ÖzgeVizdeş是国际贸易部伊斯坦布尔大学 - 卡拉帕萨(Cerrahpaşa)的全职教职员工。她还是伊斯坦布尔大学妇女研究中心的教职员工,也是性别研究计划的附属讲师,设计讲座并就性别和经济发展的论文提供建议。她获得了美国犹他大学的经济学博士学位,在那里她专门从事发展经济学,并获得了女权经济学和劳动经济学的认证专业。她的学术工作着重于性别和经济学,更具体地说是经济危机和性别就业成果,无薪劳动力,面向就业的包容性增长和体面的工作之间的关系。最近,ÖzgeVizdeş的研究项目与EmelMemiş的研究项目“非关怀经济中的老年护理:关怀社会有多远”获得了Routledge包容性经济学奖,该奖是2023年首次宣布的年度奖项。此外,她在全球,区域和国家一级的性别公平经济和社会政策中还经验丰富。,她通过开发培训材料并向政府官员和政策制定者提供有关性别主流和性别响应预算的培训,咨询了由开发计划署,联合国妇女和欧盟支持的各种项目。。在2016年,她编辑并共同撰写了联合国妇女出版的“联合国妇女性别和经济培训手册”,并用作
电池101在1980年代开发,并获得2019年诺贝尔化学奖的认可,锂离子电池已成为世界上最常用的电池之一。它为大多数手机和笔记本电脑提供动力,并且驱动了电动汽车生产的激增。与大多数电池一样,锂离子电池由三个主要组件组成:正电极(阴极),负电极(阳极)和两个之间的离子传输介质(电解质)。对于每个组件使用的材料都有多种选择,但是最常见的设计具有石墨制成的阳极(碳);由含锂的金属氧化物制成的阴极,例如氧化锂或锰氧化锂;以及结合锂盐和有机溶剂的电解质。
在此背景下,两大研究团队围绕CRISPR-Cas9技术基础专利持续数年的争端显得尤为重要。 4 一边是布罗德研究所(由麻省理工学院和哈佛大学联合支持)的张锋,另一边是 Emmanuelle Charpentier 和 Jennifer Doudna。这场争议涉及 CRISPR-Cas9 技术基本要素的权利。尽管卡彭蒂耶和杜德纳于2020年10月因其研究获得了诺贝尔化学奖,但张锋迄今为止在美国这场纠纷中胜过了研究人员。然而,法律情况很复杂——部分原因是不同的司法管辖区会出现不同的结果。
诺贝尔化学奖(2019年给予)公认的锂离子电池(LIB)技术是无化石全球电源的基础。其高度吸引人的特性,例如上等能量密度,功率密度,出色的速率能力和较长的周期寿命,使其在各种设备中有用,包括便携式电子,电动汽车,储能系统,机器人技术,军事设备,紧急系统和医疗设备[1-3]。自1991年首次亮相以来,现代Libs通过以每年7-8 WH/kg的速度提高能量密度来提高电池的性能[4]。实现“碳中立性”的普遍概念促进了锂离子电池的大量研究和开发,锂离子电池是领先的干净二次电池技术。
人工智能是现代科学最受追捧的前沿领域之一。约翰·麦卡锡(1927-2011)是一位美国计算机科学家,他于 1955 年首次提出了“人工智能”一词。人们在电子设备中模拟人脑系统思维及其转化,研究仍在各个层面展开。生物学概念:“智能”被转化为电子信号和波,并被机器转化为工作,称为机器学习。它是一门跨学科的科学,涉及电子、物理、化学、数学、工程、计算机科学以及生物科学。未来有各种可能性,机器学习和人工智能将取代现有的机器,开启一个具有记忆、判断和执行能力的机器新时代。两位人工智能先驱——约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿——因帮助创建机器学习的基石而获得诺贝尔物理学奖,机器学习正在彻底改变我们的工作和生活方式,但也给人类带来了新的威胁。电子领域的人工神经网络已经开发出来,互连的计算机节点模拟大脑中的神经网络。这里提到了一些关于人工智能的著名名言:1. 辛顿,被誉为人工智能教父,霍普菲尔德是普林斯顿大学的美国人。诺贝尔委员会的一名成员引用了霍普菲尔德 1982 年的工作,为辛顿的工作奠定了基础。2. 辛顿说:“人工智能最终将对文明产生‘巨大影响’,提高生产力和医疗保健水平。”“它将与工业革命相媲美”,“我们没有体验过拥有比我们更聪明的东西会是什么感觉。在很多方面,这都将是件好事”,“但我们也必须担心许多可能的不良后果,尤其是这些事情失控的威胁。”
该校的杰出校友包括天体物理学家 Hubert Reeves、前无国界医生组织国际主席 Joanne Liu、1977 年诺贝尔生理学或医学奖共同获得者 Roger Guillemin、奥斯卡获奖电影制片人 Denys Arcand 和奥斯卡提名导演 Jean-Marc Vallée、前前南斯拉夫和卢旺达国际刑事法庭首席检察官 Louise Arbour、作家 Antonine Maillet 和 Kim Thùy 以及已故加拿大最著名的总理之一皮埃尔·埃利奥特·特鲁多。蒙特利尔大学的毕业生也是全球 45 万名校友中自豪而活跃的一部分。
诺贝尔化学奖。体外选择对物理生物化学特别有吸引力,因为它能够仔细控制选择环境,从而能够探测各种现象,包括分子相互作用、折叠行为和进化途径。在体外选择过程中,具有所需特性的功能分子从大量随机(或半随机)序列中分离出来。这是通过选择、扩增和诱变的迭代循环实现的,直到最终的池中富含表现出所需特性的变体(图 1)。虽然体外选择通常应用于核酸,但当与肽展示技术相结合时,可以识别感兴趣的功能肽。特别是,mRNA 展示被广泛用于此目的,这将是本期观点的重点。