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Meilin Liu
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Meilin Liu

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刘氏研究小组的研究兴趣涵盖各种材料的设计、制造、表征和模拟，包括具有异质表面和界面的膜、薄膜、涂层和多孔电极，以及用于储能和转换的装置，如燃料电池、电池、电解器和超级电容器。我们的主要重点是了解这些材料的结构、成分和形态如何影响它们的电气、化学、催化和电化学性质，特别是沿表面、跨界面和通过复杂多孔结构的电荷和质量转移。我们小组致力于开发创新策略和材料，旨在提高化学和能源转化过程的效率和成本效益。我们的研究涵盖合成和制造技术、原位/操作表征方法和多尺度建模方法。我们的总体目标是系统地设计具有独特功能的材料和结构，以提高储能和转换效率。

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引文 (APA) Tang, R., De Donato, L., Bes̆inović, N., Flammini, F., Goverde, RMP, Lin, Z., Liu, R., Tang, T., Vittorini, V., & Wang, Z. (2022)。人工智能在铁路系统中的应用文献综述。交通研究 C 部分：新兴技术，140，1-25。文章 103679。https://doi.org/10.1016/j.trc.2022.103679 重要提示 要引用此出版物，请使用最终出版版本（如适用）。请检查上面的文档版本。
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具有数字、射频和光学集成功能的系统级封装 (SOP) 基板和模块 Venky Sundaram*、Rao Tummala、George White、Kyutae Lim、Lixi Wan、Daniel Guidotti、Fuhan Liu、Swapan Bhattacharya、Raj M Pulugurtha、Isaac Robin Abothu、Ravi Doraiswami、Raghuram V. Pucha、Joy Laskar、Manos Tentzeris、G. K. Chang、Madhavan Swaminathan 佐治亚理工学院包装研究中心 * vsunda@ece.gatech.edu，404-894-9394，404-894-3842（传真）
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许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
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