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通过光学和纳米图形光刻
摘要：氧化锆（ZRO 2）是一种良好且有前途的材料，由于其出色的化学和物理特性。在用于腐蚀保护层，磨损和氧化的涂料中，在光学应用（镜像，滤波器）中用于装饰组件，用于反伪造的解决方案和医疗应用。ZRO 2可以使用不同的沉积方法（例如物理蒸气沉积（PVD）或化学蒸气沉积（CVD））作为薄膜获得。这些技术是掌握的，但由于固有特性（高熔点，机械和耐化学性），它们不允许对这些涂层进行微纳米结构。本文描述的一种替代方法是Sol-Gel方法，该方法允许使用光学或纳米图形印刷术的无物理或化学蚀刻过程的ZRO 2层进行直接微纳米结构。在本文中，作者提出了一种完整且合适的ZRO 2 SOL-GEL方法，允许通过光学或纳米IMPRINT光刻来实现复杂的微纳米结构，以实现不同性质和形状的基材（尤其是非平面和箔材料的底物）。通过掩盖，胶体光刻和玻璃和塑料底物以及平面和弯曲的底物，通过掩盖，胶体光刻和纳米图光刻来呈现ZRO 2 Sol-Gel的合成以及微纳米结构过程。
图形解释的介绍：条形图
第1部分：图的基本要素是什么？完成图表时，您正在创建数据的可视化表示形式，以便更容易理解。需要包含在图中的某些元素由首字母缩写“ T.A.I.L.S.”表示。 t：标题 - 每个图都需要与观众传达图形整体所代表的内容。a：轴 - x轴和y轴在图上表示什么？I：间隔 - 每个轴必须具有均匀间隔的间隔。l：标签 - 每个轴都需要出现标签，如果包含多条线，则为每行。s：比例 - 通过在每个轴上使用适当的比例，应在图像上均匀间隔数据。在大多数情况下，请记住，X轴将代表自变量，Y轴将代表因变量。为什么这样做很重要？
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。
量子可观察的图形微积分
我们的图形微积分的能力远远超出了这一长度的文章。尚未讨论经典控制，但是对控制的研究是[11]中†-Frobenius algebras的原始公理化的动力。这种控制概念允许表示量子测量的分支行为。因此，该系统包含测量计算的方程理论[22]，并且可以模拟其他基于测量的方案，例如逻辑栅极传送[23]和状态转移[24]。正在进行的工作旨在在我们的图形环境中对基于一般测量的量子计算进行统一处理。我们强调，我们所描述的演算足以在量子力学领域进行许多计算。然而，已知它是代数不完整的；也就是说，并非可以以图形方式得出希尔伯特空间中的每个真实方程。additional，尚不清楚，将需要公理才能使所有理想的方程式衍生。由于其简单形式 - 方程是无向图的局部变形 - 我们呈现的演算是可以自动化的，打开了通向协议和算法的半自动或全自动推导的门，以及其正确性的证明。
更快的3彩色图形 - 滴
n log n）。在多项式时间内是否可以解决该问题仍然是算法图理论领域的一个众所周知的开放问题。在本文中，我们提出了一种算法，该算法在时间2 o（n 1/3 log 2 n）中求解n-vertex直径-2图中的3-着色。这是对Mertzios和Spirakis算法的第一个改进，即在一般情况下，即没有对实例图进行任何进一步的限制。除了标准分支并将问题减少到2-SAT的实例外，我们算法的关键构建块是关于3色直径-2图的组合观察，使用概率参数证明了这一点。作为侧面结果，我们表明可以在时间2 o（（n log n）2 /3）中求解3-颜色。我们还将算法推广到从小直径图到周期中找到同态同态的问题。
医学中的图形人工智能
在临床人工智能（AI）中，图表表示学习，主要是通过图神经网络和图形变压器体系结构，其能力很突出，其能力捕获临床数据集中的复杂关系和结构。使用不同的数据（从患者记录到成像），通过将其中的模式和实体视为与他们的关系相互联系的节点，将AI模型整体地处理数据。图AI促进了跨临床任务的模型转移，从而使模型能够在没有其他参数的情况下在患者群体之间发电，并且最少到没有重新进行了。但是，以人为中心的设计和模型解释性在临床决策中的重要性不能被夸大。由于图形AI模型通过在关系数据集上定义的局部神经转换捕获信息，因此它们在阐明模型基本原理方面提供了机会和挑战。知识图可以通过将模型驱动的见解与医学知识保持一致来增强可解释性。新兴图AI模型集成了各种数据
图形神经网络和结构化数据分析...
向前发展：垂直农业如何融合技术能力和古老的农艺知识来改变世界 - （Videopillola）Castrogiovanni Antonino国家形象和购买的意愿：绿色产品形象在消费者感知中的中介作用
图形生成模型和某些应用程序
[1]词法和TW-IDF：Adhoc IR，F.Rousseau，Michalis vazirgiannis的新方法-CIKM '13：https：//doi.org/10.1145/1145/2505515.2505671，最佳核心提及奖，最佳核心核心奖[2]主核心在图形上的核心保留[2]单个图形划分。vazirgiannis。ecir2015 [3]文本分类为图形分类问题，F卢梭，E Kiagias，M Vazirgiannis，ACL，2015 [4]基于Twitter流中的基于Demeneracy的实时子事件检测，P Meladianos等。al。aaai -icwsm 2015 [5]消息传递注意网络以获取文档理解，G。Nikolentzos，A.Tixier，M.Vazirgiannis，AAAI2020，https://doi.org/10.1609/aaaai.v34i.v34i05.6376
GUI 编程和图形简介
几乎所有现代软件系统都通过图形用户界面提供交互和可视化。近年来，构建用户界面的工具和方法变得越来越复杂。此外，计算机图形学是一个如此庞大而重要的领域，很难在一个学期内讲完。因此，拟议的课程将在 3000 级推出，为学生提供图形用户界面 (GUI) 开发原理和方法的重要基础，以及计算机图形学的坚实基础。反过来，这将允许该系现有的唯一计算机图形学课程 (CS 4204) 进行修订，以包括更适合高级选修课的高级材料。此外，其他需要 GUI 开发专业知识的高级选修课可以将这门新课程作为先决条件。