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简历.pdf
2021 年 10 月 Qibo 简介，研讨会，杜塞尔多夫。2021 年 10 月 Qibo 简介，新加坡/日本。2021 年 9 月 量子 PDF，在线。2021 年 3 月 都灵研讨会，带硬件加速的量子模拟，都灵。2020 年 9 月 QC-CERN，量子机器学习简介，CERN。2020 年 10 月 QC-CERN，Qibo 简介，CERN。2020 年 9 月 CQT，带硬件加速的量子模拟，新加坡。2020 年 9 月 IML，跨平台加速 MC 模拟，CERN。2020 年 5 月 LHCP2020，具有深度学习模型的 Parton 密度，巴黎。2020 年 5 月 CSIL，大数据在 COVID-19 时代的作用，米兰。2019 年 7 月 BOOST19，通过强化学习进行 Jet 修饰，波士顿。 2019 年 7 月 QCD@LHC19，通过强化学习进行喷流修饰，布法罗。2019 年 6 月 3 日 PHOTON19，PDF 和 EW 校正，弗拉斯卡蒂。2019 年 4 月 3 日 IFT ICTP SAIFR，机器学习应用于理论高能物理，圣保罗。2019 年 3 月 12 日 ACAT19，黎曼-Theta 玻尔兹曼机，萨斯费。2018 年 9 月 18 日 NNPDF/N3PDF 警告会议，机器学习笔记，加尔尼亚诺。2018 年 9 月 10 日第 23 届 ETSF 电子激发研讨会，机器学习概述，米兰。2018 年 6 月 14 日清华机器学习研讨会，黎曼-Theta 玻尔兹曼机，三亚。
图形摘要
目标：早期检测到心血管疾病（CVD）可以进行治疗，并显着降低死亡率。传统上，由于其成本率和简单性，因此使用Phoncartiogram（PCG）信号来检测心血管疾病。尽管如此，各种环境和生理噪声经常会产生PCG信号，从而损害了它们的基本独特特征。在人满为患和受资源受限的医院中，此问题的普遍性可能会损害医学诊断的准确性。因此，本研究旨在发现使用嘈杂的心脏声音信号检测CVD的最佳转换方法，并提出一个噪声强大的网络，以改善CVDS分类。方法：为了鉴定嘈杂心脏声音数据的最佳变换方法MEL频率cepstral coe ffi cients（MFCC），短期傅立叶变换（STFT），常数Q非组织Gabor Transform（CQT）和连续的Wavelet Transform（CWT）已与VGGGGG一起使用。此外，我们提出了一种新型的卷积复发性神经网络（CRNN）结构，称为噪声鲁棒有氧运动（NRC-NET），该结构是一个轻巧的模型，用于对二尖瓣反流，主动脉狭窄，二位骨狭窄，二尖瓣膨胀，二尖瓣脱垂和使用PCG的正常心脏的声音和随机呼吸的正常心脏的声音和正常呼吸道抗衡。包括一个注意块，以从嘈杂的腐败心脏声音中提取重要的时间和空间特征。结果：这项研究的结果表明，CWT是最佳转换
解析星光：量子视角
2. Tang, Durak, Ling（CQT 新加坡），OE 24, 22004（2016）。 3. Yang, Taschilina, Moiseev, Simon, Lvovsky（卡尔加里），Optica 3, 1148（2016）。 4. Pa ́ur、Stoklasa、Hradil、S ́anchez-Soto、Rehacek（帕拉茨基/马德里/马克斯·普朗克），Optica 3，1144（2016）。 5. Parniak 等人（华沙），PRL 121，250503（2018）。 6. Donohue 等人（帕德博恩），PRL 121，090501（2018）。 7.Paur 等人（帕拉茨基/马德里/马克斯·普朗克/ESA），Optica 5，1177（2018）。 8. J. Hassett 等人（罗切斯特），FiO/LS，JW4A.124（2018）。 9. 周等（罗切斯特），Optica 6，534（2019）。 10.Paur 等人，OL 44，3114（2019年）。 11. Wadood 等人，（罗切斯特）Fio/LS，FM3C.7（2019）。 12. Rehacek 等人，PRL 123，193601（2019）。 13. Salit 等人（霍尼韦尔），AO 59，5319（2020 年）。 14. 张等（史蒂文斯），OL 45，4968（2020）。 15.Boucher 等人（Castler Brossell），Optica 7，1621（2020）。 16. Ansari 等人（帕德博恩），PRXQ 2，010301（2020）。 17. Brecht 等人（帕德博恩），OSA Quantum 2.0，QW6A.17（2020）。 18. Wadood 等人，光学快报29，22034（2021）。 19. Mouradian 等人。 （伯克利），PRA 103，032419（2021）。 20.De 等人。 （帕德博恩），PRR 3，033082（2021）。 21. Santra 等人（爱荷华州立大学），JPCB 125，3092（2021）。 22. Pushkina 等人（牛津），PRL 127，253602（2021）。 23. Mazelanik 等人（华沙），arXiv:2106.04450（2021 年）。
MSC供应链工程
Singapore, 7 December 2021 NTU Singapore launches Quantum Science and Engineering Centre to develop quantum-based chip technologies Nanyang Technological University, Singapore (NTU Singapore) has launched the Quantum Science and Engineering Centre (QSec) , which aims to develop devices and technologies powered by quantum science - the study of how particles behave at the atomic level.中心是新加坡的第一个中心，将使用半导体制造技术进行开发和生产量子芯片的研究。这些芯片形成了量子设备的骨干，例如量子芯片处理器，网络和传感器。他们在许多领域中拥有重要的应用，例如量子计算，通信，加密，网络安全和传感器技术。该中心旨在培训熟练的人力进行量子工程，将量子科学应用于现实世界情景，并促进和发展新加坡的量子行业。它将与量子技术中心（CQT）合作，该中心是自2007年以来成立的卓越研究中心，涉及量子技术研究和工程应用程序，并寻求建立一个与其他海外合作伙伴合作的国际平台。QSEC的开幕式由教育部长Chan Chun Sing先生与Subra Suresh教授见证。教育部长Chan Chun Sing先生说：“量子科学，技术和工程已经在全球范围内吸引了巨大的投资。 新加坡是其潜力的长期投资者，并且仍然处于这一领域的最前沿。教育部长Chan Chun Sing先生说：“量子科学，技术和工程已经在全球范围内吸引了巨大的投资。新加坡是其潜力的长期投资者，并且仍然处于这一领域的最前沿。在2018年，国家研究基金会启动了一项量子工程计划，目的是建立一个竞争性的量子工程研究社区和行业生态系统，以将技术转化为现实世界应用。我们期待量子科学和工程中心（QSEC）对新加坡在推进量子技术方面的努力，尤其是在量子计算芯片和量子通信的开发方面。”