Muggleton教授的职业生涯集中于机器学习的理论、实现和应用的发展，尤其是在归纳逻辑编程领域。斯蒂芬·马格尔顿（Stephen Muggleton）在机器学习领域的学术贡献包括引入了归纳逻辑编程（ILP）、谓词发明、反分辨率、封闭世界专业化、谓词效用、分层学习、U学习性、自饱和和随机逻辑程序的定义。在过去的十年里，他与生物学同事就机器学习在生物预测任务中的应用进行了越来越多的合作。这些任务包括蛋白质结构的测定、药物和毒素的活性以及基因功能的分配。

Willem Visser是Stellenbosch大学计算机科学系的教授。他的研究主要集中在发现软件中的错误。更具体地说，他从事测试、程序分析、符号执行、概率符号执行和模型检查。他可能最著名的作品是Java PathFinder（JPF）和Symbolic PathFindr（SPF）。他曾在NASA艾姆斯研究中心和SEVEN Networks工作。

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Rupak Majumdar是马克斯·普朗克软件系统研究所的科学主任。他的研究兴趣是反应式、实时、混合和概率系统的验证和控制、软件验证和编程语言、逻辑和自动机理论。Majumdar博士获得了IIT、Kanpur颁发的总统金奖、加州大学伯克利分校颁发的Leon O.Chua奖、NSF职业奖、斯隆基金会奖学金、ERC协同奖、PLDI和POPL颁发的“最具影响力的论文”奖，以及数项最佳论文奖（包括SIGBED、EAPLS和SIGDA）。他获得了坎普尔印度理工学院计算机科学学士学位和加州大学伯克利分校计算机科学博士学位。