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Kyle A. Sullivan博士 Huan Zhao 可持续制造技术组 neus domingo marimon ORNL匹配礼物基金
[3] Huan Zhao; Linghan Zhu;江西li; Vigneshwaran Chandrasekaran；乔恩·凯文·鲍德温（Jon Kevin Baldwin）；迈克尔·佩特斯（Michael t Pettes）； Andrei Piryatinski;李阳；汉·htoon。操纵近红外量子光生成的层间激子。纳米字母。2023，23，11006-11012。[4] Xiangzhi li;安德鲁·琼斯（Andrew C Jones）； Junho Choi; Huan Zhao; Vigneshwaran Chandrasekaran；迈克尔·佩特斯（Michael t Pettes）； Andrei Piryatinski; ma rta a tschudin;帕特里克·雷瑟（Patrick Reiser）；大卫百老汇。在应变工程WSE2/NIPS3异质结构中，接近诱导的手性量子光生产生。自然材料。2023，22，1311-1316。[5] Huan Zhao;迈克尔·佩特斯（Michael t Pettes）； Zheng;汉·htoon。位点对照的电信波长单光子发射器在原子上薄的Mote2中。nat Commun。2021，12，6753。[6] Huan Zhao; Beibei Wang; Fanxin Liu;小对Haozhe Wang; Wei Sun Leong;马克·史蒂文斯（Mark J Stevens）； Priya Vashishta; aiichiro nakano;庆。流体流有助于范德华材料的确定性折叠。高级功能材料。2020，30，1908691。[7] Tong Wu†; Huan Zhao†; Fanxin Liu; Jing Guo;汉王。设备的机器学习方法 - 基于随机设备设备的玻尔兹曼机器的电路合作。ARXIV预印ARXIV：1905.04431。2019。[8] Shanyuan Niu†; Huan Zhao†; Yucheng Zhou; Huaixun Huyan;博伊恩赵；江宾;斯蒂芬·B·克罗宁（Stephen B Cronin）；汉王； Jayakanth Ravichandran。中波和长波红外线二色性二色性二色性在六角形钙钛矿甲状腺素中。材料的化学。2018，30，4897-4901。[9] Shanyuan Niu†;格雷厄姆·乔†； Huan Zhao†; Yucheng Zhou;托马斯·奥维斯（Thomas Orvis）； Huaixun Huyan;贾德·萨尔曼（Jad Salman）； Krishnamurthy Mahalingam；布列塔尼·乌尔文（Brittany Urwin）；江宾·吴（Jiangbin Wu）巨大的光学各向异性在准尺寸晶体中。nat光子学。2018，12，392。[10] Ivan Esqueda; Huan Zhao;汉王。有效的学习和横杆操作，具有原子薄的2-D材料化合物突触。应用物理学杂志。2018，124，152133。[11] Zhipeng Dong; Huan Zhao;唐·迪马齐奥（Don Dimarzio）； Myung-Geun Han； Lihua Zhang;杰西·蒂斯（Jesse Tice）；汉王； Jing Guo。由2-D材料启用了原子上的CBRAM：缩放行为和性能限制。电子设备上的IEEE交易。2018，65，4160-4166。[12] Huan Zhao; Zhipeng Dong；他天；唐·迪马尔兹（Don Dimarzi）； Myung-Geun Han； Lihua Zhang;小对Fanxin Liu;朗山； Shu-Jen Han。原子上薄的femtojoule候选装置。高级材料。2017，29，1703232。[13] Bolin Liao†; Huan Zhao†; Ebrahim Najafi;小对他天；杰西·蒂斯（Jesse Tice）；奥斯汀·J·明尼奇（Austin J Minnich）；汉王；艾哈迈德·H·泽尔（Ahmed H Zewail）。黑磷中各向异性光载体动力学的时空成像。纳米字母。2017，17，3675-3680。[14] Huan Zhao†; Yuanrui li;道格拉斯·奥尔伯格（Douglas Ohlberg）； Wei Shi; Wei Wu;汉王； ping-heng tan。 单层钼二硫化物纳米纤维具有高光学各向异性。 高级光学材料。 2016，4，756-762。 纳米研究。 2015，8，3651-3661。[14] Huan Zhao†; Yuanrui li;道格拉斯·奥尔伯格（Douglas Ohlberg）； Wei Shi; Wei Wu;汉王； ping-heng tan。单层钼二硫化物纳米纤维具有高光学各向异性。高级光学材料。2016，4，756-762。纳米研究。2015，8，3651-3661。[15] Huan Zhao†; Jiangbin Wu†;宗宗； qiushi guo;小王;富兰斯Xia;李阳； Pingheng tan;汉王。在各向异性原子上稀薄的鼻鼻中的层间相互作用。[16] Yichen Jia; Huan Zhao; qiushi guo;小王;汉王；冯米亚。可调节的等离子体 - 声子偏振子中的分层石墨烯 - 甲状腺氮化硼异质结构。acs光子学。2015，2，907-912。[17] Huan Zhao; qiushi guo;富兰斯Xia;汉王。 二维材料用于纳米素化的应用。 纳米素化学。 2015，4，128-142。 [18]小王；亚伦·琼斯（Aaron M Jones）；凯尔·塞勒（Kyle L Seyler）； vy tran; Yichen Jia; Huan Zhao;汉王；李阳； Xiodong Xu;冯米亚。 单层黑磷中高度各向异性和稳健的激子。 纳米技术。 2015，10，517-521。[17] Huan Zhao; qiushi guo;富兰斯Xia;汉王。二维材料用于纳米素化的应用。纳米素化学。2015，4，128-142。[18]小王；亚伦·琼斯（Aaron M Jones）；凯尔·塞勒（Kyle L Seyler）； vy tran; Yichen Jia; Huan Zhao;汉王；李阳； Xiodong Xu;冯米亚。单层黑磷中高度各向异性和稳健的激子。纳米技术。2015，10，517-521。
有效的双边跨模式群集匹配无监督的可见红外人Reid
无监督的可见红外人员重新识别（USL-VI-REID）旨在匹配来自不同方式的同一身份的行人图像，而无需注释。现有作品主要集中于通过对齐未标记的样本的实例级特征来减轻模式差距。但是，跨模式簇之间的关系尚未得到很好的探索。为此，我们提出了一个新型的双边群集匹配的学习框架，以通过匹配的跨模式簇来弥补模态差距。特定的是，我们通过优化两部分图中的最大匹配问题来设计多到多的双边跨模式群匹配（MBCCM）算法。然后，匹配的成对簇在模型训练过程中利用共享的可见和红外伪标签。在这样的监督信号下，提出了一种特异性和模态性和情态的（MSMA）对比度学习框架 - 提议在集群级别上共同对齐特征。平均值，提出了交叉模式一致性约束（CC），以明确减少较大的模态差异。对公共SYSU-MM01和REGDB数据集进行了广泛的实验，证明了该方法的有效性，平均超过8.76％的地图超过了最先进的方法。
花旗匹配参考指南 - 亚太地区
（a）可以将路由到我们算法的订单重定向到花旗匹配，无论是流动订单还是休息订单（b）订单（b）订单可以直接路由到花旗匹配时（C）确定Citi匹配中流动订单的订单大小资格，包括各种因素，包括PTS场地流动性的可用性*。（d）花旗比赛订单将始终以优于或等于TSE的可用报价价格的价格匹配。（请参阅：（1）确定匹配价格）（e）在花旗比赛中不匹配的订单将以花旗比赛的“休息订单”持有，或者以“流订单”的方式重定向。（f）流订单可以直接送到场地，也可以送到我们的智能订单路由器（“ SOR”），该路由器将订单与TSE和PTS场地（Japannext，cboe）
机器人操纵与流量匹配
从使用卷积网络的传统行为克隆[1]到基于变压器的学习结构[2]，广泛的研究已经对视觉场景的机器人动作轨迹进行了建模。最新的作品基于扩散模型[3]的成功，以生成运动轨迹以捕获多模式动作分布。流匹配是另一种新颖的生成方法。与随机的扩散概率模型共享理论相似性，流匹配旨在回归确定性矢量场，以将样品流向目标分布。证明，与解决扩散模型中的复杂随机微分方程相比，流动匹配目标的简单性可以在稳定的训练和发电质量中表现出色。尽管在图像生成方面取得了最新进展[4]，但在机器人域中的流量匹配的应用仍未得到充满反感[5，6，7]。我们提出了流程匹配策略，以从原始视觉输入中学习模拟和现实世界的机器人行为并进行系统评估。
图生成的变分流匹配
我们将流匹配作为变异推理的公式，我们称为变异流匹配（VFM）。基于此公式，我们开发了Catflow，这是一种用于分类数据的流匹配方法。catflow易于实现，计算上有效，并且在图生成任务上取得了强大的结果。VFM中的关键观察是，我们可以根据后概率路径的变异近似来对流的矢量场进行参数化，这是轨迹的可能端点上的分布。我们表明，这种变分的解释既可以接受catflow目标，又将原始流量匹配目标作为特殊情况。我们还将VFM与基于分数的模型相关联，其中动力学是随机的而不是确定性的，并基于重新持续的VFM目标，在模型可能性上得出了绑定。我们在一个抽象的图生成任务和两个分子生成任务上评估catflow。在所有情况下，CATFLOW都超过或匹配当前最新的表现。
OFFLU 禽流感疫苗匹配 (AIM) 家禽疫苗：H5Nx 执行摘要
家禽接种高致病性禽流感 (HPAI) 疫苗的有效性取决于根据年龄和宿主物种是否能够获得合适的疫苗以及是否正确使用。新出现的野生毒株的抗原变异可能会降低现有疫苗的效力。对于主要依赖抗体（体液）免疫反应的疫苗（例如，常规灭活疫苗、亚单位疫苗）尤其如此。OFFLU-AIM 项目的目标是提供有关循环 HPAI 病毒中病毒表面蛋白多样性（抗原多样性）的信息，这些多样性可能会影响现有疫苗的有效性。该项目重点关注鹅/广东/1/96 谱系 A(H5Nx) 病毒（Gd/Gd），这些病毒自出现以来就已发生遗传多样化。必须强调的是，抗原和遗传进化并不总是一致的（Kok 等人，2024 年），因此，本报告中的信息来自多个来源，包括在粮农组织和 WOAH 参考实验室进行的抗原测试。持续监测和全面表征病毒，包括抗体监测，特别是在使用疫苗接种的国家，至关重要。
提高大型流行病学研究中体细胞突变分析的准确性：解决没有匹配病例的问题
纽约，纽约州 联系人：Ronglai Shen ( shenr@mskcc.org ) 摘要 理想情况下，使用患者匹配的正常细胞样本作为基准来检测肿瘤中的体细胞突变。这样一来，就可以将体细胞突变与罕见的种系突变区分开来。在大型回顾性研究中，档案组织收集会对获取正常 DNA 样本造成挑战。在本文中，我们提出了一种在没有匹配的正常样本的情况下改进体细胞突变分析的方案。该方法的灵感来自 InterMEL 研究，这是一项大规模流行病学调查，涉及对 1000 个原发性黑色素瘤样本进行多组学、多机构基因组分析。实现改进突变调用的关键见解是种系突变应产生约 50% 的变异等位基因频率 (VAF)。虽然纯肿瘤样本中的体细胞突变也有望获得类似的 50% VAF，但通常肿瘤纯度远低于 50%，导致 VAF 明显较低。利用一种可以同时估计肿瘤纯度和 VAF 的技术，我们开发了一种更好地区分体细胞变异和种系变异的方法。基于 InterMEL 研究中 137 个黑色素瘤与匹配的正常组织来提供黄金标准，我们表明使用一组（不匹配的）正常样本的传统流程存在错误
理想的组件匹配
遵守GAIA-X原则：新成员需要加入Euprogigant生态系统并遵守Deltadao设置的Pontus-X的要求。这些涉及所有参与者使用自我主张身份（SSI），作为与GAIA-X Trust框架的合法人，具有对官方注册的经过验证的合法人。此外，在入职时也需要满足。这些包括遵守GAIA-X信任框架。此外，为了识别目的，有必要使用有效的欧洲唯一标识符（EUID），经济运营注册和标识号（EORI），增值税识别号（VATID）或唯一的LEI编号。此外，入职过程要求总部的物理位置与法律人员的有记录的法律注册相匹配。此外，还需要创建新的参与者凭证，或者在此过程中支持以前存在的GAIA-X参与者凭证。最后，操作成员需要一个可识别的唯一公共网络，该公共网络由专用密钥控制，可以在参与者注册表中添加。入门过程中的所有这些措施确保所有参与者都与安全和主权数据交换的总体目标保持一致。
英国绿色氢能差价合约 (CfD) 能否与成本节约相匹配
差价合约 (CfD) 进入氢能领域是其在电力领域成功应用的自然延伸。在英国，低碳氢 CfD 主要关注两个关键目标：降低氢气生产成本和扩大生产能力。这就提出了一个问题：这些合约是否会像电力领域的合约一样有效。我们认为，与更成熟的可再生电力 CfD 相比，氢能 CfD 面临着重大限制，特别是在推动成本降低和有效管理风险的能力方面。首先，虽然可再生电力项目通过降低资本成本从固定价格合约中受益匪浅，但这种影响对绿色氢能来说不太可能，因为绿色氢能的运营成本更为占主导地位。其次，由于电价变化和供应链不成熟，氢能 CfD 给生产商带来更大的成本风险。鉴于绿色氢能市场价格发展的不确定性以及可能出现的替代、更便宜的解决方案，承购商也面临更高的风险。相比之下，可再生电力 CfD 提供了更平衡的风险分配，拥有成熟的市场和更可预测的成本结构。第三，不确定且不断发展的绿色氢能市场对固定价格合同构成了重大挑战。如果需求没有像预期的那样实现，搁浅资产的可能性就会更高。可再生电力有着既定的需求，为长期合同提供了更安全的环境。最后，投资者通常使用固定价格长期合同来对冲价格波动。然而，在需求不确定的情况下，专注于价格稳定的对冲策略几乎无法提供保护。因此，氢能行业的独特挑战——特别是围绕成本结构、风险分布和不确定的市场需求——表明，可再生电力差价合约的成功可能不容易在绿色氢能中复制。