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World File Search SystemC29
2024 年可持续发展战略
行业集群 NACE 代码 汽车和机械工程 C26、C27、C28、C29、G45 建筑、房地产和住房 C23、F41、F42、F43、L68 采矿、化学工业、金属制造
董事会董事会2024
强迫劳动和现代奴隶制：根据ILO公约C29（强迫劳动）和C105（废除强迫劳动），空中客车将不会容忍任何形式的现代奴隶制或人口贩运，包括被迫，债券，绑定，契约，契约或非自愿的监狱劳动力。空中客车将以他们了解的语言为所有员工提供涵盖工资，工作时间，福利以及其他工作和就业条件的书面合同。除非适用法律要求，空中客车将不会保留，销毁或拒绝访问任何形式的员工身份证。 空中客车将直接或间接收取费用，包括招聘费用或存款，作为工作的先决条件，并将尊重工人在工作日后离开工作场所的权利，以在合理或合同通知后终止工作并获得允许的工资。空中客车将不会保留，销毁或拒绝访问任何形式的员工身份证。空中客车将直接或间接收取费用，包括招聘费用或存款，作为工作的先决条件，并将尊重工人在工作日后离开工作场所的权利，以在合理或合同通知后终止工作并获得允许的工资。
7月22日星期一在Great Hall
2024年7月21日至24日夏季会议，7月22日星期一，伯明翰大学海报会议上的阿斯顿·韦伯大楼（Aston Webb Building）在Great Hall主持人中，应在周一下午的海报会议上16：30-17：30的海报旁边，如果有一个奇数或17：30-18：30之间的数字，则应在16：30-17：30之间。这将进行茶点。海报必须在星期一早上08:30安装，应将其留在星期二13:00。魔术贴。海报必须不超过841毫米宽x 1189mm高（A0纸张尺寸，肖像）。海报板尺寸的完整详细信息：https：//www.bap.org.uk/pdfs/bap_poster_size.pdf海报评论面板的成员仅在周一查看海报。海报奖将在7月23日在大厅举行的晚宴上颁发。海报屏幕海报还将在放置在大厅的两个46英寸触摸屏显示器上提供。为了最大程度地发挥海报的影响，您鼓励您提供海报的数字副本以在这些屏幕上显示。请在BAP网站上www.bap.org.uk/userhome上传到打印机（仅原始的高分辨率PDFS），将您的海报上传到打印机。7月12日提供的海报也将转发给摘要审稿人在今年的奖品和奖励中，并在海报会议之前的奖项中考虑。如果您有任何问题或查询，请联系Sarah Channing-Wright - sarah@bap.org.uk - 引用您的抽象号码。PLEASE NOTE: ALL POSTER PRESENTERS ARE RESPONSIBLE FOR PRINTING OUT THEIR OWN POSTER FOR THE POSTER SESSIONS AS BAP AND THE VENUE HAVE NO FACILITY TO PRINT LARGE SCALE DOCUMENTS Group A: Anxiety (A01–A15) Group E: Addictions (E01–E22) Group B: Psychosis (B01–B32) Group F: Cognition (F01–F15) Group C: Other Topics (C01–C29) Group G：情感障碍（G01 – G65）组D：神经变性（D01 – D03）
Xavier Alameda-Pineda的课程
Jordan Cosio 2023-（Inria Grenible）想象。 博士Pierre-Brice Witer Jean-Eudes Ayilo 2023-（中央汤）不在。Jordan Cosio 2023-（Inria Grenible）想象。博士Pierre-Brice Witer Jean-Eudes Ayilo 2023-（中央汤）不在。
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。