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輔仁大學 食品科學系碩士班 陳炳輝所指導 任承德的 以UPLC搭配串聯式質譜儀測定西洋參殘渣中的人參皂苷並評估奈米乳化液與微脂體對大鼠抗疲勞之效果 （2021），提出CB400 NC42關鍵因素是什麼，來自於人參皂苷、微脂體、奈米乳化液、西洋參萃取物、UPLC-MS/MS、抗疲勞。
而第二篇論文國立清華大學 電機工程學系 張孟凡所指導 李俊穎的 基於記憶體安全相關應用之低峰值低能耗多位元電流感測放大器及內嵌式高面積效率近記憶體運算功能電路 （2020），提出因為有 記憶體、安全相關應用、多位元電流感測放大器、近記憶體運算的重點而找出了 CB400 NC42的解答。
CB400 NC42進入發燒排行的影片
CB400SFは神、はっきりワカンダネ
ねこかzですよぉ〜
今回はVTEC CB400SF NC42に試乗したが
このバイクのエンジンの機構 HYPER VTEC REVOという機構で最高のバイクに仕上がってますね！！！
神すぎてもうとにかく最初のバイク不安でネイキッド欲しい人は間違いないですよ
お金ないからバリオス買うとかで買って結局直したりしてたらSF買えたよね、ってことも多いのでネイキッドで悩んでる人は本当に欲しいバイクを買うんじゃんぞ
わかったか！？えぇ！？？！！
4ダボの膝すり動画はこれです↓
https://www.youtube.com/watch?v=Bd9BtIzrwH8&t=385s
以UPLC搭配串聯式質譜儀測定西洋參殘渣中的人參皂苷並評估奈米乳化液與微脂體對大鼠抗疲勞之效果
為了解決CB400 NC42 的問題，作者任承德 這樣論述：
隨著生活步調加快和社會激烈競爭，疲勞已成為普遍的現象，近年來罹患癌症的人數節節攀升，癌症疲勞的治療也越來越被重視。人參是全世界廣為消費者喜好的營養補充品和中藥，許多研究已發現人參中的皂苷有許多健康功效，例如抗腫瘤、抗氧化、抗發炎、降血糖、抗憂鬱、恢復受損記憶及抗疲勞，然而人參皂苷的生物利用率偏低限制了其應用。近年來奈米乳化與微脂體技術的開發提升了機能性成分的生物利用率和生物活性。本研究的目的是以超高效液相層析搭配串聯式質譜儀開發西洋參殘渣中人參皂苷的分析方法，同時製備奈米乳化液及微脂體並探討其對於大鼠的抗疲勞功效。結果顯示，以80%乙醇萃取西洋參殘渣可得最高含量的人參皂苷，使用Acquity
UPLC® BEH C18管柱配合梯度動相 (A) 0.5 mM醋酸銨水溶液與 (B) 氰甲烷，流速為0.4 mL/min，管柱溫度為50oC，可以在7分鐘分離出 8 種人參皂苷，此法具有良好的準確度和精密度。各種人參皂苷的回收率範圍為82.11%~116.18%，重複性偏差係數為 1.44%~7.08%，中間精密度偏差係數為3.76%~8.31%，西洋參中皂苷以Rb1含量最高，次為 Re、Rd、Rc、Rg1、Rb2、Rg3 及 Rf。將西洋參萃取液與大豆油、卵磷脂、Tween 80及去離子水以適當比例混合可製備出奈米乳化液，另外將Tween 80、磷脂膽鹼、膽固醇、PEG 400及去離子水
以適當比例混合可製備出微脂體，以動態光散射粒徑分析儀與穿透式電子顯微鏡分析，奈米乳化液平均粒徑分別為10.4 nm與12.3 nm，微脂體平均粒徑為53.5 nm與61.2 nm，奈米乳化液與微脂體之界面電位分別為-56.4 mV與-56.5 mV，同時在4oC與25oC具有良好的儲藏安定性，但奈米乳化液在80oC與100oC之熱穩定性較差，而微脂體則有良好的熱穩定性。抗疲勞實驗，結果顯示，以咖啡因作為正控組，並給予大鼠西洋參萃取液、奈米乳化液及微脂體之高低劑量組別皆可延長其力竭游泳時間、增加游泳後肝臟肝醣含量、降低游泳後血尿素氮含量和血乳酸升高比值，奈米乳化液與微脂體的抗疲勞功效顯著較佳，兩
者皆具有開發成保健食品或植物藥的潛力。
基於記憶體安全相關應用之低峰值低能耗多位元電流感測放大器及內嵌式高面積效率近記憶體運算功能電路
為了解決CB400 NC42 的問題，作者李俊穎 這樣論述：
目前非揮發性記憶體的發展在記憶體市場上具有龐大的潛力，現今以快閃記憶體為最大宗，然而快閃記憶體需要在高電壓下才能進行寫入和抹除資料，且操作速度較慢並且難以隨著先進製程一直微縮。因此，下世代新型的非揮發性記憶體如STT-MRAM，ReRAM等，可以在低電壓下操作且有百倍以上的操作速度，成為了取代快閃記憶體的選擇並應用在各式各樣需要高速運算的終端裝置上。而現今許多終端設備與機器上，對於資料安全防護的意識與需求越來越高，這些裝置多數使用安全散列算法（SHA）或進階加密標準（AES）演算法將內部的資料以及明文進行數據加密。而這些操作需要高速的讀取速度和可以搭配wide-IO的非揮發性記憶體（NVM）
來實現高讀取帶寬。此外，為了減少傳統馮紐曼(Von Neumann)架構運算中大量的資料搬移，在記憶體內放置運算單元的近記憶體運算 (Near memory computing)可以有效降低安全相關演算法的運算時間以及功耗。自旋力矩轉移-磁阻式隨機存取記憶體（STT-MRAM）是主要用於先進製程節點的on-chip非揮發性記憶體，有著現在非揮發性記憶體中最快的讀取速度。但是，它需要具備小偏移量的感測放大器才能容忍微小的穿隧式磁阻比例(TMR-Ratio)來進行穩定的讀取，會造成大量的面積消耗和讀取能量（ERD）。因此設計一個高讀取帶寬、安全相關自旋力矩轉移-磁阻式隨機存取記憶體運算巨集主要面臨
的挑戰有：1. 使用大量的感測放大器進行平行讀取，可實現較短的讀取時間，但會導致峰值電流（IPEAK）提高和消耗大量面積和能量。若使用較少數目的感測放大器依序讀取多位元可減少高峰值電流和面積及能量消耗，但會導致較長的讀取時間進而降低讀取帶寬。2. 具有較高峰值電流的自旋力矩轉移-磁阻式隨機存取記憶體巨集會降低晶片的電源穩定性，可能會導致同一晶片上對雜訊敏感的區塊出現故障。3. 傳統的記憶體-邏輯單元分離架構於非揮發性記憶體的安全邏輯運算會導致較長的延遲時間 (wide-IO讀取及觸發器做移位/旋轉位元需要兩個週期)，以及消耗額外的面積跟能量。本論文主要討論自旋力矩轉移-磁阻式
隨機存取記憶體在高帶寬讀取中的出現的問題，以及傳統馮紐曼架構的效能瓶頸，並提出結合了低能耗多位元電流感測放大器（LEMB-CSA）以及高面積效率近記憶體運算之電路。放大器具有電流裕度持續增強、製程變異容忍、小面積、低峰值電流、低能耗的特性；而內嵌於感測放大器之下的近記憶體運算電路具有高面積效率以及低功耗的表現，有效解決了前面所提到的設計挑戰。在台積電22 奈米製程分析下，我們提出的讀取架構相較於傳統電流感測放大器可有35.2%的良率改善且多容忍80%的穿隧式磁阻比例。此外，減少的參考電流數量和流水線電流採樣方式使我們提出的感測放大器的能耗相較於2020年ISSCC發表的多位元電流感測放大器減少
了36.4％，峰值電流降低了40％，可容忍之偏移量提升1.3倍，而僅付出相對於傳統電流感測放大器(並行感測) 18.2％讀取速度的代價。而我們提出的近記憶體運算電路可以減少33.3%的面積消耗和48.8%的功耗，並可以結合電流感測放大器的讀取操作，在一個工作週期內完成移位/旋轉位元的邏輯運算。最後，我們與台積電合作在22奈米以及28奈米的CMOS工藝中實做並驗證我們提出的架構，本篇的量測驗證以28奈米的記憶體測試巨集為主，在VDD = 0.9伏特時，8個位元的讀取速度 = 3.12奈秒(ns)，而在感測8位元+完成1位元移位/旋轉的近記憶體運算模式中為3.29奈秒(ns)，僅額外多消耗了0.1
7奈秒(ns)。