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半导体元件与制造工艺 - 产学创新研究学院
xxviii. 光电子学 xxix. 量子物理与器件 xxx. 三维集成电路 xxxi. 集成电路与微电子系统中的 ESD 防护设计专题 xxxii. 半导体光电器件与物理 xxxiii. 材料分析 xxxiv. 自旋电子学器件与磁存储器 xxxv. 纳米线与无结晶体管 xxxvi. 对于以上未列出的其他课程，请与学院管理人员协商批准。
关于2017财年采用的新研究项目
在本研究中，我们通过观察分子水平的化学和电子态、评估微观和宏观尺度的粘合强度以及分子水平，研究了碳纤维复合材料粘合界面粘合力产生的机制。通过了解这一点并系统地了解工艺因素的影响，并评估新的表面改性方法，我们将研究如何获得超越现有技术和方法的粘合强度。
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
关于2018财年新采纳的研究项目
8 木下健 长崎科学技术大学校长 东京大学名誉教授 9 佐藤胜明 东京农工大学名誉教授 10 佐藤千明 东京工业大学科学技术研究所副教授 11佐藤诚 东京工业大学名誉教授 12 谷冈明彦 东京工业大学名誉教授 13 中山智博 国家研究开发机构日本科学技术振兴机构研究开发战略中心企划管理室主任/研究员 14 花田修二 东北大学名誉教授 15 绿川胜美 日本理化学研究所光子工程中心主任 16 村口正宏 学部电气工程系教授17 东京理科大学工学部博士 17 森本正幸 东海原大学教授 18 山本英和 千叶工业大学工学部电气电子工程系教授 19 东京理科大学工学院机械工程系教授 山本诚 20 日本科学技术振兴机构创新研究开发推进项目项目经理 山本义久 21 横山健二 系教授东京工业大学应用生物学系应用生物学系 22 吉田雅之 公共投资杂志主编
关于2019年新立项的研究项目
在这项研究中，我们将使用计算来预测材料的最佳组合和组合方法（不断改变材料成分）来简化样品制备和评估，并开发多种材料，我们的目标是建立一种新的材料。能够高效寻找和评估适合在各个波段振荡的激光材料的研发模型。
真菌基因组编辑新技术
■知识产权：Tokugan 2022-196304“生产基因组编辑的细胞和促进杂交的方法”，Tokugan 2024-057389“核酸裂解酶，核酸，矢量，矢量，辅助套件，用于修改核酸和核酸的方法3。碎片，套件和方法用于产生基因工程的真核细胞”，未发表的应用，Tokugan 2024-057383“产生突变体，基因表达方法和真核生物细胞的方法”，未发表的应用，■公立资助的项目的名称，使用的名称：Young Scientist（a）：2017-2019，挑战2.2022.202 Ental Research b：2023-2027
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。
