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1949年本科毕业于加州理工学院，1952年在本校获得博士学位，博士后阶段进入贾克·莫诺实验室工作，后加入斯坦福医学院成为荣誉退休教授。
* 1992年，当选欧洲分子生物学组织院士
* 2003年，获托马斯·亨特·摩尔根奖章
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图2：到达特定位置任务的逆模型。理想的手臂轨迹Xref(t)是模型的输入，产生的是控制手臂所需的运动命令ũ(t)
逆模型用身体的理想位置和实际位置为输入，来估算从目前位置移动到理想位置需要的运动命令。例如，考虑手臂到达特定位置的任务，理想位置（或是理想位置的轨迹）输入到这个逆模型中，逆模型产生控制手臂到理想位置所需要的运动命令（如图2）。逆模型和Degrees of freedom problem及运动协调的不受控流形假说（Uncontrolled manifold hypothesis，UCM hypothesis）有密切关系。
有理论研究提出在运动控制的模式中，若结合逆模型及前向模型，逆模型输出运动指令的感知副本可以用来作为前向模型的输入，在后续继续预测。考虑手臂到达特定位置任务，而且手需抓住物体。手臂运动指令的感知副本可以传到前向模型，以预测手臂的可能轨迹。根据此资讯，控制器可以产生类似的运动命令，让手抓住物体。目前已有人提出，若存在上述的机制，结合逆模型及前向模型可以让中枢神经系统进行想要的动作（让手臂到达特定位置），精确的到达该位置，而且控制手去抓住物体。
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斯密式增长是经济学家亚当·斯密开创的第一代经济增长理论，也叫斯密模型，一般指由市场交易、劳动分工和专业化驱动的经济增长。
斯密式增长非常注重资本的重要性，认为资本能够扩大市场规模。市场规模则可以扩大劳动规模和促成社会分工。因此市场规模越大，分工越精细，则经济发展的速度越快。
斯密增长属于古典增长模型，强调数量型增长而非效率型增长，更偏向于劳动和资本积累而非技术进步。斯密增长模型的局限性（如马歇尔悖论）导致古典经济学未能深入经济增长的本质。
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