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指导和指导者：Ann Almgren、Don Willcox、Weiqun Zhang、Aaron Lattanzi 计算科学与工程中心 (CCSE)、AMCR 部门、伯克利实验室
数字孪生在生物医学领域的机遇与挑战...
Karen E. Willcox（主席）是德克萨斯大学奥斯汀分校奥登计算工程与科学研究所所长、研究副总裁和航空航天工程与工程力学教授。她还是圣达菲研究所的外部教授。在 UT，她担任 W. A.“Tex” Moncrief, Jr.基于模拟的工程与科学主席和 Peter O'Donnell, Jr. 计算系统百年主席。在 2018 年加入奥登研究所之前，她曾在麻省理工学院担任教授 17 年，担任麻省理工学院计算工程中心的创始联席主任和麻省理工学院航空航天系副主任。在加入麻省理工学院教职员工之前，她曾在波音幻影工程公司 (Boeing Phantom Works) 的混合翼身飞机设计小组工作。她是工业与应用数学学会 (SIAM) 会员、美国航空航天学会 (AIAA) 会员，并于 2017 年因对航空航天工程和教育的贡献被任命为新西兰功绩勋章 (MNZM) 成员。2022 年，她当选为美国国家工程院 (NAE) 院士。威尔科克斯 (Willcox) 是下一代工程系统设计、优化和控制计算方法开发和应用的先驱。她的许多活跃研究项目和与工业界的合作正在开发核心数学和计算能力，以实现大规模预测数字孪生。
生物医学科学中数字孪生的机遇与挑战 - 研讨会
Karen E. Willcox (主席) 是德克萨斯大学奥斯汀分校奥登计算工程与科学研究所所长、研究副总裁兼航空航天工程与工程力学教授。她还是圣达菲研究所的外聘教授。在德克萨斯大学，她担任基于模拟的工程与科学 WA“Tex”Moncrief, Jr. 主席和计算系统 Peter O'Donnell, Jr. 百年主席。在 2018 年加入奥登研究所之前，她曾在麻省理工学院担任教授 17 年，担任麻省理工学院计算工程中心创始联席主任和麻省理工学院航空航天系副主任。在加入麻省理工学院教职员工之前，她曾在波音幻影工厂的翼身融合飞机设计小组工作。她是工业与应用数学学会 (SIAM) 会员、美国航空航天学会 (AIAA) 会员，并于 2017 年因在航空航天工程和教育领域的贡献被授予新西兰功绩勋章 (MNZM)。2022 年，她当选为美国国家工程院 (NAE) 院士。威尔科克斯在设计、优化和控制下一代工程系统的计算方法的开发和应用方面处于领先地位。她的许多活跃研究项目和与工业界的合作正在开发核心数学和计算能力，以实现大规模预测数字孪生。
生物医学科学中数字孪生的机遇与挑战 - 研讨会
Karen E. Willcox (主席) 是德克萨斯大学奥斯汀分校奥登计算工程与科学研究所所长、研究副总裁兼航空航天工程与工程力学教授。她还是圣达菲研究所的外聘教授。在德克萨斯大学，她担任基于模拟的工程与科学 WA“Tex”Moncrief, Jr. 主席和计算系统 Peter O'Donnell, Jr. 百年主席。在 2018 年加入奥登研究所之前，她曾在麻省理工学院担任教授 17 年，担任麻省理工学院计算工程中心创始联席主任和麻省理工学院航空航天系副主任。在加入麻省理工学院教职员工之前，她曾在波音幻影工厂的翼身融合飞机设计小组工作。她是工业与应用数学学会 (SIAM) 会员、美国航空航天学会 (AIAA) 会员，并于 2017 年因在航空航天工程和教育领域的贡献被授予新西兰功绩勋章 (MNZM)。2022 年，她当选为美国国家工程院 (NAE) 院士。威尔科克斯在设计、优化和控制下一代工程系统的计算方法的开发和应用方面处于领先地位。她的许多活跃研究项目和与工业界的合作正在开发核心数学和计算能力，以实现大规模预测数字孪生。
生物医学科学中数字孪生的机遇与挑战 - 研讨会
Karen E. Willcox (主席) 是德克萨斯大学奥斯汀分校奥登计算工程与科学研究所所长、研究副总裁兼航空航天工程与工程力学教授。她还是圣达菲研究所的外聘教授。在德克萨斯大学，她担任基于模拟的工程与科学 WA“Tex”Moncrief, Jr. 主席和计算系统 Peter O'Donnell, Jr. 百年主席。在 2018 年加入奥登研究所之前，她曾在麻省理工学院担任教授 17 年，担任麻省理工学院计算工程中心创始联席主任和麻省理工学院航空航天系副主任。在加入麻省理工学院教职员工之前，她曾在波音幻影工厂的翼身融合飞机设计小组工作。她是工业与应用数学学会 (SIAM) 会员、美国航空航天学会 (AIAA) 会员，并于 2017 年因在航空航天工程和教育领域的贡献被授予新西兰功绩勋章 (MNZM)。2022 年，她当选为美国国家工程院 (NAE) 院士。威尔科克斯在设计、优化和控制下一代工程系统的计算方法的开发和应用方面处于领先地位。她的许多活跃研究项目和与工业界的合作正在开发核心数学和计算能力，以实现大规模预测数字孪生。
生物医学科学中数字孪生的机遇与挑战 - 研讨会
Karen E. Willcox (主席) 是德克萨斯大学奥斯汀分校奥登计算工程与科学研究所所长、研究副总裁兼航空航天工程与工程力学教授。她还是圣达菲研究所的外聘教授。在德克萨斯大学，她担任基于模拟的工程与科学 WA“Tex”Moncrief, Jr. 主席和计算系统 Peter O'Donnell, Jr. 百年主席。在 2018 年加入奥登研究所之前，她曾在麻省理工学院担任教授 17 年，担任麻省理工学院计算工程中心创始联席主任和麻省理工学院航空航天系副主任。在加入麻省理工学院教职员工之前，她曾在波音幻影工厂的翼身融合飞机设计小组工作。她是工业与应用数学学会 (SIAM) 会员、美国航空航天学会 (AIAA) 会员，并于 2017 年因在航空航天工程和教育领域的贡献被授予新西兰功绩勋章 (MNZM)。2022 年，她当选为美国国家工程院 (NAE) 院士。威尔科克斯在设计、优化和控制下一代工程系统的计算方法的开发和应用方面处于领先地位。她的许多活跃研究项目和与工业界的合作正在开发核心数学和计算能力，以实现大规模预测数字孪生。
所有 TPT-2 扣除代码
537 - RET：繁殖材料，包括用于商业用途的种子等。（不包括大麻属）此项扣除适用于州报告，但仅限于以下指定城市。具体城市（ARS 42-6017 C. 3. (a)）：布尔海德市、巴克艾、坎普维德、卡萨格兰德、钱德勒、奇诺谷、科罗拉多市、邓肯、吉尔伯特、华楚卡市、马莫斯、马里科帕、梅萨、奥罗谷、菲尼克斯、皮马、石英场、皇后溪、斯科茨代尔、塞多纳、斯诺弗莱克、圣约翰、撒切尔、图森、威尔科克斯、温斯洛、尤马。2020 年 1 月 1 日起生效 - 埃文代尔、弗拉格斯塔夫、格伦代尔、古德伊尔、哈瓦苏湖、皮奥里亚、瑟普赖斯、坦佩。 2021 年 7 月 1 日 - 阿帕奇交界处、本森、比斯比、坎普维德、凯尔弗里、凯夫克里克、克拉克代尔、克利夫顿、库利奇、科顿伍德、杜威洪堡、道格拉斯、伊格尔、埃尔米拉奇、埃洛伊、弗洛伦斯、喷泉山、弗雷多尼亚、吉拉本德、格洛布、瓜达卢佩、海登、霍尔布鲁克、杰罗姆、科尔尼、金曼、利奇菲尔德公园、马拉纳、迈阿密、诺加莱斯、佩吉、天堂谷、帕克、巴塔哥尼亚、佩森、派恩托普湖畔、普雷斯科特、普雷斯科特谷、萨福德、萨瓦里塔、圣路易斯、肖洛、塞拉维斯塔、萨默顿、南图森、斯普林维尔、星谷、苏必利尔、泰勒、托利森、墓碑镇、图萨扬、韦尔顿、威肯堡、威廉姆斯、温克尔曼、扬敦
Cochise县采购部
科奇斯县要求提交科奇斯县司法中心监狱规划服务的资格声明。供应商应为科奇斯县（“县”）满意，所有与科奇斯县司法中心有关的劳动，材料，运输和技术专长。1.0背景科奇斯县的初级监狱设施位于亚利桑那州的比斯比，有两个变电站充当塞拉维斯塔和亚利桑那州威尔科克斯的临时持有设施。位于亚利桑那州比斯比的科奇斯县监狱已经过时了，面临安全问题，电力能力问题，管道问题，技术问题，泄漏和其他昂贵的维修。现有的40岁监狱最初旨在容纳168名囚犯，但多年来，已对其进行了修改，可容纳多达302名囚犯。2021年4月，美国国家监狱行动研究所（NIJO）完成了对监狱的评估，以帮助解决责任问题，物理植物的关注以及如何因身体限制而受到影响。评估建议该县进行一项可行性研究，以构建新的更正设施，并开始批准和构建新设施的过程。2021年10月，DLR Group完成了科奇斯县拘留中心的初步设计概念。dlr评估了附近亚利桑那州比斯比现有拘留所的两个地点。初步设计概念在现有拘留设施以西提供了一个拟议的站点，初步站点分析，访问识别，初步计划阻止和可能的开发成本。
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。