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fei Xia
使用图形本地化网络进行视觉导航的行为方法。RSS 2019。 [28] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。 adafdr：一种快速，强大和协变量的自适应方法，用于多个假设检验。 2019年Rebomb的最佳纸张奖。 [29] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。 快速和协变量的自适应方法在大规模多种假设检测中放大检测能力。 自然通讯。 [30] Soheil Feizi，Changho Suh，Fei Xia和David Tse。 理解gans：LQG设置。 [31] Fei Xia*，Martin Zhang*，James Zou，David Tse。 NeuralFDR：从假设特征学习决策阈值。 NIPS 2017。 [32] Qiao Liu，Fei Xia，Qijin Yin，Rui Jiang。 通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。 生物信息学，2017年。 [33] Govinda Kamath*，Ilan Shomorony*，Fei Xia*，Thomas Courtade，David Tse。 铰链：长阅读组装实现最佳重复分辨率。 基因组研究第27卷2017年。 [34] Ilan Shomorony，Govinda Kamath，Fei Xia，Thomas Courtade和David Tse，部分DNA大会：利率依赖性的观点。 ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。RSS 2019。[28] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。adafdr：一种快速，强大和协变量的自适应方法，用于多个假设检验。2019年Rebomb的最佳纸张奖。[29] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。快速和协变量的自适应方法在大规模多种假设检测中放大检测能力。自然通讯。[30] Soheil Feizi，Changho Suh，Fei Xia和David Tse。理解gans：LQG设置。[31] Fei Xia*，Martin Zhang*，James Zou，David Tse。NeuralFDR：从假设特征学习决策阈值。NIPS 2017。 [32] Qiao Liu，Fei Xia，Qijin Yin，Rui Jiang。 通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。 生物信息学，2017年。 [33] Govinda Kamath*，Ilan Shomorony*，Fei Xia*，Thomas Courtade，David Tse。 铰链：长阅读组装实现最佳重复分辨率。 基因组研究第27卷2017年。 [34] Ilan Shomorony，Govinda Kamath，Fei Xia，Thomas Courtade和David Tse，部分DNA大会：利率依赖性的观点。 ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。NIPS 2017。[32] Qiao Liu，Fei Xia，Qijin Yin，Rui Jiang。通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。生物信息学，2017年。[33] Govinda Kamath*，Ilan Shomorony*，Fei Xia*，Thomas Courtade，David Tse。铰链：长阅读组装实现最佳重复分辨率。基因组研究第27卷2017年。[34] Ilan Shomorony，Govinda Kamath，Fei Xia，Thomas Courtade和David Tse，部分DNA大会：利率依赖性的观点。ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。ISIT 2016。[35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。通过潜在空间分解进行复合形状建模。ICCV 2019。ICCV 2019。
Meng Xia博士 一种视觉分析方法来理解学生...
Basic Information Email: mengxia@tamu.edu Homepage: https://www.xiameng.org/ Research areas: Human-AI Interaction, Data Visualization, and Education Technology Education Background and Research Experience 2024.1-present Texas A&M University, Computer Science and Engineering, Assistant Professor 2022.1-2024.1 Carnegie Mellon University, Human Computer Interaction Institute, Postdoc 2021.1-2021.12 KAIST，博士后研究人员，博士后2020.9-2021.1香港科学技术大学，计算机科学与工程学，计算机科学与工程学，PostDoc 2017.8-2020.8香港科学与工程学，计算机科学与工程学，计算机科学和工程学，2019年6月69.6-2019.10，计算机科学，计算机科学，计算机科学，计算机科学，计算机科学杂志2014.9-2017.3 Zhejiang University，计算机辅助设计和计算机图形的州主要实验室
Xia敦促澳门采用新措施来促进...
与往年一样，频道游行的第一次会议将于晚上8点开始。在1月31日在赛范湖广场（Sai Van Lake Square）（西湾西湾）的农历新年的第三天，穿过Avenida Dr Sun Yat-Sen（孙逸仙大马路），并经过Macau Science Center（澳门科学馆），直到它到达Nape的Macau Fisherman's Wharf（澳门澳门）。巡游的第二届会议也将在晚上8点出发。但是在2月8日的农历新年第11天，来自Estrada Marginal da Ilha verde（青洲河边马路），穿过Avenida do Conselheiro Borja（青洲大马青洲大马），Estrada do arco（Estrada do arco（拱形马路）四街），Avenida da Longevidade（长寿大马长寿大马），Rua do Mercado de iao Hon（市场街），在北部地区的Iao Hon Market Park结束。两场演出将分别在下午5:30举行。 1月31日和下午8:15 2月8日，在Sai Van Lake Square和Iao Hon Market Market Park，前的第一个和第二次游行之后。
XI/XIA抑制剂：我们现在知道的
靶向因子XI/XIA的新兴代理类别提供了“止血性抗凝剂”的范式 - 抗态和其他血栓栓塞事件具有良性出血曲线的可能性。现在，有三名研究代理人进入了后期发展，在英国伦敦举行的欧洲心脏病学学会（ESC）2024年的欧洲心脏病学会（ESC）国会进行了两次演讲，这增加了我们对这一创新和多样化阶级的了解。这些演示文稿中的第一个共享了来自海洋AF期III期试验的完整数据，其中将小分子因子XIA抑制剂Asundexian与XA XA抑制剂Apixaban进行了比较，以预防房颤中的中风，并审查了该试验未能达到其效率enderpoint的可能原因。
Zhu, Ping, Gong, Shuangshuang, Deng, Mingqiang, Xia, Bin, Yang, Yazheng, Tang, Jiakang, Qian, Guangren, Yu, Fang, Goonetilleke, Ashan- tha , & Li, Xia
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xia，jianxing，Sohail，Muhammad和Nazeeruddin，Mohammad Khaja（2023），通过调整接口，有效且稳定的钙钛矿太阳能电池。 Advance
界面裁缝对于钙钛矿太阳能电池（PSC）的效率和稳定性至关重要。报告的界面工程主要集中在能级转弯和陷阱状态钝化上，以改善PSC的光伏性能。在这篇综述中，根据材料界面的电子转移机制的基础进行了分子修饰。对能量水平修改和陷阱钝化的深入分析，以及接口调整中采用的通用密度功能理论（DFT）方法。此外，还讨论了通过界面工程来解决环境保护和大规模迷你模型制造的策略。本评论可以指导研究人员了解界面工程，以设计有效，稳定和环保PSC的接口材料。
Meng Xia博士一种视觉分析方法来理解学生...
摘要 - 大型语言模型（LLMS），尤其是CHATGPT的整合在教育中有望通过引入创新的对话学习方法来彻底改变学生的学习经历。为了使学生能够充分利用教育场景中Chatgpt的能力，了解学生与Chatgpt的互动模式对讲师至关重要。但是，由于缺乏专注于学生聊天对话的数据集以及在识别和分析对话中的进化相互作用模式时的复杂性，因此这项努力是具有挑战性的。为了解决这些挑战，我们从一个学期的硕士级别数据可视化课程中收集了48名与Chatgpt互动的学生的对话数据。然后，我们制定了一种编码方案，该方案基于有关认知水平和主题分析的文献，以对学生与Chatgpt的互动模式进行分类。此外，我们提出了一个视觉分析系统，即Stugptviz，该系统跟踪和比较学生提示中的时间模式以及在多个尺度上的Chatgpt响应质量，从而揭示了教师的重要教学见解。我们通过六名数据可视化讲师和三个案例研究的专家访谈来验证了系统的有效性。结果证实了Stugptviz增强教育者对Chatgpt教学价值的见解的能力。我们还讨论了将视觉分析应用于教育和开发AI驱动的个性化学习解决方案的潜在研究机会。
引用本文：袁伦志、唐其一、程彤和夏宁绍 (2020) 新发冠状病毒动物模型：进展和新见解，Emer
摘要 冠状病毒的出现已引起严重的全球公共卫生问题，因为它们感染人类会导致严重的急性呼吸道疾病和死亡。近二十年来，致命冠状病毒爆发了三次（2002 年的 SARS-CoV、2012 年的 MERS-CoV 和 2019 年的 SARS-CoV-2）。目前的 SARS-CoV-2 感染比 2002 年的 SARS-CoV 严重得多，截至 2020 年 4 月 17 日，已蔓延至 213 多个国家、地区或领土，造成超过 200 万例病例。不幸的是，目前尚无疫苗和特定的抗冠状病毒药物。目前的临床治疗不足以抑制病毒复制和炎症，以及逆转器官衰竭。大量的研究工作集中在加深我们对 SARS-CoV-2 病毒生物学的了解，改进抗病毒治疗和疫苗接种策略。动物模型对于冠状病毒的基础研究和药物研发都很重要。本综述旨在总结目前可用的 SARS-CoV 和 MERS-CoV 动物模型，以及它们在 SARS-CoV-2 研究中的潜在用途。我们将讨论这些动物模型的优点和注意事项，并提出可能指导 SARS-CoV-2 引起疾病的基础研究和紧急治疗的重要发现。