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Jiaya Jia
香港科学技术大学主席。2024年8月 - 香港中文大学教授。。。。。。。。。。。2015年8月 - 2024年8月，杰出的科学家，腾讯。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2017年5月 - 2020年腾讯X-LAB执行董事。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2017年5月 - 2020年香港中文大学副教授。 。 。 。 。 2010年9月 - 2015年7月，香港中文大学助理教授。 。 2004年9月 - 2010年9月在Adobe Systems，Inc。访问学者。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2017年5月 - 2020年香港中文大学副教授。。。。。2010年9月 - 2015年7月，香港中文大学助理教授。。2004年9月 - 2010年9月在Adobe Systems，Inc。访问学者。。。。。。。。。。。。。。。。。。2007年8月 - 2007年9月，Microsoft Research Asia的兼职研究员。。。。。。。。。2004年3月 - 2005年8月，IEEE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2018年1月 - 礼物
jia deng -cs.princeton
审稿人 - 国际计算机视觉杂志（IJCV）。- Transactions on Pattern Recognition and Machine Intelligence (TPAMI) - Journal of Machine Learning Research (JMLR) - Transactions on Image Processing (TIP) - Transactions on Multimedia (TMM) - Computer Aided Design (CAD) - Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2012-2017 - European Conference on Computer Vision (ECCV) 2012-2018 - International Conference on Computer Vision (ICCV) 2013-2017 - 2014年AAAI人工智能会议（AAAI） - 国际计算机图形和交互式技术（SIG -GRAPH）2013年国际会议和展览 - 2013年ACM用户界面软件软件和技术研讨会2014年 - ACM ACM国际通用性和普遍性和普遍性计算（UBICOCOMP）2014 2014
个人简历：刘嘉
电子邮件：jia_liu@seas.harvard.edu 学术任职 01/2019- 哈佛大学工程与应用科学学院生物工程助理教授 2015-2018 斯坦福大学化学工程与生物工程系博士后 2014-2015 哈佛大学化学与化学生物学系博士后研究员 教育经历 2009-2014 哈佛大学化学博士 2005-2009 复旦大学化学学士 奖项与荣誉 2022 被《麻省理工技术评论》评选为 35 岁以下发明家（全球名单） 2022 被《先进材料》评选为“新星”奖 2022 美国空军科学研究办公室 (AFOSR) 青年研究员计划 (YIP) 奖 2021 NIH/NIDDK 催化剂奖（DP1，主任先锋奖计划） 2021 2021 MRS 最佳研讨会演讲奖 2021 哈佛 SEAS LInc 教职员工奖学金 2020 威廉·F·米尔顿奖 2020 哈佛干细胞研究所种子基金奖 2019、2020 哈佛大学院长有前途奖学金竞争基金 2019 阿拉蒙特青年教师奖 2016 Springer 年度最佳论文奖 2016 入围 Burroughs Wellcome 基金、科学界面职业奖 2015 C&EN 评选的“注射器注射电子学”最显著化学研究进展 2015 科学美国人评选的“注射器注射电子学”十大改变世界的想法 2014 中国优秀留学生 2012 哈佛大学 Fieser 讲座奖 2009 个人科技创新学术奖学金 2007-2008 金惠君李政道奖学金 2008 埃克森美孚美孚奖学金 2005 年州冠军、全国高中化学奥林匹克学生奖项和荣誉 2021 年研究生 Paul Le Floch 入选福布斯 30 位 30 岁以下 | 2022 年科学榜单。 2021 年研究生 Paul Le Floch 在 2021 年 MRS 秋季会议上获得 MRS 研究生金奖。 2021 年研究生 Ariel Lee 获得 NSF 研究生奖学金。 2021 年研究生 Jaeyong Lee 获得 Kwanjeong 教育基金会颁发的 Kwanjeong 奖学金 2020 年研究生 Yichun He 获得哈佛大学艺术与科学研究生院颁发的 James Mills Piece 奖学金 2020 年本科生 Daniel Solomon 获得哈佛大学研究项目奖学金 2019 年研究生 Hao Sheng 获得研究生 Aramont 奖 2019 年本科生 Thomas Blum 获得达文波特学院 Richter 暑期奖学金
Tony Z Jia的演示幻灯片
●tz jia *，†，k chandru *，†等。膜的聚酯微圆将作为生命起源的原始室。PNA，116（32），15830-15835（2019）。●K Chandru，TZ Jia等。结构多样的异种生物学单体的益生元低聚和自组装。科学报告，10，17560（2020）。●TP Fraccia†，TZ Jia†。液晶凝聚力由短双链DNA和阳离子肽组成。acs na no，14（11），15071-15082（2020）。●TZ JIA *等。nv bapat，将碱性字母羟基酸残基掺入原始聚酯微螺旋体中进行RNA分离。Biomacromolecules，22（4），1484-1493（2021）。●M Sithamparam，N satthiyasilan，C Chen，TZ Jia *，K Chandru *。一种基于材料的花粉假说：聚合物凝胶和无膜液滴的潜力。生物聚合物，113，E23486（2022）。●R Afrin等。[inply tz jia *]。脱水温度和单体手性对原始聚酯合成和微副组装的影响。大分子化学与物理学，223（23），2200235（2022）。●C Chen*等。[inply tz jia *]。光谱和生物物理方法确定原始无膜聚酯微滴的差异盐摄取。小方法，2300119（2023）。
针对性治疗（不使用药物）幼年特发性关节炎的非活动性疾病
摘要：背景：靶向治疗 (T2T) 是一种在多种慢性疾病管理中越来越多地采用的策略，并已证明可以改善疗效。T2T 在儿童常见风湿病幼年特发性关节炎 (JIA) 中的应用仍处于起步阶段，其在实现无药物临床缓解方面的可行性尚不清楚。目的：我们旨在探索目前关于在 JIA 中使用 T2T 的文献，并回顾这种方法对这种慢性疾病的潜在益处和局限性。来源：使用相关关键词进行了全面的 PubMed 搜索，综述中包括英文全文文章。内容：鉴于治疗方法有限和长期免疫抑制的潜在累积效应，T2T 是改善儿童风湿病预后的一种有吸引力的策略。然而，在儿童群体中的应用受到疾病异质性、高质量证据的可用性以及患者和父母的偏好的限制。与成人类风湿性关节炎不同，“机会之窗”尚未在大规模试验中得到明确证明，尽管早期对 JIA 中 T2T 的研究结果良好，但升级的时机和方法（尤其是生物制剂方面）需要澄清。意义：本综述概述了在 JIA 中实施 T2T 的几个问题，包括疾病的重要关节外表现和非药物治疗，应在未来的共识指南中考虑这些问题。
Zhang，Y.-M。，Jia，Z。和Dunwell，J。M. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-2147-665X，编辑。 （2023）新的多洛克斯GWAS方法的应用 冲击途径：解开混合食品供应链 对整个生命周期中蘑菇对情绪和神经认知健康的影响的评论 气候变化和美国ESG的政治化 哺乳动物大脑和体型的共同进化动力学 Wolbachia优势影响Culex Quinquefasciatus Microbiota 了解建筑项目中材料采购的复杂性，以建立一个影响MSMES供应链管理的概念框架 透视图：利用肠道微生物群预测对饮食，益生元和益生菌干预措施的个性化反应 Lynn，S。C.，Dunwell，J。M. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000- 0003-2147-665X，Whitehouse，A。B.和Cockerton，H。M.（2024）与相关的基因上 定期消费小米对禁食和发布的影响... 神经发育过程中结构性大脑不对称的大规模分析：4265名儿童和青少年的年龄和性别的关联 在CMIP6模型的不同SSP方案下，印度的热浪及其未来预测 Hunt，K。M. R. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-1480-3755和Harrison，S。P. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0000-0000-1903（2025） 热遥感的实用性用于评估高... 基于花粉的全新世气候趋势的重建 DIV AI模型比物理学更好的天气预测...
GWAS方法的演变可以分为三个阶段：单标记分析的初始阶段（Risch和Merikangas，1996），其次是基于混合模型的方法的出现（Zhang等，2005; Yu等，2006; Yu等，2006; Kang等，2008; Kang et an。 Stephens，2012;当前，广泛使用了快速的单基因组基因组扫描和多基因座的两步方法。但是，拥护者倾向于混合模型加机器学习方法，例如3VMRMLM（Li等，2022），因为他们在控制所有多基因背景的同时全面考虑了所有效果。在大多数方法中，标记基因型QQ，QQ和QQ通常分别编码为2、1和0，表明它们在随机交配种群中的繁殖值。在这种情况下，要估计的参数是等位基因替代效应（a），控制
标题 开发基于人工智能的学习系统，让 L2 学习者真实而无处不在地学习英语 作者 Fenglin Jia、Daner Sun、Qing Ma 和 Chee-Kit Looi 版权所有 © 2022 作者和 MDPI 这是以下文章的发布版本：Jia, F.、Sun, D.、Ma, Q. 和 Looi, CK (2022)。开发基于人工智能的 L2 学习系统
摘要：受人工智能 (AI) 技术在教育领域的快速发展和应用以及 COVID-19 大流行期间语言学习者的需求的推动，开发了一种人工智能英语语言学习 (AIELL) 系统，该系统具有真实和无处不在的学习功能，可用于习得英语作为第二语言 (L2) 的词汇和语法。本研究的目的是介绍用于设计、开发、评估和验证 AIELL 系统的开发过程和方法，并提炼出在真实情境中学习英语的关键设计特征。测试共有 20 名参与者，研究中有 3 名受访者。采用混合研究方法来分析数据，包括演示测试、可用性测试和访谈。收集和分析的定量和定性数据证实了设计的有效性和可用性，并有助于确定需要进一步改进所需功能的领域。本研究为在移动学习原则的指导下将人工智能融入促进语言教学和学习提供了参考。
5。热力学和统计机械师
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du（M.Sc。入口）Syllabus.pdf -PhysicsByfiziks
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