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World File Search System博士
Jessie Lai-Sim Au，药学博士，哲学博士......
计算和建模来解释、询问和整合药物在多个尺度（分子、细胞、器官、整个生物体、时间、空间）上的作用。目标是预测治疗结果并提高临床药物开发的成功率（目前认为成功率不到 7%）。Au 博士在加州大学旧金山分校获得药学博士学位，随后获得药剂学博士学位，并在纽约州布法罗的罗斯威尔帕克纪念研究所完成了生化药理学博士后研究。她是 170 多篇同行评审文章、10 个书籍章节、260 多篇摘要的作者，并拥有 28 项专利和版权。她的工作通常处于不同学科的交叉点，目标是将实验室发现转化为延长生存期的癌症治疗。委员会将讨论 umbralisib (Ukoniq) 和 ublituximab 联合用于治疗 CLL 或 SLL 成年患者。此外，委员会将讨论 umbralisib 目前对复发或难治性滤泡性淋巴瘤和边缘区淋巴瘤的适应症。据负责审查本次会议相关申请的审查部门称，本次会议需要临床药理学家，因为需要对与 Cmax、Cavg、AUC 等药代动力学指标相关的安全性和有效性进行暴露反应分析，以更好地了解药物的益处：风险状况。Au 博士拥有进行、审查和理解这些分析的专业知识，并将为这方面的数据提供宝贵的见解/理解。多位临床药理学家受邀参加，但由于时间安排冲突而拒绝了邀请。Au 博士是全国知名的临床药理学家和转化研究员。她在质量系统药理学方面的知识，使用模型来解释、询问和整合药物作用并预测治疗结果，使 Au 博士成为唯一有资格就委员会面临的问题提供见解和反馈的人。这个特定问题很敏感。 FDA 负责审查 umbralisib 和 ublituximab 的部门确实希望委员会审议的事项能够引起公众的关注，因为它与 1992 年颁布的加速审批监管途径有关。该途径已广泛应用于肿瘤学审批，以便以快速的方式为患者带来新的治疗方法。该部门寻求 ODAC 对拟议适应症中组合的风险效益以及当前信息如何影响加速审批下的现有适应症的意见。Jessie Lai-Sim Au 博士在这一特定问题上的专业知识对于公众健康而言是必要的。非霍奇金淋巴瘤 (NHL) 是美国最常见的癌症之一，约占所有癌症的 4%。美国癌症协会估计，2022 年非霍奇金淋巴瘤的发病率约为 80,470 人（成人和儿童）将被诊断出患有 NHL，约有 20,250 人将死于这种癌症。据估计，有 672,980 人患有或处于非霍奇金淋巴瘤缓解期。惰性淋巴瘤进展缓慢，往往生长较慢，首次发病时体征和症状较少
Wenli Zhang，博士 - 常春藤商学院
● Predicting Consultation Success in Online Health Platforms Using Dynamic Knowledge Networks and Multimodal Data Fusion, University of Arizona, 2024 ● Predicting Consultation Success in Online Health Platforms Using Dynamic Knowledge Graphs and Multimodal Data Fusion, Summer Workshop on AI for Business (SWAIB), Shanghai, China, 2024 ● Achieving Equitable Access to Medical Laboratory Tests through Optimal Sparse Decision Tree, IISE Annual Conference & EXPO，加拿大蒙特利尔，2024●使用多模式和多通道多通道的多渠道综合语音术数据，IISE年度会议和博览会，加拿大蒙特利尔，2024年，患者辍学的预测：一种多模式的动态知识和文本矿业，IC Science，IC Scorial，IC Scorial，IC Science，IC Science，IC Scorial，IC Scorial，IC Sciencal，Arona social IC， Real-Time Signals with Wavelet-Transform-based Convolutional Neural Network, in: Proceedings of the 54 th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Hawaii, USA, 2023 ● Depression Detection in Social Media Using Time-and-knowledge-aware LSTM and Depression Diagnosis-related Entity Extraction, FoRMLA - Front Range of Machine Learning Alliance Seminar Series, University of Colorado, 2022 ● ICU Mortality预测：我们可以做得更好吗？一个基于机器学习和随机信号分析技术的新模型，爱荷华州立大学，2021●域●领域适应从大型社交媒体数据集中提取信号的域名，爱荷华州立大学，2018年，对哮喘的风险因素的全面分析：基于机器学习和机器学习和大型异构数据源的疾病，及其在jossection和sysport of Systems of Systems的疾病和分析的信息， Management, UT Dallas, 2018 ● A Machine Learning Approach for Understanding Population-Level Health Effects of E-Cigarettes, Conference on Health IT and Analytics (CHITA), 2017 ● Are Electronic Nicotine Delivery Systems (ENDS) a Safe Substitute for Cigarettes Among Asthma Patients: A Social Media Based Analysis, INFORMS Annual Meeting, Houston, Texas, USA, 2017 ● Domain Adaptation for Signal Extraction from Large Social Media Datasets, the INFORMS Conference on Information Systems and Technology (CIST), Houston, Texas, USA, 2017 ● Are Electronic Cigarettes a Safer Substitute for Cigarettes for Asthma Patients, Workshop on Information Technologies and Systems (WITS), Seoul, South Korea, 2017 ● A Comprehensive Analysis of Risk Factors for Asthma: Based on Machine Learning and Large Heterogeneous Data Sources, Iowa State University, 2017 ● Extracting Signals from Social Media for Chronic Disease监视，国际数字健康会议（DigitalHealth'16），蒙特利尔，加拿大魁北克，2016年●社交媒体上有关电子烟的关键对话趋势和模式，信息会议，田纳西州纳什维尔，田纳西州，2016年，2016年
Samuel Zorowitz 博士
● 领导跨学科临床神经科学小组的人类受试者研究设计和分析。 ● 使用计算机化自适应测试和最佳实验设计设计优化的患者健康结果（例如认知、心理健康）数字评估。 ● 开发新颖的贝叶斯模型来联合分析多种数据流，包括行为、问卷和传感器时间序列数据。 ● 与 NIH 研究计划的其他成员合作并提供统计咨询。 ● 监督和指导多名研究助理。
广告博士入学Jul-Dec 2024-IIIT-Allahabad
a）阶段I将是一个筛选测试，仅在IIITA校园内举行，仅在计算机基于计算机（而非基于笔和纸的基础上），并包括两个部分。第一阶段测试的最大标记应为100且两个小时的标记。 此外，每个部分的分别为50分，其中我将对所有部门 /学科和所有申请人均具有一般的共同性质，而第二部分应具体。 有关部门的教学大纲，资格标准和其他资格标准，请浏览第6至11页。B）基于I期计算机考试仅作为筛选考试。 每个部门应宣布自己的筛选候选人名单进行个人面试，该候选人将在基于计算机的考试的同一天举行。 c）第二阶段应包括个人访谈，与第一阶段的同一天举行的专家专家小组。 d）对于工作专业人员而言，他们免于阶段。 合格的候选人应在第二阶段直接召集进行个人面试。 2。 候选人的选择将受到评估委员会的建议和主管当局的批准。 3。 Institute保留在没有发现合适候选人的情况下不填补所有座位的权利。 费用：单击此处以获取有关暂定费用结构的信息（实际上将在入场时间显示）第一阶段测试的最大标记应为100且两个小时的标记。此外，每个部分的分别为50分，其中我将对所有部门 /学科和所有申请人均具有一般的共同性质，而第二部分应具体。有关部门的教学大纲，资格标准和其他资格标准，请浏览第6至11页。B）基于I期计算机考试仅作为筛选考试。每个部门应宣布自己的筛选候选人名单进行个人面试，该候选人将在基于计算机的考试的同一天举行。c）第二阶段应包括个人访谈，与第一阶段的同一天举行的专家专家小组。d）对于工作专业人员而言，他们免于阶段。合格的候选人应在第二阶段直接召集进行个人面试。2。候选人的选择将受到评估委员会的建议和主管当局的批准。3。Institute保留在没有发现合适候选人的情况下不填补所有座位的权利。费用：单击此处以获取有关暂定费用结构的信息（实际上将在入场时间显示）
计算神经科学/脑物理学博士后研究奖学金
成功候选人将开发并应用基于物理的计算方法来模拟在皮层内部（局部场电位；LFP）和外部（EEG、MEG）测量的电和磁脑信号。有关这种生物物理建模方法的评论，请参阅 Einevoll 等人的《自然神经科学评论》，2013 年。在 COBRA 中，这项建模工作将与在 UiO 生物科学系 Marianne Fyhn 实验室进行的小鼠视觉皮层内部实验记录进行比较。因此，该项目还涉及开发小鼠视觉皮层网络模型。
沃伦参议员致马蒂·马克里（Marty Makary）博士的信，
1 National Public Radio, “A Look At How The Revolving Door Spins From FDA To Industry,” September 28, 2016, https://www.npr.org/sections/health-shots/2016/09/28/495694559/a-look-at-how-the-revolving-door-spins-from-fda- to-industry; BMJ，“旋转门：董事会会员，对冲基金和负责调节行业的FDA负责人”，彼得·多什（Peter Doshi），2024年5月8日，https：//wwwww.bmj.com/content/385/385/bmj.q975。2参见，例如，美国办公室Senator Elizabeth Warren, In Response to Senator Warren, FDA Commissioner Nominee Dr. Robert Califf Makes Strongest Ethics Commitments of Any Senior Biden Administration Official, January 31, 2022, Press Release, https://www.warren.senate.gov/newsroom/press-releases/-in-response-to-senator-warren-fda-专员提名人 - 罗伯特 - 阿里伯特·马克斯·马克斯 - 斯特朗斯特 - 伦理学 - 官员官员。
穆扎法尔·拉苏尔·巴特博士
[6] Aalam、Syed Wajid、Abdul Basit Ahanger、Muzafar Rasool Bhat 和 Assif Assad。“推荐系统中公平性的评估：回顾。”《计算机工程新兴技术：认知计算和智能物联网：第五届国际会议 ICETCE 2022，印度斋浦尔，2022 年 2 月 4 日至 5 日，修订精选论文》，第 456-465 页。Cham：Springer International Publishing，2022 年。
入学博士学位课程的40周期（a。y。2024...
4。ca'Foscari威尼斯大学将向候选人发送有关此竞争性选择过程的任何沟通。大学将在线注册过程中使用候选人提供的电子邮件地址。如果您有任何疑问或需要有关电话，文件，根据1990年法律241，或根据立法法令号要求公民访问的请求33/2013，您可以通过电子邮件发送给大学。 候选人将在派遣的日期和时间中考虑大学的任何沟通。 如果您提供了不正确的地址，或者没有及时告知您的地址的更改，则管理政府对未交付的电子邮件负责。 此外，政府对第三方，不可预见的事件或不可抗力引起的问题不承担任何责任。33/2013，您可以通过电子邮件发送给大学。候选人将在派遣的日期和时间中考虑大学的任何沟通。如果您提供了不正确的地址，或者没有及时告知您的地址的更改，则管理政府对未交付的电子邮件负责。此外，政府对第三方，不可预见的事件或不可抗力引起的问题不承担任何责任。
2022 年 5 月 12 日_新闻稿_三名博士生获得奖项……
杰雷米·安格尔 (Jérémy Anger) 的论文题为“图像和视频去模糊的探索：造成差异的细节”，论文在巴黎萨克雷大学的 Borelli 中心完成。该论文的目的是找到一种方法来纠正标准相机或卫星拍摄的图像的模糊，以提高其细节水平。该论文的研究成果使得通过自监督学习实现多图像超分辨率的新技术方法的开发成为可能。进一步的工作使得欧洲航天局哨兵二号地球观测卫星的图像具有超分辨率。该方法恢复的细节的贡献使得在各种应用（3D重建，物体识别）中提取更精确的信息成为可能。