WikiDer > Роберт Дж. Маркс II

Robert J. Marks II
Роберт Дж. Маркс II
Роберт Дж. Маркс II (2016) .png
Родившийся (1950-08-25) 25 августа 1950 г. (возраст 70 лет)
Западная Вирджиния, США
Основные интересы
Умный дизайн · Электротехника · Эволюционные вычисления · Вычислительный интеллект

Роберт Джексон Marks II американец инженер-электрик. Его вклад включает частотно-временное распределение Zhao-Atlas-Marks (ZAM) в области обработки сигналов,[1] то Теорема Ченга – Маркса[2] в Теория выборки Шеннона и подход Папулиса-Маркса-Ченга (PMC) к многомерной выборке.[3] Он сыграл важную роль в определении области вычислительный интеллект и соредактировал первую книгу, используя вычислительный интеллект в названии.[4][5] Христианин[6] и креационист старой земли,[7] он является субъектом Про-умный дизайн кинофильм Изгнан: разведка запрещена.

Профессиональный

Маркс - заслуженный профессор электротехники и вычислительной техники в Бейлорский университет и является директором Центра естественного и искусственного интеллекта Уолтера Брэдли.[8] С 1977 по 2003 год работал на факультете Вашингтонский университет в Сиэтле. Он был первым президентом Институт инженеров по электротехнике и электронике (IEEE) Neural Networks Council (ныне Общество вычислительного интеллекта IEEE).[9] Он член IEEE [10][11] и Оптическое общество Америки.[11][12]

Технический вклад

Маркс - исследователь в области электротехника.[13]

  • Лечение рака простаты. Маркс и его коллеги разработали алгоритмы для идентификации в реальном времени размещения радиоактивных семян в раковой простате.[14][15] За эту работу он был одним из лауреатов премии Джудит Ститт за лучшую абстрактную работу от Американской Брахитерапия Общество.[16] Алгоритм используется клинически.[17]
  • Оптимальное обнаружение. В области теория обнаружения, Маркс и его коллеги разработали первое решение в закрытой форме для Нейман – Пирсон оптимальное обнаружение сигналов в не-Гауссов шум[18][19]

«Marks, Wise, Haldeman и Whited получили точные выражения для функций распределения тестовой статистики и, таким образом, смогли проанализировать работу оптимального детектора для заданных значений силы сигнала и размера выборки».[20]

  • Прогнозирование энергетической нагрузки с помощью нейронных сетей. Со своими коллегами по Вашингтонский университет, Маркс был первым[21] применить искусственная нейронная сеть для прогнозирования потребности в электроэнергии для коммунальных предприятий в 1991 г.[22] Шесть лет спустя нейронные сети использовались 32 крупными компаниями Северной Америки. [21] и остается широко используемым сегодня. IEEE спонсирует MATLAB базовый вебинар по использованию нейронных сетей в прогнозировании нагрузки.[23] Метод, «подобный тому, который уже использовался для успешного прогнозирования потребностей в электрической нагрузке», использовался для прогнозирования значений закрытия индекса Доу-Джонса с использованием данных из миллионов Twitter Сообщения.[24]
  • Труба Смита. Маркс был членом исследовательской группы Baylor, которая представила Smith Tube, инструмент визуализации, полезный при проектировании передовых микроволновых систем.[25] Обобщение Диаграмма Смита, Smith Tube в настоящее время находится в KeysightПакет программного обеспечения Advanced Design System (ADS).[26]

«[ZAMGTFR [ZAMD] имеет преимущество перед большинством других TFR в условиях низкого отношения сигнал / шум, а некоторые характерные особенности легко извлекаются из двумерной частотно-временной плоскости».[31]

«ZAM-TFD [ZAMD] показал свою эффективность в отслеживании сигналов со скачкообразной перестройкой частоты и представлении сигналов в присутствии белого шума».[32]

«Распределение Чжао – Атлас – Маркс обеспечивает хорошее разрешение во временной и частотной областях. Метод ZAMD снижает помехи, возникающие из-за перекрестных членов, присутствующих в многокомпонентных сигналах. Он полезен для разрешения близких спектральных пиков и захвата нестационарных и многокомпонентные сигналы ".[33]

«[T] he Zhao-Atlas-Marks время-частотное распределение ... значительно увеличивает разрешение по времени и частоте и устраняет все нежелательные перекрестные термины. // Распределение ZAM было применено к речи с замечательными результатами».[34]

  • Дистанционное зондирование. Маркс и его коллеги [35][36] были первыми, кто применил инверсию нейронных сетей в дистанционном зондировании. Они измерили параметры снега с помощью микроволновых измерений, сделанных со спутников. Их общий подход широко используется сегодня.[37][38]
  • Беспроводные массивы. Маркс является со-получателем НАСА Техническое описание новаторских решений по энергоэффективной связи в беспроводных массивах.[39][40]
  • Выработка энергии. Работаю с Южная Калифорния Эдисон, Маркс и его коллеги первыми вычислительный интеллект основанные на методах раннего обнаружения кратковременного замыкания обмоток в многотонных электрические генераторы пока роторы все еще вращались.[41][42]

    «[Их диагностический тест выполняет] обнаружение и локализацию закороченных витков в обмотке постоянного тока роторов турбогенераторов с использованием обнаружения новинок и нечетких нейронных сетей. Использование нейронных сетей с нечеткими логическими выходами и методами бегущей волны ... является точным локатором закороченных витков роторов турбогенераторов ".[43]

  • Маркс внес вклад в теорема выборки включая создание первой книги, посвященной исключительно этой теме.[44]
    • Восстановление утерянных образцов. Используя «сложную оценку недостающих выборок с использованием предыдущих и будущих выборок»,[45] Метки[46] впервые показал, что когда сигнал дискретизируется выше его Курс Найквиста, потерянные выборки «избыточны в том смысле, что любое конечное их число может быть получено из оставшихся, решая систему линейных уравнений».[47]
    • Некорректная выборка (теорема Ченга-Марка). В теорема выборкис Теорема Ченга – Маркса[48] показывает, что отсчеты, взятые из сигнала на уровне или выше Курс Найквиста может оказаться неспособным восстановить сигнал в присутствии небольших количеств шум.[49]
    • Оптимальная выборка изображений. Изображение считается оптимально дискретизированным, когда количество отсчетов на единицу площади минимизировано без ухудшения качества интерполированного изображения. Вклад Marks в оптимальную выборку изображений включает:
    • Выборка суб-Найквиста. Чунг и Маркс [50] показали, что изображения могут быть взяты ниже их Курс Найквиста и все равно быть восстановленным без сглаживание.

«[Их] очень интересная многомерная конструкция ... использует [необходимые] спектральные промежутки, которые возникают при дискретизации многомерных сигналов. Их подход состоит в том, чтобы разделить спектр на узкие полосы и обрабатывать отдельно те полосы, которые содержат энергию сигнала, и те, которые чего нет ". [51]

  • Подход Папулиса-Маркса-Ченга.[3] Маркс и Чунг[52] расширил обобщенное разложение выборки Афанасиос Папулис[53] в более высокие измерения.

    «Метка и Ченг сосредоточены на изображениях с заданной спектральной областью поддержки и исходной базой выборки решетки таким образом, что индуцированные спектральные копии этой опорной области не перекрывается. Затем они показали, что смежные классы некоторой подрешетки не могут быть удалены из базовой решетки до тех пор, плотность выборки была минимальной (в смысле Ландау) или приближалась к минимуму ... [Это] позволяет снизить частоту выборки до тех пор, пока она не станет равной или приближается к минимуму Ландау ».[3]

  • Оптические компьютеры. Марки изобретены [54] и реализовано [55] полностью оптический компьютер, который - используя линзы, зеркала и свет от лазера - выполняет итерационные вычисления буквально со скоростью света.

    «Хотя многие проблемы в оптике могут быть решены с помощью проекций, такие проблемы трудно решить, используя полностью оптические методы. Заметным исключением является полностью оптическая реализация Марксом алгоритма выпуклой проекции для реализации сверхвысокого разрешения».[56]

Сайт Лаборатории эволюционной информатики

В 2006 году Маркс нанял Уильям Дембски в качестве постдокторанта по совместительству; Дембски - это умный дизайн сторонник и бывший сотрудник Бэйлора в самом сердце предыдущего спора об интеллектуальном замысле в Бэйлоре по поводу Центр Майкла Поланьипродвижение разумного замысла, которое было решено, когда Бэйлор распустил этот центр в 2000 году. Положение Дембски в лаборатории Маркса финансировалось за счет подарка в размере 30 000 долларов от Фонда Lifeworks; подарок прошел через отдел развития университета, а не через администрацию академического гранта. Роль Дембски была указана в подарочных документах. Маркс сказал, что он скрыл присутствие Дембки. К декабрю 2006 года университетская должность Дембски была доведена до сведения администрации университета, и университет вернул неизрасходованные средства и уволил Дембски с должности.[57]

Маркс создал веб-сайт, чтобы описать работу, которую он и Дембски выполняли, которую веб-сайт описал как выполняемую в «Лаборатории эволюционной информатики» в Бейлоре. Летом 2007 года этот веб-сайт привлек внимание администрации Бэйлора после того, как Маркс обсудил эту работу над подкастом, организованным Кейси Лускин из Институт открытий, а администрация университета закрыла сайт.[57] Маркс оспорил удаление.[57][58][59] Сайт был размещен на сервере за пределами Baylor.[58]

Спор вокруг веб-сайта был освещен в фильме 2008 года о интеллектуальном дизайне. Изгнан: разведка запрещена.[60]

христианство

Маркс служил советником факультета Вашингтонский университетглава Campus Crusade for Christ семнадцать лет. Он представил свой доклад "Какое отношение имеет исчисление к христианству?" [61] в Польше, Японии, Канаде, России и США.[11]

Маркс сделал научно-ориентированный Христианская апологетика презентации.[62] Площадки включают Польшу, Японию, Москву, Канаду и Сибирь.[11]

Другие занятия

Книги Роберта Дж. Марка II

  • Р.Дж. Marks II, Дело в пользу роботов-убийц: почему американским военным нужно продолжать разработку смертоносного ИИ, Издательство Discovery Institute Press, (2020). [27]
  • Р.Дж. Marks II, Уильям А. Дембски и Уинстон Эверт, Введение в эволюционную информатику, World Scientific, Сингапур, (2017).[28]
  • Р.Дж. Marks II, Майкл Бехе, Уильям А. Дембски, Брюс Л. Гордон, Джон С. Сэнфорд, Редакторы, Биологическая информация - новые перспективы, World Scientific, Сингапур (2013).[29]
  • Р.Дж. Marks II, Справочник по анализу Фурье и его приложениям, Издательство Оксфордского университета, (2009).[30]
  • Р.Д. Рид и Р.Дж. Marks II, Neural Smithing: контролируемое обучение в искусственных нейронных сетях с прямой связью, MIT Press, Кембридж, Массачусетс, (1999).
  • М. Паланисвами, Ю. Аттикиузел, Р.Дж. Marks II, Дэвид Б. Фогель и Тосио Фукуда; Редакторы, Вычислительный интеллект: взгляд на динамическую систему, IEEE Press, (1995).
  • Р.Дж. Marks II, редактор, Технология и приложения нечеткой логики, Совет по технической деятельности IEEE, Пискатауэй, (1994).
  • Яцек М. Зурада, Р.Дж. Marks II и C.J. Робинсон; Редакторы, Вычислительный интеллект: имитация жизни, (IEEE Press, 1994).
  • Р.Дж. Marks II, редактор, Продвинутые темы по теории выборки и интерполяции Шеннона, (Springer-Verlag, 1993).
  • Р.Дж. Marks II, Введение в теорию выборки и интерполяции Шеннона, Спрингер-Верлаг, (1991).[31]
  • М.А. Эль-Шаркави и Р. Дж. Маркс II, редакторы, Применение нейронных сетей в энергосистемах, IEEE Press, Piscataway, (1991).

Рекомендации

  1. ^ а б Леон Коэн, Частотно-временной анализ: теория и приложения, Прентис Холл, (1994)
  2. ^ Дж. Л. Браун и С. Д. Кабрера, «О корректности расширения обобщенной выборки Папулиса», IEEE Transactions on Circuits and Systems, May 1991 Volume: 38, Issue 5, pp. 554–556
  3. ^ а б c Мэтью А. Прели и Дэвид Л. Нойхофф. «Многомерная выборка Манхэттена и реконструкция». IEEE Transactions по теории информации 62, вып. 5 (2016): 2772-2787.
  4. ^ «Дональд С. Вунш берет интервью у Роберта Дж. Маркса II для исторического комитета Общества вычислительного интеллекта IEEE». Получено 3 июня, 2015.
  5. ^ Яцек Зурада, Р.Дж. Marks II и C.J. Робинсон; Редакторы (1994). Вычислительный интеллект: имитация жизни. IEEE Press (1994). ISBN 978-0780311046.CS1 maint: несколько имен: список авторов (связь)
  6. ^ Роберт Дж. Маркс II. «Влияние христианской веры на математику и науку: вчера и сегодня». Получено 4 июня, 2015.[постоянная мертвая ссылка]
  7. ^ Кейси Лускин. «Определите будущее: доктор Роберт Маркс - активная информация в метабиологии». Получено 3 июня, 2015.[постоянная мертвая ссылка]
  8. ^ Домашняя страница Брэдли-центра.[1]
  9. ^ [2] IEEE-транзакции в нейронных сетях
  10. ^ «За лидерство и вклад в области нейронных сетей» (1994)[3]
  11. ^ а б c d е Роберт Дж. Маркс II. "Биография Резюме" (PDF). Получено 3 июня, 2015.
  12. ^ «За вклад в восстановление и синтез изображений, оптическую обработку и электрооптические нейронные сети». (1989)
  13. ^ [4] Резюме Марка.
  14. ^ [5] С. Нараянан, П.С. Чо и Р.Дж. Marks II, "Алгоритм быстрой перекрестной проекции для реконструкции семян в брахитерапии простаты", Med. Phys. 29 (7), июль 2002 г., стр. 1572–1579.
  15. ^ [6] С. Нараянан, П.С. Чо и Р.Дж. Marks II, "Трехмерная реконструкция семени из неполного набора данных для брахитерапии простаты", Phys. Med. Биол., Том 49, стр. 3483–3494 (2004).
  16. ^ Домашняя страница Американского общества брахитерапии [7]
  17. ^ D.R. Рид, К. Валлнер, С.Нараянан, С.Г. Сатлиф, Э.К. Форд, П.С. Чо, «Интраоперационная рентгеноскопическая оценка дозы у пациентов с брахитерапией простаты», Международный журнал радиационной онкологии, биологии, физики, том 63, выпуск 1, сентябрь 2005 г., стр. 301–307
  18. ^ Кассам С. А. Обнаружение сигналов в негауссовском шуме. Springer Verlag, 1988.
  19. ^ Обнаружение шума Лапласа Р.Дж. Marks II, G.L. Wise, D.G. Холдеман и Дж.Л.Уайтд, Транзакции IEEE по аэрокосмическим и электронным системам, т. AES-14, стр. 866–872 (1978).
  20. ^ М. В. Томпсон, Д. Р. Халверсон и Г. Л. Уайз. «Надежное обнаружение номинального шума Лапласа». IEEE Transactions on Communications, Volume 42 Issue 2-4, pp. 1651–1660, февраль – апрель. 1994 г.
  21. ^ а б А. Хотанзад, Р. Афхами-Рохани, Лу Цун-Лян, А. Абайе, М. Дэвис, Д.Дж. Маратукулам, "ANNSTLF - система прогнозирования электрической нагрузки на основе нейронных сетей", Транзакции IEEE в нейронных сетях, том 8, выпуск 4, июль 1997 г., стр. 835–846.
  22. ^ Д.К. Парк, М.А. Эль-Шаркави, Р.Дж. Marks II, L.E. Атлас и М.Дж. Дамборг, «Прогнозирование электрической нагрузки с использованием искусственной нейронной сети», IEEE Transactions on Power Engineering, vol.6, pp. 442–449 (1991).
  23. ^ [8] В архиве 2010-10-16 на Wayback Machine Вебинар IEEE Spectrum, «Прогнозирование спроса и цен на электроэнергию с помощью MATLAB»,
  24. ^ [9] «Анализируя почти 10 миллионов твитов, исследования показывают, что общественное настроение может предсказать индекс Доу на несколько дней вперед», - сообщает пресс-релиз Университета Индианы.
  25. ^ Стипендиаты, Мэтью, Мэтью Флэксбарт, Дженнифер Барлоу, Чарльз Бейлис и Роберт Дж. Маркс. "The Smith Tube: Выбор ширины полосы частот ЛЧМ-сигнала радара и импеданса нагрузки усилителя мощности с использованием измерений нагрузки в разных диапазонах". WAMICON 2014, стр. 1-5. IEEE, 2014 г.[10]
  26. ^ Объявление Agilent «Трехмерная диаграмма Смита для проектирования широкополосного PA».[11]
  27. ^ Хомма, Тошитеру; Les Atlas; Роберт Маркс II (1988). «Искусственная нейронная сеть для пространственно-временных биполярных паттернов: приложение к классификации фонем» (PDF). Достижения в системах обработки нейронной информации. 1: 31–40.
  28. ^ [12] Ю. Чжао, Л. Е. Атлас и Р. Дж. Маркс, «Использование конусообразных ядер для обобщенного частотно-временного представления нестационарных сигналов», IEEE Trans. Акустика, речь, обработка сигналов, т. 38, нет. 7. С. 1084–1091, июль 1990 г.
  29. ^ [13] Панель инструментов "Время-частота" для использования с MATLAB
  30. ^ [14] Национальные инструменты. Инструменты LabVIEW для частотно-временного, временного ряда и вейвлет-анализа. [15] Распределение TFA в форме конуса VI
  31. ^ Д. Цзэн, X. Цзэн, Г. Лу и Б. Тан. «Автоматическая классификация модуляции радиолокационных сигналов с использованием обобщенного частотно-временного представления Чжао, Атласа и Знаков». ИЭПП радар, гидролокатор и навигация 5, вып. 4 (2011): 507–516.
  32. ^ Джеймс Р. Булгрин, Бернард Дж. Рубаль, Теодор Э. Пош и Джо М. Муди. «Сравнение биномиального, ZAM и минимального кросс-энтропийного частотно-временного распределения внутрисердечных тонов сердца». В "Сигналы, системы и компьютеры", 1994. Запись конференции Двадцать восьмой Асиломарской конференции 1994 г., том. 1. С. 383–387. IEEE, 1994.
  33. ^ G.X. Чена и З. Чжоу, "Частотно-временной анализ вибрации, вызванной трением в условиях возвратно-поступательного скольжения", Wear, том 262, выпуски 1–2, 4 января 2007 г., страницы 1–10
  34. ^ Локенат Дебнат, Вейвлет-преобразования и их приложения, Birkhäuser Boston, (2001) p.355
  35. ^ [16] Л. Цанг, З. Чен, С. О, Р. Дж. Marks II и A.T.C. Чанг, "Инверсия параметров снега из измерений пассивного микроволнового дистанционного зондирования с помощью нейронной сети, обученной с помощью модели множественного рассеяния" IEEE Transactions on Goescience and Remote Sensing, vol. 30, № 5, стр. 1015–1024 (1992).
  36. ^ А. Ишимару, Р.Дж. Marks II, L. Tsang, C.M. Лам, Д.К. Парк и С. Китамару, "Распределение частиц по размерам с использованием оптических датчиков и нейронных сетей", Optics Letters, том 15, стр. 1221–1223 (1990).
  37. ^ Владимир М. Краснопольский и Гельмут Шиллер, «Некоторые приложения нейронных сетей в науках об окружающей среде. Часть I: прямые и обратные задачи в геофизических удаленных измерениях», Нейронные сети, том 16, выпуски 3–4, апрель – май 2003 г., стр. 321– 334
  38. ^ Ф. Ван дер Меер, "Геофизическая инверсия данных спектрометра для геологического моделирования", Международный журнал дистанционного зондирования, том 21, выпуск 2, стр. 387–393 (2000)
  39. ^ НАСА награждает инженера Бейлора за инновационные технологии
  40. ^ А.К. Дас, Р.Дж. Маркс II, М.А. Эль-Шаркави, Пэйман Арабшахи и Эндрю Грей, «Деревья широковещательной передачи минимальной мощности для беспроводных сетей: оптимизация с использованием леммы о жизнеспособности», Труды конференции NASA по наукам о Земле, 11–13 июня 2002 г., Пасадена, Калифорния
  41. ^ [17] М.А. Эль-Шаркави, Р.Дж. Marks II, S.Oh, S.J. Хуанг, И. Керзенбаум и А. Родригес, "Локализация замыканий намотки с помощью нечетких нейронных сетей", IEEE Transactions on Energy Conversion, vol. 10, № 1, март 1995 г., стр. 147–155.)
  42. ^ С. Гуттормссон, Р.Дж. Marks II, MA El-Sharkawi и I. Kerszenbaum, "Эллиптическая группа новинок для он-лайн обнаружения коротких оборотов возбужденных вращающихся роторов", IEEE Transactions on Energy Conversion, IEEE Transactions on Volume: 14 1, March 1999, pp. 16 –22
  43. ^ М.Э. Эль-Хавари, Теория нечетких систем в электроэнергетике, (IEEE Press, 1998), стр. Xxxiv.
  44. ^ Р.Дж. Marks II, Введение в теорию выборки и интерполяции Шеннона, Спрингер-Верлаг, (1991).[18]
  45. ^ Фарох А. Марвасти, Питер М. Кларксон, Мирослав В. Докич, Ут Гоэнчанарт и Чуанде Лю, «Реконструкция речевых сигналов с утерянными образцами», IEEE Transactions on Signal Processing, Volume 40, Issue 12, pp. 2897–2903, Декабрь 1992 г.
  46. ^ Р.Дж. Marks II, «Восстановление потерянных выборок из передискретизированного сигнала с ограниченной полосой частот», IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. АССП-31, стр. 752–755 (1983).
  47. ^ P.J.S.G. Феррейра, Неполная серия выборок и восстановление недостающих выборок из передискретизированных сигналов с ограниченной полосой пропускания, IEEE Transactions on Signal Processing, (40) 1 стр. 225 227 (1992).
  48. ^ Джон Л. Браун младший и Серджио Д. Кабрера, «О корректности расширения обобщенной выборки Папулиса», IEEE Transactions on Circuits and Systems, pp.554-556, 1991.
  49. ^ [19] К.Ф. Чунг и Р.Дж. Marks II, "Некорректные теоремы выборки", IEEE Transactions on Circuits and Systems, vol. CAS-32, стр. 829–835 (1985).
  50. ^ [20] К.Ф. Чунг и Р.Дж. Marks II, "Выборка изображения ниже плотности Найквиста без наложения спектров", Журнал Оптического общества Америки A, том 7, стр. 92–105 (1990)
  51. ^ Кормак Херли и Пинг Ва Вонг, «Выборка с минимальной скоростью и реконструкция сигналов с поддержкой произвольной частоты», IEEE Transactions on Information Theory, Vol 45, No. 5, July 1999, pp. 1555–1564.
  52. ^ Р. Дж. Маркс, II, "Зависимость выборки многомерного сигнала при плотностях Найквиста", J. Opt. Soc. Амер. А, т. 3, стр. 268–273, февраль 1986 г. К. Ф. Чунг и Р. Дж. Маркс, II, «Выборка изображений ниже плотности Найквиста без наложения спектров», J. Opt. Soc. Амер. А, т. 7, вып. 1, pp. 92–105, Jan. 1990. К.Ф. Чунг, «Многомерное расширение обобщенного расширения выборки Папулиса с применением выборки с минимальной плотностью», в Advanced Topics in Shannon Sampling and Interpolation Theory, Robert J. Marks II, Редактор. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Springer-Verlag, 1993, стр. 85–119.
  53. ^ Афанасиос Папулис, "Обобщенное расширение выборки", IEEE Trans. Circuits Syst., Vol. 24, вып. 11. С. 652–654, ноябрь 1977 г.
  54. ^ [21] Р.Дж. Marks II, "Когерентная оптическая экстраполяция двумерных сигналов: теория процессора", Applied Optics, vol. 19. С. 1670–1672 (1980).
  55. ^ Р.Дж. Marks II и D.K. Смит "Линейные алгоритмы деконволюции и экстраполяции типа Герхберга", в "Преобразованиях в обработке оптических сигналов", под редакцией У. Т. Родса, Дж. Р. Файнупа и Б.Е.А. Салех, SPIE, т. 373, стр. 161–178 (1984).
  56. ^ Генри Старк и Юнъи Ян,Проекции в векторном пространстве: численный подход к обработке сигналов и изображений, нейронные сети и оптика, Wiley-Interscience, (1998), стр.281.
  57. ^ а б c Бриггс, Брэд; Маалу, Грейс (27 ноября 2007 г.). «BU сыграл роль в возвращении Дембски». Бейлор Лариат.
  58. ^ а б Лоринг, Николь (8 сентября 2007 г.). «Бейлор вынуждает профессора закрыть сайт». The Daily Orange.
  59. ^ Фаррелл, Элизабет Ф. (4 сентября 2007 г.). «Бейлор У. удаляет со своего сайта веб-страницу, связанную с интеллектуальным дизайном». Хроника высшего образования. (требуется подписка)
  60. ^ Яблонски, Стивен (22 апреля 2008 г.). «Очевидно не объективный,« Expelled »исследует академическую свободу». Лариат Бейлора.
  61. ^ Презентация "Как исчисление связано с христианством"
  62. ^ Страница апологетики Марка
  63. ^ [22] Бенджамин Хокинс, «Юго-западные профессора не скрывают воскресения Христа», 26 марта 2008 г.
  64. ^ [23] Дембски, Р.Дж. Марка II, «Математика гробницы Иисуса», в книге «Погребенная надежда или воскресший Спаситель ?: Поиски гробницы Иисуса» под редакцией Чарльза Куорлза.
  65. ^ [24] Метки эскиза (с веб-страницы Marks).
  66. ^ [25] WPFR TeleTalk (с веб-страницы Marks).
  67. ^ [26] «Роберт Дж. Маркс II имеет число Эрдёша-Бэкона пять». Проверено 5 мая 2010.

внешняя ссылка