了解各州公众政策偏好的 COVID-19 联盟 合作伙伴:东北大学、哈佛大学、罗格斯大学和西北大学 作者:Roy H. Perlis(哈佛医学院);David Lazer(东北大学);Katherine Ognyanova(罗格斯大学);Matthew A. Baum(哈佛大学);Mauricio Santillana(哈佛医学院);James Druckman(西北大学);John Della Volpe(哈佛大学);Alexi Quintana(东北大学);Hanyu Chwe(东北大学);和 Matthew Simonson(东北大学) 7 月 10 日至 26 日,我们进行了第七轮大规模 50 个州的调查,部分结果在此处展示。您可以在 www.covidstates.org 上查看以前的报告。
合作伙伴:东北大学,哈佛大学/哈佛大学,罗格斯大学和西北大学的作者:戴维·拉泽(David Lazer)(东北大学);罗伊·H·佩里斯(哈佛医学院);凯瑟琳·奥格尼亚诺瓦(Rutgers University); Matthew A. Baum(哈佛大学);马修·西蒙森(Matthew Simonson)(东北大学);乔恩·格林(东北大学);詹姆斯·德鲁克曼(James Druckman)(西北大学);阿迪娜·吉蒂默(Adina Gitomer)(东北大学);詹妮弗·林(詹妮弗·林(Jennifer Lin)(西北大学);毛里西奥·桑蒂拉纳(Mauricio Santillana)(哈佛医学院)和亚历克斯·金塔纳(Alexi Quintana)(东北大学)从2020年4月到2021年1月,我们进行了多次浪潮,包括一项大型50个州的调查,其中一些结果在此处介绍。您可以在covidstates.org上在线找到以前的报告。
主席 Toshiharu Saiki,庆应义塾大学 成员 Takashi Harumoto,东京科学研究所 Muneaki Hase,筑波大学 Masashi Kuwahara,国家先进工业科学和技术研究所 Yuta Saito,东北大学 Toshimichi Shintani,国家先进工业科学和技术研究所 Yuji Sutou,东北大学 Hiroshi Tanimura,东北大学 Takashi Yagi,国家先进工业科学和技术研究所 Keiichiro Yusu,日本科学技术振兴机构
本文件是作为美国政府机构赞助的工作记录而编写的。美国政府、东北大学及其任何员工均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做出任何明示或暗示的保证,也不承担任何法律责任或义务,也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或东北大学对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或东北大学的观点和意见,不得用于广告或产品代言目的。
完整作者列表: Maruyama, Jun;大阪工业技术研究所,环境技术研究部 Maruyama, Shohei;大阪工业技术研究所, Kashiwagi, Yukiyasu;大阪市立技术研究所, Watanabe, Mitsuru;大阪工业技术研究所,电子材料研究部 Shinagawa, Tsutomu;大阪工业技术研究所,电子材料研究部 Nagaoka, Toru;大阪工业技术研究所,材料科学与工程研究部 Tamai, Toshiyuki;大阪工业技术研究所,森之宫中心 Ryu, Naoya;熊本工业研究所,材料开发部 Matsuo, Koichi;广岛大学 Ohwada, Mao;东北大学,先进材料多学科研究中心 Chida, Koki;东北大学, Yoshii, Takeharu;东北大学,先进材料多学科研究中心 Nishihara, Hirotomo;东北大学先进材料多学科研究中心 Tani, Fumito;九州大学材料化学与工程研究所 Uyama, Hiroshi;大阪大学,
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总部位于英国的机构。东北大学成立于 1898 年,以其高影响力的研究而闻名,旨在解决全球问题。跨学科、体验式学习和与学术界以外的合作伙伴的联系是东北大学精神的核心。东北大学在 2022 年获得了 2.307 亿美元的外部研究资金,是公认的体验驱动终身学习的领导者。它在美国和加拿大设有校区(波士顿、北卡罗来纳州夏洛特、缅因州波特兰、加利福尼亚州奥克兰、旧金山、西雅图、硅谷、弗吉尼亚州阿灵顿、马萨诸塞州伯灵顿和纳汉特社区、多伦多和温哥华)。虽然博士学位将是英国的资格,但学生将有机会在伦敦博士研究期间参与和访问海外的东北大学网络,为他们的研究培训提供真正独特且备受追捧的维度。项目我们正在寻找一位有计算神经科学、数据科学、认知心理学或相关领域背景的积极进取的候选人,加入一个创新的博士项目,该项目涉及网络科学、机器学习和心理健康研究的交叉领域。该项目旨在开发尖端方法来整合和分析多模态数据——从认知评估和患者自我报告到神经影像和电子健康记录 (EHR)——以发现新的生物标志物并改善心理健康轨迹的分析。成功的申请者将采用自然语言处理 (NLP)、图论和先进的机器学习等技术来探索认知-情感模式和大脑连接动态,为理解心理健康建立一个统一的框架。这项跨学科研究有望推动个性化诊断和干预策略的进步。理想的候选人应该具备很强的分析和编程能力,对心理健康研究充满热情,并具有跨学科合作的能力。成功的候选人将:
在其他课程中教学:药物设计原理(PHSC5400),综合科学和治疗学1(PHSC5110),综合科学与治疗学2(PHMD5115),综合科学和治疗学5(PHMD5215),药理学和药理学和药物化学2(PHSC3802),药物学化学杂志(PHSC3802)。