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金荣英实验纳米物理中心...
研究 她的研究领域是材料物理学。这是一个高度跨学科的领域，需要从物理学、化学、材料科学和工程学的角度进行研究。她的研究目标是应用材料合成（通常在极端条件下）、成分调整和晶体生长（更好的晶体通常是一种新材料）的实验工具来解决先进功能材料中的前沿问题。她的努力致力于 (1) 开发具有有趣特性的新型量子材料（超导性、量子磁性、非平凡拓扑、热电和多铁性），(2) 研究物理特性：电荷、自旋和热传输、磁化、比热、微观（磁力显微镜、扫描隧道显微镜、透射电子显微镜）和光谱（角分辨光发射和中子散射）测量，以及 (3) 与理论家/计算科学家合作，以在原子层面上理解观察到的现象。她的研究成果已发表 255 多篇经过同行评审的期刊文章，被引用超过 11,000 次。
数学5390-量子计算笔记 - libao jin
2单量量子系统5 2.1光子极化的量子力学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.1.1一个简单的实验。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.1.2量子解释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2单量子位。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.3单量测量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.4量子密钥分布协议。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.5单量系统的状态空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.5.1相对阶段与全局阶段。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.5.2单个量子位的状态空间的几何视图。。。。。。。。。。。。。9 2.5.3对一般量子状态空间的评论。。。。。。。。。。。。。。。。。。10
金·H·帕克准将 第 19 远征支援司令部 - 指挥官
2024 年 6 月 5 日，Jin H. Pak 准将就任第 19 远征支援司令部指挥官。他出生于韩国，六岁移民到美国，在纽约皇后区长大。BG Pak 毕业于美国军事学院，并于 1994 年被任命为运输兵团成员。他与 Lucie Pak 结婚，育有两个成年子女，1LT Tyler Pak 和 Sophia Pak。在数十年的军旅生涯中，BG Pak 领导过第 28 运输营（德国）、第 3 装甲骑兵团和第 68 军支援营（卡森堡）、第 1 步兵师第 3 步兵旅战斗队（卡瓦佐斯堡）的各个梯队；他曾任第 25 运输营、第 19 远征支援司令部 (韩国)；第 598 运输旅、地面部署和配送司令部 (德国)；以及美国陆军军需学校 (格雷格-亚当斯堡) 第 58 任校长。
引用这篇文章：Byeonghwi Lim，Min-Jae Jang，Seung-Mi Oh，Jin Gu No，Jungjae Lee，Sang Eun Kim，Sun A. Ock，Ik Jin Yun，Junseok Kim，Junseok Kim，Hyun Keun C
大韩民国春 - 安大学的动物科学技术系； b动物生物技术部，美国韩国旺朱共和国RDA国家动物科学研究所； C konkuk大学医学中心，康库克大学医学院康库克大学医学中心，大韩民国康库克大学医学院； D大韩民国首尔Konkuk大学医学院Konkuk大学医学中心胸腔和心血管手术系；康库克大学医学中心Konkuk大学医学中心病理学系E，大韩民国首尔； f大韩民国安妮·哈利姆大学圣心医院Hallym大学医学院实验室医学系；韩国共和国Seongnam Genia Inc.的灵长类动物器官移植中心
引文 Jin L, Wang D, Yang D, Jin Q, Cao M, Li Y, Yang J, Xie G 和 Zhang W (2025) 儿童时期感知到的照顾者焦虑和压力的影响
抑郁症是全球第三大致残原因，已成为影响所有年龄段人群的重大公共卫生问题，对身心健康产生深远的负面影响。在美国，经历重度抑郁发作的一生中风险接近 30% (1,2)。在此背景下，抑郁家庭环境中的经历在塑造后代对抑郁和焦虑症的脆弱性和适应力方面起着至关重要的作用 (3)。因此，研究越来越多地关注家庭动态和抑郁症之间的复杂相互作用，特别强调照顾者的情绪健康对儿童心理发展的影响。照顾者的焦虑和压力被认为是可能引发或加剧抑郁症状的关键因素 (4)，此外，父母的抑郁和焦虑有可能跨代传递 (5)。例如，Carly J. Johnco 和同事发现了焦虑和抑郁代际传递的证据，并指出父母的排斥和缺乏温暖会显著增加儿童患抑郁症的风险（6）。照顾者的焦虑和压力等心理健康问题会对家庭环境产生不利影响，从而可能增加后代患抑郁症的风险。有多种机制可以阐明照顾者的压力如何影响儿童：1.家庭环境对神经发育的影响：Nicole R. Bush 和同事发现，家庭社会经济地位、家庭结构和环境、养育行为和互动方式、父母的心理健康和功能以及父母的物质使用等因素都会影响儿童的大脑发育，进而影响他们患精神疾病的风险（7）；2.情绪感染：儿童可能会内化照顾者的情绪状态，导致抑郁症状的出现。行为模仿：儿童可能会采用照料者模仿的适应不良的应对策略。例如，Emily L. Robertson 及其同事观察到，自 COVID-19 疫情爆发以来，照料者的焦虑、愤怒、悲伤/抑郁情绪增加，饮食和睡眠模式发生变化，对未来的希望减少，冲突加剧，这些因素可以预测一个月后其子女脾气问题、冲突和注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 症状的严重程度 ( 8 )。3. 育儿实践受损：照料者的焦虑会破坏育儿行为，导致过度保护、管教不一致或忽视，进而导致儿童情绪失调和抑郁症状。由于照料者情感缺失导致亲子关系恶化，进一步增加了儿童患抑郁症的可能性 ( 9 )。4.社会经济和环境压力源：照料者的压力往往伴随着社会和经济压力，这些压力会通过限制儿童获得资源和机会而加剧上述影响（10、11）。尽管有大量的研究，但大多数研究都是在西方背景下进行的，主要关注父母情绪对儿童情绪健康的影响。关于照料者压力和焦虑影响的研究明显不足
Wencan Jin | CDN计算机工程 - CDN
计算机工程师在计算机科学和工程领域进行了培训。他们从事数字计算机和网络的设计和分析，包括软件和硬件。计算机设计包括计算机架构，VLSI电路，计算机图形，设计自动化，系统软件，数据结构和算法，分布式计算以及计算机网络等主题。计算机工程课程包括使用高级语言的编程，例如C ++和Java；使用软件包进行分析和设计；设计系统软件，例如编译器，调试器和操作系统；和计算机在解决工程问题中的应用。硬件和软件体验中的实验室都集成在计算机工程课程中。
引用：Jin，Wengong等。 “深度学习确定了治疗Covid-19的协同药物组合。”美国国家学院
迫切需要对Covid-19的有效治疗。然而，发现针对严重急性呼吸综合症2（SARS-COV-2）活性的单药疗法一直具有挑战性。组合疗法在抗病毒疗法中起着重要作用，因为它们的效率提高和毒性降低。最近的方法应用了深度学习，以确定具有广泛先前数据集的疾病的协同药物组合，但这些疾病不适用于具有有限组合数据的新疾病，例如COVID-19。鉴于药物协同作用通常是通过抑制离散的生物学靶标而发生的，我们在这里提出了一种神经网络结构，该神经网络结构共同学习药物 - 靶标相互作用和药物 - 药物协同作用。该模型由两个部分组成：药物 - 靶标相互作用模式和目标 - 疾病关联模块。此设计使该模型还可以利用药物 - 靶标相互作用数据和单药抗病毒活性数据，此外还可以使用可用的药物 - 药物组合数据集（本质上可能很小）。通过局限于其他生物学信息，我们的模型在协同预测准确性上的性能要比具有有限的药物组合训练数据的前提方法要好得多。我们通过经验验证了我们的模型预测，并发现了两种药物组合，Remdesivir和Reserpine以及Remde-Sivir和IQ-1，它们在体外表现出强大的抗病毒SARS-COV-2协同作用。我们的方法在这里应用于解决Covid-19的紧急威胁，可以很容易地扩展到其他疾病，而这些疾病的存在 - 化学 - 化学组合数据的缺乏。
Bellman Eluder维度：新的RL问题的新富集，样本效率算法 - @Let @Token Blackbasted Black Baste Chi Jin和Sobhan Miryoosefi
丰富的理论结果。已经设计了近距离的算法。[参见，例如AOM17，JABJ19]
金晨浩，“利用大数据实时检测土木结构损伤”（2017 年）。博士论文。1347。https://opencommons.uconn.edu/dissertations/1347
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