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杰西亚·布拉沃-赫姆斯多夫
• 会议和研讨会的旅行奖： Eurandom 图拉普拉斯算子、多元极值和代数统计研讨会 (链接) 荷兰埃因霍温理工大学，2024 量子计算基础 (FQC2024) 研讨会 (链接) 伦敦大学皇家霍洛威学院，2024 YES 因果推理研讨会 (链接) 埃因霍温理工大学 Eurandom，2023 神经信息处理系统 (NeurIPS) 学者奖，2022 神经信息处理系统 (NeurIPS) 学者奖，2019 国际复杂系统会议 (ICCS)，2018 NeurIPS 机器学习女性，2018 工业与应用数学学会 (SIAM) 年会，2018 强化学习和决策多学科会议 (RLDM)，2017 NeurIPS 机器学习女性，2017神经科学 (ICMNS)，2017 强化学习和决策多学科会议 (RLDM)，2015 奥斯汀记忆与学习会议，2015
使用贝叶斯多模型推理的系统生物学模型中的确定性
数学模型对于研究细胞内信号网络的结构和行为而言是必不可少的。一种常见的建模方法是开发一个方程式的系统，该方程式使用近似值和简化假设编码已知生物学。结果，相同的信号通路可以由多个模型表示，每个模型都有其基础假设集，这为模型选择打开了挑战，并降低了模型预测中的确定性。在这里，我们使用贝叶斯多模型推断来开发一个框架以提高系统生物学模型的确定性。使用细胞外调节激酶（ERK）路径的模型，我们首先表明多模型推理会增加预测性的确定性，并产生预测因子，这些预测因子对一组可用模型的变化具有良好的变化。然后，我们表明，使用多模型推断做出的预测可以通过减少测量持续时间和减少样本量来引入的数据不确定性。最后，我们使用多模型推理来识别一个新模型，以实验测量的亚细胞位置特异性ERK活性动力学。总而言之，我们的框架突出了多模型推断，作为提高细胞内信号传导活性预测确定性的纪律方法。
奥地利加伯斯多夫电转气工厂提供可持续能源
| 旨在实现碳中和 “气田”通常是指地下化石天然气储备。加伯斯多夫的研究项目“可再生气田”暗示了由能源服务提供商 Energie Steiermark 牵头的项目合作伙伴的目标：有限能源的可再生替代品。该项目展示了如何通过采用成熟的可再生能源技术并根据当地情况将它们有效结合起来，在碳中和的基础上改造奥地利的能源系统。该项目的一个重要组成部分是日立造船 Inova (HZI) 的催化甲烷化技术，该技术首次在加伯斯多夫用于处理原始沼气。
41 珀茨莱因斯多夫
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用于目标识别的贝叶斯多传感器数据融合
摘要：军事指挥和控制系统必须处理各种不同的传感器和来源。除了传统信息源（如 IFF、战术数据链和 ESM 传感器）之外，AIS、蓝军跟踪和 GMTI 雷达等其他来源也成为目标识别和分类的重要来源。正确识别是防止误伤和平民附带损害以及完成态势感知的重要先决条件。本文概述了我们扩展贝叶斯识别过程的解决方案，以便为海军以及空中和地面目标建立战术图景。对于一些传感器和重要的识别源，如自动识别系统 (AIS)、自动目标识别 (ATR) 和 GMTI 雷达，我们将详细介绍解决方案。