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地质力学中的博士职位
在许多地下和地下操作（例如采矿，地下储藏室和深地热能）中，摇滚媒体的诱导和/或预先存在的破裂提出了主要的完整性，性能和安全性问题。本论文将重点放在安德拉（Andra）在Callovo-Oxfordian（Cox）粘土形成的Meuse/Haute-Marne Underground Laboratory（M-HM URL）上构建的封闭结构。该研究将建立在许多原位观察和测量值（孔隙压力，收敛，岩石膨胀，诱发的压裂等）上。在M-HM URL上连续进行了20多年的时间，自2000年以来，数值的模块不断地富集，以整合与该宿主岩石行为相关的科学进步（Manica等人。2022，Souley等。2023）。后者本质上是连续的，尚未提供令人满意的繁殖，并在M-HM URL结构周围观察到的诱导裂缝（通常称为d ammated z One的Edz或e Xtent）的几何形状和拓扑结构（Armand等2014，见图1），随着时间的推移，其发展机制在中期和长期内预计将发生在EDZ内。此外，EDZ的响应和时间演变一方面是存储库的其他组件（支持，衬里等）的性能。，另一方面，在近场的时间和给定流体的循环（液体和/或气态）的循环中。
机械与航空航天工程 - 教职人员
Sandip Harimkar，博士——教授，Albert H. Nelson，Jr. 主席兼系主任 机械与航空航天工程系主任，Donald 和 Cathey Humphrey 捐赠主席：Hanchen Huang，博士 俄勒冈州立大学塔尔萨分校教授兼副院长，Helmerich 先进技术研究中心主任，俄克拉荷马州 EPSCOR 办公室主任兼 Helmerich 捐赠主席：Raman P. Singh，博士 先进材料摄政教授兼 Herrington 主席：Don A. Lucca，博士，Drhc，CMfgE 摄政教授兼 OG&E 能源技术主席：JD Spitler，博士，PE 摄政教授，Williams 主席兼俄克拉荷马航空航天研究与教育研究所所长：Jamey D. Jacob，博士，PE 教授，Noble 基金会主席兼 NASA 俄克拉荷马州空间赠款联盟 /EPSCoR 主任：Andrew S. Arena，Jr.，博士 教授，Van Weathers 主席兼 Zink 中心主任：Dan Fisher，博士，PE 教授： Brian R. Elbing，博士；Afshin J. Ghajar，博士，PE（名誉）；James K. Good，博士，PE（名誉）；Lawrence L. Hoberock，博士，PE（名誉）；David G. Lilley，博士，DSc，PE（名誉）；Richard L. Lowery，博士，PE（名誉）；Christopher E. Price，博士，PE（名誉）；Gary E. Young，博士，PE（名誉） 副教授、Carol M. Leonard 教授职位和综合建筑系统中心主任：Craig Bradshaw，博士 副教授：Aaron Alexander，博士（兼职）；Aurelie Azoug，博士；Christian Bach，博士；He Bai，博士；Frank W. Chambers，博士，PE（名誉）；Imraan Faruque，博士；Jay C. Hanan，博士；Kaan Kalkan，博士；James M. Manimala；Kurt P. Rouser，博士；Khaled A. Sallam，博士；阿尔温德·桑塔纳克里希南博士；王硕道，博士；助理教授：Jacob Bair，博士；尼科莱塔·法拉博士；阿塔努·哈尔德博士；杰罗姆·豪塞尔博士；库尔萨特·卡拉博士；李思成，博士；赫曼斯·曼朱纳塔博士；阿德希尔·莫法塔哈里博士；普兰贾·诺蒂亚尔博士；哈迪·努里博士；瑞安·C·保罗博士；奇特拉斯·普拉萨德博士；里泰什·萨尚博士；赵伟，博士 讲师：Alyssa Avery，博士（研究助理教授）；格斯·阿泽维多（Gus Azevedo）博士（研究助理教授）； Joseph P. Conner, Jr.（教学副教授）； Ronald D. Delahoussaye，博士（荣誉退休）； Ben Loh，博士（研究助理教授）； Ehsan Moallem，博士（教学副教授）； Laura Southard（教学副教授）研究教授兼新产品开发中心主任：Robert M. Taylor，博士，PE
MECHETER，Imene 等人。利用多分辨率手工特征进行深度学习，用于脑部 MRI 分割。在：医学中的人工智能，20
磁共振 (MR) 图像分割是创建伪计算机断层扫描 (CT) 图像的一项关键任务，伪计算机断层扫描 (CT) 图像可用于实现正电子发射断层扫描 (PET) 衰减校正。创建伪 CT 图像的主要挑战之一是难以对脑 MR 图像中的骨组织进行准确分割。深度卷积神经网络 (CNN) 已被广泛而有效地应用于执行 MR 图像分割。这项工作的目的是提出一种分割方法，将多分辨率手工制作的特征与基于 CNN 的特征相结合，以添加方向属性并丰富用于执行分割的特征集。主要目标是有效地将大脑分割成三个组织类别：骨骼、软组织和空气。所提出的方法使用不同的机制将非下采样 Contourlet (NSCT) 和非下采样 Shearlet (NSST) 系数与 CNN 的特征相结合。计算熵值以选择最有用的系数并降低输入的维数。使用 50 张临床脑部 MR 和 CT 图像通过计算精度、召回率、骰子相似系数 (DSC) 和 Jaccard 相似系数 (JSC) 来评估分割结果。还将结果与文献中报道的其他方法进行了比较。骨骼类的 DSC 从 0.6179 ± 0.0006 提高到 0.6416 ± 0.0006。将 NSCT 和 NSST 的多分辨率特征与 CNN 的特征相加，显示出了令人鼓舞的结果。此外，NSST 系数比 NSCT 系数提供了更多有用的信息。