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Photonic伪影中的比率发光纳米热度法
摘要：科学和技术的持续发展需要在越来越高的空间分辨率下进行温度测量。具有温度敏感发光的纳米晶体是提供高精度和远程读取的这些应用的流行温度计。在这里，我们证明了比率发光热实验可能会遭受纳米结构环境中的系统误差。我们将基于灯笼的发光纳米热计处于距AU表面高达600 nm的控制距离。尽管这种几何形状不支持吸收或散射谐振，但由于光态的变化密度变化导致温度计的变形导致高达250 K的温度读出误差。我们的简单分析模型解释了温度计发射频率，实验设备以及误差幅度的样品的效果。我们在几种实验场景中讨论了我们发现的相关性。这种错误并不总是发生，但是在反映界面或散射对象附近的测量中可以预期它们。关键字：光子学，光态的密度，温度传感，纳米晶，灯笼的发射
利用人工智能进行发动机燃烧系统建模和燃烧控制
收集了净扭矩和NOx排放量等性能数据。使用基于 APRBS 和 Chirp 信号的输入信号，我们获得了大约 68.9 小时的训练数据和大约 8.3 小时的模型验证数据。此外，为了验证目的，我们还获取了日本目前用于乘用车认证测试的WLTC全球统一测试循环下的30分钟模拟驾驶数据。请注意，用于获取验证数据的 APRBS 和 Chirp 信号不包含在用于获取训练数据的输入信号中。 VDE模型中数据采样周期为0.01秒，数值实验获取的数据点数如表2所示。 2.2 AI引擎模型构建及性能评估 本研究在构建重现VDE特征的AI引擎模型时，采用了神经网络这种机器学习算法，也是一种模仿人类神经系统的数学模型。 AI发动机模型被设想用作第3章中描述的燃烧控制器的状态预测模型。在这里，我们构建了一个模型来预测燃烧控制器控制的三个目标：燃烧重心位置、燃烧周期和净扭矩。表3给出了AI引擎模型的输入和输出参数列表。对于输入参数，事先使用XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）9）构建预测模型，并利用SHAP（SHapley Additive exPla-nations）10）进行重要性分析，选取对预测目标影响力较大的参数。此外，对于输入参数，进气压力和进气氧浓度是使用过去四秒的时间序列数据来测量的，同时考虑到瞬态运行期间的响应延迟。 在建立模型时，神经网络中超参数的设置对准确率有很大的影响。因此，在本研究中，我们使用树结构 Parzen 估计器 (TPE)11) 来优化隐藏层的数量和神经元的数量。在 TPE 中，我们设置了最小化评估函数的超参数。
人工智能伦理影响评估：从原则到实践白皮书
※6） https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20210709_6.pdf
Agile and Dynamic Control Technologies to Enhance System Stability and Power Quality Considering Renewables and Electrical Vehicle Impact 新能源与电气化交通影响下
• Project Summary & objectives - The project will develop tools to ensure safe and reliable power supply associated with the transition towards an electric vehicle (EV) dominated transportation sector, while leveraging on renewable energy (such as solar PV) and battery storage systems to support EV charging and carbon emission reduction. It achieves social benefits through three layers: (i) System - It will enable system operators to effectively manage the power grid to host large number of EVs without blackout while enjoying capital deferral benefits; (ii) community - It provides tools for car park operators with EV charging facilities to avoid potential loss of electricity; and (iii) individuals - It provides optimal charging strategies for EV owners to save on charging while being assured of sufficient battery charge to drive. 该项目将开发工具，以确保有大量电动车出现的交通电气化过程中安全可靠的电力供应, 同时充分利用可再生能源( 比如太阳能) 和电池储能系统支持电动车充电及减少碳排放。它通过三个层面实现社会效益: (i) 系统- 使系统运营商能够有效管理电网，在不停电的情况下支持大量电动汽车，同时享受资本递延收益； (ii) 社区– 让有电动汽车充电设施停车场的物业避免潜在的停电风险； (iii) 个人- 为电动车车主提供最佳充电策略，以节省充电费用，同时确保有足够的电池电量来驾驶。
Yusa Kosuke教授
CRISPR筛查目前正在广泛的研究领域中应用，我们的实验室正在对癌细胞和胚胎干细胞进行研究。此外，我们开发了一种基于单细胞CRISPR分析后遗传破坏后随时间的表达变化来构建基因调节网络的方法。网络控制点还通过数学理论确定，公司正在使用CRIPSR系统通过多基因控制来控制细胞命运。
通过控制视觉刺激的时间，使用脑电图进行字符输入......
研究成果概要（中文）：在本研究中，我们旨在开发一种使用 P300 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的混合型输入系统，这两种技术在利用脑电图进行字符输入时被广泛使用。该系统发挥了 P300 和 SSVEP 的优势，并弥补了彼此的不足。首先，我们通过视觉刺激呈现建立了一种同时生成方法。接下来，利用呈现方法，我们确认可以通过控制候选字符的呈现时间来有效分离两种不同的脑电图。我们已经证明，我们的原创方法可以实现高速输入。然而，差异程度因对象而异。这是未来需要解决的一个挑战。
通过多因素生长控制腺病毒
图6 Surv.M-Cra-2g对原发性焦点和肿瘤特异性抗肿瘤免疫的治疗效果a）生存后的生存率。原位嫁接仓鼠模型中的M-CRA-2G治疗。 * p <0.05，surv.m-cra vs ad.de1.3; b）挑战测试中的肿瘤定植群体。 （A和B都通过参考19修改）
人工智能等发展对劳动力市场影响的调查
1人工智能是指以人工方式实现智能的技术。本文中使用的“人工智能等”一词是广义的，包括机器学习、自然语言处理等人工智能要素技术以及在软件、机器人等方面应用和实现的人工智能技术。机器学习是人工智能的技术要素之一，是一种利用数据对特定现象进行分析和学习，并做出判断和预测的算法和技术。其中之一就是深度学习，这是一种通过分层神经网络来提取特征的技术。利用这一点的自然语言处理技术ChatGPT被称为生成式AI，因为它可以根据用户的指令（提示）从训练数据中生成内容。