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剑桥 IGCSE 完整化学
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剑桥医疗保健与技术学院
《克莱里法案》要求所有高等教育机构都会发布有关安全政策和犯罪统计的年度报告。本报告中包含的信息也是从当地城市警察部队征求的，目的是确定在剑桥学院附近的城市街道和财产上发生的犯罪。本报告可用于所有当前的学生和员工；有关印刷副本，请访问校园图书馆。该报告也可以通过网站访问，并以新的学生定向分发。该报告应在每年10月1日之前到期，并且必须在最近三年的报告期内包含某些犯罪统计数据。除了该报告外，剑桥学院除了向教育部报告其犯罪统计数据，该部门将信息发布到其网站：http：//nces.gov/collegenavigator/?q=cambridge+institute＆s = fl＆s = fl＆id = 454865#crime。
文章 - 剑桥石墨烯中心
摘要：在两个化学上相同但具有电子不同的过渡金属二进制（TMDS）之间的连接的超快载体动力学仍然很大程度上未知。在这里，我们采用时间分辨的光发射电子显微镜（TR-PEEM）来探测单层 - 型 - 次要人士（1L-ML）WSE 2连接的超快载体动力学。记录了连接的各个组件记录的tr-peem信号揭示了1L-和7L-WSE 2的子PS载体冷却动力学以及在1L-WSE 2上发生的几个PS激子 - 激子 - 激子 - 激子 - 激子。，我们观察到超高界面孔（H）在约0.2 PS时尺度上从1L--至7L-WSE 2转移。在7l-wse 2中，由于载体重组的重组在约100 ps的时间尺度上，其产生的过量H密度衰减。让人联想到耗尽区域的行为，TREEM图像揭示了H密度在7L-WSE 2界面上的积累，衰减长度约为0.60±0.17μm。这些电荷转移和重组动态与从头量量子动力学一致。计算的轨道密度揭示了电荷转移是从延伸到1L和ML区域的基底平面到位于ML区域上的上层平面。这种电荷转移模式与分层材料的化学均匀连接相关，并且构成了另一种载流子停电途径，应在对其ML旁边发现的1L-TMDS的研究中考虑，这是剥落样品中常见的情况。关键字：过渡金属二分法，外侧连接，界面电荷转移，时间分辨的光发射电子显微镜，超快光谱，非绝热的摘要分子动力学L
研究视野 - 剑桥大学
几乎无论我走到哪里，都能看到人工智能 (AI) 的变革潜力被大力推广，因此，它成为本期《研究视野》的焦点可谓恰逢其时。本文介绍的一些研究人员是全球人工智能专家之一，他们签署了一封公开信，肯定了这项技术的好处，并敦促谨慎发展。他们说的实际上是：“人工智能系统必须做我们希望它们做的事情。”在实现巨大希望的同时推动进步是一种复杂的平衡。它需要工程师、计算机科学家和数学家构建从数据中学习的系统，既像人类一样思考，又不像人类思考；它需要气候科学和犯罪学等不同领域的专家开发这些学习机器的创新用途；它需要研究人员在算法丰富的世界中提出有关安全、信任、透明度、保障和隐私的新问题。剑桥在机器学习、机器人技术和人工智能技术应用方面具有优势。研究不仅旨在最大限度地发挥人工智能的影响，还旨在了解如何确保该技术造福人类。这得益于两个新的研究机构——利华休姆未来智能中心和生存风险研究中心——以及阿兰图灵研究所的创始合伙人。这些发展确实来得正是时候。2017 年 11 月，英国政府的工业战略提出了四大挑战，其中之一就是让英国走在人工智能和数据革命的前沿。在本期中，我们将介绍剑桥人工智能研究人员正在产生重大影响的一些领域，并考虑加入“剑桥集群”对学术界和工业界的一些好处。在这期《研究视野》的不同版本中，我们介绍了囊性纤维化研究的重大推动、史诗的史诗分析以及剑桥第一个专门的树木年轮实验室。我们希望您喜欢这些文章以及本期的其他文章。克里斯·阿贝尔教授研究副校长
英国剑桥 - 人机交互
我们非常高兴地欢迎您参加第 15 届 ACM/IEEE 人机交互国际会议 - HRI 2020。HRI 是一场顶级、高度精选的会议，展示了该领域的最新进展，广泛吸引了众多学者的参与，包括机器人专家、社会科学家、设计师、工程师等。HRI 展示了 HRI 在技术、设计、行为、理论、方法和计量理念方面的最新进展。今年会议的主题是“现实世界的人机交互”，反映了我们社区在创建和部署可促进现实世界长期交互的系统方面的最新趋势。这个主题还反映了我们今年在 HRI 上推出的一个新主题领域“人机交互的可重复性”，这是实现这一愿景和帮助我们进一步开展科学研究的关键。这一趋势也反映在我们的其他四个主题领域，包括“人机交互用户研究”、“人机交互技术进步”、“人机交互设计”和“人机交互理论与方法”。会议吸引了来自世界各地的 279 篇完整论文投稿，包括亚洲、澳大利亚、中东、北美、南美和欧洲。每篇投稿均由专门的主题主席监督，并由项目委员会成员组成的专家组进行审查，他们与项目主席一起定义和应用重新
大气环境 - 剑桥大学
用于研究城市空气质量的低成本传感器越来越多。这里我们展示了此类传感器如何以网络形式部署，提供对污染物排放模式的前所未有的洞察，在这个例子中是伦敦希思罗机场 (LHR)。传感器网络的测量结果用于明确区分机场排放和长距离传输，然后推断出机场各类活动的排放指数。这些用于约束空气质量模型 (ADMS-Airport)，为建模污染物浓度创建强大的预测工具。对于二氧化氮 (NO 2 )，结果表明非机场成分是机场周围年 NO 2 的主要部分 (∼ 75%)，尽管预计增加跑道会导致与机场有关的 NO 2 排放量增加，但道路交通排放量的改善可能会抵消这一增长幅度。这项工作的重点是伦敦希思罗机场，但我们展示的传感器网络方法具有普遍适用于广泛的环境监测研究和空气污染干预的普遍适用性。