的代表数据，以至于企业中的所有用户不一定必须具有技术背景，了解技术的需求和寻找的内容，并以这种方式代表这些数据，只有这些数据只能使他们能够成为这个位置，使我们能够在这个位置处于这个位置，我们最终可以在自我服务的角度来看，这是我的最终数据，我知道这一点是我的讨论，而我的讨论得出了，这是我的讨论，这是我的讨论，这是我的讨论，而这是我的讨论，而这是一个如此之多，这是我的讨论，而这是一个如此之所以如此，这是我在这个位置的讨论。
通过原地SI@C-raphene复合合成li-ion电池应用来改善基于硅的复合电极
摘要：由于循环时的形态进化和SEI修饰，使用Si作为锂离子电池的阳极材料仍然具有挑战性。目前的工作旨在开发一个由碳涂层的Si纳米颗粒（SI@C NPS）组成的复合材料，该复合物紧密嵌入了三维（3D）石墨烯水凝胶（GHG）结构中，以稳定LIB电极内的SI。而不是简单地混合两个组件，而是合成过程的新颖性在于原位热液过程，该过程显示出成功产生氧化石墨烯还原，3D石墨烯组装的产生以及SI@C NPS在GHG Matrix中的均匀分布。在不包含其他导电添加剂的电极上的半细胞中的电化学特性揭示了保护性C壳对于达到高特定能力的重要性（最高2200 mAh.g-1），以及良好的稳定性（200个循环，平均CEFF> 99％）。这些性能远高于用非C涂层Si NP制成的电极或通过混合两个组件制备的电极。这些观察结果突出了C壳对SI NP的协同作用，以及单步的原位制备，使SI@C-GHG混合复合材料具有具有物理化学，结构和形态学特性的SI@C-GHG混合材料的产量，从而促进了样品电导率和Li-ion扩散途径。
石墨烯分散对聚酰亚胺纳米复合材料的电性能的影响
抽象 - 基于石墨烯的聚合物纳米复合材料吸引了广泛的工业兴趣，因为由于石墨烯的独特传导性能，该材料的电导率可以精确控制。在本文中，我们显示了去角质方法和分散时间对聚酰亚胺/石墨烯纳米复合材料的整体电导传导的影响。一组具有不同石墨烯纳米液含量的聚酰亚胺膜是通过热弹性制备的，并进行了电表征，以评估纳米复合材料对电渗透阈值的组成的影响。研究了三种分散技术（即高剪切混合，超声探针和行星混合）发现，在每种情况下，通过增加分散时间来减少石墨烯纳米叶片的尺寸。使用高剪切混合技术获得最高的分散质量，该技术产生了0.03 wt％的电渗透阈值。
细粒度太粗糙：一种以数据为中心的新型方法，用于有效场景图
学习以场景图的形式从原始信息组成视觉关系是一项高度挑战的任务，这是由于上下文依赖性的，但是在依赖于场景所在的现场视觉应用程序中至关重要。但是，场景图生成（SGG）中没有当前的方法旨在为下流任务提供有用的图形。相反，主要重点主要是公开数据分布以预测更多细粒关系的任务。据说，所有的关系关系都不相同，至少其中一部分对现实世界应用没有用。在这项工作中，我们介绍了有效的SGG的任务，该任务旨在阐述相关关系的产生，从而促进了在下游任务（例如图像生成）中使用场景图的使用。为了支持进一步的方法，我们根据流行的Visual Genome数据集的注释提出了一个新的数据集，即VG150策划的新数据集。我们通过一组实验表明，该数据集包含比通常在SGG中使用的数据更高质量和多样的注释。最后，我们显示了从场景图1中生成图像生成的任务中该数据集的效率。
pygraft：触手可及的合成模式和知识图的可配置生成
摘要。知识图（kgs）已成为突出的数据表示和管理范式。通常受到架构（例如，本体论）的基础，KGS不仅捕获了事实信息，而且捕获了上下文知识。在某些任务中，一些公斤将自己确立为标准基准。但是，最近的工作概述依靠有限的数据集集合不足以评估方法的概括能力。在一些数据敏感领域（例如教育或医学）中，对公共数据集的访问更加有限。为了纠正上述问题，我们释放了Pygraft，这是一种基于Python的工具，生成了高度定制的域 - 不可能的模式和KGS。合成的模式包含各种RDF和OWL构建体，而合成的KG则模仿了真实世界KGS的字符和规模。最终通过运行描述逻辑（dl）追求来确保生成资源的逻辑一致性。通过提供单个管道中同时产生模式和kg的方式，Pygraft的目的是赋予在基于图形的机器学习（ML）或更一般的KG处理等领域的基准新颖方法中生成更多样化的kgs。在基于图的ML中，这应该促进对模型性能和概括能力的更全面评估，从而超越了可用基准的有限收集。Pygraft可在以下网址提供：https：//github.com/nicolas-hbt/pygraft。