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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
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情感脑机音乐接口在情绪调节和神经反馈中的应用：一项研究方案 Harley Glassman [1]*、Daniel Dwyer [2]、Nicia
情感脑机音乐接口在情绪调节和神经反馈中的应用：一项研究方案 Harley Glassman [1]*、Daniel Dwyer [2]、Nicia John [3]、Denis Laesker [4]、Matthew So [5,6] [1] 多伦多大学安大略教育研究所，加拿大安大略省多伦多，M5S 1V6 [2] 约克大学哲学学院认知科学系，加拿大安大略省多伦多，M3J 1P3 [3] 约克大学健康学院心理学系，加拿大安大略省多伦多，M3J 1P3 [4] 南佛罗里达大学计算机科学系，美国佛罗里达州坦帕市，33620 [5] 麦克马斯特大学理学院数学与统计学系，加拿大安大略省汉密尔顿市，L8S 4L8 [6] 曼尼托巴大学马克斯·拉迪医学院，拉迪健康科学学院，温尼伯，加拿大马尼托巴省，R3T 2N2 * 通讯作者：harleyglassman@gmail.com 摘要简介：情绪调节是心理健康不可或缺的一部分，随着一个人的情绪在一天中不断变化，它会对大脑功能产生动态影响。情绪调节障碍与一系列精神疾病有关。尽管情绪调节对心理健康至关重要，但很少有研究研究过训练大脑的情绪调节策略。因此，本文将提出一种用于情绪调节的情感脑机音乐接口 (aBCMI) 原型，该原型通过从实时脑电图 (EEG) 信号中估计情绪来持续生成音乐。方法：在本提案中，我们描述了我们的原型，该原型包括一个从 EEG 信号中检测情绪表达的情绪分类器和一个生成反映这些情绪的音乐的音乐生成器。我们在三个独立的研究中评估了原型。在研究 1 中，测试了音乐生成器的准确性。在研究 2 中，通过评估情绪分类器与实时自我报告情绪的相关性来测试情绪分类器的准确性。在研究 3 中，评估了生成音乐算法以探索情绪调节策略。讨论：所提出的 BCMI 有望准确估计情绪，提供参与者情绪的音乐反馈，并使用户能够根据音乐反馈有意调节自己的情绪。这涉及使用 EEG 信号实时捕捉听众的情绪，提供通过音乐反馈调节情绪状态的机会。因此，除了能够更好地进行情绪的神经反馈训练外，我们的原型还可以通过 EEG 和机器学习增强对情感计算和情绪的理解。结论：该原型的临床应用可能作为音乐疗法中用于训练情绪调节的神经反馈工具产生巨大影响。未来的研究可能会受益于将所提出的 BCMI 用作情绪障碍的神经反馈治疗。关键词：情感脑机接口；脑机接口（BCI）；神经反馈；情绪调节；非侵入性情感干预；音乐治疗 引言
戈登·帕斯（Gordon Pask）的对话理论和参与者理论的互动：实践研究
引用本文：Tilak，S.，Manning，T.，Glassman，M.，Pangaro，P。，＆Scott，B。（2024）。Gordon Pask的对话理论和演员理论的相互作用：实践研究。制定控制论，2（1）：第1条。https：// doi。org/10.58695/ec.11
戈登·帕斯（Gordon Pask）的对话理论和参与者理论的互动：实践研究
引用本文：Tilak，S.，Manning，T.，Glassman，M.，Pangaro，P。，＆Scott，B。（2024）。Gordon Pask的对话理论和演员理论的相互作用：实践研究。制定控制论，2（1）：第1条。https：// doi。org/10.58695/ec.11
在加速数字化和人工智能驱动的世界中构建人类信任系统
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圣玛丽罗马天主教教区
多米尼克·阿巴特 奥利弗·德里斯科尔 CJ·哈格罗夫 迈克·墨菲 弗兰克·安杰洛尼 克莱尔·邓恩 伯纳黛特·海斯利普 卡罗尔·贝基 吉恩·班格尔 杰克·埃基莫格鲁 蒂姆·海斯利普 凯茜·帕加诺 吉姆·巴特斯比 韦恩·埃勒 迈克·赫尔姆斯 托马斯·里奇 约翰·巴特斯比 凯利·加特兰 吉姆·克里根 威廉·里奇 乔·伯尼 Sr 丹尼斯·格拉斯曼 林恩·杰根森和家人 理查德·斯潘格勒 菲尔·布朗 乔·P·戈尔曼 托马斯·凯恩 玛丽“弗兰妮”斯宾塞 约瑟夫·卡利诺 Sr 特雷莎·戈尔曼 乔·莱文斯 安妮·斯蒂尔斯 辛迪·多尔森 特雷莎·格雷厄姆 玛丽安·利布兰德 吉娜·斯特罗姆 卡罗琳·多尔蒂 约翰·格林二世 埃尔伍德·马茨三世 维罗妮卡“维基”维尔登 吉姆·赫尔利 罗伯特·卡特尔 科琳·麦金斯特里 约翰·克里斯托弗 帕特·沙利文 莱昂·达维萨 玛丽·凯恩 佩吉·斯科特 克里斯塔·莫拉 斯蒂芬·海斯特 鲍勃·克拉夫特 玛吉·托马斯 蒂莫西·巴顿 罗克珊库雷克·特里萨·诺兰·约瑟夫·劳贝 玛吉·德安东尼奥 凯瑟琳·安德伍德 德洛丽丝·劳贝
将脂质纳米粒子靶向血脑屏障以改善急性缺血性中风
Jia Nong 1, † , Patrick M. Glassman 1,11, † , Sahily Reyes-Esteves 2 , Helene C. Descamps 3 , Vladimir V. Shuvaev 1 , Raisa Y. Kiseleva 1 , Tyler E. Papp 3 , Mohamad-Gabriel Alameh 4 , Ying K. Tam 5 , Barbara L. Mui 5、Serena Omo-Lamai 10、Marco E. Zamora 1、Tea Shuvaeva 1、Evguenia Arguiri 1、Christoph A Thaiss 3,7,8、Jacob W. Myerson 1、Drew Weissman 6、Scott E. Kasner 2、Hamideh Parhiz 3 *、Vladimir R. Muzykantov 1 *、Jacob S.布伦纳 1,9 *，奥斯卡A. Marcos-Contreras 1,2 * 附属机构 1 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院系统药理学和转化治疗学系，宾夕法尼亚州费城 19104，美国。 2 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院神经病学系，宾夕法尼亚州费城。 3 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院微生物学系，宾夕法尼亚州费城，美国。 4 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院传染病科，宾夕法尼亚州费城，美国。 5 Acuitas Therapeutics，加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华 V6T 1Z3。 6 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院传染病科，宾夕法尼亚州费城，美国。 7 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院糖尿病、肥胖症和代谢研究所，宾夕法尼亚州费城，美国。thaiss@pennmedicine.upenn.edu。 8 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院免疫学研究所。9 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院医学系肺部过敏和重症监护科。10 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院生物工程系。11 美国宾夕法尼亚州费城天普大学药学院药学系
FY23 秋季精选 Signed.xlsx - MyNavyHR
航空当前选定社区 # 名称 等级 设计 设计（仅限 13X7） 1 Carlson, Todd A LCDR 1310 1317 VRM 2 Hagensick, Michael J LT 1310 1317 HSM 3 Brennan, Lee P LT 1310 1317 VFC 4 Goodrich, Zachary S LCDR 1320 1327 VFC 5 Lyon, Nathan W CDR 1315 1317 VFC 6 Shoup, Francis, E CDR 1315 1317 VFC 7 Tortorich, John R LCDR 1310 1317 VFC 8 Estes, Keith L. Jr. LT 1310 1317 VP-P 9 Glassman, Jonathan D LT 1310 1317 VP-P 10 Hasemeyer, Chandler C LCDR 1310 1317 VP-P 11 Kupovits, Sarah L LCDR 1310 1317 VP-P 12 DeMatteo, Patrick J LT 1310 1317 VTP-P 13 McKenna, Jonathan R LT 1310 1317 VTP-P 14 Nieporte, Thomas M LCDR 1310 1317 VTP-P 15 Putnam, Mark L LCDR 1310 1317 VTP-P 16 Reno, Eric J LCDR 1310 1317 VTP-P 17 Bendickson, Nathaniel D LCDR 1310 1317 VR 18 Brady, Scott A LCDR 1310 1317 VR 19 Burke, Daniel, C LCDR 1310 1317 VR 20 Chaloner, Lewis J LT 1310 1317 VR 21 Granic, Adam B LCDR 1310 1317 VR 22 Guagliardo, Louis C LCDR 1310 1317 VR 23 Jones, Julius C LT 1310 1317 VR 24 Murphy, Christopher T LT 1310 1317 VR 25 O'Donnell, Robert M LT 1310 1317 VR 26 O'Loughlin, Bryan C LT 1310 1317 VR 27 Robison, Cody R LCDR 1310 1317 VR 28 Rockman, Joshua S LT 1310 1317 VR 29 Strausser, Marissa A LCDR 1310 1317 VR 30 Sullivan, Luke,E LCDR 1315 1317 VR 31 Taylor, Adam J LT 1310 1317 VR 32 Maddox, Andrew T LT 1310 1317 VTJ 33 Didonato, Michael L LCDR 1310 1317 HSC LOG 34 Haley, Harrison H LT 1310 1317 HSC LOG 35 Millis, Kaila R LCDR 1310 1317 HT 36 Cushman, Daniel R LT 1320 1327 VP-N 附件 (4)
衡量人工智能信任的价值——社会技术系统视角
[1] 2022. 韦氏词典：美国最值得信赖的在线词典。https://www.merriam-webster.com [2] Diego Antognini、Claudiu Musat 和 Boi Faltings。2021. 通过批评与解释互动。第三十届国际人工智能联合会议 IJCAI-21 论文集，周志华（编辑）。国际人工智能联合会议组织，515–521。https://doi.org/10.24963/ijcai.2021/72 主轨道。 [3] Alejandro Barredo Arrieta、Natalia Diaz-Rodriguez、Javier Del Ser、Adrien Bennetot、Siham Tabik、Alberto Barbado、Salvador Garcia、Sergio Gil-Lopez、Daniel Molina、Richard Benjamins、Raja Chatila 和 Francisco Herrera。2020 年。可解释人工智能 (XAI)：概念、分类法、机遇和挑战，迈向负责任的人工智能。Inf. Fusion 58 (2020)，82–115。[4] Gagan Bansal、Besmira Nushi、Ece Kamar、Walter S. Lasecki、Daniel S. Weld 和 E. Horvitz。2019 年。超越准确性：心智模型在人机团队表现中的作用。在 AAAI 人类计算与众包会议 (HCOMP) 上。 [5] Gagan Bansal、Tongshuang (Sherry) Wu、Joyce Zhou、Raymond Fok、Besmira Nushi、Ece Kamar、Marco Túlio Ribeiro 和 Daniel S. Weld。2021 年。整体是否超过部分？人工智能解释对互补团队绩效的影响。2021 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集 (2021 年)。[6] Pieter J. Beers、Henny PA Boshuizen、Paul A. Kirschner 和 Wim H. Gijselaers。2006 年。共同点、复杂问题和决策。群体决策与谈判 15 (2006)，529–556。 [7] Umang Bhatt、Alice Xiang、S. Sharma、Adrian Weller、Ankur Taly、Yunhan Jia、Joydeep Ghosh、Ruchir Puri、José MF Moura 和 P. Eckersley。2020 年。可解释的机器学习在部署中的应用。2020 年公平、问责和透明度会议论文集 (2020 年)。[8] Wayne C Booth、William C Booth、Gregory G Colomb、Gregory G Colomb、Joseph M Williams 和 Joseph M Williams。2003 年。研究的技巧。芝加哥大学出版社。[9] Andrea Brennen。2020 年。当人们说他们想要“可解释的人工智能”时，他们真正想要的是什么？我们询问了 60 位利益相关者。2020 年 CHI 计算系统人为因素会议扩展摘要。1-7。 [10] Zana Buccinca、Phoebe Lin、Krzysztof Z Gajos 和 Elena Leah Glassman。2020 年。代理任务和主观测量可能会在评估可解释的人工智能系统时产生误导。第 25 届智能用户界面 (IUI) 国际会议论文集 (2020 年)。[11] Hao-Fei Cheng、Ruotong Wang、Zheng Zhang、Fiona O'Connell、Terrance Gray、F. Maxwell Harper 和 Haiyi Zhu。2019 年。通过 UI 解释决策算法：帮助非专家利益相关者的策略。在 2019 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集 (英国苏格兰格拉斯哥) 中。美国纽约州纽约，1-12。 https://doi.org/10.1145/3290605.3300789 [12] Erin K. Chiou 和 John D. Lee。2021 年。信任自动化：为响应性和弹性而设计。《人为因素》（2021 年）。[13] Meia Chita-Tegmark、Theresa Law、Nicholas Rabb 和 Matthias Scheutz。2021 年。您可以信任您的信任衡量标准吗？2021 年 ACM/IEEE 人机交互国际会议论文集 (2021)，第 92-100 页。https://doi.org/10.1145/3434073.3444677 [14] Jin-Hee Cho、Kevin Chan 和 Sibel Adali。2015 年。信任建模调查。ACM 计算调查 (CSUR) 48，2（2015 年），1-40。[15] Herbert H. Clark。1996 年。使用语言。剑桥大学出版社。[16] David Roxbee Cox。1958 年。实验规划。 (1958 年)。