多くの共通点があります。推し進めることは、産業を破壊するだけでなく、科学研究のあり方自体を根底から変えるという認識などもそうです。これらのテクノロジーは、工業オートメーション、ロボット工学、がん研究、神経科学などの分野を変革する可能性があります。別の重力子の発見をもたらす可能性すらあります。研究が促進されることになりました。教授陣と学生の研究を助成します。オープンソースプロジェクト使用してディープニューラルネットワークをトレーニングし、人工知能の基本的限界を押し上げることに協力します。応用研究に携わっている研究者を対象とします。コラボレーションも含まれます。リサーチのタイプについて一切の制限を設けず、チームが広い視野で創造的に研究することを期待しています。間で既に進行していた共同研究の必然的な延長でもあります。この両人のほかに、パートナーシップをリードする主な研究員は以下のとおりです。ハイブリッドシステム、自律システム、およびサイバーフィジカルシステムにわたります。ロボットシステムの基礎論と実験的な実現が中心です。教授の研究室では、新しい二足歩行ロボットと人工器官を設計、構築、テストしています。人間のようなロボットの二足歩行を実現し、これらの機能をロボット補助器具に変換することを目標としています。テンソルアルゴリズムの開発と分析の陣頭指揮を執っています。テンソル分解方法は、どれも非常に類似しており、大規模なデータセットに対してスケーラブルです。大域的最適に収束することが保証されており、トピックモデル、コミュニティモデル、隠れマルコフモデルなど、多数の確率モデルに対して一致推定値を生成します。教授は、鞍点を効率的に抜けるなど、非凸最適化を高速化するための効率的な手法を研究しています。教授の研究は、人間の視覚の仕組みを解明し、視覚を持つマシンの構築方法を編み出すことが主眼です。分野を主に担当しています。人間の最小限の監視でマシンが蛙、車、顔、木などを認識することを学習する方法、大規模なイメージのコレクションおよびウェブをイメージのコンテンツ別に検索可能にする方法を研究しています。教授はハエやネズミの視覚システム、そのアクションとアクティビティを計測するための統計的手法の構築に取り組んでいます。関係を調査できるようになります。教授は、人間がイメージのコンテンツを検索して認識するなど、視覚タスクの処理方法に関する研究にも関心を持っています。ウェブでの何千という人々の視覚能力をイメージのコンテンツの分類と検索に役立てる方法を研究しています。コンピュータサイエンス、および統計学のインターフェイスにあります。つの分野にわたります。容易に組み入れるという、より広い研究目標の達成に不可欠です。教授の研究は、分野だけでなく手法においても多様です。研究では、アルゴリズム、ネットワーキング、オペレーションズリサーチ、経済学、およびコントロールのツールが動員されます。研究範囲は、理論から始まって工業移転への実装まで及びます。教授の研究は、統計的機械学習の理論と応用が主眼です。機械学習の新しい方法の開発に関心があります。割当問題に適応されています。両チームの才能と英知の糾合から生まれる成果が楽しみです。この成果は、パートナーシップの期間中、絶えず共有されます。パートナーエコシステムチームのリーダーです。扱い、ディープテックの経験を積んできました。小説を読むのが楽しみとのこと。計算数理科学教授です。つの分野にわたります。機会均等法を順守しています。平等に採用しています。