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Samuel Bharti
•编程和脚本：熟练掌握R，Python，Matlab，Bash进行数据分析，统计建模和生物信息学管道。•生物信息学：在单细胞和空间转录组学，变体分析，RNA-seq和多摩学集成中经验丰富。•数据分析和可视化：使用Seurat，Deseq2和Pseudobulk等工具开发自定义工作流程进行生物数据分析的熟练。使用GGPLOT2和绘图的数据可视化中的强大功能。•云和高性能计算：设置和管理云基础架构（AWS，GCP）和HPC环境方面的专业知识，使用Slurm和Docker进行可扩展计算。•软件和Web开发：开发了带有r闪亮，简化和反应的生物信息学Web应用程序，重点是交互式数据探索。•机器学习与建模：应用机器学习技术到生物医学数据，具有特征选择，分类模型和网络分析的经验。•工作流程管理：使用NextFlow和管道开发进行大规模基因组数据处理的工作流管理经验。
Samuel Zorowitz 博士
● 领导跨学科临床神经科学小组的人类受试者研究设计和分析。 ● 使用计算机化自适应测试和最佳实验设计设计优化的患者健康结果（例如认知、心理健康）数字评估。 ● 开发新颖的贝叶斯模型来联合分析多种数据流，包括行为、问卷和传感器时间序列数据。 ● 与 NIH 研究计划的其他成员合作并提供统计咨询。 ● 监督和指导多名研究助理。
塞缪尔·卡克拉巴（Samuel Kakraba），博士学位
专业的总结和客观陈述我是一位非常热情的数据科学家，生物统计学家，统计学家，应用数学家，生物信息学家，发明家，发明家和杰出的大学统计学和数据科学助理教授，具有卓越的智力能力，学术表现，出色的分析，沟通，组织，组织，组织，组织和激励性的学生，以及以多样性的学生的教学，研究和培训的研究生和培训，研究和培养的学生的研究生和培训。我的研究主要集中于有效的计算驱动管道的开发和实施。推论到计算科学中复杂的高维关系。通过我的
塞缪尔·戴维·麦克杜格尔
2025 – 2029 美国国立卫生研究院，R01NS134754 总计：2,277,758 美元 上肢和语音适应中的基本预测计算 角色：MPI（与 Caroline Niziolek、Benjamin Parrell 和 Jordan Taylor 合作） 2024 – 2028 美国国立卫生研究院，R01MH133886 总计：3,652,686 美元 学习、决策和记忆的神经计算 角色：Co-I（PI：Ifat Levy 教授） 2023 – 2027 美国国立卫生研究院，R01NS132926 总计：2,093,750 美元 人类小脑中的广义预测误差 角色：PI 2022 – 2024 耶鲁大学吴仔研究所，创新资助 总计： $150,000 用于运动检测的领域通用神经算法 角色：联合 PI（与 Damon Clark 教授合作） 2023 Meta，无限制研究礼物 总计：$25,000 角色：PI 2022 – 2023 耶鲁大学，Seesel 博士后招聘捐赠奖 总计：$75,000 小脑在基于奖励的学习中的作用：对神经计算的影响 角色：PI
黄冠超 (Samuel)
印第安纳州南本德 | (574) 329-2495 | hi@sghuang.com LinkedIn：in.sghuang.com | GitHub：git.sghuang.com | 网站：sghuang.com 目标 开发能够赋予人们权力的软件产品。 在高影响力项目中证明了经过验证的开发和产品/项目管理技能，具有快速适应新领域和新技术以及敏捷理念的记录。 精通技术堆栈，包括 Next.js、React、Vue、Tailwind CSS、MongoDB、Python、Git。 教育 圣母大学 (ND) 印第安纳州圣母大学 计算机科学与工程硕士 | GPA 3.722/4.000 2023 年 8 月 - 2025 年 5 月 南方科技大学 (SUSTECH) 中国广东深圳 微电子科学与工程工学学士 | GPA 3.69/4.00 2019 年 9 月 – 2023 年 6 月 经验 MYTICKETS 印第安纳州圣母大学 全栈软件工程师 2024 年 12 月 – 至今 § 作为第三位开发人员加入，为 Next.js Web 应用程序和基于 React 的
塞缪尔·杰克逊
的旅行者正在计划一次国际旅行。去哪里？欧洲是最受欢迎的目的地。事实上，我 5 月份去了巴黎，这次住在一家豪华酒店，我只需隔着房间看一眼我可爱的妻子，就能感受到浪漫。所以，是的，向各位旅行者致敬！在本期中，您将找到一篇关于“祖先旅行”的专题文章，即寻找根源的艺术。这是我们新推出的特别专题的摘录，该专题专门介绍旅行本身的乐趣：aarp.org/travelissue。在仅限数字的旅行专题中，您将找到特殊场合的目的地创意、管理旅行费用的周到建议（这笔挥霍真的值得吗？）、只有在酒店和游轮上工作的人才知道的绝妙体验秘诀、避免旅行灾难的紧急指南等等。每个故事都考虑到了你，年长的旅行者。让我们收拾行李吧（我们也有这方面的小贴士）。你的生活在等待着你。
Samuel P. Austin - DSpace@MIT
保护飞机免受雷击（无论是触发还是拦截）是飞机开发过程中的一个重要组成部分。过去，飞机遭受雷击曾导致灾难性事故，这促使人们研究雷击效应背后的机制及其缓解措施。这些建议导致了采取金属丝网和非金属表面分流条等防护措施，消除燃油系统中火花引发的点火源，以及管理航线以避免雷暴。
算法物理学-Samuel Epstein
本手稿对算法信息理论与各个物理学领域的交集的已发表和未发表的材料进行了调查，包括量子力学，治疗方法，牛顿物理学，黑洞和建筑构造理论。如果一个人可以访问停止序列，则信息可以在空格事件之间传递。探索了算法信息与量子测量之间的关系。使用量子力学压缩经典信息没有好处。本手稿介绍了“半古典子空间”的概念，其中可以测量部分信号并可能发生部分信息克隆。令人惊讶的结果之一是，在进行反谐后，绝大多数的非分子量子（纯和混合）状态将导致经典概率而没有算法信息。因此，大多数非量子量子状态将其切成白噪声。至于热力学，引入了算法粗粒和细粒度熵的新定义。在动力学过程中，算法细粒熵函数振荡。小型幻影是常见的，较大的波动更为罕见。粗粒熵被证明是对细粒熵的极好近似。详细介绍了无同步定律，它说随着时间的流逝而演变的单独和孤立的物理系统不能具有同步的热力学算法熵。对于牛顿物理学，引入了一种典型的度量，该测量值在牛顿空间中得分算法的典型性水平。在围绕质量点的轨道过程中，典型性将振荡。此外，不是异国情调的两个轨道不能具有同步的典型度量。黑洞的Kolmogorov复杂性已详细介绍，并描述了其与复杂性/体积对应关系的关系。独立性假设与许多世界理论和构造者理论相抵触。