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来自我们椅子的智能动脉
，我很高兴并很荣幸能自我介绍为材料科学与工程系的新主席。我自2004年以来一直是UW-Madison的教职员工，并从2012年至2015年担任MS＆E的副部门主席。在我的研究中，我开发和应用理论和多尺度模拟，再加上先进的材料表征，以发现基本的材料行为并为未来技术开发新的先进材料。我非常感谢苏珊·巴布科克（Susan Babcock）教授为她提供给该系的领导层已有近十年了。我期待有机会继续在MS＆E领导教育和研究奖学金的卓越传统。我邀请您访问我们的网站以阅读我的完整主席的信息。
研究论文基于空间分离感知算法的智能动画创作方法
在计算机群体动画创作技术中，计算机动画的人工生命方法克服了传统动画创作技术的缺陷，大大提高了动画创作效率。但是由于该方法采用的动画角色建模技术越来越复杂，导致动画系统模型之间的耦合度也越来越高，使得动画创作难度越来越大，特别是当角色数量增加时，计算量会以非线性的方式迅速增加，大大影响了动画创作的实时性，限制了该方法的广泛应用。本文对动画角色模型的设计及其实现技术进行了深入的研究与实现，对群体动画角色模型进行了分析与设计，并设计了空间分离感知算法，有效降低了角色生物力学模型的设计难度，减少了计算量，进一步保证了大规模群体动画创作的实时性。因此，该研究在不降低动画效果和实时性的情况下，降低了动画系统模型之间的耦合度。减少了计算机运算量，满足了大规模群体动画创作的实时性要求，具有重要的意义和价值。
在中风康复中使用运动想象脑机接口的虚构输入来调节挫折感和能动性
摘要 脑机接口 (BCI) 可作为中风康复的一种手段，但较低的 BCI 性能会降低自主性 (用户的感知控制)，使用户感到沮丧，从而妨碍康复。在这些康复任务中，BCI 可以实现虚构的输入 (预先编程的正反馈)，从而改善自主性并减少沮丧。两项针对健康受试者和中风患者的子研究通过完成游戏和简单任务调查了这种潜力：1) 16 名健康受试者使用基于运动想象的在线 BCI；2) 13 名中风患者使用基于通过眼动仪进行眨眼检测的替代 BCI 系统来获得高度可靠的输入信号。子研究 1 在四种条件下测量了感知控制和沮丧：1) 不变的 BCI 控制，2) 30% 保证来自虚构输入的正反馈 3) 50% 保证的负反馈，和 4) 50% 保证的负反馈和 30% 保证的正反馈。在子研究 2 中，中风患者对结果的控制率为 50%，四种情况增加了从 0% 到 50% 的正反馈。在两项子研究中，正反馈提高了参与者的感知控制力并减少了挫败感，并且随着正向虚构输入量的增加，改善程度也随之增加。中风患者对虚构输入的反应不如健康参与者那么强烈。虚构输入可以隐藏在在线和代理 BCI 中，可用于改善基于游戏的交互和简单任务中的感知控制力和挫败感。这表明 BCI 设计师可以发挥艺术自由，创造引人入胜的基于运动意象的叙事游戏交互或更简单的游戏化交互，以促进改进培训工作。
英文版导师简介 能动学院
Tang Guihua教授研究领域：微/纳米级热与传质以及照片 - 热电话协调的转换，以及在太阳能，热电学材料，纳米孔热绝缘材料中的应用，从雾气中收集的水和冷凝热和热传递。电子邮件：ghtang@mail.xjtu.edu.cn主页：http：//ghtang.gr.xjtu.edu.edu.edu.cn http：//scholar.google.co.uk/citations？
运输 +能量智能动力...
运输的未来是电动的，并且将越来越多地由电池和燃料电池提供动力。在美国，预计到2030年，有1,870万电动汽车（EV）将在道路上。1为了启用这一电力未来，我们需要将能源基础设施（生成和传播）现代化，以实现指数的力量，以满足运输部门前所未有的需求。它必须生成并传递能够快速充电电动汽车或在需要时产生干净的氢。我们目前的电网在电动运输未来的功能不足。此外，还有机会大大提高电网的气候弹性，并通过加强现有区域网格之间的互连来开发国家电网。当我们现代化的电网现代化时，我们有机会用更多可再生能源为其供电，并用具有成本效益的清洁能源为电动汽车充电。
前额叶外侧皮层介导对高能动性环境的偏好
对环境施加灵活的工具控制的能力是适应性决策的决定性特征。在这里，我们研究了调节对具有更大工具分歧的环境的偏好的神经基础，工具分歧是与替代行动相关的结果概率分布之间的距离。作为代理的正式指标，工具分歧允许有机体随着偏好的变化灵活地获得当前最期望的结果。因此，它可能具有内在效用，引导决策走向最大化工具力量的环境。与此观点一致，我们发现，将工具分歧视为奖励替代品的预期价值测量比仅对金钱奖励敏感的传统模型更好地解释了男性和女性人类参与者的选择偏好。使用基于模型的 fMRI，我们发现前额外侧和腹内侧 PFC 中的活动（分别与抽象认知推理和主观价值计算相关）随基于分歧的预期价值解释而缩放。讨论了信息理论和动机变量的神经共同货币的含义。
CTRL——一种无标记人工智能动态测量单细胞体积的方法
测量细胞的物理尺寸对于了解细胞生长控制很有价值。目前用于哺乳动物细胞的单细胞体积测量方法劳动密集、不灵活且可能导致细胞损伤。我们引入了 CTRL：细胞拓扑重建学习器，这是一种无标记技术，结合了深度学习算法和荧光排除方法，仅从微分干涉对比 (DIC) 显微镜图像中重建细胞拓扑并估计哺乳动物细胞体积。该方法实现了定量准确性，需要的样品制备最少，并且适用于广泛的生物和实验条件。该方法可用于跟踪任意长时间段内的单细胞体积动态。对于 HT1080 纤维肉瘤细胞，我们观察到分裂时的细胞大小与出生时的细胞大小 (sizer) 呈正相关，并且在 HT1080 纤维肉瘤细胞中，在细胞周期完成 25% 时，细胞大小波动明显减少。