diff --git a/README.md b/README.md
index d12b846..fc431c2 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -5,9 +5,11 @@
 
 "潜进" (HeurAMS, 中文含义: 启发式辅助记忆软件) 是为习题册, 古诗词, 及其他问答/记忆/理解型题目设计的记忆辅助软件, 提供优化记忆方案
 
+
 ## 技术集成与特性
 
 ### 间隔迭代算法
+> 许多出版物都广泛讨论了不同重复间隔对学习效果的影响。特别是，间隔效应被认为是一种普遍现象。间隔效应是指，如果重复的间隔是分散/稀疏的，而不是集中重复，那么学习任务的表现会更好。因此，有观点提出，学习中使用的最佳重复间隔是**最长的、但不会导致遗忘的间隔**。
 - 采用经实证的 SM-2 间隔迭代算法, 此算法亦用作 Anki 闪卡记忆软件的默认闪卡调度器
 > 计划: 将添加 FSRS 算法 (Anki 的新可选闪卡调度器) 与一种 SM-15 变体算法作为后续替代  
 > 参考 https://github.com/slaypni/SM-15  
@@ -60,3 +62,9 @@ graph TD
 
 - 平台支持：Windows / macOS / Linux / Android (需要 Termux 或 Linux) (终端或浏览器)
 - 网络连接：可预缓存语音文件, 需联网使用大模型服务功能
+
+## 使用 Nuitka 静态编译
+运行
+```bash
+nuitka --clang --jobs=6 --standalone --onefile main.py   
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/particles.py b/particles.py
index 07f6b27..24f8f81 100644
--- a/particles.py
+++ b/particles.py
@@ -147,7 +147,7 @@ class NucleonUnion():
             self.keydata = all["keydata"]
             self.testdata = all["testdata"]
             self.nucleons = lst
-            self.nucleons_dict = 
+            self.nucleons_dict = {elect.content: nucleons for elect in electron_file.datalist}
     def query(content):