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1个课程vitae vic在哪里法律（2024年8月30日...
（2024年8月30日）学历：2003-08/2008博士学位。布朗大学物理学专业。（顾问：D。Feldman）。01/2002-08/2002 UC Berkeley（在本科交换计划中）。09/2000-08/2003 B.Sc.香港科学技术大学（HKUST）的物理学。 博士后职位：马萨诸塞州理工学院（MIT）的08/2009-05/2011 Croucher博士后研究员。 （顾问：帕特里克·李）08/2008-08/2009 2009年高级研究所/麻省理工学院研究所联合博士后研究员。 （顾问：帕特里克·李）在HKUST上的职位：07/2022-PRESENT科学副院长，HKUST 07/2024-DRESENT主席物理学系HKUST 07/2021-06/2024 HKUST 07/2017-06/2021 lo tai-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-tai-Chin教授教授 06/2011-06/2017 HKUST物理学系助理教授。 研究兴趣：总的来说，我对理论凝结物理学感兴趣，重点是拓扑材料，莫伊尔材料和非常规的超导体。 目前，我们的小组正在研究1。 浆果曲率多产（例如四极杆）诱导高阶异常效应； 2。 电子相互作用诱导的双层石墨烯和Moiré过渡金属二核苷中的相关状态； 3。 平面超导体和磁铁中的量子度量效应； 4。 使用Majorana零模式和非常规的Josephson连接，实现了拓扑和其他超导量子。 5。 Heesch Weyl Fermions（我们发现的一种新型的Weyl Fermions）在抗铁磁体中。香港科学技术大学（HKUST）的物理学。博士后职位：马萨诸塞州理工学院（MIT）的08/2009-05/2011 Croucher博士后研究员。（顾问：帕特里克·李）08/2008-08/2009 2009年高级研究所/麻省理工学院研究所联合博士后研究员。（顾问：帕特里克·李）在HKUST上的职位：07/2022-PRESENT科学副院长，HKUST 07/2024-DRESENT主席物理学系HKUST 07/2021-06/2024 HKUST 07/2017-06/2021 lo tai-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-Chin-tai-Chin教授教授06/2011-06/2017 HKUST物理学系助理教授。研究兴趣：总的来说，我对理论凝结物理学感兴趣，重点是拓扑材料，莫伊尔材料和非常规的超导体。目前，我们的小组正在研究1。浆果曲率多产（例如四极杆）诱导高阶异常效应； 2。电子相互作用诱导的双层石墨烯和Moiré过渡金属二核苷中的相关状态； 3。平面超导体和磁铁中的量子度量效应； 4。使用Majorana零模式和非常规的Josephson连接，实现了拓扑和其他超导量子。5。Heesch Weyl Fermions（我们发现的一种新型的Weyl Fermions）在抗铁磁体中。有关我们研究小组的更多信息，请访问：https：//phlaw.ust.hk。Bibliometrics：Google Scholar：https：//scholar.google.com/citations？hl = en＆user = 5z73yxcaaaaaj scopus：https：//wwwww.scopus.com/authid/authid/detail/detail.uri.uri.uri?uthorid?uthorid?authorid?authorid=3522999999999999999999999999900 extufect> <<<<<<<<<<<< “手性约瑟夫森交界处的异常H/2E周期性和Majora零模式” Zi-Ting Sun，Jin-Xin Hu，Ying-Ming Xie*，K。T. Law*，Phys。 修订版 Lett。 133，056601（2024）。 2。 “带量子公制的平流超导体的金茨堡 - 兰道理论” Shuai A. Chen和K. T. Law *，物理学。 修订版 Lett。 132，026002（2024）。 编辑的建议。“手性约瑟夫森交界处的异常H/2E周期性和Majora零模式” Zi-Ting Sun，Jin-Xin Hu，Ying-Ming Xie*，K。T. Law*，Phys。修订版Lett。 133，056601（2024）。 2。 “带量子公制的平流超导体的金茨堡 - 兰道理论” Shuai A. Chen和K. T. Law *，物理学。 修订版 Lett。 132，026002（2024）。 编辑的建议。Lett。133，056601（2024）。2。“带量子公制的平流超导体的金茨堡 - 兰道理论” Shuai A. Chen和K. T. Law *，物理学。修订版Lett。 132，026002（2024）。 编辑的建议。Lett。132，026002（2024）。编辑的建议。
现在的未来！
我们使用多少能量？麦当劳书中最令人惊叹的见解之一就是世界现在实际使用的能量是多少。数字令人震惊！全球，我们每天消耗约1亿桶石油。是40亿加仑（十亿加仑！）“……足以让尼亚加拉瀑布奔跑两个小时。”现在这是很多石油。但实际上有多少能量？麦当劳解释说：“想想埃及的大金字塔，这是地球上最大的纪念碑。基于构成金字塔的所有石头的质量以及在施工过程中抬高这些石头的高度，纯粹的能量术语，已经计算出大约2.4万亿焦耳的焦点来建造这些结构。” （公制的焦耳是用于提起1公斤向上1米的能量。）“被翻译成石油，可以用约400桶建造金字塔……不到世界石油生产的一秒钟。因此，如果我们从各种来源（化石燃料，水力，地热，风，太阳能，核，核，核，核，核，核，核，它）每年都有超过200万个金字塔的工作！古埃及人花了二十年的时间建造一次。”如此大量的能量需要用清洁的来源代替：哇，这是一项艰巨的任务！，但正如麦当劳坚持认为，现在完全有可能。
推进农场动物福利的定量表征
动物福利通常被排除在耕作系统的生命周期评估（LCA）之外，因为在如何衡量它的情况下达成了有限的共识。在这里，我们构建了几个与LCA兼容的动物福利指标，并将它们应用于我们从74种不同品种到即融合系统中收集的数据，以占英国猪生产的5％。公制的某些方面始终是主观的，例如福利的不同方面是如何汇总的，以及决定贫困与善良福利的原因。我们测试了单个农场排名的敏感性，以及标签类型（质量保证方案的成员身份或保证标签的成员资格）的同一农场的排名，以进行广泛的度量构建方法。我们发现，与衡量标准相同的标签类型的农场相同，这对度量的选择较少，并且在各个农场的排名方面达成了广泛的共识。我们发现林地和有机系统的表现通常比没有标签和红色拖拉机标签的林地和有机系统表现更好，并且分别比室内繁殖和室外式系统的性能要好于室内繁殖和覆盖的系统。我们得出的结论是，如果我们的目标是确定相对较好的动物养殖系统，那么确切的LCA福利指标的构建方式可能不如普遍认为的重要。
2024年二氧化碳去除领导法令
（a）小节要求秘书在每个会计年度中删除特定数量的二氧化碳，这考虑了与移除过程有关的温室气体排放（有关详细信息，请参见下图。）。（b）小节要求在该财政年度的三年内删除给定的会计年度。（c）小节要求通过小额拆除项目删除到2034财政年度的总公制的20％，该项目定义为（k）款，因为（k）款删除了当年少于总删除需求的5％。（d）小节设置了确定去除二氧化碳是否可行的美元金额（有关详细信息，请参见下图。）。还要求该价格中包括监视，报告和验证（MRV）成本。如果秘书根据第（H）款签订了多年合同，则该合同期限的经济可行性将基于该合同的第一年。（e）小节阐明，通过合同获得的资金不应被视为联邦援助，或以其他方式影响碳清除项目获得联邦援助的资格。小节（F）款要求清除二氧化碳的MRV，并要求秘书在此计划下建立二氧化碳去除碳的标准。秘书不得包括任何其他温室气体排放管理计划的二氧化碳，以避免降低排放量的两次计数。（g）小节要求秘书优先考虑某些删除项目，包括：
de cifris趋势现代密码学的法语...
●Magali Bardet（法国鲁恩大学）多项式系统求解和应用于代数密码分析●Sonia Belaid（法国加密货币）侧向通道攻击和掩蔽攻击和掩盖对策●Jean-Francois Biiasse（in USF Cryptrapicy for Crypocrion for Crypocrice for Crypocrice equival ows equival ows usfocrice usfoxical，userpocrice usfocrice，USF）克里斯蒂娜·布拉（Christina Boura）（法国凡尔赛大学）的对称原始人的加密分析工具●塞巴斯蒂安·卡纳德（SébastienCanard）（法国电信 - 巴黎 - 萨克莱（Telecom telecom）匿名和问责制）密码学●安妮·坎蒂特（Anne Canteaut）（法国巴黎，法国）轻量级原始人（Claude of the Symenitives替换箱及其后果； ●LéoDucas（Centrum Wiskunde Informatica（CWI），阿姆斯特丹，荷兰，荷兰）基于晶格的加密术（i）●Philippe Gaborit（法国Limoges，France，Code University of France Cryptography）带有等级公制的Louis Goubin●路易斯·格比（Louis Goubin） CNRS, Unicaen, Ensicaen, Caen, France) Hardness of the Module Learning With Errors Problem ● Alice Pellet-Mary (University of Bordeaux, France) Lattice-based Cryptography (II) ● Sihem Mesnager (Universities of Paris VIII and Sorbonne North, France) Algebraic aspects in designing cryptographic functions in symmetric cryptography ● Pierrick Meaux（卢森堡大学，卢森堡大学）
基于前景原型的脑肿瘤的单发段
摘要：通过几乎没有学习的可能性增强脑肿瘤分割的潜力是巨大的。虽然几个深度学习网络（DNN）显示出令人鼓舞的分割结果，但它们都采用了大量的培训数据，以产生适当的结果。此外，对于大多数这些模型而言，一个突出的问题是在看不见的课程中表现良好。为了克服这些挑战，我们提出了一个单次学习模型，以基于单个原型相似性评分来分割脑磁共振图像（MRI）上的脑肿瘤。使用最近开发的几乎没有弹药的学习技术，通过支持和查询图像进行训练和测试，我们试图通过专注于包含前景类别的切片来获取明确的肿瘤区域。与使用整个图像集的其他最近的DNN不同。该模型的训练是以迭代方式进行的，在每个迭代中，随机切片中包含前景类别的随机抽样数据的剪辑被选为查询集，以及与支持集的同一样本的不同随机切片。为了将查询图像与类原型区分开，我们使用了基于非参数阈值的基于公制的学习方法。我们采用了具有60次训练图像和350次测试图像的多模式脑肿瘤图像分割（Brats）2021数据集。使用平均骰子得分和平均得分评估模型的有效性。实验结果提供的骰子得分为83.42，比文献中的其他作品还要大。此外，所提出的单发分割模型在计算时间，内存使用情况和数据数方面优于常规方法。
户外环境中自动导航的实时衡量标准映射
摘要 - 纳入人为优先知识的度量语义图的创建代表了环境的高级突出。然而，构建此类地图构成了与多模式传感器数据融合，实时映射性能的融合以及结构和语义信息一致性的保留相关的挑战。在本文中，我们引入了一个在线度量 - 语义映射系统，该系统利用LIDAR-Visual-Visual-Visual惯性传感生成了大型室外环境的全局度量标准网格地图。利用GPU加速度，我们的映射过程达到了出色的速度，无论场景尺度如何此外，我们将所得地图无缝地集成到现实世界中的导航系统中，从而实现了基于公制的语义地形评估和在校园环境中的自主点 - 要点导航。通过对包含24个序列的公共可用数据集进行的广泛实验，我们证明了映射和导航方法的有效性。对从业者的注释 - 本文在复杂的，非结构化的环境中应对具有丰富语义元素的复杂，非结构化环境中的移动机器人的竞争挑战。传统导航依赖于几何分析和手动注释，努力区分相似的结构，例如道路和人行道。我们的地图集成到现实世界中的导航系统中，通过与公共和专有数据集进行实验，可在本地化和地形评估中有效。索引条款 - 自主驾驶，映射，导航我们提出了一个在线映射系统，该系统为大型室外环境创建全局标准网格地图，利用GPU加速速度，并克服了现有的实时语义映射方法的限制，这些方法通常可以配置为室内设置。未来的工作将集中于整合基于内核的方法，以提高地图的语义准确性。
为感情而繁殖：犬犬前回旋有选择地对社会强化做出反应
图2。感官任务期间的大脑电生理学。功率频谱密度（PSD）显示了四个不同的感觉任务，与活动（橙色）和非活动（灰色）行为状态进行了比较。a，视觉任务 - 房间灯打开的5秒钟的块（“灯”）在黑暗中以5秒（“灯”）交错。在低频振荡范围（此处为14-16Hz）和宽带光谱变化（此处捕获在65-150Hz）中的原始电压迹线中，信号变化在视觉上是显而易见的，这些范围都在人类中显示在人类中与局部神经元人口活性相关的5、6。b，体感增强任务-3S触觉刺激（抚摸左晶须，前和后肢和躯干）与5s的休息块交织在一起，没有口头输入。PSD。c，言语加强任务-3s言语加固，说“好女孩Belka”，每个街区都与5s安静的街区交织在一起。没有身体接触。psd从前胚层回到。d，言语和体感增强 - 5S同时增强块，在该区域中，考官提供同时赞美（“好女孩Belka！”），并用目光接触轻轻触摸脸的左侧，与5s休息时间交织在一起。pSD来自前胚膜前回的pSD。用于分析，在整个实验中，平均PSD对每个任务块的PSD进行了归一化。在每个任务块中为每个频率范围量化的平均归一化功率。1）。使用签名的r 2公制的任务相关变化进行了比较，该r 2公制比较活动性和不活动行为状态（可能范围为-1至1），如右中所示。所有报告的r 2在p <10-5时均为显着（未配对的t检验，对通道数量校正了Bonferroni）。请注意，对于这些PSD的生成，数据是共同的平均参考（参见扩展数据图