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哈维尔·M·杜阿尔特
• 美国能源部奖美国 CMS SPRINT——研究实习学者计划 (2023-2026) 的关键人员。 • 美国能源部奖西部计算高能物理高级培训 (WATCHEP) 的关键人员 (2022-2027)。 • 美国国家科学基金会 HDR 数据驱动发现加速人工智能算法研究所 (A3D3) 的关键人员和研究所 PI (2021-2026)。 • 美国能源部高级培训 HEP 联盟 (HEPCAT) 奖的关键人员 (2021-2024)。 • 美国能源部科学前沿实时数据缩减协同设计奖的联合 PI (2021-2024)。 • 美国能源部粒子重建和希格斯物理实时人工智能早期职业奖的 PI (2020-2025)。 • 担任美国能源部高能物理物理启发人工智能 FAIR 框架奖的联合 PI（2020-2023 年）。 • 担任美国国家科学基金会科学与工程人工智能神经网络处理器探索奖的联合 PI（2020-2021 年）。 • 大型强子对撞机异构计算研究关键人员
杜阿尔特实验室 - 德克萨斯大学奥斯汀分校
先前的研究尝试使用机器学习分类方法将人们可能记住的事件的单次试验神经反应与可能忘记的事件区分开来。成功的单次试验分类具有转化为临床领域的潜力，可以实时检测记忆和其他认知状态，从而提供实时干预（即脑机接口）。然而，大多数这些研究（以及一般的分类分析）并没有明确所选方法是否最适合对与记忆相关的大脑状态进行分类。为了解决这个问题，我们系统地比较了分类的每个步骤（即特征提取、特征选择、分类器选择）的不同方法，以研究哪些方法最适合解码情景记忆大脑状态——这是此类分析的首次。使用在执行情景上下文编码和检索任务期间收集的成人寿命样本 EEG 数据集，我们发现没有一种特定的特征类型（包括基于共同空间模式 (CSP) 的特征、均值、方差、相关性、基于 AR 模型的特征、熵、相位和相位同步）在区分不同记忆类别方面始终优于其他特征类型。然而，提取所有这些特征类型的效果始终优于仅提取一种特征。此外，与单独过滤或根本不进行特征选择相比，过滤和顺序前向选择的组合是选择有效特征的最佳方法。此外，尽管所有分类器
基于合成痘病毒的 SARS-CoV-2 疫苗的开发 1
1 希望之城国家医疗中心血液学和移植中心系，美国加利福尼亚州杜阿尔特 91010；2 希望之城贝克曼研究所免疫肿瘤学系和基因组核心设施，美国加利福尼亚州杜阿尔特 91010；4 加州大学圣地亚哥分校医学院传染病和全球公共卫生系，9500 Gilman Dr，拉霍亚，加利福尼亚州 92093；斯克里普斯研究中心免疫学和微生物学系，10550 N Torrey Pines Rd，拉霍亚，加利福尼亚州 92037；5 研究业务发展部，希望之城，美国加利福尼亚州杜阿尔特 91010
丹尼尔·A·罗伯茨上校 - 阿尔特斯空军基地
丹尼尔·A·罗伯茨上校 丹尼尔·A·“JD”罗伯茨上校是俄克拉荷马州阿尔特斯空军基地第 97 医疗组的指挥官。在此职位上，他负责为 7,600 多名国防部受益人提供医疗服务。医疗组通过促进基地现役人员的健康、安全和士气来确保战时准备，并培训医务人员以支持全球应急行动。罗伯茨上校于 1997 年通过后备军官训练团加入空军，他的主要背景是作战航空航天生理学和安全。他曾部署支持许多作战演习，以及支持作战行动，包括北方守望、南方守望、持久自由和伊拉克自由行动。作为一名人为因素顾问，他参加了多个安全、事故和友军误伤调查委员会。罗伯茨上校曾担任国防部工作队的执行秘书，领导了有史以来第一个减少事故的战略计划。他领导了空军总部层面的整个职业领域的再造，由空军军医总监和空军作战、计划和需求总监共同倡导。罗伯茨上校对基于模拟器的空间定向障碍/任务管理训练、战斗机的人为因素进行了研究，广泛研究了减氧呼吸装置 (ROBD) 的使用，并指导了空军唯一的夜视镜高级教练课程。他指挥过第 325 医疗支援中队，并担任太平洋空军总部航空管理部门负责人，负责太平洋空军作战部队航空支援计划的组织、培训和装备。在担任现职之前，罗伯茨上校曾担任美国空军总部训练与准备局机组人员绩效部主任。在此职位上，他还担任航空生理学职业现场经理，负责监督 400 名航空生理学人员、政策和要求。他是皇家航空学会会员和航空医学协会副会员。教育背景：1997 年，中田纳西州立大学，人体生理学学士，田纳西州默弗里斯伯勒 1998 年，系统采购管理，德克萨斯州拉克兰空军基地 1999 年，航空航天生理学军官课程，荣誉毕业生，德克萨斯州布鲁克斯空军基地 2004 年，中队军官学校，驻地，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地 2007 年，空军理工学院，人体生理学硕士，中田纳西州立大学 2008 年，空军指挥参谋学院（函授和驻地等效） 2009 年，中级执行技能课程 2013 年，空中战争学院，优秀毕业生，远程教育 2015 年，联合高级医疗领导人课程 2017 年，联合/联合空中和太空作战高级参谋课程
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