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Matthew R. Dunkle-水生和渔业科学学院
残疾人住宿：请致电206-543-6450与残疾人服务办公室联系（语音），206-543-6452（TTY），206-685-7264（传真）或dso@uw.edu，以获取适应要求。照片：由Matthew Dunkle提供
收件人：医疗补助管理式医疗组织 发件人：Matthew Hobbs，管理式医疗办公室副主任 日期：0 2025 年 1 月 9 日 主题：2025 年 MCO
o 包括任何涉及签约替代方案的相关健康计划政策和程序。 o 描述任何特殊的安排和/或报销（包括用于满足会员需求的交通安排）以及任何相应的健康计划。 2. 对于未达到服务区内具体时间和距离标准的服务提供者/设施不足的情况： • 其时间和距离分析的结果 o 提供距离和旅行时间点，会员需要超出所需标准（例如，大都市服务区内的初级保健医生 (PCP) 需要 20 分钟和 10 英里）才能到达服务区外的下一个最近的此类签约服务提供者。 提供下一个最近的签约提供者/设施的联系信息，包括姓名、地址和电话号码。
圣马太 • 圣格雷戈里大教区
1 月 19 日星期六 守夜 第二个星期日，普通时间，下午 4:00 † Jack Sadecki 由妻子主持 1 月 19 日星期日 第二个星期日，普通时间，上午 8:00 † David William O'Neil 由妻子和儿子主持，上午 10:00 † Dolores Seleman 由她的儿子 Paul 主持 1 月 20 日星期一 工作日，上午 9:00 Richard Banulski（生前），由姐妹主持 1 月 21 日星期二 圣艾格尼丝，上午 9:00 † Donald Gabrenas，由 Ann Marie Gabrenas 主持 1 月 22 日星期三 为未出生儿童的法律保护祈祷日，上午 9:00 † Joseph Marine，由 Lanosa 家族主持 1 月 23 日星期四 工作日，上午 9:00 † Frank Salamone，由 Maria Dorval 主持 1 月 24 日星期五 圣方济各·德·塞勒斯，上午 9:00 Roger Saucier（生前），由 Julie Pastore 主持 1 月 25 日星期六 圣保罗使徒的皈依上午 9:00 † Sylvia Tomlinson 和 Robert Tomlinson, Jr. 由 Cathy、Dennis、Spencer、Devon 和 Casey Roberge 主持 1 月 26 日星期六守夜 平常时间的第三个星期日下午 4:00 † Jack Sadecki 由妻子主持 1 月 26 日星期日 平常时间的第三个星期日上午 8:00 † Dante Cistulli II 由母亲及家人主持 上午 10:00 † Russ Reklaitis 由妻子及孩子主持
Aldewachi，Hasan，Al-Zidan，Radhwan N.，Conner，Matthew T.和Salman，Mootaz M.（2021）。在发现新颖的的高通量筛选平台 意图阅读和信任人类机器人互动 Naji Alhasnawi，Bilal Naji，Jasim，Basil H.，Issa，Walid和Esteban，M。Dolores（2020）。智能混合动力的逆变器的新型合作控制器 客户价值理论和争议解决策略 Ciolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治 JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l L
摘要：神经退行性疾病（NDDS）是无法治愈的，令人衰弱的疾病，导致中枢神经系统（CNS）中神经细胞的进行性变性和/或死亡。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。 这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。 药物发现是一个复杂而多学科的过程。 当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。 这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。 HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。 但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。 为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。药物发现是一个复杂而多学科的过程。当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。我们在这里审查了HT在当代药物发现过程中，尤其是NDD的越来越多的作用，并评估其成功应用的标准。我们还讨论了HTS对新型NDD疗法的需求，并研究了验证新药物靶标和开发NDD的新疗法的当前主要挑战。
“宣教人生：宣教与祷告” | 马太福音 9:35-38
- 你会把公司的所有时间用于做什么？ - 你会把公司的所有人才用在哪儿？ - 你会把公司的所有财富花在什么地方？你的计划是什么？而且，祈祷在你的计划中处于什么位置？ 使命人生 今天我们开始一个为期 4 周的系列活动，名为“使命人生”。通过祷告、上帝的话语、我们的邻居和我们的教会社区等主题来思考使命。 今天早上，我有幸以祷告的主题开始这个系列。我们将反思使命和祷告之间的关系，思考祷告在上帝对这个世界的旨意中扮演什么角色，以及耶稣为什么呼吁我们祷告。让我们深入研究文本，看看主今天为我们准备了什么。 背景 我们今天早上经文的背景是耶稣传教的早期阶段。马太福音是耶稣生平的四本传记之一，也是圣经中我们称之为新约部分的第一本书。如果你今年的目标之一是阅读圣经，那么马太福音是个不错的起点。我们遇见耶稣时，他正在以色列北部的加利利地区旅行，他教导、传道、行神迹。看到跟随他的人群，他对他们心生怜悯，于是转向门徒，告诉他们：“庄稼多，工人少。”
最初发表于：McHarg, Matthew G; Balthazor, Richard L; McReynolds, Brian J; Howe, David H; Maloney, Colin J; O'Keefe, Daniel; Bam, Rayomand
a 美国空军学院，空间物理与大气研究中心，物理与气象学系，美国空军学院，科罗拉多州，美国 b i2 与美国空军学院达成合作协议的战略服务，空间物理与大气研究中心，物理与气象学系，美国空军学院，科罗拉多州，美国 c 神经信息学研究所，苏黎世联邦理工学院，传感器组，瑞士苏黎世 d 空军理工学院，工程物理系，赖特-帕特森空军基地，俄亥俄州，美国 e 罗彻斯特理工学院，切斯特 F. 卡尔森成像科学中心，纽约州罗彻斯特，美国 f 洛斯阿拉莫斯国家实验室，空间科学与应用组，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯，美国 g 西悉尼大学，国际神经形态系统中心，新南威尔士州彭里斯，澳大利亚
Matthew E. Levine，博士
•研究了通过竞争性二聚化网络执行的计算（Cell 2024）。•开发了简单的减少阶模型，用于预测2型糖尿病中的血糖（混乱2023）。•开发了神经系统重症监护病患者和1型糖尿病的重症患者葡萄糖预测的建模和预测方法（《生物学信息学杂志》 2023年）。•将杂种动力学建模框架应用于学习碳水化合物吸收率（Health 2022的神经时间赛）。•设计基于物理的数据驱动的混合模型框架，用于预测动态系统；在离散时间和连续时间（AMS 2022的通信）中，Markovian和非Markovian模型不足。•在集合卡尔曼过滤器中实现了新的状态空间约束，该滤波器通过二次优化形成了约束状态更新（2019年反问题）。
Matthew Faw -
2023 Dr. Brooks Carlton Fowler Endowed Presidential Graduate Fellowship in ECE, 2023-2024 academic year 2022 Top 10% reviewer for NeurIPS'22 and AISTATS'22, Highlighted reviewer for ICLR 2022 2020 NXP Foundation Fellowship, 2020-2021 academic year 2017 Cum Laude Graduation Honors, Duke University 2016 Member, Tau Beta Pi and Eta Kappa Nu Honor Societies，杜克大学2014年金牌，国际基因工程机器竞赛
Matthew K. Belmonte
⋄威尔·康奈尔医学院临床和转化科学中心，鲁汶大学甲萨利姆大学计划；以及关于自然，科学，自然神经科学，神经科学的趋势，认知科学的趋势，美国国家科学院的论文集精神病学杂志，JAMA精神病学，PLOS生物学，生物精神病学以及大约30个其他期刊：https：//publons.com/a/535472/
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：