托马斯拥有巴黎纯数学博士学位, 还在巴塞尔大学做博士后的时候就对机器学习产生了兴趣. 在学术界呆了几年之后, 他决定加入纽约市沙巴体育正规网址,在那里,他通过参与个人和团队项目,熟练掌握Python和R语言. 享受技术方面的工作, 他设计了一个神经网络,实现了随机梯度下降算法,以解决Kaggle竞赛的不平衡分类问题. 作为数学研究者, 他的专长是通过泛函分析和调和分析等抽象数学工具,对物理中出现的方程进行偏微分方程分析. 由E资助.N.S. 卡尚和瑞士国家科学基金会发表的关于双调和分数Schrödinger方程的科学论文广受好评.