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加拿大帝国商业银行（CIBC）-CSAIL联盟
他们参与研究计划，导致CIBC与技术政策总监泰勒·雷诺兹（Taylor Reynolds）和互联网政策研究计划（IPRI）项目专门建立联系。根据其网站的说法，SCRAM的安全网络风险汇总管理的简称为“汇总敏感的网络安全防御和损失数据，并提高我们的安全性，而无需组织披露自己的敏感数据。”正如Sr.密码学顾问Ken Giuliani所解释的那样，SCRAM基于一种称为完全同型加密的新技术，该技术“允许来自不同来源的数据，具有相似结构的数据可以汇总在一起，而无需揭示任何来源的个人数据。”简而言之，SCRAM允许科学家研究私人信息，而不会以任何方式损害其来源的安全性。对于像CIBC这样的银行，这种研究很有希望，他们可以从了解竞争对手机构的失败点中受益，但不太可能在其他任何地方获得这些知识。
课程vitae silvio micali-人| MIT CSAIL
MIT副负责人，EECS部门 2015-2016麻省理工学院完整教授1991年 - 现任麻省理工学院终身教授1988-1991 MIT副教授1986-1988 MIT助理教授1983-1986多伦多大学多伦多大学大多伦多大学学院研究员1982-1983MIT副负责人，EECS部门2015-2016麻省理工学院完整教授1991年 - 现任麻省理工学院终身教授1988-1991 MIT副教授1986-1988 MIT助理教授1983-1986多伦多大学多伦多大学大多伦多大学学院研究员1982-1983
格拉斯曼简历
2016-2018 EECS 博士后学者 伯克利设计学院，加州大学伯克利分校，EECS 系 指导老师：Björn Hartmann，EECS 副教授 2012-2016 研究生 用户界面设计组，EECS 系，麻省理工学院 CSAIL 博士论文：大规模编程类中的聚类和可视化解决方案变化 指导老师：Robert Miller，CS 杰出教授 2008-2011 研究生 机器人运动组，EECS 系，麻省理工学院 CSAIL，M.Eng.论文：基于二次调节器的启发式方法，用于快速探索状态空间 由 EECS 教授 Russ Tedrake 指导 2010-2011 斯坦福大学仿生学与灵巧操作实验室客座研究员 2006-2008 麻省理工学院 CSAIL 机器人运动组本科研究员 2004-2006 麻省理工学院 CSAIL 网络与移动系统本科研究员 2003-2004 普林斯顿大学心理学系脑电图实验室特邀高中生研究员
计算机科学与人工智能实验室
CSAIL 研究人员和 CSAIL 运营部门很好地适应了疫情期间的工作。新冠疫情将我们经济体系中的许多不平等现象推到了风口浪尖；它也凸显了一些建设更美好世界的光明机遇。其中一个亮点是新技术的快速发展，CSAIL 研究有机会为此做出贡献。例如，我们的团队开发并帮助在约翰逊检测设施中部署了紫外线 C 消毒机器人。我们的研究人员正在积极开发机器学习 (ML) 系统和计算分析，帮助研究人员了解病毒、预测如何激发免疫反应、选择潜在疫苗的元素、理解实验数据，甚至跟踪病毒随时间的基因突变。
人工智能和 - 麻省理工学院未来的工作
DANIELA RUS，计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 主任，MIT 电气工程与计算机科学 ANDREW & ERNA VITERBI 教授，未来工作特别工作组成员
Ramin Hasani
Vanguard Group，主要AI和机器学习科学家，我设计，实施并领导了各种金融产品的高级机器学习研究，例如时间序列预测，投资组合优化，风险分析，市场建模，市场建模和生成AI，作为Vanguard Enterprise咨询团队的一部分。12/2021-7/2023 CSAIL MIT，博士后助理，CSAIL分布式机器人实验室，PI：Daniela Rus教授。LED关于建模智能和顺序决策制定的研究10/2020-12/2021 TU Wien，PostDoctoral助理，网络物理系统，PI：Radu Grosu教授。LED关于序列建模的深度学习研究5/2020 - 11/2020 TU Wien，网络物理系统研究助理。液体神经网络 - 一种新的连续神经网络，即使在训练后也可以保持适应性。12/2015 - 5/2020 CSAIL MIT，研究学者，分布式机器人实验室。可以通过自主机器人系统的神经回路策略来解释自治。3/2019 - 8/2019 CSAIL MIT，研究学者，分布式机器人技术实验室。可以通过自主机器人系统的神经回路策略来解释自治。10/2017 - 12/2017伦敦帝国学院，访问研究学者，VAS集团，PI：Alessio Lomuscio教授。可解释序列建模的组成神经网络代理。6/2017 - 10/2017 OpenWork Foundation，高级撰稿人9/2017 - 现在的Politecnico di Milano，Deib，Deib，G。Ferrari教授，G。FerrariLab，研究助理10/2014 - 12/2015 Politecnico di Milano，Deib，Deib，Deib，Deib，Deib，G。BertuccioLab教授，研究实习生10/2013 - 2/2014
Jason Gross
MIRI, summer 2019: Formalized type theories, and proved properties of programs that reason about themselves Google, summer 2018: Worked on integration of Fiat Cryptography with BoringSSL in Chrome Google, summer 2016: Extended Fiat Cryptography with ECC primiatives for integration with Open Titan Microsoft Research, summer 2014: Collaboratively created a language for specifying in- put/output behavior of x86 assembly programs, ver ed the input/output behavior of a number of simple programs, and improved performance of the x86proved project MIT CSAIL PLV, 20122014: Entered a signi cant amount of category theory into the au- tomated proof assistant Coq, and worked on building an interface for databases and database migration on top of category theory MIT CSAIL CoCoSci, 20092011: Designed and managed the data collection webpage for research in categorical learning and transfer learning Commack High School, 2006年2009年：对自然数量集的研究电路，赢得第四名（2009）和第三（2008年）在ISEF中获得数学奖项
Crossroads 2025技术进步和对SCM MIT校园的影响
Crossroads 2025 Technology Advances & the Impact on SCM MIT Campus, Media Lab March 18, 2025 8:00 Program check-in, Continental Breakfast 8:30 Welcome and Introduction Prof. Yossi Sheffi – Director, MIT Center for Transportation and Logistics (CTL) Jim Rice – Deputy Director, MIT CTL 9:00 Prof. Daniela Rus – Director, MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory ( CSAIL) 10:00休息10:15约翰·哈特教授 - 机械工程系负责人；联合导演，新制造计划11:15休息11:30 Pulkit Agrawal教授 - MIT CSAIL，EECS，EECS 12:30午餐1:30 Michael Schrage博士 - MIT数字经济倡议（IDE）2:30 Break 2:45 Matthias Winkenbach - 研究主管，麻省理工学院CTL•迈克尔·德威特（Michael Dewitt） - 沃尔玛副总裁•米歇尔·艾格斯（Michelle Eggers） - 宝洁副总裁•丹·加考
Barrett Trifold Final_ae_digital
Burt®和Barrett Technology的起源始于Bill在马萨诸塞州理工学院人工智能实验室（现称为MIT CSAIL）的博士学位，部分由NASA资助。在那儿时，比尔最初不鼓励设计一个旨在与人们互动的机器人，因为机器人构成的通用危险是当时的工业。Bill认为，通过应用周到的设计和人为因素（例如自然背景性），可以建立一个机器人，其好处远远超过了任何风险。Bill证明了反对者错误，并建立了世界上最先进的†（WAM®）机器人臂。