本项目关注忆阻器的可靠性与失效分析，通过数学物理模型对忆阻器的失效过程进行模拟。首先，我们将忆阻器的器件结构抽象为二维网格模型；之后在网格模型中根据欧姆定律和基尔霍夫定律建立电压与电流的关系；采用蒙特卡洛方法，在忆阻器结构中定义材料缺陷，从而模拟器件的真实物理状况；最后，使用已建立的模型进行多次器件失效模拟，并进行统计学分析。

本课程将带你从初识Materials Project数据库开始，通过Materials Studio与VESTA快速构建与可视化催化剂表面，随后在VASP中完成氢吸附能的DFT计算，并基于Python机器学习框架进行特征工程与模型训练，实现对新材料氢吸附能的高效预测——帮助你掌握从量子化学计算到AI加速预测的完整工作流，快速提升科研与工程应用能力。

 3.电子游戏中精神疾病表征的玩家诠释 

 研究：媒体表征对社会态度的影响 

本项目关注于电子游戏如何塑造公众对精神健康的认知和态度。随着电子游戏在文化传播中地位的提升，游戏中对精神疾病的表征方式对社会态度产生了重要影响。本研究采用受众接受理论框架，深入探讨玩家如何理解、诠释和参与游戏中精神疾病角色的叙事。

计算机科学技术，社会学

本课题计划整合公开数据库中深海鱼与淡水鱼的视网膜代谢组数据，筛选并定量关键代谢通路，随后利用斑马鱼高强度光照诱导视网膜损伤模型验证其对人类视网膜代谢异常的启示。预期建立鱼类视觉适应性与人类高度近视代谢异常之间的类比模型，为临床营养干预及近视精准治疗提供理论依据，推动眼科疾病跨学科研究的发展。

计算机科学技术，生物学

EEG是一种非侵入式的脑电活动记录技术，能够详细记录大脑皮层的电活动。当我们的大脑发出指令控制身体运动时，比如挥动手臂，或者仅仅是想象这一动作，都会产生特定的EEG信号。通过研究这些信号，我们可以了解大脑如何控制我们的身体运动，以及如何通过训练和学习来改善这一过程。

计算机科学技术，生物学

当前的边缘设备协同推理框架仍与当前的数字通信系统不兼容。为了解决这一挑战，本项目旨在开发基于数字调制的边缘设备协同推理方法。首先，介绍编码理论和调制等基本技术，其次，我们将利用Python和深度学习框架PyTorch构建基于神经网络的边缘设备协同推理模型。然后，引入神经离散表示编码方法，以与数字通信系统兼容。

计算机科学技术