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工作经历
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1989~1991年,在匈牙利首都布达佩斯(Budapest)匈牙利科学院技术物理研究所(Research Institutefor Technical Physics, Hungarian Academy of Sciences)任助理研究员 ;1991 ~1992年,在美国波士顿大学(Boston University)任助教(Teaching Assistant);
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1989~1991年,在匈牙利首都布达佩斯(Budapest)匈牙利科学院技术物理研究所(Research Institutefor Technical Physics, Hungarian Academy of Sciences)任助理研究员
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1992~1994年,在美国波士顿大学任助研(Research Assistant);
 
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目录

简介

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巴拉巴西·阿尔伯特·拉斯洛

出生日期及地点:1967年3月30日(52岁)罗马尼亚哈尔格塔

居住地:波士顿、马萨诸塞州,美国

国籍:罗马尼亚、匈牙利、美国

母校:布加勒斯特大学(BS)、EötvösLorándUniversity(MS)、波士顿大学(PhD)

成就:职业物理学家

研究方向:以网络理论研究而著称、无标度网络的概念、巴拉巴西-阿尔伯特模型的提议

艾伯特-拉斯洛•巴拉巴西(Albert-Laszlo Barabasi)是全球复杂网络研究权威,无尺度网络的创立者。美国物理学会院士,匈牙利科学院院士,欧洲科学院会员,美国东北大学(Northeastern University)教授,网络科学研究中心的创始人、主任,同时任职于哈佛大学媒体学院医学系(Department of Medicine at Harvard Medical School )、布莱根妇女医院钱宁网络科学部(Brigham and Women Hospital in the Channing Division of Network Science),并担任丹那·法伯癌症研究所癌症系统生物学中心(Center for Cancer Systems Biology at Dana Farber Cancer Institute)的研究员。 艾伯特-拉斯洛•巴拉巴西1967年3月30日出生在罗马尼亚哈尔吉他县Carța(Carța, Harghita County, Romania)的一个匈牙利族家庭,其父拉斯洛·巴拉巴西(László Barabási)是一位历史学家、博物馆馆长兼作家;而他的母亲(Katalin Keresztes)教授文学(literature),后来在一家儿童剧院(children's theater)担任主管。他在高中阶段专修科学和数学,在十年级,他曾经赢得过当地物理奥林匹克竞赛奖。1986年至1989年间,他在罗马尼亚首都布加勒斯特大学(University of Bucharest)学习物理和工程;在此期间,他开始进行混沌理论(chaos theory)研究,并发表了3篇论文。1989年,巴拉巴西(Barabási)和他父亲一起移民到匈牙利。1991年,他在匈牙利首都布达佩斯的厄特沃什·罗兰大学(Eötvös Loránd University in Budapest)Tamás Vicsek教授指导下,获得了硕士学位,在获得硕士学位之前,艾伯特-拉斯洛•巴拉巴西已经被列入美国波士顿大学(Boston University)的物理学招收计划, 1994年艾伯特-拉斯洛•巴拉巴西在波士顿大学尤金·斯坦利(H. Eugene Stanley)教授指导下,获得博士学位。博士毕业后,在IBM托马斯·沃森研究中心(IBM Thomas J. Watson Research Center)进行过为期一年的博士后研究,1995年艾伯特-拉斯洛•巴拉巴西加入了美国圣母大学(University of Notre Dame)。2000年,32岁的艾伯特-拉斯洛•巴拉巴西被任命为物理学的埃米尔·霍夫曼(Emil T. Hofman)教授,成为最年轻的教授。2004年,他创建了复杂网络研究中心。2005~2006年任哈佛大学黛娜·法伯癌症研究所(Dana Farber Cancer Institute)客座教授(Visiting Professor at Harvard University)。2007年秋, 艾伯特-拉斯洛•巴拉巴西离开圣母大学,成为美国东北大学(Northeastern University)特聘教授,兼网络科学中心主任,同时任职于美国哈佛医学院医学系(Department of Medicine at Harvard Medical School)。艾伯特-拉斯洛•巴拉巴西具有匈牙利、罗马尼亚和美国三国国籍。

工作经历

1989~1991年,在匈牙利首都布达佩斯(Budapest)匈牙利科学院技术物理研究所(Research Institutefor Technical Physics, Hungarian Academy of Sciences)任助理研究员;

1991~1992年,在美国波士顿大学(Boston University)任助教(Teaching Assistant);

1992~1994年,在美国波士顿大学任助研(Research Assistant);

1994~1995年,在IBM公司华生研究中心(T. J. Watson Research Center)物理科学部任博士后研究人员(Postdoctoral Associate);

1995~1999年,在美国圣母大学(University of Notre Dame)任助理教授(Assistant Professor);

2000年在匈牙利布达佩斯高等研究所(Collegium Budapest—Institute of Advanced Studies)任高级研究员(Senior Fellow);

1999~2000年,在圣母大学(University of Notre Dame)任副教授(Associate Professor);

2000~2007年,在圣母大学任教授(Emil T. Hofman Professor);

2004~2007年,在圣母大学任复杂网络研究中心主任(Center for Complex Network Research, University of Notre Dame, Director);

2005~2006年,在美国哈佛大学(Harvard University), 黛娜·法伯癌症研究所(Dana Farber Cancer Institute)客座教授(Visiting Professor);

2005年以来,任圣母大学计算机科学与工程兼职教授(University of Notre Dame, Adjunct Professor of Computer Science and Engineering);

2007年以来,任美国东北大学著名大学教授(Northeastern University, Distinguished University Professor);

2007年以来,任美国东北大学复杂网络研究中心主任(Center for Complex Network Research, Northeastern University, Director);

2007年以来,在美国哈佛大学黛娜·法伯癌症研究所癌症系统生物学中心(Center for Cancer Systems Biology, Dana Farber Cancer Institute, Harvard University)兼职。

研究项目

脑网络

这个大脑项目利用网络科学中的概念和工具来理解物种间连接组的结构原理和功能含义,从模型生物秀丽隐杆线虫的神经系统到小鼠再到人类。大脑本质上是多尺度的,可以概念化为每个级别的网络。从单个神经元的神经元和突触到宏观脑区域的整合。神经影像技术的最新快速发展和大量的协作正在推动各种高质量数据的爆炸式增长,这需要创新的方法来理解和组合。我们旨在梳理并解释随机性和有序性在神经连接的复杂几何图形和模式中的作用,

Foodome

Foodome项目是一个大型研究项目的一部分,该项目致力于开发一种系统方法来分析导致冠心病(CHD)的生活方式因素。我们的实验室旨在开发工具和计算/测量框架,以准确检测饮食与冠心病之间的关系。

医院网络

今天最重要的问题之一是大规模提高医疗质量。我们已经开始以数百万患者就诊的形式查看来自加利福尼亚的行政医疗数据。我们的目标是了解医疗质量如何通过医院网络的网络属性出现,以及任何一个医院节点对系统的连锁反应。

网络动力学与控制

我们正在进行许多研究,这些研究开发了数学和理论模型来理解复杂的自组织系统的内部控制机制。因为网络结构将这些“驱动程序节点”的影响传播到网络的较远部分,所以可以通过对较少数量的节点采取控制操作来控制大型网络的行为。这些发现对于设计,破坏或促进系统功能(包括物理系统(例如,气候变化和生境的适应力),技术系统和生物系统)具有重大意义。

网络医学与生物网络

网络医学和生物网络项目背后的基本原理是,疾病表型通过潜在生物学成分之间相互作用的网络特性从基因型中出现。最好将这些表型概念化为扰动对细胞中生物网络疾病模块的后果,无论是在节点水平(疾病基因)还是在链接水平(疾病edgotypes)。我们整合了患者特异性基因表达和蛋白质相互作用数据,以阐明从帕金森氏病到哮喘再到心脏病的确切条件。通过对药物-疾病关联和药物-靶标关联数据的进一步分析,我们研究了相关药物的治疗效果和不良效果。

成功科学

成功科学计划的目标是开发措施,模型和预测,以提供可行的信息,以定量评估从科学到体育和软件开发等各种竞争环境下的成功。我们的工作受到以下假设的推动:如果我们不将成功看作是一种个体现象,而是将其视为一种集体现象,那么就可以在很大程度上预见成功。为了使科研成果,运动员或软件产品取得成功,仅凭新颖性,基本性或高性能是不够的-社区必须同意它值得表扬和跟踪。我们的目的是通过分析职业道路,个人和团队绩效的演变以及影响的动态,来理解控制社区影响的基本模式.

出版作品

网络医学:人类疾病和治疗学中的复杂系统

哈佛大学研究生2017 年 1 月 1 日

大数据,基因组学和基于网络的分析的定量方法相结合,以前所未有的方式推动了医学领域的发展。网络医学引入了这个快速发展的医学研究领域,有望彻底改变人类疾病的诊断和治疗。权威专家的文章强调了网络医学中基于团队的方法的必要性,这本权威的著作为读者提供了最新的综合进展情况和仍然存在的挑战。

长期以来,医学研究人员一直在寻找引起疾病的单个分子缺陷,目的是开发出治疗这种疾病的银弹疗法。但是,这种范例忽略了人类疾病固有的复杂性,并常常导致治疗不足或充满不良副作用。网络医学不是试图将疾病的发病机制转变为简化论模型,而是拥抱对疾病的多种影响的复杂性,并依赖于许多不同类型的网络:从蛋白质相互作用的细胞分子水平到生物学中基因表达的相关研究样本。作者提供了一种了解复杂疾病的系统方法,同时解释了网络医学的独特功能,包括现代基因组学技术的应用,

通过开发能够全面评估遗传变异,细胞代谢和蛋白质功能的技术,网络医学正在开拓新的视野,以发现原因并确定疾病的治愈方法。

网络科学

剑桥大学出版社2016 年 1 月 1 日

网络无处不在,从互联网到社会网络,再到决定我们生物生存的遗传网络。这本开创性的教科书以全彩插图,涵盖了从物理学到计算机科学,工程学,经济学和社会科学的广泛主题,向跨学科的读者介绍了网络科学。从六个分离度的起源到解释为什么网络对随机故障具有鲁棒性,作者探讨了埃博拉病毒和H1N1等病毒如何传播,以及为什么我们的朋友比我们更多。通过大量实际示例,此创新设计的教科书在本科和研究生级别的材料之间进行了清晰的划分。数学公式和推导包含在“高级主题”部分中,允许在各种级别上使用。广泛的在线资源,包括用于网络分析的电影和软件,使它成为对网络科学感兴趣的人的多方面伴侣。

爆发:从您的电子邮件到血腥十字军,我们所做的一切背后的隐藏模式

达顿 2010 年 1 月 1 日

我们可以科学地预测我们的未来吗?这一直困扰着科学家数千年的谜团。现在,Albert-laszlo Barabasi(屡获殊荣的《睡眠者》连载作者)解释了数字时代如何产生大量的,以前不可用的数据集,证明了人类活动的日常模式不是随机的,而是“爆发性的”。我们在短暂的活动中奋斗奋战,然后一无所有。

Bursts引人注目地说明了16世纪的特兰西瓦尼亚血腥的中世纪十字军东征和FBI追捕的当代艺术家的现代故事,它揭示了我们比我们想像的要容易得多。


网络的结构和动力学

普林斯顿大学出版社2006 年 1 月 1 日

从互联网到友谊,疾病传播甚至恐怖主义等网络,网络的概念和现实已经渗透到现代社会中。但是网络到底是什么?有哪些不同类型的网络?他们为什么有趣,他们能告诉我们什么?近年来,来自数学,物理学,计算机科学,社会学和生物学等各个领域的科学家一直在追求这些问题并建立新的“网络科学”。本书首次汇集了代表这些学科研究的开创性文章。对于这一快速增长的领域的关键研究而言,这是理想的资料手册。

链接:网络新科学

英仙座2002 年 1 月 1 日

在1980年代,詹姆斯·格里克(James Gleick)的《混沌》将世界引入了复杂性。现在,Albert-laszlo Barabasi的《链接》揭示了下一个重大科学飞跃:网络研究。长期以来,我们一直怀疑我们生活在一个小世界中,那里的所有事物都与其他事物联系在一起。确实,网络无处不在-从人脑到互联网,再到经济再到我们的朋友群。事实证明,这些联系不是随机的。所有网络都有基本秩序,并遵循简单的法律。了解这些网络的结构和行为将帮助我们做一些令人惊奇的事情,从设计公司的最佳组织到在疾病蔓延之前阻止疾病爆发。在Linked中,Albert-laszlo Barabasi追踪了这一迅速发展的科学的发展,并将我们介绍给了从事这项开拓性工作的科学家。这些“新制图师”正在绘制各种科学学科中的网络图,证明社交网络,公司和单元比它们之间的相似性更大,并且为我们周围的互联世界提供了重要的新见解。巴拉巴西说,这种知识可以揭示互联网的健壮性,时尚和病毒的传播,甚至民主的未来。链接意味着大开眼界的旅行,挑战您走出简化主义的框框,跨学科走。这是通过下一个科学革命:网络新科学,通过链接来探索链接的邀请。并为我们周围的互联世界提供重要的新见解。巴拉巴西说,这种知识可以揭示互联网的健壮性,时尚和病毒的传播,甚至民主的未来。链接意味着大开眼界的旅行,挑战您走出简化主义的框框,跨学科走。这是通过下一个科学革命:网络新科学,通过链接来探索链接的邀请。并为我们周围的互联世界提供重要的新见解。巴拉巴西说,这种知识可以揭示互联网的健壮性,时尚和病毒的传播,甚至民主的未来。链接意味着大开眼界的旅行,挑战您走出简化主义的框框,跨学科走。这是通过下一个科学革命:网络新科学,通过链接来探索链接的邀请。

异质外延半导体薄膜的形貌和组成演变

材料研究会2000 年 1 月 1 日

应变对异质外延半导体薄膜的形态和组成具有巨大影响。在应变岛形成以及由异质外延应力引起的形态和组成不稳定性方面的最新进展,导致了新的理论和实验进展,以及用于各种光电应用的有前途的材料。这本书汇集了研究小组,探讨了该领域的重要进展和重大新闻。本书围绕机制而非材料展开,因此介绍了不同半导体系统(包括SiGe,III-V,氮化物或II-VI半导体)中的论文。还讨论了有关形态和组成不均匀性的生长,表征和建模的问题,以及基于这些自发结构的设备。主题包括:表面动力学-原子过程;在有图案的高折射率和邻近基底上生长;量子点和线;相互扩散和隔离;能带结构,电子特性和器件;形态和微观结构;和氮化物

表面生长的分形概念

剑桥大学出版社1995 年 1 月 1 日

分形和表面是现代物理学研究最广泛的两个领域。实际上,自然界中的大多数表面都是分形的。在这本书中,博士。巴拉巴西(Barabási)和斯坦利(Stanley)解释了如何能成功地使用分形来描述和预测表面生长的形态。作者首先介绍了基本的增长模型以及用于开发它们的原理。接下来,他们演示如何使用模型来回答有关表面粗糙度的特定问题。在本书的第二部分中,他们详细讨论了两类现象:多孔介质中的流体流动和分子束外延(MBE)。在每种情况下,作者均会回顾模型和分析方法,并提出实验结果。这本书是首次尝试将分形和曲面的主题结合在一起,它将吸引凝聚态物理和统计力学领域的高级本科生和研究生。由于MBE的技术重要性,它也将引起从事工业和研究的科学家特别是材料科学家的兴趣

荣誉与获奖情况

获1990~1991年匈牙利共和国奖学金(Republican Fellowship of the Republic of Hungary);

获1990~1991年匈牙利布达佩斯切尔基金会奖学金(Fellowship of Cel Foundation, Budapest, Hungary);

1991年获德国科隆大学欧共体TEMPUS奖学金(TEMPUS Fellowship, European Community, University of Köln);

1991年获索罗斯基金会出版与迁移资助(Soros Foundation Publication and Mobility Grant);

1997年获NSF CAREER奖(NSF CAREER Award);

1998年获美国ONR青年研究者奖(ONR Young Investigator Award);

1999年获圣母大学理学院著名学者讲师称号(Distinguished Scholar Lecturer, College of Science, University of Notre Dame);

2000年在华盛顿配置峰会的主题发言人(Keynote Speaker, Collocation Summit, Washington D. C.);

2001年获匈牙利最佳物理学论文尼伏奖(Nivo Prize for the best physics article, Fizikai Szemle (Hungary));

2002年圣母大学校长奖(Presidential Award, University of Notre Dame);

2002年当选ComPlexUs和Fractals编委会成员(Editorial Board, ComPlexUs and Fractals);

2002年获ISI物理学快速突破论文奖(ISI: Fast Breaking Paper in Physics,详见Reviews of Modern Physics, 2002, 76: 69.);

2002年获ISI高引论文奖(ISI: Highly Cited, 详见Nature, 2000,407: 651);

2002年美国旧金山(San Francisco)生物技术合资企业主讲人(Keynote Speaker, Biotechnology Ventures);

2003年美国亚特兰大第四届乔治亚理工学院生物信息学国际会议主讲人(Keynote Speaker, 4TH Georgia Tech International Conference inBioinformatics, Atlanta);

2003年当选美国物理学会会员(Fellow of the American Physical Society);

2003年当选《互联网数学》编委会成员(Editorial Board of Internet Mathematics);

2004年受聘于约翰·霍普金斯医学院巴顿·蔡尔兹讲师(Barton Childs Lecture, Johns Hopkins Medical Institutions);

2004年瑞士联邦理工学院BioADIT 2004主讲人(Keynote Speaker, BioADIT 2004, Swiss Federal Institute ofTechnology, Lausanne, Switzerland);

2004年当选匈牙利科学院院士(Member of the Hungarian Academy of Sciences);

2005年被授予系统生物学FEBS周年纪念奖(FEBS Anniversary Prize for Systems Biology);

2006年获得匈牙利约翰·冯·诺伊曼计算机协会授予约翰·冯·诺伊曼勋章(John von Neumann Medal by the John von Neumann Computer Society from Hungary)和计算机科学奖(Awardfor Computer Science),获奖原因是因为在计算机相关科学与技术领域的杰出成就;

2006年获圣母大学Media Legend奖(Media Legend Award, University of Notre Dame);

2007年当选为欧洲科学院(Academia Europaea)院士;

2008年获得NEC C&C基金会的C&C奖(C&C Prize from the NEC C&C Foundation);

2009年美国物理学会(APS)将其推选为杰出评审员(Outstanding Referee),同年获得美国科学院(US National Academies of Sciences)Cozzarelli奖(2009 Cozzarelli Prize);

2011年,因为其对复杂系统的贡献,CTR基金会授予拉格朗日奖(Lagrange Prize-CRT Foundation);同年被西班牙马德里理工大学(Universidad Politécnica de Madrid)授予荣誉博士学位(Doctor Honoris Causa);并当选为美国科学促进会(物理学)(AAAS:Physics)会员。

2013年当选为美国麻省科学院院士(Fellow of theMassachusetts Academy of Sciences),2014年因为对网络科学的贡献,被匈牙利企业家与雇主协会(Hungarian Association of Entrepreneurs and Employers)授予Prima Primissima奖(Prima Primissima Award)

相关链接

1、维基百科:[1] 2、Linked:[2]

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