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石墨烯纳米纤维（GNR）由于其广泛可调且独特的电子特性而引起了极大的研究兴趣。可以通过表面合成方法实现所需的GNR所需的原子精度。在这项工作中，通过表面辅助反应，我们通过五角形环交界处将不同长度的基于pyrene的石墨烯纳米管（PGNR）融合，并在AU上建立了分子连接结构（111）。通过扫描隧道光谱（STS）与紧密结合（TB）计算相结合，研究了结构的电子特性。五角大楼环连接对石墨烯纳米纤维显示出弱的电子耦合效应，这使得通过五角形环连接与I型半导体异质相似的两个不同的石墨烯纳米纤维的电子特性。
三星电子公司，有限公司。三星诺克斯文件加密V1.4（ASPP13/ppmfe10）安全目标
o迭代：允许使用不同操作多次使用组件。在ST中，迭代由放置在组件末尾的括号数字表示。例如，FDP_ACC.1（1）和FDP_ACC.1（2）表示ST包括FDP_ACC.1要求的两个迭代。在其他情况下，从保护配置文件或模块复制，需要在指示迭代的要求之后添加A /名称。例如，fcs_cop.1/skc。o分配：允许规范已确定的参数。分配使用BOLD表示，并被括号包围（例如，[分配]）。请注意，选择中的分配将以斜体和嵌入式的粗体括号（例如[[[Selected-Assignment]]）确定。o选择：允许从列表中指定一个或多个元素。选择使用粗体斜体表示，并被括号包围（例如[选择]）。 o改进：允许添加详细信息。 改进是使用粗体表示的，用于添加和罢工，以删除（例如，“……所有对象……”或“……一些大事……”）。选择使用粗体斜体表示，并被括号包围（例如[选择]）。o改进：允许添加详细信息。改进是使用粗体表示的，用于添加和罢工，以删除（例如，“……所有对象……”或“……一些大事……”）。
pmfl：针对异构任务的部分元元学习及其在现实世界病历上的应用
摘要 - 填充的机器学习是一种多功能且灵活的工具，可利用来自不同来源的分布式数据，尤其是当通信技术迅速发展并且可以在移动设备上收集空前的数据时。联合学习方法不仅利用了数据，还利用网络中所有设备的计算能力来实现更有效的模型培训。然而，尽管大多数传统的联合学习方法在同质数据和任务中都很好地工作，但将方法调整为杂项数据和任务分布既具有挑战性。此限制限制了联邦学习在现实世界中，尤其是在医疗环境中的应用。受到元学习的基本观念的启发，在本研究中，我们提出了一种新算法，该算法是联合学习和元学习的整合，以解决这个问题。此外，由于模型概括的转移学习的优势，我们通过引入部分参数共享以平衡全球和本地学习来进一步改善算法。我们将此方法命名为部分元元学习（PMFL）。最后，我们将算法将其应用于两个医疗数据集。我们表明，我们的算法可以获得最快的训练速度，并在处理异质医疗数据集时获得最佳性能。源代码可在https://github.com/destiny301/pmfl上找到。索引术语 - 填写学习，学习，转移学习，医学，自然语言处理