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Mingkui Wang

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Publications associées (427)

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Tangent functional connectomes uncover more unique phenotypic traits

Mingkui Wang, Enrico Amico

Functional connectomes (FCs) containing pairwise estimations of functional couplings between pairs of brain regions are commonly represented by correlation matrices. As symmetric positive definite matrices, FCs can be transformed via tangent space projecti ...

CELL PRESS2023

Low-loss contacts on textured substrates for inverted perovskite solar cells

Shaik Mohammed Zakeeruddin, Mingkui Wang, Felix Thomas Eickemeyer, Mingyang Wei

Inverted perovskite solar cells (PSCs) promise enhanced operating stability compared to their normal-structure counterparts. To improve efficiency further, it is crucial to combine effective light management with low interfacial losses. Here we develop a c ...

Zenodo2023

Measurement of the Z boson production cross-section in proton-lead collisions at root(NN)-N-s=8.16 TeV

Ian William Marison, Aurelio Bay, François Fleuret, Eliazar Rodriguez Garcia, Fabiano Colpo, Tatsuya Nakada, Guido Haefeli, Olivier Schneider, Xiaoqiang Wang, Valérie Jeanne Thérèse Renaudin-Schouler, I-Chun Lin, Mingkui Wang, Frédéric Blanc, Lesya Shchutska, Basil Andrew Stansfield Davis, Liang Sun, Marco Guarise, Chao Wang, Achille Mauri, Mercedes Hannelore Rittmann-Frank, Xiaoqing Zhou, Craig Matthew Smith, Huizhen Liu, Yang Zou, Chia-Chun Chen, Simone Meloni, Chunmin Zhang, Remy Jean Henry Albrecht, Maxim Karpov, Michael Thompson McCann, Yi Zhang, Arnout Lodewijk M Beckers, John Martin Kolinski

This article presents the first measurement of the differential Z-boson production cross-section in the forward region using proton-lead collisions with the LHCb detector. The dataset was collected at a nucleon-nucleon centre-of-mass energy of root(NN)-N-s ...

Springer Nature2023

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Personnes menant des recherches similaires (32)

Après une thèse en physique des particules à l'Université de Lausanne, soutenue en 1989, Olivier Schneider rejoint le LBL, Lawrence Berkeley Laboratory (Californie), pour travailler sur l'expérience CDF au Tevatron de Fermilab (Illinois), d'abord au bénéfice d'une bourse de chercher débutant du Fonds National Suisse pour la Recherche Scientifique, puis comme post-doc au LBL. Il participe à la construction et à la mise en service du premier détecteur de vertex au silicium fontionnant avec succès auprès d'un collisionneur hadronique, détecteur qui a permis la découverte du sixième quark, appelé "top". Dès 1994, il revient en Europe et participe à l'expérience ALEPH au grand collisionneur électron-positon du CERN (Genève), comme boursier puis comme titulaire d'un poste de chercheur au CERN. Il se spécialise en physique des saveurs lourdes. En 1998, il est nommé professeur associé à l'Université de Lausanne, puis professeur extraordinaire à l'EPFL en 2003, et enfin professeur ordinaire à l'EPFL en 2010. Ayant participé depuis 1997 à la préparation de l'expérience LHCb au collisionneur LHC du CERN, entrée en fonction à fin 2009, il en analyse maintenant les données. Il contribue aussi depuis 2001 à l'exploitation des données enregistrées par l'expérience Belle au laboratoire KEK (Tsukuba, Japon). Ces deux expériences étudient principalement les désintégrations de hadrons contenant un quark b, ainsi que la violation de CP, c'est-à-dire le non-respect de la symétrie entre matière et antimatière.

Roberto Castello

Roberto Castello is a senior scientist and group leader at the EPFL Laboratory of Solar Energy and Building Physics. Physicist by training, he has extensive experience in collecting, classifying and interpreting large datasets using advanced data mining techniques and statistical methods. He received his MSc (2007) in Particle Physics and PhD (2010) in Physics and Astrophysics from the University of Torino. He worked as a postdoctoral researcher at the Belgian National Research Fund (2011-2014) and at the CERN Experimental Physics Department (2015-2017) as a research fellow and data scientist. He is primary author of more than 20 peer-reviewed publications and he presented at major international conferences in the high energy physics domain. In 2018 he joined the Solar Energy and Building Physics Laboratory (LESO-PB) to work on data mining and Machine Learning techniques for the built environment and renewable energy. His main research interests are: spatio-temporal modeling of renewable energy potential, energy consumption forecasting techniques, anomaly detection, and computer vision techniques for automated classification in the built environment. He leads the group of Urban Data Mining, Intelligence and Simulation at LESO-PB and he is a member of the NRP75 Big Data project (HyEnergy) of the Swiss National Science Foundation. He is a member of the Swiss Competence Centre for Energy Research (SCCER) and deputy leader of the working group on Leveraging Ubiquitous Energy Data. He has served as a scientific committee member, workshop organizer and speaker at international conferences (ICAE 2020, Applied Machine Learning Days 2019 and 2020, CISBAT 2019 and 2021 and SDS2020). Since 2017 he is member of the Geneva 2030 Ecosystem network, promoting the United Nations agenda towards the realization of the Sustainable Development Goals (SDGs).

Alessandro Degano

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