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获资助中大学者及研究项目名单
1。生命科学学院副教授陈廷峰教授生命科学学院副教授陈廷峰教授研究专题︰香牙蕉抗枯萎病的基因探究及机理分析，也是全球产量第二大水果。本项目将结合基因组也是全球产量第二大水果。本项目将结合基因组，foc-tr4 foc-tr4 foc-tr4 的8号」（8号」（8号」（ ZJ-08）品种，本研究将应用最新的长读取定序技术和高通量的染，本研究将应用最新的长读取定序技术和高通量的染，本研究将应用最新的长读取定序技术和高通量的染，并利用中大团队在光学基因组图谱测绘的专长ZJ-08 ZJ-08 ZJ-01 ZJ-01111 foc-tr4（foc-tr4）（（生物医学学院李嘉诚生物医学讲座教授陈伟仪教授生物医学学院李嘉诚生物医学讲座教授陈伟仪教授生物医学学院李嘉诚生物医学讲座教授陈伟仪教授甲基化调控线粒体类核相分离及转录机制的研究甲基化调控线粒体类核相分离及转录机制的研究甲基化调控线粒体类核相分离及转录机制的研究甲基化调控线粒体类核相分离及转录机制的研究，dna 储存、复制和转录的重要结构，深入研究线粒体，dna甲基化修饰如何调控类核结构与转录功能。本研究将在多能干细胞和心肌细，确定线粒体，dna甲基化调控线粒体类核相分离的具体过程，dna甲基化调控线粒体类核相分离的具体过程，并揭示线粒体dna甲基化调控相分离介导的线粒体转录分子机制。本研究有望为线粒体类核结，dna甲基化调控相分离介导的线粒体转录分子机制。本研究有望为线粒体类核结甲基化调控相分离介导的线粒体转录分子机制。本研究有望为线粒体类核结ca 2+ t t细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建，以用于精，构建红光调控的钙离子信号通路控制器，构建红光调控的钙离子信号通路控制器，实现红光，并研究其动力学特征；其次，并研究其动力学特征；其次
成功合成的碳磁铁：双面“ Janus形”石墨烯纳米替烯
着：Shaotang歌曲，Yu Teng，Weichen Tang，Zhen Xu，Yuanyuan He，Jiawei Ruan，Takahiro Kojima，
多目标帕累托前沿与粒子群优化...
微电子技术的进步使得更高的集成密度成为可能，并且目前正在进行机载系统的大规模开发，这种增长遇到了功耗的限制因素。更高的功耗将导致产生的热量立即扩散，从而导致热问题。因此，随着系统温度的升高，系统的总消耗能量将增加。微处理器的高温和计算机系统的大量热能对系统信心、性能和冷却费用产生巨大的问题。处理器消耗的功率主要来自内核数量和时钟频率的增加，这些功率以热量的形式消散，给芯片设计人员带来了热挑战。随着纳米技术中微处理器性能的显着提高，功耗变得不可忽略。为了解决这个问题，本文使用多目标帕累托前沿 (PF) 和粒子群优化 (PSO) 算法来解决高性能处理器的功耗降低问题，以实现功耗作为优先计算，从而减少目标微处理器单元的实际延迟。仿真验证了概念基础以及关节体和电源电压（V th- V DD ）的优化，并显示出令人满意的结果。
Hypersoft Set和三角形中性粒细胞的结合以评估
摘要：数字双技术的最新创新称为认知数字双胞胎（CDT）。这项技术实现的复杂和自主活动有可能改变制造业。在本文中给出了制造中CDT的概述，并检查其主要特征，组件和可能的用途。CDT可以通过结合人工智能，机器学习和知识表示方法来从数据，有关困难环境的原因中学习，并做出明智的判断。纸张涵盖了CDT在智能制造中的优势。因此，本文的目的是评估在其运营和实践中采用CDT的智能制造业。多标准决策（MCDM）是通过基于简单比率分析（MOOSRA）的多目标优化（MOOSRA）来构建软决策模型，这是标准的重要性。该模型可以通过利用不确定性理论，尤其是三角形神经嗜知数字（Trinn）来嘲笑和不完整的信息。此外，Hypersoft Set与Moosra一起使用来对智能制造的替代方案进行排名
基于多毛毛和脑膜腹化模式的MRI，胎儿自动定量正常脑的变化
结果：在对照胎儿中，所有参数随着胎龄的显着变化（p，.05）。与对照组相比，胎儿的胎儿在所有旋转参数中都显着减少（p＃.02）。同样，在多个参数中检测到多粒孕妇的胎儿（p＃.001）检测到显着降低。3个怀疑的胎儿表现出正常的回旋拟合瓣膜，支持MR成像诊断。XGBoost线性算法在脑脑和对照胎儿（n¼32）之间获得了分类的最佳结果（n¼32），曲线下的面积为0.90，召回0.83。同样，随机的森林分类显示了胎儿分类的多毛和对照胎儿（n¼33）的最佳性能，曲线下的面积为0.84，回忆为0.62。
使用粒子群优化人工神经网络检测黑色素瘤
黑色素瘤是一种最可怕的皮肤癌，死亡率很高，最初是通过临床筛查、皮肤镜分析、活检和组织病理学检查进行目视诊断的。如果诊断和早期治疗延误，就会变得很危险。图像处理技术的最新发展有助于有效地检测黑色素瘤，因为由于病变的细粒度变化，检测黑色素瘤是一项艰巨的工作。本文研究了一种使用粒子群优化人工神经网络分析病变不规则性的新分类程序。在本研究论文中，提取病变的颜色特征并使用 PSO-ANN 分类器进行分类。通过标记假阳性率和真阳性率获得的接收者操作特性在分析计算机辅助诊断系统的诊断潜力方面起着至关重要的作用。应用于 ISIC 数据库的分类技术表明曲线下面积为 0.96853，特异性为 90.0%，灵敏度为 94.07%，准确率为 93.04%。
融合粒子群优化和统计算法的混合模型拟合方法∗
软件可靠性增长模型 [1] 适用于与测试期间经历的故障相关的时间序列数据，以预测达到所需故障强度或故障间隔时间等指标。从历史上看，人们采用了牛顿法等数值算法，这些算法需要良好的初始参数估计，因此应用 SRGM 需要高水平的专业知识。最近克服传统数值方法不稳定性的方法包括群体智能 [2] 等技术，它表现出强大的全局搜索能力。然而，这些技术可能需要大量的计算资源和时间来收敛到精确的最优值，这对 SRGM 很重要，因为一些模型参数对其他参数的精确估计非常敏感。此外，过去大多数应用群体智能的研究
量子空间的波粒二象性和量子波门
普渡大学化学系、物理系和普渡量子科学与工程研究所，美国印第安纳州西拉斐特 47907 *电子邮件：kais@purdue.edu 摘要：我们提出三个核心思想：1. 量子空间的波粒二象性；2. 通过有序的量子泛函对对所有基本量子门进行分类；3. 一种称为“量子波门”的新型量子门。我们首先研究量子泛函，其与量子态的关系类似于基础量子物理中动量和位置波函数之间的关系：可以在对偶表示之间定义傅里叶变换和熵不确定性原理。量子泛函不仅仅是数学结构，而且具有明确的物理意义和量子电路实现。将量子泛函的分区解释与量子门的效应联系起来，我们通过有序的量子泛函对将所有基本量子门进行分类。通过将量子泛函推广到量子泛函，发现了新型的“量子波门”，作为传统量子门的量子版本。
