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form4_研究报告书研究报告书年月2025 /1月 / 09 < / div>
这次访问的目的是研究日本高等教育的经验，尤其是专注于丰田大学的教学和研究实践，以及丰田的信息技术教育方法。这次访问的主要重点是探索丰田大学的信息基础设施和与之相关的公司资源。这包括分析Toyo的技术平台如何支持教育，研究和行政流程，以及了解其数据管理和网络安全协议。此外，目的是了解丰田大学教授与IT相关的课程的创新方法，包括将新兴技术（例如人工智能，机器学习和云计算）整合到课程中。这项研究涉及调查丰田大学的教学方法，特别强调使用数字工具和电子学习平台。为了加深对IT领域日本高等教育的理解，我：•探索Toyo University的IT
海外技术信息（2024年4月26日发行）
- NJIT开发了一种用于水和土壤样品中PFA（全氟烷基和多氟烷基化合物）的高速且高度敏感的检测技术。 -PFA，称为“永久化学品”，是一种在各种产品中发现的人造化合物，从食品包装材料到耐水服装，需要数千年的时间才能分解。有成千上万种不同的类型，当前的测试方法需要成本和时间，环境中的分布程度尚不清楚。 - 新技术包括一种称为造纸喷雾质谱法（PS-MS）的电离技术，该技术分析了样品材料的分子组成，并且比当前的PFAS标准测试方法高10至100倍。 -PFA被离子化并检测到，并且包含的各种PFA物种及其浓度清楚地显示到数万亿（PPT）水平。对于诸如土壤之类的复杂矩阵，使用脱盐的纸陶喷雾质谱法（DPS-MS）用于洗涤抑制PFA的离子信号的盐。这两种方法都显着提高了PFAS检测功能。 PFA的检测极限约为1 ppt，相当于20个奥林匹克大小的游泳池的一滴水。 - We directly analyzed fragments of various food packaging materials, including microwave cooking popcorn paper, instant noodle containers, and fried food and hamburger wrapping paper, and successfully detected traces of 11 types of PFAS molecules, including PFOA (perfluoroctanoic acid) and PFOS (perfluorooctanesulfonic acid), which are associated with cancer risk and suppression of the immune system, within 1 分钟。美国环境保护局（EPA）提议为全国饮用水中的六种PFA设定最大污染水平（MCLS），包括PFOA和PFO。 。- 此外，在2分钟内在局部自来水样品中检测到PFOA的痕迹。在大学的过滤春季样品中未发现PFA的痕迹。此外，使用DPS-MS从40毫克的土壤中识别出两种类型的PFA。我们还将证明空气中包含的PFA的检测能力。 - 还将进行测试，以将这些方法与NJIT BioSmart中心开发的PFA分解催化剂技术相结合。催化剂技术在3小时内分解了饮用水样品中98.7％的PFA。 - 这项研究得到了国家科学基金会（NSF）的支持。
使用深...
印度教科技研究所，coimbatore 1 sentinfo@gmail.com，2 venkat.it@gmail.com，4 ramasamy.s@hit.s@hit.edu.in，4 md.devendran@gmail.com摘要：该项目旨在为食品和beverage提供精确估算的自动化系统，以估算食物和beverage的自动化系统，并深入研究。随着对健康意识的人的需求不断增长，需要使用可靠，高效且易于使用的工具，可以帮助用户做出明智的饮食选择。该项目利用图像处理技术和深度学习模型（例如卷积神经网络（CNN））来分析食物图像并预测相应的卡路里含量。该系统首先捕获食品或饮料的图像，然后将其处理并通过预先训练的深度学习模型。该模型在包含各种食品的图像及其营养信息的大型数据集上进行培训。预处理输入图像后，该模型通过利用其学习的特征来对食物进行分类并估算卡路里计数。然后将估计的卡路里值实时显示给用户。该项目利用关键技术，包括图像识别，深度学习和营养分析。它旨在将其集成到移动应用程序或Web平台中，从而使用户可以有效地跟踪其每日热量摄入量。通过在不同的数据集上进行培训，可以不断提高系统的准确性，从而确保对不同食品的可靠卡路里估算。该工具有可能通过促进更健康的饮食习惯来彻底改变个人健康管理。关键词：卡路里估计，深度学习，图像识别，食物分类，卷积神经网络，健康管理，营养分析，实时预测。
