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使用算法思维设计算法
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Hydromechanical.pdf -zihao li
非常规地材料通常表现出多模式孔径分布。，我们为多孔介质开发了一个综合框架，该培养基表现出多孔的孔隙率尺度，使用混合理论饱和到一种或两种类型的流体。分别明确得出和识别了管理方程式和构成定律。从能量平衡方程中出现的有效应力𝝈'对于弹性和弹性变形都可以采用，在这种变形中，孔隙和饱和效果起着核心作用。提出的模型是一般的，从某种意义上说，它适用于未耦合的仿真和耦合模拟。使用拉普拉斯变换和数值拉普拉斯反转方法求解了未耦合流动模拟的场方程。通过可视化无量纲结果，我们可以在自然断裂的储层的耗尽过程中获得对不同阶段的定量见解。用于耦合流量和地球力学模拟，带状负载问题以及可变形3D储层问题中的两相流量说明了可塑性，多重孔隙率，孔隙率交换和毛细管压力对系统响应的影响。
锂金属剥离过程中张力诱发的空化现象 - 鞠力研究组
由于其高的理论容量（3860 mAh g-1）和低电化学电位，体心立方（BCC）相的锂金属（Li Metal）被视为高能量密度可充电锂电池的终极负极材料。[1] 然而，由于锂金属形态不稳定性（LMI）[2]在重复循环中出现，导致内部短路、库仑效率低、电解质消耗、容量衰减迅速和安全隐患，锂金属电池的实际部署长期以来受到阻碍。[3–9] 锂金属可充电电池存在两个基本问题：锂枝晶穿透引起的短路会带来重大安全隐患[10,11] 和低库仑效率限制循环寿命。 [12] 我们认为前者是由于电沉积过程中锂金属受到压缩引起的，而后者是由于剥离过程中的拉应力引起的，从而引起空化、电子逾渗损失和死锂金属，以及固体电解质 (SE) 侧的断裂和离子逾渗损失。尽管迄今为止在阐明沉积半循环中锂金属的生长机制方面取得了很大进展 [13,14]，但剥离半循环中锂金属的动力学仍然神秘莫测。在控制锂金属沉积/剥离的所有因素中，SE 界面相 (SEI)，即锂金属与液体或固体电解质之间形成的固体界面，被认为对锂金属的形貌和生长/剥离动力学具有关键影响。 [15] 由于有机液体电解质在低于 ≈ 1 V （相对于 Li + /Li）时具有电化学还原不稳定性[2]，SEI（实际上是一种临时的 SE 纳米膜）的形成被认为是液体电解质电池正常运行的必要条件。 [16–22] 或者，可以使用多孔混合离子电子导体 (MIEC) [11,23,24]（它可能对锂金属具有绝对的热力学稳定性）来引导其沉积和剥离并控制 LMI。 无论可充电电池使用液体还是固体电解质/MIEC，[11,23,24] 剥离过程中张力驱动的 LMI 问题非常普遍，需要小心处理。根据能斯特方程，如果 U = 0 V，电位参考（Li + /Li）是基于环境压力（P = 1 atm）BCC Li Metal 定义的，那么进一步加压的Li Metal 将使平衡电位移动 U eq = −∆ PV Li / e，其中 V Li = 21.6 Å3 是 BCC 相中锂原子的体积，e 是基本电荷，[25,26] 因为沉积的锂原子需要抵抗额外的压力才能加入
s41467-024-54138-9.pdf - 李静宜
基因组分析通常无法预测癌症的治疗结果。这种失败在一定程度上是由于大量的基因改变和癌症信号网络的可塑性。功能分析可以确定信号动力学，是预测药物反应的另一种方法。目前尚不清楚整合实体肿瘤的基因组和功能特征是否可以提供对治疗脆弱性的独特见解。我们通过对内在凋亡机制的 BH3 分析，在胶质瘤患者样本和衍生模型中进行分子和功能联合表征。我们发现，标准治疗以基因型特异性的方式快速重新连接凋亡信号，揭示了具有特定分子特征（例如 TP53 WT）的胶质瘤中可靶向的凋亡脆弱性。然而，BH3 分析的整合表明，高线粒体启动也是诱导胶质瘤凋亡所必需的。因此，机器学习方法可以识别出一种复合分子和功能特征，该特征可以最好地预测各种颅内胶质瘤模型对标准治疗疗法与 ABBV-155（一种针对内在凋亡的临床药物）的反应。这项研究表明，互补的功能和分子数据可以稳健地预测治疗引起的细胞死亡。
研究声明，Danielle Li
现代企业的成功取决于它们将新理念融入商业产品的能力，以及获得支持其创新能力所需资源的能力。要想在这两方面都表现出色，管理者必须有效地评估项目和人员。这一挑战通常被视为信息缺失的问题：企业家必须决定开发哪些产品功能，却不知道早期用户的成功将如何转化为更大的市场；人力资源经理必须决定聘用哪些候选人，却不观察他们是否适合这个职位。然而，在实践中，管理者越来越多地被信息淹没：有关客户行为的详细数据；投资者、员工和顾问的建议；简历、考试成绩和社交媒体账户；他们自己的直觉或经验。这些信息来源可能相互冲突，也可能无关紧要。现代组织决策的困难不在于克服信息匮乏，而在于整理大量信息：信任什么、优先考虑什么、忽略什么。我的研究重点是“决策技术”，即组织管理和使用信息的制度和技术安排。例如，在美国国立卫生研究院 (NIH)，项目经理通过分散的同行评审委员会分配数十亿美元的资金，这项技术利用数万名外部顾问的专业知识和特质来制定国家研究议程。与此同时，在各行各业中，公司越来越多地使用机器学习算法来筛选求职者，这一转变有可能重塑招聘，而招聘是公司获取人力资本和求职者获取经济机会的主要过程。虽然每个组织都使用某种决策技术，但人们对它们对生产力以及资源和机会分配的影响知之甚少。回答这些问题很难。要说一家公司可以通过做其他事情（例如投资更多探索性项目、更多地依赖算法建议）来提高其绩效，需要对未观察到的世界状态做出推断。然而，由于许多公司层面的选择既是内生的又是高度相关的，研究人员无法通过比较公司来做出这些推论，而公司往往不愿意随机化。在这种情况下，观察不可靠，实验不可行，我的工作通过将深厚的机构知识与现代计量经济学、新颖的测量方法和与理论的联系相结合，产生令人信服的证据。我首先从背景开始。通过与从业人员的合作，我发掘出导致可靠识别策略的变化来源，并获得管理数据，这些数据揭示了组织除了选择之外的选项。在许多情况下，我引进了计算机科学和生物医学领域的现代工具，以开发新的衡量标准（现在已被其他研究人员采用），这些标准更能丰富地描述创新选择。当无法直接观察时，我会应用微观经济理论来生成可实证检验的预测，以区分多种企业行为模型。通过结合这些要素，我的研究脱颖而出，因为它能够令人信服地呈现和解释组织层面的反事实。我的工作涉及两个领域：研究投资和人才投资。基于这一重点，我对创新和人才经济学的关键主题持统一的看法，即开发创意和人才的能力是组织创造和交付价值的双重基础。
锂电池数字孪生
知识驱动的材料和组件设计是提高锂离子电池性能和解决全固态电池等下一代电池概念的剩余障碍的关键。虽然锂的空间和时间相关分布有助于阐明性能瓶颈和退化现象，但由于锂的独特性质，尤其是锂离子，只有少数分析技术可用。事实上，只有两种具有良好时间分辨率的非破坏性技术可以将空间信息与锂的绝对量化相结合，一种是中子深度剖析 (NDP)，另一种是离子束分析 (IBA)。虽然两者都利用核过程，但获得的信息是互补的。NDP 提供高深度分辨率，但横向分辨率有限，而 IBA 具有高横向分辨率，但深度分辨率有限。在这项研究中，我们首次使用一组锂电池测试样品对这两种技术进行基准测试，并展示这两种技术的优势和协同作用。然后，使用与深度相关的锂浓度相关的信息来验证电池充电、放电和松弛行为的微观结构解析连续模型以及电化学分析。这项基础工作展示了一种通过结合高级特性和数字孪生建模在材料和组件层面优化锂电池的新方法。
介绍iko permascreed li：
是平整表面不平坦还是产生排水量，Iko Permascreed Li经过精心设计，以满足现代建筑项目的需求，使其成为效率和生态意识设计的明智选择。•较低体现的碳，Iko Permascreed Li有助于实现客户的可持续性目标。•全球变暖潜力的减少高达每吨73.44千克（*第三方EPD验证待处理）•零含水量，增强其环保性易于友好型。•快速设置公式，安装后仅一小时就可以行走。•简化的工作流消除了其他交易的延迟，从而提高了整体现场效率。•不受天气影响，可以全年安装。•柔性厚度，标称10mm – 40mm层（多个层的选项）。•与传统的混凝土筛选相比，体重减轻。•优化的排水量符合BS6229：2018标准。•不透水，有助于提供暂时的防水。•耐用且持久，设计为60多年的使用寿命。
Xiang Li (李祥)
1。x li，j ding，m elhoseiny。vrsbench：一种多功能视觉语言基准数据集，用于遥感图像理解。神经信息处理系统（NERUIPS）的第三十八大会，2024年。pdf 2。m艾哈迈德，X li，M Elhoseiny。3DCOMPAT200：用于组成识别的语言扎根大规模3D视觉数据集。第三十八届神经信息处理系统会议（Neruips），2024年。3。x li†，Jian ding†，Z Chen，M Elhoseiny。uni3dl：3D和语言理解的统一模型。欧洲计算机视觉会议（ECCV）2024。PDF 4。J Chen，D Zhu，X Shen，X Li，Z Liu，P Zhang，R Krishnamoorthi，V Chandra，Y Xiong，M Elhoseiny。迷你v2：大型语言模型作为视觉多任务学习的统一接口。arxiv。PDF 5。D Zhu，J Chen，X Shen，X Li，M Elhoseiny。Monigpt-4：使用先进的大语言模型来增强视力语言理解。国际学习表征会议（ICLR）2024（> 24K在GitHub开始）。PDF 6。J Chen，D Zhu，K Haydarov，X Li，M Elhoseiny。 视频chatcaptioner：迈向丰富的时空描述，arxiv 2023。 PDF 7。 f khan†，X li†，一座寺庙，M elhoseiny。 渔网：用于鱼类补充，检测和功能性状预测的大规模数据集和基准。 国际计算机视觉会议（ICCV），2023年。 PDF 8。 pdfJ Chen，D Zhu，K Haydarov，X Li，M Elhoseiny。视频chatcaptioner：迈向丰富的时空描述，arxiv 2023。PDF 7。f khan†，X li†，一座寺庙，M elhoseiny。渔网：用于鱼类补充，检测和功能性状预测的大规模数据集和基准。国际计算机视觉会议（ICCV），2023年。PDF 8。pdfX Shen，X Li，M Elhoseiny。MASTGAN：具有时间运动风格的视频，IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2023年。
博士Syjin Li，博士 [
摘要：植物是小分子药物和药物铅的丰富资源。传统方法从其本地生产者那里采购有价值的植物天然产品（PNP）通常受到成本和效率低下的限制。利用合成生物学和植物多矩分析的最新进展，我们的工作表明，酵母是一个可行的平台，可以阐明和重建复杂的PNP PNP生物合成途径。我们开发了通过捕获稀有药用植物中基因组学，转录组学和相互作用组水平的共同调节模式来识别这些途径的方法。在PNP生物同利途径内基因之间的这些隐藏相关性已导致发现了多种途径，这些途径从药用植物kratom中产生了非阿片类镇痛药。此外，多功能酵母平台可通过抗癌，抗菌和抗抑郁药对复杂的PNP进行可扩展的生物制造，从而突出了合成生物学的潜力，可以革新基于PNP的药物发现和降低。
介绍iko Permaphalt li：
什么是体现的碳？翻新中的体现碳包括整个建筑材料生命周期中产生的所有二氧化碳排放，从提取和加工到运输，组装，拆除和材料再利用或处置。在翻新中最大程度地减少体现碳，对于促进可持续性目标和减少环境影响至关重要。IKO Peraphalt Li如何有助于减少具体的碳？通过完全控制供应链，IKO确保了负责任的采购，制造和运营流程，从而使我们能够降低许多最受欢迎的产品的体现碳。为了帮助客户计算其二氧化碳节省，我们提供了一个具体的碳计算器，使确定选择IKO解决方案的环境优势变得更加容易。Peraphalt Li如何适应IKO的可持续性目标？作为行业领导者，Iko致力于减少其环境足迹并推动积极的变化。 Peraphalt li对我们的可持续发展策略至关重要，减少了体现的碳并改善了我们产品的环境性能。 这与我们基于科学的目标（SBT）降低所有操作的排放量相一致，其中包括：•到2050年净零排放，范围1、2和3排放量减少了90％。 •到2030年，范围1和2排放量的降低了42％（相比之下）。 通过选择Persaphalt Li，客户支持高性能屋顶和向低碳建筑业的过渡，与Iko对可持续性和可靠性的承诺保持一致。作为行业领导者，Iko致力于减少其环境足迹并推动积极的变化。Peraphalt li对我们的可持续发展策略至关重要，减少了体现的碳并改善了我们产品的环境性能。这与我们基于科学的目标（SBT）降低所有操作的排放量相一致，其中包括：•到2050年净零排放，范围1、2和3排放量减少了90％。•到2030年，范围1和2排放量的降低了42％（相比之下）。通过选择Persaphalt Li，客户支持高性能屋顶和向低碳建筑业的过渡，与Iko对可持续性和可靠性的承诺保持一致。iko Persaphalt li适合哪种类型的屋顶？iko Persaphalt li用途广泛，可以应用于平坦，倾斜或弯曲的表面。它创建了一个连续的，无缝的防水膜，可在管道和屋顶灯等屋顶投影周围起作用。该解决方案适用于混凝土，木材和轮廓金属屋顶甲板，以及绝缘且没有绝缘的屋顶。，由于其耐用性和承受沉重的脚步能力，这也是露台，通道和绿色屋顶的理想选择。