Surface Science Spectraのフォーマット

Accession#:Enter Accession Number.

Technique: Choose an item.

Host Material: Enter host material.

Instrument: Enter instrument manufacturer and model.

Major Elements in Spectra: Enter major elements in spectra.

Minor Elements in Spectra: Enter minor elements in spectra.

Published Spectra: Enter number of published spectra.

Spectra in Electronic Record: Enter number of spectra in electronic record.

Spectral Category: Choose an item.

INTRODUCTION

Enter introduction.

SPECIMEN DESCRIPTION (ACCESSION # Enter Accession Number.)

Host Material: Enter host material.

CAS Registry #: Choose an item.

Host Material Characteristics: Choose a homogeneity. Choose a phase. Choose a crystallinity. Choose an electrical characteristic. Choose a material family. Choose a special material class.

Chemical Name:  Enter chemical name.

Source: Enter source.

Host Composition: Enter host composition.

Form: Enter specimen form.

Structure: Enter structural formula.

History & Significance: Enter history & significance.

As Received Condition: Enter as received condition.

Analyzed Region: Enter analyzed region.

Ex Situ Preparation/Mounting: Enter ex situ preparation/mounting..

In Situ Preparation: Enter in situ preparation.

Charge Control: Enter charge control procedure.

Temp.During Analysis: Enter in situ preparation.K

Pressure During Analysis: Enter in situ preparation. Pa

Pre-analysis Beam Exposure: Enter pre-analysis beam exposure time.s.

INSTRUMENT DESCRIPTION

Manufacturer and Model: Enter instrument manufacturer and model.

Analyzer Type: Choose an item.

Detector: Choose an item.

Number of Detector Elements: Enter number of detector elements.

INSTRUMENT PARAMETERS COMMON TO ALL SPECTRA

■Spectrometer

Analyzer Mode: Choose an item.

Throughput (T=E^N): Choose an item.

Excitation Source Window: not specified

Excitation Source: Choose an item.

Source Energy: Enter source energy. eV

Source Strength: Enter source strength. Choose source strength unit.

Source Beam Size: Enter source beam size X value. mm x Enter source beam size Y value. mm

Signal Mode: Choose an item.

■Geometry

Incident Angle: Enter incident angle. ˚

Source-to-Analyzer Angle: Enter source-to-analyzer angle. ˚

Emission Angle: Enter emission angle. ˚

Specimen Azimuthal Angle: Enter specimen azimuthal angle. ˚

Acceptance Angle from Analyzer Axis: Enter acceptance angle from analyzer axis. ˚

Analyzer Angular Acceptance Width: Enter analyzer acceptance width X value. ˚ x Enter analyzer acceptance width Y value. ˚

■Ion Gun

Manufacturer and Model: Enter ion gun manufacturer and model.

Energy: Enter ion beam energy. eV

Current: Enter ion beam current. Choose current unit.

Current Measurement Method: Choose an item.

Sputtering Species: Enter sputtering species.

Spot Size (unrastered): Enter ion beam spot size (unrastered). mm

Raster Size: Enter ion beam raster size X value. mm x Enter ion beam raster size Y value. mm

Incident Angle: Enter ion beam incident angle. ˚

Polar Angle: Enter ion beam polar angle. ˚

Azimuthal Angle: Enter ion beam azimuthal angle. ˚

Comment: Enter ion beam comment.

DATA ANALYSIS METHOD

Energy Scale Correction: Enter energy scale correction.

Recommended Energy Scale Shift: Enter recommended energy scale shift.

Peak Shape and Background Method: Enter peak shape and background method.

Quantitation Method: Enter quantitation method.

 

ACKNOWLEDGMENTS
DATA AVAILABILITY STATEMENT

Manuscripts are required to include a data availability statement. This statement should be placed between Acknowledgements and References. Since you are using this manuscript template, the appropriate statement likely is: “The data that supports the findings of this study are available within the article and its supplementary material.” To confirm, you can review the instructions and templates, using the following link: https://publishing.aip.org/resources/researchers/open-science/research-data-policy.

SPECTRAL FEATURES TABLE

Spectrum ID #

Element/ Transition

Peak Energy (eV)

Peak Width FWHM (eV)

Peak Area

(eV x cts/s)

Sensitivity Factor

Concentration (at. %)

Peak Assignment

ANALYZER CALIBRATION TABLE
Spectrum ID #	Element/ Transition	Peak Energy (eV)	Peak Width FWHM (eV)	Peak Area (eV x cts/s)	Sensitivity Factor	Concentration (at. %)	Peak Assignment

*Voltage shift of the archived (as-measured) spectrum relative to the printed figure. The figure reflects the recommended energy scale correction due to a calibration correction, sample charging, flood gun, or other phenomenon.

GUIDE TO FIGURES
Spectrum (Accession) #	Spectral Region	Voltage Shift*	Multiplier	Baseline	Comment #
			Accession #	Enter Accession Number.
Host Material		Enter host material.
Technique		Choose an item.
Spectral Region		survey
Instrument		Enter instrument manufacturer and model..
Excitation Source		Choose an item.
Source Energy		Enter source energy eV
Source Strength		Enter source strength value W
Source Size		Enter source size X value. mm x Enter source size Y value. mm
Analyzer Type		Enter analyzer type.
Incident Angle		Enter incident angle.˚
Emission Angle		Enter emission angle.˚
Analyzer Pass Energy		Enter analyzer constant value.

ソフトバンクのsimについて

ソフトバンクはiphoneとアンドロイドでsimを分けているので、どちらも使いたければ、マルチUSIMにしてもらう。どのお店でも在庫があるわけではないらしい。

 SIMフリースマホでソフトバンクと回線契約してみた。

sputtering targets

 Ag, C, Cr, Fe, Ti, V, Yb, Ce, Sm

iphone SE2 の一括案件

 最近、見ることのめっきり減ったiphoneの一括案件ですが、ここ数日、ネットニュースをにぎわせているようです。

一部家電量販店、キャリア版iPhone SEを一括10円で販売か

ソフトバンクで購入したスマホのネットワーク制限

 ソフトバンクで一括購入したスマートフォンにネットワーク制限がかかっていた。最初、ソフトバンク157に掛けたが、そちらでは対応できないとのことで、結局、0800-919-0157にかけて解除してもらった。「安心保証パック」に入っているとネットワーク制限がかかるらしい。また、電話して依頼をすると「転売をお考えですか？」と聞かれた。

ネットワーク利用制限とは？IMEI の調べ方から判定結果の変更申請まで

 

The Materials Project

スーパーコンピューティングの力と最先端の電子構造法を利用して、Materials Projectは、既知および予測された材料に関する計算情報へのオープンなWebベースのアクセスと、新しい材料を刺激および設計するための強力な分析ツールを提供します。

The Materials Project
 

【機械学習+材料科学】PyTorchとpymatgenによる物性予測入門

 Pymatgenから材料情報を取得し、元素を２つ含む２元型化合物の情報を抽出し、組成から化合物の１原子当たりの形成エネルギーを予測モデルを作る例が紹介されている。

【機械学習+材料科学】PyTorchとpymatgenによる物性予測入門

Pymatgen

Pymatgen (Python Materials Genomics) is a robust, open-source Python library for materials analysis. These are some of the main features:

1. Highly flexible classes for the representation of Element, Site, Molecule, Structure objects.

2. Extensive input/output support, including support for VASP (http://cms.mpi.univie.ac.at/vasp/), ABINIT (http://www.abinit.org/), CIF, Gaussian, XYZ, and many other file formats.

3. Powerful analysis tools, including generation of phase diagrams, Pourbaix diagrams, diffusion analyses, reactions, etc.

4. Electronic structure analyses, such as density of states and band structure.

5. Integration with the Materials Project REST API, Crystallography Open Database and other external data sources.

As of 2021, pymatgen only supports Python 3.7 and above. Our support schedule follows closely that of the Scientific Python software stack, i.e., when packages such as numpy drops support for Python versions, we will drop support for newer versions. Similarly, support for new Python versions will be adopted only when most of the core dependencies support the new Python versions.

Pymatgen is free to use. However, we also welcome your help to improve this library by making your own contributions. These contributions can be in the form of additional tools or modules you develop, or feature requests and bug reports.

Pymatgen（Python Materials Genomics）は、マテリアル分析用の堅牢なオープンソースのPythonライブラリです。主な機能は次のとおりです。

Element、Site、Molecule、Structureオブジェクトを表現するための非常に柔軟なクラス。

    VASP（http://cms.mpi.univie.ac.at/vasp/）、ABINIT（http://www.abinit.org/）、CIF、Gaussian、XYZ、および他の多くのファイル形式。

    状態図、プールベ図、拡散分析、反応などの生成を含む強力な分析ツール。

    状態密度やバンド構造などの電子構造分析。

    Materials Project REST API、Crystallography Open Database、その他の外部データソースとの統合。

2021年の時点で、pymatgenはPython3.7以降のみをサポートしています。サポートスケジュールは、Scientific Pythonソフトウェアスタックのスケジュールに厳密に従います。つまり、numpyなどのパッケージがPythonバージョンのサポートを終了すると、新しいバージョンのサポートが削除されます。同様に、新しいPythonバージョンのサポートは、ほとんどのコア依存関係が新しいPythonバージョンをサポートしている場合にのみ採用されます。

Pymatgenは無料で使用できます。しかし、私たちはあなた自身の貢献をすることによってこのライブラリを改善するためのあなたの助けも歓迎します。これらの貢献は、開発する追加のツールやモジュール、または機能のリクエストやバグレポートの形で行うことができます。

物性予測タスク訓練済みモデルの包括的ライブラリXenonPy.MDL

統計数理研究所とNIMSの共同研究グループは、低分子、高分子、無機材料の45種類の特性を対象に約140,000個の機械学習の予測モデルを開発し、訓練済みモデルライブラリXenonPy.MDLを2019.10.1以降、ネットで公開しています。

 

原著論文：Predicting materials properties with little data using shotgun transfer learning
 

 

Googleのコロナ予測@大阪

 

COVID-19 Japan 都道府県別感染者予測