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1. 已完成的直接委任申请 2. 求职信 3. 简历（平民风格 - 具体说明，标明所使用的硬件/软件/应用程序/协议） 4. 3 封推荐信（军方推荐信来自适当的 26A/26B，民事推荐信来自 IT 专家） 5. 授予的本科和研究生学位的正式成绩单（注明日期） 6. 当前军事服务文件（如适用）（无照片的 STP、DA 1506（USNG/USAR）） 7. 之前的军事服务文件（如适用）（DD-214、DA 1506（USNG/USAR）） 8. 具有未来到期日期的信息技术行业认证（即 AWS、Azure、CCNA 等）
引用：Stieglitz LH，Hofer A-S，Bolliger M等。深脑刺激不完整的人脊髓损伤（DBS-SCI）：Proto
摘要简介脊髓损伤（SCI）是一种毁灭性的状况，对个人的健康和生活质量有直接影响。尽管进行了深入的康复训练，但在受伤后3-4个月就达到了高原。为了提高训练功效并提高了长期结局，康复与脊髓和大脑的电调节的结合最近引起了科学兴趣，令人鼓舞的结果。中脑运动区域（MLR）是一种进化保守的脑干运动命令和控制中心，被认为是SCI患者深脑刺激（DB）的有希望的目标。实验表明，MLR-DBS可以诱导脊柱白质破坏> 85％的大鼠的运动。在这项前瞻性单臂多中心研究中，我们研究了MLR-DBS的安全性，可行性和治疗功效，以在严重影响的，亚chronic和慢性美国脊柱损伤关联量表C患者中启用和增强运动训练，以提高功能恢复。患者接受MLR-DBS的强化培训计划，同时定期跟踪直到植入后6个月。将每个时间点的获得的数据与基线进行比较，而主要终点是6分钟步行测试中的性能。临床试验方案是根据标准协议项目编写的：介入试验清单的建议。伦理和传播这项第一项人类研究研究了SCI患者MLR-DBS的治疗潜力。一名患者已经被电极植入，并在运动过程中接受了MLR刺激。基于有望安全性和可行性的初步结果，目前正在进行进一步的患者的招募。伦理批准已从苏黎世广州的道德委员会（BASEC 2016-01104）和瑞士（10000316）获得。结果将在同行评审的期刊上发表，并在会议上介绍。试用注册号NCT03053791。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
解决神经解剖学中的“位置”问题：一个具有学习映射的生成框架，用于将多模态、不完整数据注册到参考大脑中
将使用不同模态收集的不同大脑信息映射到与参考大脑相对应的公共坐标空间是现代神经科学的理想目标，其重要性与将基因组数据映射到参考基因组类似。虽然存在针对单模态数据（3D MRI 或 STPT 图像体积）的大脑图谱映射工作流程，但一般来说，数据集需要跨具有不同对比机制和尺度的模态进行组合，同时存在缺失数据以及参考中不存在的信号。到目前为止，这还是一个未解决的问题。我们通过开发和实施一个严格的非参数生成框架，从整体上解决了这个问题，该框架从数据中学习对比机制之间的未知映射并推断缺失数据。我们的方法可以严格量化不同个体大脑之间的局部销售变化，而这迄今为止一直被忽视。我们还能够定量描述个体形状的变化。我们的工作建立了一个定量的、可扩展的、简化的工作流程，将广泛的多模态全脑光学显微数据体统一到一个基于坐标的图谱框架中，这一步骤是现代神经科学中大规模整合全脑数据集的先决条件。