XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDeng
Olga Russakovsky -CS.Princeton
以“自2010年以来的一系列数据集和挑战对计算机视野产生如此影响的奖励。ImageNet建立在Caltech101/256数据集上，通过数量级来增加图像数量，并启用新算法的开发。” （与Alex Berg，Jia Deng，Fei-Fei Li和Wei Liu共享。）
支持信息-UCL Discovery
Xin Liu 1,2 , Alei Dang 1,2* , Tiehu Li 1,2* , Yiting Sun 1,2 , Tung-Chun Lee 3,4 , Weibin Deng 1,2 , Shaoheng Wu 1,2 , Amir Zada 5 , Tingkai Zhao 1,2 , Hao Li 1,2
![arXiv:2009.01686v2 [quant-ph] 2021 年 8 月 7 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9ede1be631b53026d9f30d763f4d38e8cc5ca7db.webp)
arXiv:2009.01686v2 [quant-ph] 2021 年 8 月 7 日
QUINGO 开发团队： 傅学锋，国防科技大学计算机学院量子信息研究所、高性能计算国家重点实验室，中国 俞金涛，数学工程与先进计算国家重点实验室，中国 苏星，国防科技大学计算机学院，中国 蒋涵如，鹏程实验室量子计算中心，中国 吴华，华东师范大学上海市可信计算重点实验室，中国 程福成、邓曦、张金荣，鹏程实验室量子计算中心，中国 金磊、杨一航、徐乐、胡春超，郑州大学信息工程学院，中国 黄安琪、黄光耀、强小刚、邓明堂、徐萍、徐伟霞，国防科技大学计算机学院量子信息研究所、高性能计算国家重点实验室，中国国防科技大学计算机学院，中国 刘万伟，国防科技大学计算机学院，中国 张宇，中国科学技术大学计算机科学与技术学院，中国 邓宇欣，华东师范大学上海市可信计算重点实验室，中国 吴俊杰，国防科技大学计算机学院量子信息研究所、高性能计算国家重点实验室，中国 冯远，悉尼科技大学量子软件与信息中心，澳大利亚
Zhijing Yu-全球生态部Zhijing Yu-全球生态部
巴塞罗那自治大学 - 西班牙克里夫大学，2024年9月 - 预计2028年陆地生态学主管的博士学位学生：马科斯·费尔南德斯·马尔特·马尔特（MarcosFernández -Martínez）教授研究重点：元素多样性和元素多样性和土壤碳西北A＆F University（NWAFU），中国2024年6月2024 M.S.在土壤，节水和荒漠化中打击主管：雷邓教授论文职位：罗比尼亚pseudoacacia的监管机制 - 帕拉特克拉德斯东方的土壤有机碳上的混合森林及其矿物质及其矿物质矿物质及其在洛斯山丘陵地区的矿山销售中国辅助研究辅助研究员， 2023年主管：中国2021年6月B.S. Amos P. K. Tai Northwest A＆F University（NWAFU）林业顾问：Lei Deng教授，朗立博士论文标题：土壤有机碳对中国不同造林模式的反应
Flash Talks - 会议2
[1] Y. Tokusashi，H。T. Dang，F。Pedone，R.Soulé和N.[2] Z. Xu，T。Zhou，M。Ma，C。Deng，Q。Dai和L. Fang，“大规模光子chiplet Taichi Taichi 160 Tops/w人工通用情报”，《科学》，第1卷。384，否。6692，pp。202–209，2024。
挂起风扇
[15] Heng Fan, Hexin Bai, Liting Lin, Fan Yang, Peng Chu, Ge Deng, Sijia Yu, Harshit, Mingzhen Huang, Juehuan Liu, Yong Xu, Chunyuan Liao, Lin Yuan, and Haibin Ling, “LaSOT: A High-quality Large- scale Single Object Tracking Benchmark,” International Journal of Computer Vision (IJCV) , 129: 439–461, 2021.
19 Quingo - UTS 的 OPUS
傅晓燕，国防科技大学计算机学院量子信息研究所、高性能计算国家重点实验室，中国 余金涛，数学工程与先进计算国家重点实验室，中国 苏星，国防科技大学计算机学院，中国 蒋涵如，鹏程实验室量子计算中心，中国 吴华，华东师范大学上海市可信计算重点实验室，中国 程福成、邓曦、张金荣，鹏程实验室量子计算中心，中国 金磊、杨逸航、徐乐、胡春超，郑州大学信息工程学院，中国 黄安琪、黄光耀、强小刚、邓明堂、徐萍、徐伟霞，国防科技大学计算机学院量子信息研究所、高性能计算国家重点实验室，中国 万伟刘先生，国防科技大学计算机学院计算机科学系，中国 张宇先生，中国科学技术大学计算机科学与技术学院，中国
UIO-66复合材料在水中的重金属离子吸附
金属有机框架（MOF）是结晶材料，具有与金属中心结合的有机连接。他们提供了一种新的，有希望的吸附剂，其特征是它们的大量表面积，多样化的高质量结构和化学稳定性。自1995年发现以来（Yaghi等，1995），已经报道了超过20,000种MOF化合物的合成（Deng等，2012; Maurin等，2017），导致它们在吸附和催化行业中广泛利用。在其中，氨基功能化的MOF，具有锆为中央体的UIO-66型，由于其酸和基础耐药性和特殊的结构稳定性，已成为重金属离子吸附的潜在候选。随着MOF的应用越来越普遍，已经探索了各种制备方法。在整个制造过程中，诸如协调环境，协调连接，金属中心离子和化学配体等因素显着影响MOF的结构（Wang等，2013）。几个反应变量，包括温度，金属离子与有机配体的摩尔比，溶剂，反应系统的pH，成分浓度和反应时间，已被确定为最终的MOF结构和特性的关键决定因素（Deng等，2015）。MOF的设计和控制比传统的多孔材料更简单，因为它们可以在受控和轻度条件下合成，从而导致具有增强表面积，渗透率，耐热性和电气特性的材料（He等，2017; Huo等，2017）。重型MOF材料在合成方法中提供多功能性，并具有重金属离子的出色吸附性能，使其在实际应用中很有价值。