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World File Search System反极图
单极 - 双极交叉状态的证据
域壁中的扭结（和反kinks）之间的弹性相互作用在塑造域结构及其动力学方面起着关键作用。在散装材料中，扭结作为弹性单孔相互作用，取决于壁之间的距离（d -1），通常以刚性和直域的结构为特征。在这项工作中，通过原位加热显微镜技术在独立样品上的原位加热显微镜技术研究了域结构的演变。随着样本量的减小，观察到显着转化：域壁表现出明显的曲率，并伴随着域壁和连接密度的增加。这种转换归因于扭结的明显影响，引起了样品翘曲，其中“偶极 - 偶极”相互作用是主导的（d -2）。此外，在实验上鉴定出单极和偶极方案之间描述单极和偶极方案之间的交叉的临界厚度范围，并通过原子模拟来证实。这些发现与原位研究和基于独立的铁罗薄膜和纳米材料的新设备的开发有关。
双极内存之间的可逆转换...
本文档是公认的手稿版本的已发表作品，该作品以ACS应用材料和接口的最终形式出现，版权所有©2020 American Chemical Society之后，在同行评审和发行商的技术编辑后。要访问最终编辑和发布的工作，请参见https://doi.org/10.1021/acsami.0c04872。
人工智能报告之机器学习Artificial Intelligence ...
图 2-2 GAN 发展脉络 ...................................................................................................................... 3
用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。
Apisolex 信息图
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组织图2024
潜艇通信电缆法2020年2011年监管机构法案1986年电信法（仅与广播有关的那些部分有关）2011年电子通信法案1113年EBSENEPUBLICATIONS ACT 1973公共电信服务（公共电信服务）（许可证）法规（许可）法规（1998年）1987年订阅1987年订阅范围2003年•2003年•2003年•2003年•2003年•2003年•2003年• 1959年的电影（《展览控制》）法案1963年禁止出版物政治广播指示1980电信广播电台（股票）规定（股票）1987年SoundBroadcasting服务法规1994年卫星网络网络通知和协调法规20071965年政府费用法案（1965年范围范围范围范围范围1971年广播范围（FES）范围（FES）范围（FES）范围（FES范围范围乐队）1987
