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课程Vitae Daphna Shohamy，Phd Zuckerman Mind，大脑，行为研究所和心理学系
Brenda Milner Keynote讲座，蒙特利尔神经学研究所邀请以色列高级研究所研究员，邀请特殊讲座，神经科学学会当选成员，Dana基金会当选成员，DANA基金会当选成员，国际神经心理学社会记忆和偶像疾病奖，国际神经心理学社会奖和偶然的社会奖，哥伦比亚大学珍妮特·斯宾斯大学（Janet Spence）的变革性早期职业贡献奖，美国国家科学基金会职业发展奖年轻调查员奖，纳尔萨德博士后个人国家研究服务奖，NIMH DEAN的最佳论文论文奖，罗特斯大学LEHRMAN LEHRMAN学术奖学金
酣睡：摇篮曲作为音乐神经生物学效应的测试案例 Akkermann, M.; Akkaya, UC; Dermiel, C.; Pfluger, D.; Dresler, M. 2021
Carr, D. (2006)。音乐对于道德和精神修养的意义。音乐教育哲学评论，14（2），103 – 117。 Chao, YR (1956)。汉语的声调、语调、歌唱、吟诵、宣叙调、调性作曲和无调性作曲。收录于 M. Halle、HG Lunt、H. McLean 和 CH Van Schooneveld (Eds.) 为罗曼·雅各布森：六十岁生日论文集（第 52 – 59 页）。 Morton。Lai, TC 和 Mok, R. (1981)。玉笛：中国音乐的故事。斯温顿书。 Lindqvist, C. (2006)。秦。Albert Bonniers。 Liu, J. (2014)。古典儒家的音乐艺术与美学。收录于 V. Shen (Ed.)，《道与古典儒家哲学》（第 227 – 244 页）。Springer。https:// doi.org/10.1007/978-90-481-2936-2_10 。Pian, RC (2000)。声调和声调：将音乐元素应用于中文词语。《汉语语言学杂志》，28 (2)，181 – 200。Ross, D., Choi, J., & Purves, D. (2007)。语音中的音乐间隔。《美国国家科学院院刊》，104 (23)，9852 – 9857。https://doi.org/10.1073/pnas。0703140104 。Schellenberg, M. (2012)。在声调语言中，语言决定音乐吗？民族音乐学，56（2），266 – 278。 Tien，A。（2015）。中国音乐的语义学：分析选定的中国音乐概念。John Benjamins。 Van Gulik，RH（2011）。中国琵琶传说（第 3 版）。兰花出版社。 Wang，WS-Y。（1973）。汉语。科学美国人，228（2），50 – 63。 Wee，L.-H。（2007）。揭示普通话声调与音乐旋律的关系。汉语语言学杂志，35（1），128 – 144。
巴氏抗性akkmansia粘膜可改善小鼠肠易激综合征症状和相关行为障碍
神经醇，UMR 1107 INSERM，克莱蒙·奥弗尼大学（Clermont Auvergne），法国克莱蒙·费德兰（Clermont-Ferrand）； B M2ish，UMR 1071 Inserm，UMR1382Inraé，Clermont Auvergne大学，法国Clermont-Ferrand； C荷兰瓦格宁根瓦格宁根大学微生物学实验室； d人类微生物组研究计划，赫尔辛基大学医学院，芬兰赫尔辛基大学； e比利时蒙特 - 圣吉伯特的Akkermansia Company™； F代谢和营养研究小组，Louvain药物研究所（LDRI），UCLOUVAIN，UCTORICETURIQUE DE LOUVAIN大学，布鲁塞尔，比利时； G Welbio-Walloon生命科学与生物技术卓越，WELBIO部门，WEL研究所，比利时WELBIO研究所； h实验与临床研究研究所（IREC），UCLOUVAIN，CATHOLICEDE DE LOVAVAIN，BRUSSELS，BELGIUM
最初发表于以下网址：钦（Chen），Xin； Tsvetkov，Andrey S；沉，汉明； Isidoro，Ciro； Ktistakis，Nicholas t; Linkermann，Andreas； Koopman，Werner J H
z , Jinbao Lyu is , Jong-Lyel Roh bb , Enyong Dai cc , Gabbor Juhasz dd,ee , Wei Leu's , Jai' Piacentini mm,n , Wen-Xing Ding' Zhivotovsky xx,yy,ys , Sébastein Besteiro horror , Dmitry I. Gabrilovich bbb , Do-Hyung Kim CCC，Valerian E. Kagan DDD，HülyaBayiree，Guang-Cho Chen FF，Skot Ayton Ggg'，Masaki Comatsu，Stefan Krautwadd JJJ Michael Thumm，Martin Campmann vv，Martin Campmann VV， BBBB，Helbert J. Zeccc Guido Croemer’
2025年2月10日David Zuckerman -UT计算机科学
博士后赞助了杰西·古德曼（2023年至今）Zeyu Guo（2021-22，目前是俄亥俄州立大学的助理教授）Ben Lee Volk（2020-21，2020-21，与Dana Moshkovitz，与Reichman University的Dana Moshkovitz联合Moshkovitz，现任Ben-Gurion大学的助理教授）Pooya Hatami（2017-19，目前是俄亥俄州立大学的助理教授）Mahdi Cheraghchi（2010-11，目前是密歇根大学副教授）Ariel Gabizon）Ariel Gabizon（2010年）（2010年春季），目前是AON TUGKAN BATU的助理科学家（ATN），TUGKAN BATU AM ATNMA ATMMA ATMMA ATMMA，2003年3月4日， （1999-2000，目前是特拉维夫大学教授）亚历克斯·罗素（1997-99，目前是康涅狄格大学的教授）
ISHMAIL ABDUS-SABOOR，博士学位副教授，生物科学系首席研究员，Zuckerman Mind Brain Brain Brain行为研究所Freem
Ishmail Abdus-Saboor，博士学位副教授，生物科学系首席研究员，Zuckerman Mind Brain Brain Brain Brain Brain Brain Institute Freeman Hrabowski Scholar，Howard Hughes Hughes Medical Institute哥伦比亚大学，3227，百老汇，百老汇3227，百老汇6C，Quad 6c，Quad 6c，纽约州，纽约州，纽约市，纽约市，纽约市，Philadelphia，pennsyia，pennsyia a。1984年5月19日；已婚，两个孩子。教育2006–2012博士细胞和分子生物学，宾夕法尼亚大学（顾问：Meera Sundaram）2002- 2006年B.S.
揭秘 Akkermansia muciniphila Akk11
ATCC BAA-835 T [9, 34] 中这些基因的存在进一步证明这些风险基因可能是 A. muciniphila 所固有的。使用 ISfinder 和 blastn 分析了移动遗传元件 (MGE)，包括质粒、插入序列 (IS) 和整合子。检测到 Akk11 中存在 IS，这与
威廉·威尔斯·奥克曼
报告摘要概述了代表的专业背景和行为。本报告中包含的信息由代表、投资顾问和/或证券公司和/或证券监管机构在各州投资顾问注册和许可过程中提供。本报告中包含的信息最近由代表、前任雇主或证券监管机构于 2025 年 1 月 11 日更新。
Tongsheng Geng、Marcos Amaris、Stéphane Zuckerman、Alfredo Goldman、Guang Gao 等人。一种基于配置文件的人工智能辅助异构架构动态调度方法。国际并行编程杂志，2022 年，50 (1)，第 115-151 页。 10.1007/s10766-021-00721-2。hal-03606185
虽然异构架构在高性能计算系统中越来越受欢迎，但其有效性取决于调度程序将工作负载分配到合适的计算设备上的效率，以及通信和计算如何重叠。随着不同类型的资源集成到一个系统中，调度程序的复杂性也相应增加。此外，对于在不同异构资源上具有不同问题规模的应用程序，最佳调度方法可能会有所不同。因此，我们引入了一种基于配置文件的人工智能辅助动态调度方法，以动态和自适应地调整工作负载并有效利用异构资源。它结合在线调度、应用程序配置文件信息、硬件数学建模和离线机器学习估计模型，实现异构架构的自动应用设备特定调度。硬件数学模型提供粗粒度计算资源选择，而配置文件信息和离线机器学习模型估计细粒度工作负载的性能，在线调度方法动态自适应地分配工作负载。我们的调度方法在事件驱动的运行时系统中对控制规则应用程序、2D 和 3D Stencil 内核（基于 Jacobi 算法）和数据不规则应用程序稀疏矩阵向量乘法 (SpMV) 进行了测试。实验结果表明，PDAWL 的表现与产生最佳结果的 CPU 或 GPU 相当或远远优于后者。关键词：异构多核计算、工作负载平衡、自适应建模、机器学习辅助调度、并行计算
使用混合深钢筋学习
摘要 - 在越野环境中旋转的未拧紧地面车辆（UGV）的准确路径跟踪面临着源于操作条件的多样性引起的挑战。用于Ackermann转导车辆的传统基于模型的控制器具有良好的（无防滑）路径跟踪的穿孔，但性能会以越来越不平坦的地形和更快的遍历速度下降。本文介绍了一种新颖的方法，一种混合深化增强学习（HDRL）控制器，利用了线性二次调节器（LQR）的优势和深钢筋学习（DRL）控制器，以增强Ackermann steceered ugvs的增强路径跟踪。DRL控制器主要弥补地形条件和未知车辆参数的不确定性，但训练在计算上可能很昂贵。LQR控制器在初始训练阶段指导DRL控制器，从而确保更稳定的性能并在早期迭代中获得更高的回报。这样做，这种混合方法提供了有望克服基于模型的控制器的局限性以及常规DRL方法的样本信息的局限性。在手稿中显示的初步结果显示了HDRL控制器的希望，表现出比无模型的DRL和常规反馈控制器更好的性能。