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硫族元素原子在大型原位剥离中的作用......
二维 (2D) 过渡金属二硫属化物已成为下一代光电和自旋电子器件的有前途的平台。使用胶带进行机械剥离仍然是制备最高质量的 2D 材料（包括过渡金属二硫属化物）的主要方法，但总是会产生小尺寸的薄片。这种限制对需要大规模薄片的研究和应用构成了重大挑战。为了克服这些限制，我们探索了使用最近开发的动力学原位单层合成法 (KISS) 制备 2D WS 2 和 WSe 2。特别是，我们关注了不同基质 Au 和 Ag 以及硫族元素原子 S 和 Se 对 2D 薄膜产量和质量的影响。使用光学显微镜和原子力显微镜表征了 2D 薄膜的晶体度和空间形貌，从而对剥离质量进行了全面评估。低能电子衍射证实 2D 薄膜和基底之间没有优先取向，而光学显微镜则表明，无论使用哪种基底，WSe 2 在生成大单层方面始终优于 WS 2。最后，X 射线衍射和 X 射线光电子能谱表明 2D 材料和底层基底之间没有形成共价键。这些结果表明 KISS 方法是非破坏性方法，可用于更大规模地制备高质量 2D 过渡金属二硫属化物。
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。
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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
