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2024-25 MSTP学生按计划M1 2024-25 MSTP学生按计划M1 2024-25 MSTP学生按计划M1 流行病学和生物统计学中的博士学位 2023-2024人口与定量健康部...
g4+继续埃里克·科里克·科里茨斯基（Erik Koririk Coritzinsky）亚历山大·莱瑟（Katherine Lesser）摩根·刘易斯·安吉拉·刘易斯·詹宁斯·卢乌·艾丽西亚·尼古拉斯·尼古拉斯·威尼斯·威尼斯很快yeul yi m4 muta uta abiff james ahad ahad ahad ahad迈克尔·克鲁兹·克鲁兹·费雷尔·阿纳尼亚·阿纳尼亚·纳纳尼亚·冈纳纳·康纳纳·康德尔·埃玛·艾玛·埃玛·埃玛·库纳德·乔治·乔治·乔治·乔治·乔治·卡特里娜·乔治·凯特里娜·乔治·凯克斯·卡克斯
时间地理 - 鲁斯莫斯
身边有如此多乐于助人、知识渊博的学生、同事和朋友，以至于我很难知道我的想法从何而来，他们的想法又从何而来。请允许我特别感谢其中几位。我非常感谢以下人士慷慨地为本书提供见解和故事：Neil Altman、Stephen Buggie、Kris Eyssell、Alex Gonzalez、Eric Hickey、James Jones、已故的 William Kir-Stimon、Shirley Kirsten、Todd Martinez、Kuni Miyake、Salvatore Niyonzima、Harry Reis、Suguru Sato、Jean Traore、Fred Turk 和 Jyoti Verma。在我的大学里，Sergio Aguilar-Gaxiola、Jean Ritter、Aroldo Rodrigues 和 Lynnette Zelezny 是不可或缺的信息和支持来源。在许多帮助过我的同事中，我要感谢 Rick Block、Richard Brislin（他的教诲是第 9 章的灵感来源）、Edward Diener 和 Harry Triandis，感谢他们关于时间和/或文化主题的教诲，感谢他们愿意回应我对数据和信息的多次请求。我无法充分表达 Phil Zimbardo 的持续支持——他不仅是社会心理学领域最鼓舞人心的老师，而且可能是最伟大的人。我感谢札幌医科大学的 Suguru Sato 和 Yoshio Sugiyama、斯德哥尔摩大学的 Lars Nystedt 和 Anna 和 Hannes Eisler，以及
博士斯里那斯·古杜尔
• Srinath Gudur、Suryakumar Simhambhatla 和 Venkata Reddy N.：通过分阶段变形增强直接能量沉积中的形状复杂性，Int. J. Automation Technol.，第 16 卷，第 5 期，页642- 653, 2022 • Srinath Gudur、Vishwanath Nagallapati、Sagar Pawar、Gopinath Muvvala、Suryakumar Simhambhatla：关于基材加热和冷却对电弧增材制造中焊道几何形状的影响及其与冷却速率的相关性的研究，今日材料：会议录，卷。 41，页431–436，1月2021 • Sagar Pawar、Srinath Ellaswamy Gudur、Vishwanath Nagallapati、Amit Choudhary、Arun Torris 和 Gopinath Muvvala：关于电弧增材制造 Inconel 625 多层壁的各向异性及其与熔池热历史的相关性的研究，Mater。科学。英语。 A，卷840，页142865，4月2022 • Vivek Chaitanya Peddiraju、Kranthi Kumar Pulapakura、Desuru Sree Jagadeesh、KSAthira、Srinath Gudur、S. Suryakumar、Subhradeep Chatterjee：在钛上焊接沉积镍以实现 Ti-Ni 基金属间化合物的表面硬化，Materials Today：Proceedings，vol。 27，页2096–2100 年 1 月2020 年。
使用模糊多准则决策 (FMCDM) 方法分析赞詹市的客户期望和满意度
客户满意度是确定客户期望过程中最重要的一步。在不参考或不获得个人观点的情况下确定客户期望是不可能的。为了确定客户期望，服务供应商使用统计技术并调查了他们的客户。根据研究，没有适当的期望模型框架来优先考虑组织的区域并根据组织的政策和战略做出有利的选择。在本研究中，模糊多准则决策的组合用于最佳选择。本研究中使用的研究方法是描述性和应用性类型，并使用现场方法收集数据。为了确定客户期望，通过随机抽样方法从研究人群（赞詹市的客户）收集了 303 人的数据。为了对客户期望的维度进行排序并对市政区域做出最佳选择，从研究人群（市政工程承包商）收集了 30 人的数据。问卷调查和访谈被用作数据收集工具，证明是有效的。计算中使用了 Expert Choice、基于 Web 的 TOPSIS、SPSS 和 Excel 软件产品。有趣的是，最佳市政区选择完全取决于优先级值最高的标准。根据所提模型阶段的计算，“市政区 2”被选为最佳区域，并获得了客户期望的最高评级。结果表明，所提模型与定义的程序和已知输入具有系统契合度。关键词：客户期望、多标准决策、模糊分析网络过程 (FANP)、模糊 TOPSIS 方法、模糊 ELECTRE 方法。
成本效益维护的良好做法
为了最大限度地减少生产损失（累计停运时间），需要制定长期和中期规划，方法是在适当的停运期间安排需要较长实施时间的维护和修改活动。为了实现长期高可用性，重要的是以这样的方式组织停运，即需要比换燃料所需时间更长的活动集中在指定的年份。通过这种方式集中，除了偶尔的长时间停运外，可以实现非常短的停运时间。为此，长期调度应考虑可能影响停运时间的所有活动和组件。例如，一家德国工厂已安排了主要测试，例如反应堆容器压力测试和综合泄漏率测试，以便它们与主发电机大修同时进行。从长期来看，芬兰工厂在纯换燃料停运和维护停运之间交替进行。采用这些方法，每 8 到 10 年才需要一次比纯换燃料需求更长的停运。
用于药物-靶标相互作用预测的迁移学习
1 中东技术大学计算机工程系，安卡拉 06800，土耳其 2 阿达纳阿尔帕尔斯兰土耳其科技大学计算机工程系，阿达纳 01250，土耳其 3 埃尔津詹比纳利耶尔德勒姆大学计算机工程系，埃尔津詹 24002，土耳其 4 伊斯肯德伦技术大学计算机工程系，哈塔伊 31200，土耳其 5 海德堡大学医学院、计算生物医学研究所和海德堡大学医院，海德堡 69120，德国 6 欧洲分子生物学实验室、欧洲生物信息学研究所 (EMBL-EBI)，剑桥，欣克斯顿 CB10 1SD，英国 7 芝加哥大学肺部和重症监护医学院，芝加哥，伊利诺伊州，60637，美国 8 中东技术大学癌症系统生物学实验室 (Kansil)安卡拉 06800，土耳其 9 哈塞特佩大学计算机工程系，安卡拉 06800，土耳其 *通讯作者。中东技术大学计算机工程系，安卡拉 06800，土耳其。电子邮件：dalkiran@ceng.metu.edu.tr (AD)；哈塞特佩大学计算机工程系，安卡拉 06800，土耳其。电子邮件：tuncadogan@hacettepe.edu.tr (TD)；中东技术大学计算机工程系，安卡拉 06800，土耳其。电子邮件：vatalay@metu.edu.tr (VA)
约翰·巴斯尔
John Basl Department of Philosophy and Religion Email: j.basl@northeastern.edu 360 Huntington Avenue Web: http://johnbasl.net Boston, MA 02115 Academic Appointments and Affiliations Northeastern University Associate Professor 2019 – Assistant Professor 2013 – 2019 Associate Director, AI and Data Ethics Initiatives 2021 – - Northeastern Ethics Institute Affiliated Faculty - Khoury College of Computer Science 2023 – Faculty Affiliate, Core AI - Northeastern Institute for Experiential AI 2021 – Harvard University Faculty Associate 2020 – - Edmond J. Safra Center for Ethics - Berkman Klein Center for Internet and Society AI Initiative Fellow-in-Residence 2019 – 2020 - Edmond J. Safra Center for Ethics - Berkman Klein Center for Internet and Society Bowling Green State University 2011 – 2013年威斯康星州助理教授教育大学 - 麦迪逊博士在哲学2011硕士哲学2009年东北大学B.S. 在哲学2006年专业领域应用伦理（技术，人工智能，环境），伦理，生物学哲学哲学2009年东北大学B.S.在哲学2006年专业领域应用伦理（技术，人工智能，环境），伦理，生物学哲学
杰西卡·巴斯
一个简单的答案是我父亲是一名科学老师，一切都（有时是烦人！）与科学有关的成长。我认为更准确的答案是，在物理治疗（PT）学校期间，我的祖父被诊断出患有帕金森氏病。在学习神经系统康复原则的同时，看着他在疾病中的经历，（后来是我与这些人在诊所中的经历），我意识到，关于与人类运动的控制，神经退行性疾病如何改变了这种神经电路以及包括物理治疗的干预措施的影响，对人类运动的控制方式以及如何改变了人类运动的基本问题是什么不了解的。到达这里，我在洪堡州立大学获得了细胞和分子生物学的BS，并在洪堡州立大学进行了动物系统发育和生理学研究。作为一名本科生，我还是大学跑步者和足球运动员。从那里开始，我从UCSF的药学院开始，但是我在一年之内就离开了，因为我喜欢生理学，但看不到自己是药剂师。在进行一些灵魂搜索并在跑步行业工作后，我回到了UCSF上PT学校。在我的PT计划中，我协助研究了秋季预防结果和多发性硬化症（MS）的平衡。毕业后，我在Covid期间临床练习了一年，然后返回UCSF获得我的康复科学博士学位（Neuroscience）学位。
CW5 亚伦·L·斯基尔斯
CW5 Aaron L. SKILES 指挥部一级准尉，美国陆军反情报司令部一级准尉 5 级 (CW5) Aaron L. SKILES 是美国陆军反情报 (CI) 特工和技术员 (351L)，已在陆军反情报部队服役超过 24 年。CW5 Skiles 于 2022 年 9 月担任美国陆军反情报司令部 (ACIC) 指挥部一级准尉 (CCWO)。Skiles 先生的军事生涯始于 1996 年 8 月的印第安纳州国民警卫队，当时他以轻型反装甲武器专家/步兵 (11H) 的身份入伍。Skiles 先生于 1999 年 6 月转入现役，当时他重新归类为美国陆军反情报特工 (97B - 现为 35L)。他作为 CI 特工的第一个任务是在位于北卡罗来纳州布拉格堡的第 525 军事情报 (MI) 旅，期间他被派往波斯尼亚（六个月；2001-2002 年）和阿富汗（六个月；2003 年），在两次部署期间均担任 CI 和人力情报 (HUMINT) 作战管理团队的士官长。2003 年 11 月，美国陆军选中 Skiles 先生，担任位于马里兰州米德堡的第 902 军事情报大队的提名战略任务。2003 年 11 月至 2011 年 8 月期间，Skiles 先生在两个 902 军事情报大队编队、美国陆军外国 CI 活动和第 310 军事情报营服役。2005 年，Skiles 先生成为美国陆军准尉和 CI 技术员 (351L)。在被指派到 902 军事情报大队担任士官和准尉期间，斯基尔斯先生担任了 CI 调查员和 CI 行动官，并领导了两 (2) 个团队在网络空间开展 CI 活动。斯基尔斯先生在 902 军事情报大队任职期间还被部署了三 (3) 次：一次被派往卡塔尔（12 个月；2006-2007 年），担任 CI 行动官；一次被派往非洲之角（六个月；2009 年），在吉布提和埃塞俄比亚担任联合特遣部队 - 非洲之角的 CI 和人力情报小组组长；一次被派往阿富汗（八个月；2010-2011 年），担任特种作战特遣部队 - 东南的 CI 和人力情报负责人 (S2X)。 2011 年 8 月至 2014 年 5 月，Skiles 先生担任弗吉尼亚州匡蒂科联合 CI 训练活动 (JCITA) 的联合高级 CI 教员和课程主席。Skiles 先生是高级外国 CI 操作课程的教员，并领导了 JCITA 网络环境课程中 CI 活动的重新设计。Skiles 先生的职责包括开发、规划、协调和执行严格的联合 CI 课程和研讨会。2014 年 5 月至 2017 年 12 月，Skiles 先生担任马里兰州埃尔克里奇国防计划支持活动的高级项目官员和团队负责人。Skiles 先生领导两个专门的项目团队，为全球不同国防部 (DOD) 计划、办公室和活动的独特需求提供定制支持。Skiles 先生的职责包括评估复杂的项目计划，协调复杂的支持协议，并监督所有项目计划和支持协议的执行，这需要定期与高级军事官员和公司高管接触。2017 年 12 月至 2020 年 11 月，斯基尔斯先生担任美国情报和人力情报司 (J2X) 的情报行动科科长和高级情报技术员