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Thomas Zacharis博士-Thwmakos.xyz！
最新的博士学位在数学领域毕业，专门研究动态系统，将ad的分析技能与强大的编程背景相结合。已验证的能力能够解决复杂问题，创新解决方案并应用数学概念在不同领域，寻求利用数学专业知识和编程能力的挑战地位。
托马斯·埃斯申哈根（Thomas Eschenhagen）教授，医学博士
教授托马斯·埃金哈根（Thomas Eschenhagen），医学博士Eschenhagen博士在汉堡大学学习医学并专门从事药理学，在那里他在1992年完成了一项分子生物学研究生研究。他曾在埃尔兰根大学担任临床药理学总监，自2002年以来，担任汉堡大学实验药理学和毒理学系主任。从2011年到2020年，他担任德国心血管研究中心主席，这改变了德国的转化景观。他是德国理学院Leopoldina（2008）的成员，并且是ISHR总裁（2019-2022）。 他的研究集中于心力衰竭的分子和再生疗法。 Eschenhagen开创了3D工程组织的产生，用于临床前药物开发和心脏修复。 他的研究是通过包括ERC AG在内的各种公共和私人赠款资助的。 他发表的> 390篇论文（> 23,000篇引文，H-Index 81），包括领先教科书中的45个评论或章节。他是德国理学院Leopoldina（2008）的成员，并且是ISHR总裁（2019-2022）。他的研究集中于心力衰竭的分子和再生疗法。Eschenhagen开创了3D工程组织的产生，用于临床前药物开发和心脏修复。他的研究是通过包括ERC AG在内的各种公共和私人赠款资助的。他发表的> 390篇论文（> 23,000篇引文，H-Index 81），包括领先教科书中的45个评论或章节。
A. 托马斯、T. 卡尔森
Morbidi, F.、Devigne, L.、Teodorescu, CS、Fraudet, B.、Leblong, E.、Carlson, T.、...Ragot, N. (2022)。下一代智能轮椅的辅助机器人技术：协同设计和模块化以改善用户的生活质量
托马斯·弗雷德里克·毕晓普博士
和克隆。 基因编辑构建体设计和转基因生物的生产。 动物处理、繁殖和外科手术。 哺乳动物细胞培养。 牛胚胎生产、电穿孔和显微注射。 禽类胚盘显微注射。经历 研究助理，Lamont 实验室 - 传染病的分子基础 2012/11 - 2013/11 奥塔哥大学生物化学系，新西兰达尼丁 研究助理，Lokman 实验室 - 鳗鱼激素注射和护理 2014/5 - 2014/6 奥塔哥大学动物学系，新西兰达尼丁 动物护理员 2014/12 - 2015/1 奥塔哥大学心理学系，新西兰达尼丁 访问学者，Reier 实验室 - 测试促进脊髓修复的分子干预措施 2016/1 - 2016/7 美国佛罗里达大学麦克奈特脑研究所 博士后学者，Van Eenennaam 实验室 - 基因编辑小鼠用于体内精子选择 2018/6 - 至今 美国加利福尼亚大学戴维斯分校动物科学系
Thomas Wollmann 博士论文
高内涵显微镜在生物学和医学领域取得了许多进展。这种快速发展的技术正在将细胞生物学转变为大数据驱动的科学。计算机视觉方法用于自动分析显微镜图像数据。近年来，深度学习变得流行起来，并在计算机视觉领域取得了重大成功。大多数可用的方法都是为处理自然图像而开发的。与自然图像相比，显微镜图像带来了特定领域的挑战，例如训练数据集小、对象聚类和类别不平衡。本文介绍了用于显微镜图像中对象检测和细胞分割的新型深度学习方法。对于荧光显微镜图像中的粒子检测，提出了一种基于领域自适应反卷积网络的深度学习方法。此外，提出了一种在异质组织病理学图像中有丝分裂细胞检测的方法，该方法结合了深度残差网络和霍夫投票。该方法用于乳腺癌全切片组织学图像的分级。此外，介绍了一种基于物体质心的粒子检测和细胞检测方法，该方法可以端到端训练。它包括一个新的质心提议网络、一个用于在图像尺度和锚点上集成检测假设的层、一个有利于先前锚点而不是回归位置的锚点正则化方案以及一种改进的非最大抑制算法。此外，提出了一种基于归一化互信息的新型损失函数，该函数可以应对强烈的类别不平衡，并且是在贝叶斯框架内推导出来的。对于细胞分割，引入了一种具有增加的接受场以捕获丰富语义信息的深度神经网络。此外，提出了一种结合卷积神经网络的多尺度特征聚合和循环神经网络的迭代细化的两种范式的深度神经网络。为了提高训练的鲁棒性并改善分割，提出了一种新的焦点损失函数。此外，还提出了一种用于生物医学图像分析流程的黑盒超参数优化框架。该框架具有模块化架构，将超参数采样和超参数优化分开。建议基于最小投影对损失函数进行可视化，以进一步了解优化问题。此外，还提出了一种迁移学习方法，该方法仅使用一个颜色通道进行预训练，并对更多颜色通道进行微调。此外，还提出了一种用于组织病理学幻灯片的无监督域自适应方法。最后，介绍了 Galaxy Image Analysis，这是一个基于 Web 的显微镜图像分析平台。已经开发了用于细胞培养中的细胞分割、小鼠脑组织中的粒子检测和 MALDI/H&E 图像配准的 Galaxy Image Analysis 工作流程。所提出的方法已应用于具有挑战性的合成和真实
Thomas Opitz引用此版本
作者巧妙地开发了一个非平稳生成统计模型，以在气候变化下为空间温度极端变化，从而允许对空间风险度量的蒙特卡洛估计。基于对空间风险功能的阈值超出阈值的基础，该模型将来自不规则间隔的气象站的数据与定期空间网格上的物理气候模型的模拟结合在一起。他们的工作解决了对极端天气的频率，幅度和程度的全面统计评估的普遍需求。此任务是复杂的，因为温度是全球变暖的关键变量，在三维时空和时间上表现出强烈的异质趋势。物理模型的数值模拟提供了大量的“大”数据，但具有强大的局限性：模拟是确定性的，不是概率的，并且是在相对粗糙的空间网格上进行的，即，不是在天气站级别基于点；关于真实气候的模拟很大的偏见是可能的。计算成本很高，并防止模拟大量的全时代编年史和极端事件目录。相反，所提出的方法转移了有关从物理模拟到统计模型的稀疏观察到的空间温度生物性的信息，以获得基于点的随机天气发生器（SWG），而没有受到这种限制。它展示了SWG是增强物理模拟提供的数据的关键工具。，2024）。作者通过为批量模型进行多个分位回归来解决问题。，2023）。可以以低的计算成本来校准各种目的：仿真物理模型，从网格的大规模输入数据到基于点的分布的缩小，以及对罕见事件的大型样本的随机模拟。该纸张利用极值理论（EVT）的灵活最新方法用于基于年度位置的最大值的依赖峰值阈值，而不是传统方法，因此，来自数据的信息得到了更好的保存和解释（Horser等人的解释）（Horser等人。不过，这是有代价的：总空间风险的阈值超出了所有位置的总阈值超出阈值的阈值，因此必须适合将协变量的模型适合边缘分布的整体和尾部。另一种选择位于亚震荡模型中，也称为扩展的广义帕累托分布，它们可以灵活地捕获全部数据范围，同时在两个尾巴中都与渐近模型保持一致性（Papastathopoulos和Tawn，2013; Naveau等，2013; Naveau等人。，2016年； Yadav等。这有助于避免由于在明确的固定阈值下方和更高上方的拆分建模而增加的不确定性和建模开销。所提出的模型使用大规模的物理协变量（例如，温度均值）将大规模信号传播到局部（基于点）温度。规定可以确定协变量对温度响应的因果影响，这些模型将允许模拟未来的极端温度，并从气候变化的场景和物理模拟中获得未来的协变量。时间序列极端的因果推断工具（Bodik等人，2024）可以承诺确认大规模变量的因果影响。
il教授Thomas Elsaesseril教授Thomas Elsaesser
电相互作用对液体，蛋白质和分子材料的结构和功能有重大影响。为了定量表征和理解，库仑相互作用的真正远程特征及其在环境温度下的超快波动构成了实验和理论的主要挑战。本演讲通过讨论最近的研究的关键结果来介绍高级实验技术，用于确定瞬态分子电场和电荷密度。水合DNA和RNA的局部电场和相互作用的几何形状的特征是主链振动的二维红外（2D-IR）光谱。超快Thz stark光谱揭示了液体和蛋白质中电子激发的发色团状态的电偶极力矩。超出光谱，具有飞秒时间分辨率的X射线衍射可以掌握瞬态电荷密度和电子和振动自由度的相互作用。作为展望，将讨论该领域的未来观点。
Thomas J.Kempa奖和荣誉
DARPA年轻教师奖2021 35 PIS 35材料科学贡献认可，Matter 2021 Discovery Award，Johns Hopkins University 2020 Discovery Award，Johns Hopkins University 2019 2019年新兴研究员J.mater。化学。2019 NSF职业奖2018 Toshiba杰出年轻研究者2018 Dreyfus Foundation in Remuntional Chemistal in Environmental Chemistry 2015 IUPAC年轻化学家最佳博士学位奖。 2013年研究2013 Dudley R. Herschbach教学奖，哈佛大学2011 2011 Fieser奖，哈佛大学2011年材料研究协会研究生奖2011 NSF研究生研究研究生研究员2006 - 2009年Marshall Scholar（2004年）2004 - 2004 - 2004年 - 2004年Matthew Copithorne ewnerovship，Matthew Copithorne ewnerowship，2004年，波士顿学院2004 Phi Beta Kappa Kappa 2003 Arnold and Mabel Scholar and Mabel Beckman 2003