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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:
走向分布式和具身化的认知解释
摘要 多重外部表征 (MER) 对于科学、数学和工程学的实践和学习至关重要，因为这些领域中研究和控制的现象和实体通常无法被感知和采取行动。因此，MER 在这些领域的推理中发挥着双重构成作用。首先，MER 代表想象中的现象和实体，从而使科学研究成为可能。其次，与上述内容相关的是，与 MER 的感觉运动和想象互动使得涉及这些现象和实体的集中认知操作成为可能，例如心理旋转和类比变换。这两个构成作用表明，获得科学、数学和工程学的专业知识需要发展转化和整合该领域 MER 的能力，同时在想象中对 MER 所代表的现象和实体进行操作。因此，这种整合外部和内部表征及其操作的核心能力（称为表征能力 (RC)）对于科学、数学和工程学的学习至关重要。但是，目前尚无关于这一核心过程的一般说明。我们认为，鉴于 MER 发挥的上述两个构成作用，表征能力的理论解释需要一个明确的模型来说明认知系统如何与外部表征相互作用，以及想象力如何
综合的、具身化的代理来逆向工程自然智能
为什么要研究这个问题？从线虫到鱼类、啮齿动物和灵长类动物，进化一直都在实现我们尚未实现的目标，即能够灵活而稳健地与物理世界互动以确保其生存的具身代理。这种感觉运动回路是跨物种共享的智能的基础，我们更抽象的推理能力（包括语言）也依赖于此。然而，设计这种能力一直是人工智能（AI）面临的一项重大计算挑战，尤其是考虑到制造通用机器人一直是一个长期目标（但尚未实现）。尽管算法和数据集规模的进步使有效的表征学习成为可能[18]，但当前的人工智能仍难以理解
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/
具身人工智能
摘要。关于人类思维在多大程度上控制着人体，反之亦然，一直存在着争论。今天，这场争论仍然激发着科学界的强烈愿望，希望加深我们对人类和动物智能、适应性行为本质的理解。为了进一步了解智力，探索我们的大脑和身体如何通过与世界的物理互动而发展，具身智能将人体的物理实体置于这一主题的中心。在人工智能和机器学习时代，具身智能研究仍然非常重要，因为它可以提供有价值的输入，从而增强传统人工智能技术的影响力。具身智能为当前的人工智能技术提供了潜在的解决方案，这些技术依赖于大量数据和可靠的输出，而这些输出依赖于不确定的、非结构化的任务和与人类用户（无论是个人还是社区）密切相关的情况。在下一章中，我们将讨论这个跨学科社区的当前趋势和方向，以及未来的挑战和机遇。
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
《辣身舞》- 律师协会
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