XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System科学研究
弗罗茨瓦夫大学计算机科学研究所的大多数职位
该研究所始终被评为研究波兰计算机科学的最佳场所之一，并主持了从事算法，组合优化，逻辑和数据库理论的紧凑型群体。我们的学生在ICPC编程竞赛中取得了很高的成绩，其中一些人参与了我们的研究活动。PI及其合作者（也将在该项目上工作）定期发布顶级算法会议（Soda，ICALP Track A）。
高级动物基因组，东京大学医学科学研究所，实验室，实验室...
https://www.u-tokyo.ac.jp/ja/bobs/jobs/jobs/jobs/t01.html <https://www.u-tokyo.ac.jp/ja/bobs/jobs/jobs/jobs/t01.html <
协作科学研究计划（CSRP）
1。提交日期在规定的截止日期内2。提交了概念建议和完整建议3。联合提案提交协议由两项主要合作者签署了4。提交的提案位于Cefipra 5.合作者来自印度/法国的学术/研究机构6。合作者在印度或法国大学/研发机构中具有永久职位7。合作者提供了其OrcID号码/研究ID8。简短简历不超过5页。每个合作者的前5名出版物，摘要与提案10.总预算在220.000欧元11。预算包括国际旅行/流动性的成本12。指示了从Cefipra 13的资源中可以实现的总项目预算的一部分。合作者不是CSRP下正在进行的任何正在进行的项目的PC或CO-PC。在过去的5年中不支持合作者15。合作者不是Cefipra科学委员会/工业研究委员会的成员 div>
IISER 材料科学研究本科课程
高质量的科学研究需要全面了解什么是、如何做和为什么，打破界限，超越现有知识的舒适区。真正的科学研究文化在学生的不同阶段被灌输，从高中开始，在本科和硕士学习期间成熟，最终在博士学习期间确定方向。就像科学研究不遵循生物学、化学、物理学、数学和/或不同工程分支等主要学科之间的任何预定义界限一样，学生的思维也应该遵循类似的模式。充满活力的学术思想永远不应该有偏见，要做到这一点，学生需要受到发人深省的教师的培养，最重要的是多样化的课程。其中一种课程
2025 年 Hanna H. Gray 研究员计划竞赛 成功科学研究提案示例
摘要 mTORC1 蛋白激酶响应各种输入（包括氨基酸）调节细胞生长，这些输入向 Rag GTPases 发出信号，促进 mTORC1 易位到溶酶体表面（其激活位点）。这种途径在许多疾病中失调，包括糖尿病和癌症；然而，我们对氨基酸激活 mTORC1 的机制的理解并不完整。长期以来，一个谜团是氨基酸缺乏时抑制 mTORC1 的成分的身份。作为一名研究生，我推断负调节剂可能会影响 Rags，因为它们在营养感知中起着核心作用。我们对 Rags 进行了免疫沉淀，然后进行质谱分析 (IP/MS)，结果发现了两个相互作用的蛋白质复合物，我们称之为 GATOR1 和 GATOR2。GATOR2 正向调节 mTORC1 并在 GATOR1 上游或与 GATOR1 并行发挥作用，GATOR1 是一种 Rag GTPase 激活蛋白，也是 mTORC1 的关键抑制剂。 GATOR1 成分在癌症中发生突变，可能有助于识别对 mTORC1 抑制有反应的癌症。第二个未解之谜是 mTORC1 上游氨基酸传感器的身份。为了识别假定的传感器，我们对已知的 mTORC1 调节剂进行了广泛的 IP/MS。我们发现 Sestrin2 和 CASTOR1 是与 GATOR2 相互作用的蛋白质，分别起到亮氨酸和精氨酸传感器的作用。Sestrin2 和 CASTOR1 与 GATOR2 结合以抑制 mTORC1，并且在存在氨基酸的情况下这种抑制会得到缓解。重要的是，这些传感器的氨基酸结合能力是 mTORC1 感知氨基酸存在所必需的。总之，这些成分的发现澄清了我们对氨基酸如何向 mTORC1 发出信号的理解，并提供了在疾病状态下调节 mTORC1 活性的目标。
人工智能是科学研究的创新工具
AI在科学研究中的应用是扩展和多样化的。<可以计算出主要应用领域的神圣：医学和生物科学：IA用于发现新药，开发个性化治疗并改善医学诊断[8]。例如，自动学习用于分析医学图像并检测早期体育场中的癌症，其准确性通常超过人类医生的疾病[9]；物理和天文学：在物理领域，IA用于模拟颗粒并研究黑洞等现象[10]。<天文学的div，基于AI的工具可以实时发现新的系外行星和对宇宙事件的监视[11]；计算化学：基于IA的系统用于预测新分子的结构和行为
科学研究专家i
1）在该部门负责人（DC）的指导下，确保与其他国家和国际组织的国家空间机构的所有国际合作的适当行为和实施； 2）协助Space International合作司（SICD）的监督科学研究专家（监督SRS）与外交事务部和/或其他有关机构协商，协调签订合同，备忘录，备忘录，理解/协议或其他协议；以及菲律宾航天局（Philsa）的法律事务部； 3）协助监督SRS与其他国家和国际组织的其他与国家空间有关的机构建立和保持联系，以和平使用和发展太空； 4）协助监督SRS对与菲律宾太空计划，计划，项目和活动有关的主题进行研究和分析，并准备高质量的书面材料，包括研究论文，统计报告，简报和注释，这些材料有效地提供该部门的服务； 5）就该部门的国际合作职能提供了行政和后勤支持； 6）主动监视当前的外层空间事务和与空间相关的技术应用，并报告出现的发展； 7）协助实施国际合作计划，项目和活动； 8）根据需要准备所有相对于该机构国际合作活动的沟通； 9）执行其他规则或特殊性质的职责，可能会不时分配。
使农民能够通过游戏理论和人工智能服务印度科学研究所，班加罗尔
人工智能（AI）结合了计算机科学和强大的数据集，以解决问题。AI于1985年首次由McKinion和Lemmon在农业中使用，以开发一种名为Gossym的棉花作物仿真模型，该模型使用AI来利用大量的农业数据来优化棉花生产，并应用先进的分析技术来找到模式，并发现新颖的见解。今天，AI在农业中起着至关重要的作用，以确定最佳的灌溉时间表，养分施用时间，监测植物健康，检测疾病，识别和清除杂草，并建议有效的害虫控制方法和合适的农艺产品。在作物管理中，这些解决方案可以进一步分为农作物疾病诊断，产量预测，作物建议，价格预测和市场设计等领域。但是，由于这些技术的复杂性和缺乏专门针对农业领域的用户友好平台的复杂性，印度农业景观中的AI和机器学习（ML）仍然有限。