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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。
NAPRRS NC229 ICSVD 会议记录
1994 年，Jay 接受了位于内布拉斯加州林肯市的 SmithKline Beecham Animal Health (SBAH) 的研究职位。一年后，辉瑞收购了 SBAH。2012 年，辉瑞剥离其动物保健部门，成立了 Zoetis，他至今仍在卡拉马祖担任研究主管。Jay 于 1994 年开始研究 PRRS，从未停止。20 世纪 90 年代末，他确定了 PRRSV-2 病毒的第一个全长序列之一，并于 1998 年完成了第一个全长 cDNA PRRSV-2 感染性克隆。GFP 表达版本，昵称 Kermit，是他将 CD163 描述为 PRRSV 的重要受体的关键。“Kermit”和其他试剂在整个 PRRS 研究界的分布加速了几项重要发现。
CS168：现代算法工具箱讲座＃9：单数值分解（SVD）和低级别矩阵近似
2。更新大型ML模型。低级矩阵近似的一种相当现代的应用是用于“微调”巨大模型。在大型语言模型（LLMS）的设置中，经常有一些现成的巨大模型，其中数十亿（或更多）。鉴于这种大型模型已在巨大但通用的语料库（网络文本）上进行过培训，因此经常执行“微调”。这个微调阶段是在特定于域的数据集上进行的第二轮训练的阶段，通常大小相当适度。微调任务的示例可能是客户服务交流，ED论坛问和答案，医疗报告等的数据集。微调的挑战是，更新如此庞大的模型在计算上非常昂贵。2021纸洛拉：大型语言模式的低排名改编[1]使得1）1）微调更新通常接近低级，因此2）因此，2）一个人可以明确地以1000x或10,000x的参数训练原始模型的这些更新对原始模型的培训，如果您有兴趣，请查看原始论文（或讨论它的博客文章的动物园）。
使用多分辨率奇异值分解（MSVD）
大脑计算机界面（BCI）多模式融合具有通过减轻与单个模态相关的缺点来以高度可靠的方式生成多个命令的潜力。在本工作中，通过同时记录的脑电图（EEG）（EEG）和功能性近红外光谱（FNIRS）信号融合来获得的混合EEG-FNIRS BCI系统 - 用于克服Uni-Mododity的局限性并获得更高的任务分类。尽管混合方法增强了系统的性能，但由于缺乏融合这两种方式的计算方法的可用性，这些改进仍然是适中的。为了克服这一点，提出了一种新的方法，使用多分辨率的奇异值分解（MSVD）来实现基于系统和特征的融合。使用KNN和树分类器比较了两种基于不同特征集的方法。通过多个数据集获得的结果表明，所提出的方法可以有效地融合这两种方式与分类精度的提高。
ABSVD 方法声明 v10 2020 年 5 月
然后将账户能源不平衡量乘以系统卖出价（正不平衡量）和系统买入价（负不平衡量），得出能源不平衡现金流，如平衡和结算代码第 T 节第 4.7 段所述。1.2 纳入 ABSVD 的平衡服务
