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Professor TANG, JIANXIN
Academic Publication (selected) Deyu Gao, Ru Li, Xihan Chen, Cong Chen,* Chenglin Wang, Boxue Zhang, Mengjia Li, Xueni Shang, Xuemeng Yu, Shaokuan Gong, Thierry Pauporté, Hua Yang, Liming Ding,* Jian-Xin Tang,* Jiangzhao Chen,* Managing Interfacial Defects and Carriers by Synergistic Modulation of Functional Groups and Spatial Conformation for High-Performance Perovskite Photovoltaics Based on Vacuum Flash Method, Advanced Materials 2023 , 35(23), 2301028. Yi-Hui He, Feng-Ming Xie,* Kai Zhang, Dezhi Yang, Yang Shen, Hao-Ze Li, Dongge Ma, Yan-Qing Li,* Jian- Xin Tang,* Acceptor-Donor-Acceptor-Configured Delayed Fluorescence Emitters for Efficient Orange-Red and White Devices with Low Roll-off, Advanced Functional Materials 2023 , 33, 2304006. Ye-Fan Zhang, Hao Ren, Jing-De Chen,* Hong-Yi Hou, Hui-Min Liu, Shuo Tian, Wei-Shuo Chen, Heng-Ru Ge, Yan-Qing Li,* Hongying Mao, Zisheng Su, Jian-Xin Tang,* Efficient and Stable Flexible Organic Solar Cells via the Enhanced Optical-Thermal Radiative Transfer, Advanced Functional Materials 2023 , 33(18), 2212260. Wei Zhou, Yang Shen,* Long-Xue Cao, Yu Lu, Ying-Yi Tang, Kai Zhang, Hao Ren, Feng-Ming Xie, Yan- Qing Li,* Jian-Xin Tang,* Manipulating Ionic Behavior with Bifunctional Additives for Efficient Sky-Blue Perovskite Light-Emitting Diodes, Advanced Functional Materials 2023 , 33(27), 2301425. Kai Zhang, Long-Xue Cao, Yingyi Tang, Yi Yu, Yang Shen, Bingfeng Wang, Wen-Jun Wang,* Yan-Qing Li,* Jian-Xin Tang,* Blue Halide Perovskite Materials: Preparation, Progress, and Challenges, Laser Photonics Reviews 2023 , 17, 2200689 Yi Yu, Yingyi Tang, Bingfeng Wang, Kai Zhang, Jian-Xin Tang,* Yan-Qing Li,* Red Perovskite Light- Emitting Diodes: Recent Advances and Perspectives, Laser Photonics Reviews 2023 , 17, 2200608. Feng-Ming Xie, Hao-Ze Li, Kai Zhang, Yang Shen, Xin Zhao, Yan-Qing Li,* Jian-Xin Tang,* A Dislocated Twin-Locking Acceptor-Donor-Acceptor Configuration for Efficient Delayed Fluorescence with Multiple Through-Space Charge Transfer, Angew. Chem. Int. Ed. 2022 , 61, e202213823. Hanwen Zhu, Guoqing Tong,* Junchun Li, Enze Xu, Xuyong Tao, Yuanyuan Sheng, Jianxin Tang,* Yang Jiang,* Enriched-bromine surface state for stable sky-blue spectrum perovskite QLEDs with an EQE of 14.6%, Advanced Materials 2022 , 34, 2205092. Jing-De Chen, Ling Li, Chao-Chao Qin, Hao Ren, Yan-Qing Li,* Qing-Dong Ou, Jia-Jia Guo, Shi-Jie Zou, Feng-Ming Xie, Xianjie Liu, Jian-Xin Tang,* Hot-Electron Emission-Driven Energy Recycling in Transparent Plasmonic Electrode for Organic Solar Cells, InfoMat 2022 , 4(3), e12285.
Al TVINS海。 JII是要完成的链条。
Jianxin Chen是量子科学家，也是Damo量子实验室（Damo-QL）系统团队的负责人，这是阿里巴巴集团全球研究所Damo Academy的一个部门。江辛获得了他的学士学位和博士学位。 Tsinghua大学的计算机科学学位。在加入阿里巴巴之前，他曾在马里兰大学的量子信息与计算机科学联合中心担任Hartree研究员。江辛的主要研究重点是发展坚固且耐断层的量子计算机系统的发展。迄今为止，他在PRL，PRX量子，自然计算科学以及QIP和ASPLOS等顶级会议等顶级期刊上撰写并发表了70多种研究论文。江因是IEEE高级成员，他为著名会议的计划委员会积极贡献，例如QIP（量子信息处理），TQC（量子计算，通信和密码学理论）和IEEE量子周。
CV Justin YirkaCV Justin Yirka
R＆D实习生| Sandia国家实验室2023年6月 - Ojas Parekh和John Kallaugher主题：估计当地哈密顿量最佳产品状态的硬度。 量子最大切割，矢量最大切割和量子约束优化问题。 替代查询模型。 暑期学校研究员| Los Alamos国家实验室2019年夏季YiğitSubaşı主题：近期（NISQ）量子算法。 研究了中路测量和重置以构建纠缠光谱的电路，这些电路是降噪和较低的。 使用Qiskit，Python，Unix，Jupyter实施了嘈杂的模拟。 带有git的托管项目。 在Honeywell量子硬件上测试了算法。 研究助理|图理论计算发现实验室，VCU 2018，由Craig Larson主题监督：适用于图理论的自动化猜想软件。 维护图的数据库，其属性和已知定理。 托管开源项目，并使用git，github和sage/python进行了编程。 NSF REU研究人员|马里兰州大学2017年夏季的Quics，由Andrew Childs，Jianxin Chen和Amir Kalev主题：量子断层扫描。 研究了识别量子纯状态所需的最少数量的Pauli可观察物。 研究助理|量子计算实验室，VCU 2015–2016R＆D实习生| Sandia国家实验室2023年6月 - Ojas Parekh和John Kallaugher主题：估计当地哈密顿量最佳产品状态的硬度。量子最大切割，矢量最大切割和量子约束优化问题。替代查询模型。暑期学校研究员| Los Alamos国家实验室2019年夏季YiğitSubaşı主题：近期（NISQ）量子算法。研究了中路测量和重置以构建纠缠光谱的电路，这些电路是降噪和较低的。使用Qiskit，Python，Unix，Jupyter实施了嘈杂的模拟。带有git的托管项目。在Honeywell量子硬件上测试了算法。研究助理|图理论计算发现实验室，VCU 2018，由Craig Larson主题监督：适用于图理论的自动化猜想软件。维护图的数据库，其属性和已知定理。托管开源项目，并使用git，github和sage/python进行了编程。NSF REU研究人员|马里兰州大学2017年夏季的Quics，由Andrew Childs，Jianxin Chen和Amir Kalev主题：量子断层扫描。研究了识别量子纯状态所需的最少数量的Pauli可观察物。研究助理|量子计算实验室，VCU 2015–2016
TRANSCOM 报告最终版.pdf - USTransCom
如报告中所述，4000 个病毒体/小时的假设是基于对其他人类冠状病毒的呼出气研究 [1]，以及根据对病房中 SARS-CoV-2 气溶胶的研究得出的理想化估计值 [2,3]。虽然考虑到 Leung 等人的研究背景，这个数字是合理的，但它并不意味着代表可能的源项范围。例如，Jianxin 等人 [4] 报告估计感染者在呼出气中每小时产生 1.03 × 10 5 至 2.25 × 10 7 个病毒。然而，在更仔细地研究这个范围时，很明显这些估计值是从所研究的 52 名个体中的 14 名得出的，其他个体的呼出气中没有可检测到的病毒。还需要注意的是，所有呼出气中病毒的估计值都是基于从 rRT-PCR 得到的病毒 RNA 拷贝数，而不是传染性病毒。虽然从表面上看，使用 RNA 拷贝数据来估计传染性病毒的浓度似乎是合理的，但两者之间的关系可能更为复杂。例如，La Scola 等人 [5] 无法从 SARS-CoV-2 E 基因 Ct 大于 34 的鼻咽样本中分离出传染性病毒。Fabian 等人 [6] 将 RT-PCR 结果与组织培养进行比较时发现，实验室流感病毒库存的 RNA 拷贝数与传染性病毒之比为 300。在 Vero E6 细胞中生长的 SARS-CoV-2 也显示每 pfu 有许多 RNA 拷贝（Santarpia 未发表的数据）。因此，目前无法根据病毒 RNA 拷贝数确定感染风险。
TRANSCOM 报告 Final.pdf - USTransCom
如报告中所述，4000 个病毒体/小时的假设是基于对其他人类冠状病毒的呼出气研究 [1]，以及从对病房中 SARS-CoV-2 气溶胶的研究得出的理想化估计值 [2,3]。虽然考虑到 Leung 等人的背景，这个数字是合理的，但它并不意味着代表可能的源术语范围。例如，Jianxin 等人。[4] 报告估计感染者呼出的气体中产生的病毒量为 1.03 × 10 5 至 2.25 × 10 7 个病毒/小时。然而，在更仔细地检查该范围时，很明显这些估计值来自所研究的 52 个人中的 14 个人，而其他人的呼出气体中没有可检测到的病毒。还必须注意的是，所有对呼出气中病毒的估计都是基于从 rRT-PCR 获得的病毒 RNA 拷贝数，而不是传染性病毒。虽然从表面上看，使用 RNA 拷贝数据估计传染性病毒的浓度似乎是合理的，但这种关系可能更复杂。例如，La Scola 等人。[5] 无法从 SARS-CoV-2 E 基因 Ct 大于 34 的鼻咽样本中分离出传染性病毒。。Fabian 等人。[6] 发现，将 RT-PCR 结果与组织培养进行比较时，实验室流感病毒库存的 RNA 拷贝与传染性病毒的比率为 300。在 Vero E6 细胞中生长的 SARS-CoV-2 也显示每 pfu 有许多 RNA 拷贝（Santarpia 未发表的数据）。因此，目前无法根据病毒 RNA 拷贝数确定感染风险。