研究工作 我的研究集中在开发计算建模技术上,以便更好地了解人类行为背后的神经解剖学和功能。我的工作主要集中在高场和超高场的磁共振成像 (MRI)。在方法论和应用工作中,我推进了层状 MRI 和 fMRI 的研究、脑髓鞘和铁的体内成像、小脑皮层和神经血管的映射以及皮层下分区。凭借计算神经解剖学的坚实基础,我最近研究了白质病理对认知和健康的影响、功能连接梯度的解剖学基础以及神经可塑性对 MRI 的影响。我最近的努力更加集中于构建皮层下结构和功能的详细模型,皮层下是人类大脑中一个重要但研究不足的区域,通过从显微镜到系统架构和认知模型的跨越。这些努力不仅体现在国际期刊和会议的出版物中,也体现在开源软件包和开放数据集等开放科学成果中。
Physalis属包括未充分利用的物种,例如Groundcherry(Physalis Grisea)和Goldenberry(Physalis Peruviana),这些物种因其高度营养丰富的果实而受到重视。但是,农民的广泛采用受到阻碍,因为几乎没有做出任何改进。因此,它们的增长类似于野生物种,使生产管理具有挑战性。为了解决这个问题,我们正在使用基因组编辑来纠正不良特征,例如物种中的野生,不可控制的生长和果实的水果滴,由于脚踏室的关节区域脱落而在所有成熟阶段都发生。用于植物生长修饰,我们使用了三种不同基因的CRISPR/CAS9介导的诱变:自我促进,臂臂和勃起。编辑的线条表现出紧凑的生长习惯,其基因和物种也有所不同。为防止接地果实脱落,我们瞄准了无节型基因,并消除了花梗关节,使果实可以在植物上完全成熟。将对所有编辑的线条的果实糖含量,产量和其他与农业相关的特征进行评估。此外,我们正在使用GroundCherry作为模型探索无组织培养的基因组编辑。迄今为止,我们已经成功编辑了植物去饱和酶基因,并以预期的漂白表型恢复了后代。总的来说,我们的工作是将未充分利用的物种带到农艺可行作物水平的模型。
摘要。我们描述了一个贝叶斯控制器的贝叶斯控制器,这是控制理论中众所周知的基准。卡车孔系统的特征是其非线性和不足的性质,我们通过(1)假设控制器缺乏传感器噪声方差的知识,并且(2)在控制信号上施加界限。传统的控制算法通常难以适应不确定性和约束。然而,贝叶斯框架,尤其是专用推理框架,可以顺利地适应这些复杂性。在拟议的控制器中,整个计算过程由在线贝叶斯推理组成。通过工具箱简化了此过程,以在因子图中快速传递基于消息传递的推断。我们描述了在因子图中传递消息的机制,解决了诸如非线性因素,有限控制和实时参数跟踪之类的挑战。本文的主要目的是证明,随着主动推理框架的发展和自动推理工具箱的效率,贝叶斯控制成为应用程序工程师的吸引人选择。
不含销售费 2020 2021 2022 2023 2024 年初至今 2024 年第四季度 机构 3.57 6.19 -2.95 6.44 6.83 6.83 -2.31 基准 0.67 0.05 1.47 5.02 5.25 5.25 1.17 晨星平均指数 1.63 6.86 -2.07 6.24 6.09 6.09 0.29 所示业绩数据代表过往业绩,并不保证未来业绩。投资回报和本金价值可能会波动,因此投资者赎回时股份的价值可能高于或低于其原始成本。当前表现可能低于或高于所示表现。所有回报假设所有股息和资本利得分配均已再投资。有关当前月末表现,请参阅 blackrock.com。所示指数表现仅供参考。无法直接投资非管理型指数。机构股票数量有限,最低购买限额各不相同。请参阅基金招股说明书了解更多详情。
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