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博士学位论文Bardsley 2014 社交媒体对小型和... 的创新的影响 PHD论文控制设计 自动设计简化量子程序合成
复杂骨缺损的修复仍然是一个手术挑战，希望组织工程可以提供无限的骨骼组织来源，并规避与当前临床方法相关的许多缺点。目前，大多数骨组织工程研究都集中在间充质干细胞（MSC）分化为成骨细胞上。组织进行工程设计，以准备肥厚的软骨移植物可能是一种更有利的方法。该组织能够在缺陷中发现的相对较低的氧张力生存，并且可以提供促进血管生成和骨组织再生的生长因子。令人惊讶的是，几乎没有针对肥厚的软骨工程的研究。因此，该项目的目的是研究鼻腔软骨细胞形成能够在体内再生骨组织的肥厚软骨移植物的能力。
博士学位论文Bardsley 2014
4.1.2.1。Brand Building ................................................................................................... 140 4.1.2.2.Idea Generation and Innovation ..................................................................... 144 4.1.2.3.社交媒体平台的各种特征................................................................................................................................................................................................................................................................................... 148 4.1.2.4。Dealing with Niche Groups and their Needs ................................................ 150 4.1.2.5.国际增长................................................................................................................................................................................................................. 158 4.1.2.6。员工的背景和个人动机................................................................................................................................................................. 158 4.1.2.7。Revenue Generation ........................................................................................ 159 4.1.3.Branding and Socialization Activities .................................................................. 160
课程vitae
[1] T. Cui和F. Pillichshammer（2025）。伯恩斯坦近似及以后：通过基本概率理论的证明，元素der Mathematik，被接受，Arxiv：2307.11533。[2] T. Cui，J。Dong，A。Jasra和X. T. Tong（2025）。数值MCMC的收敛速度和近似精度，应用概率的进步，57（1），doi：10.1017/apr.2024.28。[3] T. Cui，G。Ditommaso，R。Scheichl（2024）。多级维度独立于可能性的MCMC，用于大规模反问题，反问题，40，035005。[4] Y. Zhao和T. Cui（2024）。张量训练方法用于状态空间模型中的顺序状态和参数学习，机器学习研究杂志，接受，ARXIV：2301.09891。[5] T. Cui，H。de Sterck，A。D. Gilbert，S。Polishchuk和R. Scheichl（2024）。多层次的蒙特卡洛方法用于随机对流扩散特征值问题，《科学计算杂志》，99（3），1-34。[6] T. Cui，S。Dolgov和R. Scheichl（2024）。使用张量列车进行的深度重要性采样，并适用于先验和后验罕见的事件估计，《 Siam Scientific Computing杂志》，46（1），C1 – C29。[7] T. Cui，S。Dolgov，O。Zahm（2023）。可扩展的有条件深度逆罗森布拉特使用张量列和基于梯度的尺寸降低，计算物理学杂志，485，112103。[8] T. Cui，S。Dolgov（2022）。使用平方逆的Rosenblatt传输，计算数学基础，22（6），1863– 1922年对张量列车的深度组成。[9] T. Cui，X。T。Tong和O. Zahm（2022）。先前的标准化了贝叶斯反问题，逆问题，38（12），124002。[10] T. Cui，X。T. Tong（2022）。统一的绩效分析对信息性的子空间方法，Bernoulli，28（4），2788–2815。[11] O. Zahm，T。Cui，K。Law，Y。Marzouk和A. Spantini（2022）。非线性贝叶斯逆问题的认证维度降低，计算数学，91（336），1789–1835。[12] T. Cui，Z. Wang和Z. Zhang（2022）。通过非线性流变学，计算物理学的通信，ARXIV：2209.02088，一种用于冰川建模的变分神经网络方法。[13] L. Bian，T。Cui，B.T。 Yeo，A。Fornito，A。Razi，J。Keith（2021）。 使用功能性MRI，Neuroimage，244，118635识别大脑状态，过渡和社区。div> [14] T. Cui，O。Zahm（2021）。 无数据的贝叶斯反问题，反问题的无数据信息尺寸减小，37（4），045009。 [15] J. Bardsley，T。Cui（2021）。 基于优化的非线性层次统计反问题的MCMC方法，《不确定性量化》的暹罗/ASA期刊，9（1），29-64。 [16] C. Fox，T。Cui，M。Neumayer（2020）。 随机降低了效率的大都市量的前向模型，并应用于地下流体流量和电容层析成像，《辉煌的地质杂志》，《地貌杂志》，11（1），1-38。 [17] J. Bardsley，T。Cui，Y。Marzouk，Z。Wang（2020）。 [18] R. Brown，J。Bardsley，T。Cui（2020）。 [19] S. Wu，T。Cui，X。Zhang，T。Tian（2020）。[13] L. Bian，T。Cui，B.T。Yeo，A。Fornito，A。Razi，J。Keith（2021）。 使用功能性MRI，Neuroimage，244，118635识别大脑状态，过渡和社区。div> [14] T. Cui，O。Zahm（2021）。 无数据的贝叶斯反问题，反问题的无数据信息尺寸减小，37（4），045009。 [15] J. Bardsley，T。Cui（2021）。 基于优化的非线性层次统计反问题的MCMC方法，《不确定性量化》的暹罗/ASA期刊，9（1），29-64。 [16] C. Fox，T。Cui，M。Neumayer（2020）。 随机降低了效率的大都市量的前向模型，并应用于地下流体流量和电容层析成像，《辉煌的地质杂志》，《地貌杂志》，11（1），1-38。 [17] J. Bardsley，T。Cui，Y。Marzouk，Z。Wang（2020）。 [18] R. Brown，J。Bardsley，T。Cui（2020）。 [19] S. Wu，T。Cui，X。Zhang，T。Tian（2020）。Yeo，A。Fornito，A。Razi，J。Keith（2021）。使用功能性MRI，Neuroimage，244，118635识别大脑状态，过渡和社区。div>[14] T. Cui，O。Zahm（2021）。无数据的贝叶斯反问题，反问题的无数据信息尺寸减小，37（4），045009。[15] J. Bardsley，T。Cui（2021）。基于优化的非线性层次统计反问题的MCMC方法，《不确定性量化》的暹罗/ASA期刊，9（1），29-64。[16] C. Fox，T。Cui，M。Neumayer（2020）。随机降低了效率的大都市量的前向模型，并应用于地下流体流量和电容层析成像，《辉煌的地质杂志》，《地貌杂志》，11（1），1-38。[17] J. Bardsley，T。Cui，Y。Marzouk，Z。Wang（2020）。[18] R. Brown，J。Bardsley，T。Cui（2020）。[19] S. Wu，T。Cui，X。Zhang，T。Tian（2020）。基于功能空间的基于可扩展优化的采样，《暹罗科学计算杂志》，42（2），A1317 – A1347。贝叶斯逆问题中的晶状麦片先验的半变量图超参数估计，逆问题，36（5），055006。一种用于推断遗传调节网络的非线性反向工程方法，PEERJ，8，E9065。[20] T. Cui，C。Fox，C.，M。O'Sullivan（2019）。大规模逆问题的自适应误差模型 - 延迟 - 受众MCMC中降低的模型的随机校正，并应用于多相性逆问题，《工程数值国际杂志》，118（10），578-605。[21] T. Cui，C。Fox，G。Nicholls，M。O'Sullivan（2019）。使用平行马尔可夫链蒙特卡洛来量化地热储层校准中的不确定性，国际不确定性量化杂志，9（3），295–310。[22] S. Thiele，L。Grose，T。Cui，S。Micklethwaite，A。Cruden（2019）。从数字数据中提取高分辨率结构取向：贝叶斯方法，结构地质杂志，122，106–115。[23] C. Reboul，S。Kiesewetter，M。Eager，M。Belousoff，T。Cui，H。DeSterck，D。Elmlund，H。Elmlund（2018）。快速接近原子分辨率单粒子3D重建，简单，结构生物学杂志，204（2），172-181。[24] A. Spantini，T。Cui，K。Willcox，L。Tenorio和Y. Marzouk（2017）。贝叶斯线性反问题的面向目标的最佳近似，《暹罗科学计算杂志》，39（5），S167 – S196。[25] Z. Wang，Y。Marzouk，J。Bardsley，T。Cui和A. Solonen（2017）。贝叶斯的逆问题L 1先验：随机化 - 优化方法，Siam on Scientific Computing杂志，39（5），S140 – S166。
在不确定性中做出决策
本文的初稿由 PMCSA 办公室的 Anne Bardsley 博士编写。办公室的其他成员也提供了意见。早期草案由民防和应急管理部工作人员审阅。我们特别感谢以下审阅者的宝贵意见：Mark Ferguson，爱尔兰科学基金会，爱尔兰政府首席科学顾问 David Mair，欧盟委员会联合研究中心 Virginia Murray，英国公共卫生部，全球灾害风险减少顾问 David Johnston，梅西大学和 GNS Science 联合灾害研究中心 Sarb Johal，梅西大学和 GNS Science 联合灾害研究中心 Emma Hudson-Doyle，梅西大学和 GNS Science 联合灾害研究中心 Richard Bedford，新西兰皇家学会和奥克兰理工大学
合理步骤的指南
tlanx到Bari。 Ahn，John Andruchow，Eden，Atinn Bain，Gleinn Baker，Michael Bargersley，Brajkococho，Brag Brajin，Amy Brice，Amy Brice，Amy Brice，Alex。 CaldereènSodom，Nidi Caley，Shinead，Shinead Company，Dadger的Brah，John Davis，John Davies，Alex Devellowing，Ash Devellowing，Ash Draham，Ash Draws，Animals和Districation，Melissa Gonlids，Melissa Gonlids，Melissessesa Gishds。 Annony Haggery，Jo Hagggerty，Daniel Hasan，Hean Hasan，Herre，Break Lein，Jeleni Bretth，Brethth Johnstan，Breaks，Free Kimb，Vivian King，Vivian King，Mark Leanis，Enricons，Enricons； Mèdes，Mordesson代理Myers，Banha AM Footson，Amy Newll，Constant，Rackelson Nicolson，Consecestinstine，Concupuils Parskemosomos，Julihood，Pethest，Peterig，Peterig，Petert Roint。 Scottth, Scott's Scott, Annie Sloman, Ainsley Sloman, Renenee Snilling, Somungton, Andy Symington, Andy Symington, Andy Symington, Emily Turnbull, Steve Valbt, Elissa Walzab, Elissa Walzab, Elissa Walzab, Elicil Of Walzab, Elizab.惠特沃思（Whitworth），迈克尔（Michael）和奥利维亚·温德（Olivia Windhwart），里德利·杨（Ridly Yang），詹妮弗·IIP（Jennifer IIP）。
欧洲诉讼托卡马克剥削计划的概述，以支持ITER和DEMO
E. Joffrin 1，∗，M。Wischmeier2，M。Barruzz3，A。大约4，A。第2章，D。Keeling 5，B。Labit 6，E Abbot 7，M。Agoniti 7，F.C.P.Albert Devasagayam 11，St. Alexander 5，E L. Applice 5，G.M。 方法3，M。Ariola17，C。Arnas18，J.F。 Artaud 1，W。Arter 5，O。Associations 19，L。Auce 20，M.H。 Aumunier 1，F。Ayllon41，E M. Balden 2，A。Balestrius6，M。BaqueroRuiz 6，T。Barberis24，C。R。Morals 5，J 2，K。Bogar 9，T.O.S.J。 Carvalo 5，36，I。Cassiaghi 12，A。Casol 9，F.J。Casson 5，C 名人28，I.H。 Grazia 17，A。Albert Devasagayam 11，St. Alexander 5，E L. Applice 5，G.M。方法3，M。Ariola17，C。Arnas18，J.F。Artaud 1，W。Arter 5，O。Associations 19，L。Auce 20，M.H。Aumunier 1，F。Ayllon41，E M. Balden 2，A。Balestrius6，M。BaqueroRuiz 6，T。Barberis24，C。R。Morals 5，J 2，K。Bogar 9，T.O.S.J。Carvalo 5，36，I。Cassiaghi 12，A。Casol 9，F.J。Casson 5，C名人28，I.H。Grazia 17，A。Bosman 29, C. Bourdelle 1, C. Bowman 5, S. Brezinsek 28, 76, D. Brida 2, F. Brochard 30, R. Brunet 1, D. Brunetti 5, V. Bruno 1, R. Buchholz 10, J. Buermans 31, H. Bufferand 1, P. Buratti 3, A. Burckhart 2, J. Cai 28, R. Calado 32, J. Caloud 9, S. Cancelli 20，F。Dog 33，B。Cannas 21，M。Cappelli 3，S。Carcangiu 21，A。Cardinal 3，S。Carli 34，D。Carnival 35，M。Carole 16，M。Carpita 6，D。Carralero 22，F。Caruggi，I.S。 Challis 5, R. Chandra 11, A. Chankin 2, B. Chapman 5, H. Chen 41, M. Chernyshova 37, A.G. Chiariello 17, P. Chmielewski 37, A. Chomiczewska 37, C. Cianfarani 3, G. Ciraolo 1, J. Citrin 29, F. Clairet 1, S. Coda 6, R. Coelho 32，J.W。 咖啡38，C。Colandrea 6，L。Colas 1，S。Conroy 15，C。Conte 6，N.J。Conway 5，L。Cordaro 7，Y。Corre1，D.Costa 32，S。Costea 39，D。Coster 39，D。Coster 2，X。Courtois 2，Coverleis 1，C。Cowley 40，T。Craciunescu 42，Croci 20，G.Croci 20，A.M。 Croitou 42，K。Crumpets 31，D.J。 Cruz Zabala 41，G。Cseh 19，T。Czarski 37，A。Da Ros 1，A。Dal Molin 20，M。Dalla Rosa 20，Y。Damizia5，O。 d'Arcangelo 3，P。David2，M。DeAngeli 12，E。DeLa Cal 22，E。Dela Luna 22，G。DeTommasi 17，J。Decker6，R。Dejarnac9，D.Del Sarto 26，G.Derks 29，G.Derks 29，C。Desgranges 1，C。Desgranges 1，P。Devynck 1，P。Devynck 1，S. of Genoa 43，L.Ee。 siena 2，M。Dicorato16，M。Diez1，M。Dimitrova9，T。Dittmar28，L。Dentrich23，J.J。 DomínguezPalaciosDurán41，P。Donnel1，D。Douai1，S。Dowson5，S。Doyle41，M。Dreval44，P。Drews28，L。Dubus1，R。Dumont1，R。Dumont1，Bosman 29, C. Bourdelle 1, C. Bowman 5, S. Brezinsek 28, 76, D. Brida 2, F. Brochard 30, R. Brunet 1, D. Brunetti 5, V. Bruno 1, R. Buchholz 10, J. Buermans 31, H. Bufferand 1, P. Buratti 3, A. Burckhart 2, J. Cai 28, R. Calado 32, J. Caloud 9, S. Cancelli 20，F。Dog 33，B。Cannas 21，M。Cappelli 3，S。Carcangiu 21，A。Cardinal 3，S。Carli 34，D。Carnival 35，M。Carole 16，M。Carpita 6，D。Carralero 22，F。Caruggi，I.S。Challis 5, R. Chandra 11, A. Chankin 2, B. Chapman 5, H. Chen 41, M. Chernyshova 37, A.G. Chiariello 17, P. Chmielewski 37, A. Chomiczewska 37, C. Cianfarani 3, G. Ciraolo 1, J. Citrin 29, F. Clairet 1, S. Coda 6, R. Coelho 32，J.W。咖啡38，C。Colandrea 6，L。Colas 1，S。Conroy 15，C。Conte 6，N.J。Conway 5，L。Cordaro 7，Y。Corre1，D.Costa 32，S。Costea 39，D。Coster 39，D。Coster 2，X。Courtois 2，Coverleis 1，C。Cowley 40，T。Craciunescu 42，Croci 20，G.Croci 20，A.M。 Croitou 42，K。Crumpets 31，D.J。Cruz Zabala 41，G。Cseh 19，T。Czarski 37，A。Da Ros 1，A。Dal Molin 20，M。Dalla Rosa 20，Y。Damizia5，O。d'Arcangelo 3，P。David2，M。DeAngeli 12，E。DeLa Cal 22，E。Dela Luna 22，G。DeTommasi 17，J。Decker6，R。Dejarnac9，D.Del Sarto 26，G.Derks 29，G.Derks 29，C。Desgranges 1，C。Desgranges 1，P。Devynck 1，P。Devynck 1，S. of Genoa 43，L.Ee。siena 2，M。Dicorato16，M。Diez1，M。Dimitrova9，T。Dittmar28，L。Dentrich23，J.J。 DomínguezPalaciosDurán41，P。Donnel1，D。Douai1，S。Dowson5，S。Doyle41，M。Dreval44，P。Drews28，L。Dubus1，R。Dumont1，R。Dumont1，siena 2，M。Dicorato16，M。Diez1，M。Dimitrova9，T。Dittmar28，L。Dentrich23，J.J。 DomínguezPalaciosDurán41，P。Donnel1，D。Douai1，S。Dowson5，S。Doyle41，M。Dreval44，P。Drews28，L。Dubus1，R。Dumont1，R。Dumont1，