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國立陽明交通大學 材料科學與工程學系所 韋光華所指導 呂弈均的 以一步驟表面電漿誘發剝離法製備氮摻雜碳化鉬/石墨烯奈米片複合材料及其性質和產氫催化性能 (2021),提出gu大學t尺寸關鍵因素是什麼,來自於表面電漿誘發剝離法、碳化鉬、石墨烯奈米片、複合材料、電催化產氫。

而第二篇論文國立陽明交通大學 電子研究所 劉建男所指導 郭東杰的 以機器學習輔助之進化演算法 實現考量參數變異的快速類比電路尺寸調整方法 (2021),提出因為有 製程變異、類比電路尺寸調整、進化演算法、機器學習的重點而找出了 gu大學t尺寸的解答。

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為了解決gu大學t尺寸的問題,作者吉田繪美奈 這樣論述:

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5:選擇有圖樣的小配件,搭配樸素的基本款服飾●適合小孩的衣Q法則TIP 1:選擇用力洗也不會鬆垮的棉質料TIP 2:較少穿到的服飾類型就從平價時尚品牌下手TIP 3:外套要考慮到「再長1、2歲」後的身形TIP 4:喜歡跟媽媽一樣的「大人色系」TIP 5:大家都穿成像斑馬一樣(笑)!

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以一步驟表面電漿誘發剝離法製備氮摻雜碳化鉬/石墨烯奈米片複合材料及其性質和產氫催化性能

為了解決gu大學t尺寸的問題,作者呂弈均 這樣論述:

在此論文中,講述運用一步驟表面電漿誘發剝離法,製備碳化鉬/石墨烯奈米片複合材料和氮摻雜碳化鉬/石墨烯奈米片複合材料,探討碳化鉬和石墨烯奈米片的比例對表面形貌、材料性質和其應用於電催化產氫中的催化劑表現,並以前者最佳催化表現的比例進行氮摻雜探討異質摻雜對表面形貌、材料性質和其應用於電催化產氫中的催化劑的影響。一步驟表面電漿誘發剝離法是先以石墨紙為基材製備雙層電極,再將雙層電極接到陰極、1M硫酸為電解液,通以70伏特的電壓,在陰極尖端會產生電漿並從雙層電極上剝離複合材料到電解液中,再把電解液抽氣過濾即可得到產物。使用SEM和TEM觀察碳化鉬/石墨烯奈米片複合材料的呈現互相交疊的情形,碳化鉬表面變

崎嶇、尺寸變小,石墨烯奈米片則呈現奈米片狀結構;以EDS和XPS分析可以得知添加氮源可對複合材料中的碳化鉬進行氮摻雜;透過拉曼光譜儀可以得知複合材料中的石墨烯奈米片為少層數;以XRD對材料進行分析和文獻比對後可以得知複合材料中的碳化鉬為beta相結構;把材料以一定比例塗在碳玻璃電極上進行電化學量測,透過LSV量測可得知碳化鉬/石墨烯奈米片複合材料中的最佳過電位是GM-300,數值為247mV,氮摻雜碳化鉬/石墨烯奈米片複合材料中最佳過電位是GM-N50,數值為185mV。塔弗曲線圖中,碳化鉬/石墨烯奈米片複合材料中的塔弗斜率最好的是GM-300,數值為86(mV/dec),氮摻雜碳化鉬/石墨烯

奈米片複合材料中斜率最好的是GM-N50,數值為70(mV/dec)。一步驟表面電漿誘發剝離法能成功同時複合材料進行剝離和異質摻雜,而且此製程有著快速、便宜和單步驟完成製程等優勢,是一項具有研究潛力的製程,未來可以替換其他產氫催化材料進行複合材料的研究。

以機器學習輔助之進化演算法 實現考量參數變異的快速類比電路尺寸調整方法

為了解決gu大學t尺寸的問題,作者郭東杰 這樣論述:

進化演算法被廣泛應用於各種優化問題,因其高準確度和對不同電路的強適應性,相當適合被應用在類比電路尺寸設計上。然而,若在電路尺寸設計中考慮製程變異的影響,將會大量增加電路模擬次數,使其無法被應用於大規模電路上。儘管最近的一些相關研究採用了機器學習技術來加速優化過程,但很少有人在他們的方法中考慮製程變異的影響。在本篇論文中,我們提出了一種應用於類比電路尺寸設計的進化演算法,可以快速地考慮製程變異對良率影響。透過機器學習模型,我們能夠在進行模擬前初步預測新電路樣本的效能好壞,並過濾掉表現可能較差的新電路樣本,節省許多不必要的模擬時間,加快收斂的速度。此外,我們也提出了一種新的類力學模型來引導演算法

優化良率。基於先前過程中的電路樣本,所提出的類力學模型可以預測設計是否具有更好的良率,而無需執行耗時的蒙特卡羅分析。與先前的研究相比,我們所提出的方法顯著減少了進化演算法過程的模擬次數,有助於產生具有高可靠性和低成本的實用設計。相同的概念也可以用在類比電路遷移,大幅縮短改變製程時的尺寸再優化時間。從幾個類比電路的實驗來看,我們的方法確實非常有效率。