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化学化学
This course aims at introducing the basic concepts and techniques in carrying out chemical analysis by using various modern spectroscopic and chromatographic instruments.Students will learn how to use modern instruments to determine the amounts of substances present in a mixture down to part per million levels (ppm), and identify the structure of a compound.Techniques such as UV-visible spectroscopy, infrared spectroscopy, mass spectrometry, nuclear magnetic resonance spectroscopy, gas chromatography and high performance liquid chromatography will be covered.This course will also discuss some common standard practices of collecting and preparing samples for laboratory testing, the accreditation system in testing laboratories.This course is conducted in the format of lecture.本课程旨在介绍化学分析中所用到的现代光谱和色谱仪器的基本概念和技术。学生将学习使用该 等仪器来分析浓度水平低至百万分之一的物质，并确定化合物的结构。课程内容包括紫外 − 可见光 谱法、红外线光谱法、质谱分析法、核磁共振、气相色谱法及高效能液相色谱法的操作技巧，以 及化验工作中的收集及制备样本的常用标准技巧和香港化验室所实行的认可系统。课程以讲课形 式进行。 Medium of Instruction:
IT和AI的发展、地方创生、少子化对策
资料来源：https://towardsdatascience.com/machine-learning-methods-to-aid-in-coronavirus-response-70df8bfc7861、https://bdtechtalks.com/2020/03/09/artificial-intelligence-covid-19-coronavirus/、https://news.yahoo.co.jp/byline/kazuhirotaira/20200326-00169744/
脑机接口在元宇宙中的应用研究进展
主题：至少30人。男人和女人对情绪的反应不同，分开情感识别或将性别比设置为1：1。刺激：使用标准刺激集。，例如IAP（国际情感图片系统），Gaped（日内瓦情感图片数据库），IAD（国际情感数字声音）等。情感：悲伤，幸福，愤怒，恐惧，喜悦，惊喜，厌恶，中立等。
气候元数据和均质化指南
气象数据受到各种观测实践的影响。数据取决于仪器、其暴露、记录程序和许多其他因素。需要记录所有这些元数据，以便尽可能充分利用数据。本指南将确定所有类型的站点应了解的最低限度信息，例如位置和测量单位。额外的信息对于数据用户和提供者都大有裨益。本指南讨论了理想情况下应该存储的完整元数据列表，并包括最佳实践列表。完整的元数据描述了站点自建立到现在以及希望未来的历史。大多数元数据必须从站点的文档（包括当前和历史文档）中获取，而其他一些元数据可以从数据本身获取。为了提供高质量的数据集，维护全面的站点文档并保持更新至关重要。站点管理员和网络管理员应共同建立必要的程序，以确保考虑到所有元数据需求。
用于元宇宙游戏化的脑机接口
Metaverse 提供了一个虚拟环境，可以进行实验、实践和学习，而无需承担在现实世界中进行这些操作的昂贵后果。随着功能更强大、用途更广泛的头戴式显示器 (HMD) 和 VR 外围设备的开发，虚拟现实 (VR) 行业将使我们能够进入这个虚拟世界。这就是为什么技术型公司将注意力转向沉浸式 VR 作为战略机遇的原因。因此，本研究认识到 Metaverse 的快速增长和兴趣，通过分析 BCI 和相关领域的 VR 研究，提出了一项示范性研究。因此，研究了 Metaverse、虚拟现实、游戏化和脑机接口等技术在人类生活中的利弊，并提到了 BCI 在 Metaverse 中的位置。
元宇宙系列深度研究：脑机接口现状与未来
号质量，提高信噪比。特征提取根据特定的BCI范式所设计的心理活动任务相关的神经信号规律，采用时域、频域、空域方法或相 结合的方法提取特征。模式识别通过采用先进的模式识别技术或机器学习算法训练分类模型，针对特定的用户定制特征提取和解 码模型。 3. 控制接口：根据具体的通信或控制应用要求，控制接口把上述解码的用户意图所表征的逻辑控制信号转换为语义控制信号，并由
使用 TiOx 作为电阻层的电阻存储器的制造
图 3 ReRAM 特性的电极依赖性：(a) 50×50 μm 2 ，(b) 200×200 μm 2 。 5.结论我们利用 TiO x 作为电阻变化层制作了 ReRAM，并评估了其特性。在本次创建的条件下，没有观察到复位操作。这被认为是因为在复位操作过程中，由于氧气的释放，灯丝没有断裂。比较电极尺寸，50×50 μm2 的较小元件与 200×200 μm2 的元件相比，可获得更优异的特性。这被认为表明了氧化退火过程中的尺寸依赖性。 6.参考文献 [1] A. Hardtdegen 等，IEEE Transactions on Electron Devices，第 65 卷，第 8 期，第 3229-3236 页 (2018) [2] Takeo Ninomiya，基于氧化物材料设计和可靠性建模的电阻式存储器量产，名古屋大学研究生院博士论文 (2016) [3] D.Carta 等，ACS Appl. Mater. Interfaces，第 19605-19611 页 (2016) [4] D. Acharyya 等，微电子可靠性。54，第 541-560 页 (2014)。
致密碳化硼基陶瓷的强韧化机理研究进展
Liu 等 [36] 在 1950 ℃ 和 50 MPa 压力的 SPS 过 程中，发现随着 TiB 2 的添加量由 5 mol% 增至 30 mol% ，复合陶瓷的硬度降低，断裂韧性增加。 除裂纹偏转和 TiB 2 的钉扎效应使 B 4 C 晶粒细化 ( 从 1.91 μm 减至 1.67 μm) 外，两相间位错的产生， 是 B 4 C 陶瓷增强、增韧的次要原因，其在陶瓷断 裂前吸收能量，造成局部强化 [37–38] 。研究发现， 添加 20 mol% TiB 2 时，复合陶瓷的相对密度为 97.91% ，维氏硬度为 (29.82±0.14) GPa ，断裂韧性 为 (3.70±0.08) MPa·m 1/2 。 3.1.2 Ti 单质引入 与直接添加 TiB 2 相比，在烧结过程中原位反 应生成 TiB 2 可以在较低的烧结温度下获得更高 的密度和更好的机械性能。 Gorle 等 [39] 将 Ti-B( 原 子比 1:2) 混合粉体以 5 wt.% 、 10 wt.% 和 20 wt.% 的比例加入到 B 4 C 粉末中，研磨 4 h 后通过 SPS 在 1400 ℃ 下获得致密的 B 4 C 复合陶瓷。由于 WC 污染，获得了由被 (Ti 0.9 W 0.1 )B 2 和 W 2 B 5 的细颗粒 包裹的 B 4 C 颗粒组成的无孔微结构。当 Ti-B 混合 物的量从 5 wt.% 增至 20 wt.% 时，烧结活化能从 234 kJ·mol −1 降至 155 kJ·mol −1 。含 5 wt.% Ti-B 混 合物的 B 4 C 复合材料的最大硬度为 (3225±218) HV 。由于 TiB 2 的原位形成反应是高 度放热并释放大量能量的自蔓延反应，因此，原 料颗粒界面间的实际温度预计高于 SPS 烧结温 度，同时，液相 W 2 B 5 的形成润湿了 B 4 C 表面， 有助于降低 B 4 C 晶粒的界面能，并加速了沿晶界