XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图间
促进多设备间的信息传输
屏幕 ................................................................................................................................................................ 25 图 3.7：模型工作流程 .......................................................................................................................................... 27 图 4.1：环境包含：2 台计算机、屏幕、打印机和打印在它们上方的二维码 ............................................................................. 31 图 4.2：（A）顶部图显示第二台计算机的文件，其中包含 IP 地址 192.186.1.3 和 ...... 32 图 4.3：用户佩戴 VR 眼镜 ............................................................................................................................. 33 图 4.4：眼镜包含一个可放置移动设备的轨道 ............................................................................................................. 33 图 4.5：显示增强用户界面的实际模拟 ................................................................................................................ 34 图 4.6：文件类型和图标 ................................................................................................................................ 34 图 4.7：通过手指编号，我们可以检查手是闭合的还是张开的 ................................................................................ 35 图 4.8：我们的系统检测到闭合的手和姿势，在顶部我们可以看到手指编号和
金属间化合物Zr5al4
使用ARC熔化方法合成多晶Zr 5 Al 4。粉末X射线衍射证实了具有晶格参数的Ti 5 Ga 4型（P6 3 /MCM）的先前报道的晶体结构：A = 8.4312（6）Å，C = 5.7752（8）Å。电阻率和低温磁化率研究表明，Zr 5 Al 4在2 K以下表现出超导行为。归一化的热容量在t c = 1.82 K，ΔC/γtc = 1.41时，证实了散装超导性。Sommerfeld系数γ= 29.4 MJ mol -1 K -2和Debye温度d = 347 K，通过拟合低温热容量数据获得。电子偶联强度λEL-PH = 0.48，并且估计的上部临界场μ0H C2（0）= 1.09 t（脏极限）表明Zr 5 Al 4是弱耦合的II型超导体。第一原理计算显示费米能量附近的Van Hove奇异性存在。
晶间应力腐蚀破裂
如果您选择响应，则可以在http://www.nrc.gov/reading-rm/adams.html和NRC公共文档室与10 CFR 2.390一致的NRC公共文档室中提供公众检查和复制。因此，在可能的范围内，响应不应包括任何个人隐私，专有或保障信息，以便可以在不进行修改的情况下向公众提供。如果需要个人隐私或专有信息来提供可接受的响应，则请提供您响应的包围副本，以确定应保护的信息以及删除此类信息的响应的编辑副本。，如果您要求扣留此类材料，则必须具体确定您寻求扣留并详细提供预扣扣除要求的基础的部分（例如，解释为什么信息披露为何会披露个人隐私的侵犯或提供10 CFR 2.390（B）要求提供顾名思义或财务信息的10 CFR 2.390（B）所需的信息。
二维材料范德华异质结光电探测器研究进展
图 3 掺杂调控 vdW 异质结理论研究典型成果（ a ）结构优化后的 C 、 N 空位及 B 、 C 、 P 、 S 原子掺杂 g-C 3 N 4 /WSe 2 异质结 的俯视图 [56] ；（ b ）图（ a ）中六种结构的能带结构图 [56] ；（ c ）掺杂的异质结模型图、本征 graphene/MoS 2 异质结的能带结 构及 F 掺杂 graphene/ MoS 2 异质结的能带结构 [57] ；（ d ） Nb 掺杂 MoS 2 原子结构的俯视图和侧视图以及 MoS 2 和 Nb 掺杂
氮化镓高电子迁移率晶体管的物理失效分析技术研究进展
Figure 12.1540-MeV 209Bi ion irradiation 1.7 × 10 11 ions/cm 2 TEM images of AlGaN/GaN HEMT devices: (a) Gate region cross-section; (b) The orbital image of the heterojunction region shown in Figure (a); (c) The image shown in Figure (a) has a depth of approximately 500 nm; (d) Traces formed at the drain; (e) As shown in Figure (d), the trajectory appears at a depth of ap- proximately 500 nm [48] 图 12.1540-MeV 209Bi 离子辐照 1.7 × 10 11 ions/cm 2 的 AlGaN/GaN HEMT 器件的 TEM 图像： (a) 栅极区域截面； (b) 图 (a) 所示异质结区域轨道图 像； (c) 图 (a) 所示深度约 500 nm 图像； (d) 在漏极形成的痕迹； (e) 如图 (d) 所示，轨迹出现在深度约 500 nm 处 [48]
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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