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Ph.D.，Applied动物学的入学考试十月 -
Unit 1: Research Methodology and Instrumentation Need and importance, characteristics, Review of literature: Sources (Journals, abstracts, and indices), Research problem – Sources, criteria and selection of research problem, statement of problem, research blue print- its components, Presentation of research work: Format, characteristics of research report data analysis structure and organization of scientific papers, dissertation and thesis, Reference writing, methods of citation of journal, articles, books,会议记录，研究方法：描述性 - 调查，相关性和比较研究，案例研究，发展研究，步骤和解释，实验 - 需求和意义，自然，有效性，内部和外部，控制设计的作用 - 单个组和旋转组。
应用数学、计算与模拟
ACUMES 工程科学非稳态模型分析与控制 ATLANTIS 纳米尺度波-物质相互作用计算建模与数值方法 CAGIRE 内部流动计算敏捷性模拟与实验比较 CARDAMOM 认证自适应离散模型，用于对具有移动前沿的复杂流动进行稳健模拟 DEFI 形状重建与识别 ECUADOR 科学计算程序转换 ELAN 非线性现象的出现建模 GAMMAO 自适应网格生成与高级数值方法 - 与 ONERA 联合团队 MATHERIALS 材料数学 MEMPHIS 多物理场与相互作用建模促进器 MINGUS 多尺度数值几何方案 MOKAPLAN 变分数值计算的进展 PARADYSE 粒子与动力系统 PLATON 不确定性量化科学计算与工程 POEMS 波传播：数学分析与模拟 RAPSODI 耗散系统的可靠数值近似
特刊-应用科学
随着酶（即蛋白质工程）和微生物细胞（即基因组编辑）工程技术的革命性进步，生物催化剂的商业规模应用有望在不久的将来取代现有的化学工艺。这些技术的影响在弗朗西斯·阿诺德（2018 年）和詹妮弗·杜德纳（2020 年）分别因蛋白质定向进化和成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 基因编辑而获得诺贝尔化学奖时得到了认可。本期特刊“生物催化技术：基础与应用”将重点介绍酶和微生物全细胞系统的生物技术应用的最新进展和新视角。本期特刊的范围将从新兴生物催化剂的基本特征到它们的实际应用，重点关注当前的工程技术。我们期待收到您对这些迷人领域的贡献。- 生物催化 - 酶 - 全细胞生物转化 - 微生物生物技术 - 生物合成 - 蛋白质工程 - 代谢工程
医疗保健领域的人工智能应用
1 美国明尼苏达州罗彻斯特市梅奥诊所护理系护理研究分部；nalaie.keivan@mayo.edu (KN)；raghu.roshini@mayo.edu (RR)；ayala.ivan@mayo.edu (INA)；charlieobusch@gmail.com (CB) 2 美国印第安纳波利斯市印第安纳大学医学院 Regenstrief 研究所老龄化研究中心 3 美国印第安纳波利斯市印第安纳大学医学院健康创新与实施科学中心 4 美国明尼苏达州罗彻斯特市梅奥诊所麻醉学和围手术期医学系；dierich.daniel@mayo.edu (DAD)；pickering.brian@mayo.edu (BWP)； vitaly@mayo.edu (VH) 5 威斯康星大学麦迪逊分校工程学院，美国威斯康星州麦迪逊 53705 6 梅奥诊所重症监护医学系，美国佛罗里达州杰克逊维尔 32224；bhattacharyya.anirban@mayo.edu 7 梅奥诊所移植医学系，美国佛罗里达州杰克逊维尔 32224 * 通讯地址：lindroth.heidi@mayo.edu
应用人工智能很重要 AI4Code
近年来，人工智能 (AI) 技术与源代码生成、维护和使用相关问题的结合已成为 AI 的一个重要应用领域 1。最近这方面的关注很大程度上可以归因于自然语言处理 (NLP) 技术和子领域的同期进步。自然性假说认为“软件是人类交流的一种形式”，代码表现出与 (人类) 自然语言相似的模式（Devanbu，2015 年；Hindle、Barr、Gabel、Su 和 Devanbu，2016 年），这使得许多 NLP 进步能够应用于以代码为中心的用例。这一发展促进了社区的大量工作——其中大部分内容都记录在 Allamanis、Barr、Devanbu 和 Sutton (2018) 的一项调查中，该调查侧重于根据应用于源代码的概率模型类型对这些方法进行分类。
TinyML：应用人工智能促进发展
人工智能 (AI) 很可能成为实现联合国可持续发展目标 (SDG) 的重要部分。然而，其采用和影响受到巨大的功耗、强大的连接要求和基于云的部署的高成本的限制。TinyML 是一项新技术，它允许机器学习 (ML) 模型在低成本、低功耗的微控制器上运行，从而避免了许多这些问题。我们相信 TinyML 在实现可持续发展目标和促进环境监测、复杂系统物理和能源管理等领域的科学研究方面发挥着重要作用。为了扩大访问和参与度并增加这项新技术的影响力，我们提出了一项倡议，即创建和支持发展中国家致力于 TinyML 的全球学术机构网络。我们建议开发更多开放教育资源、南南学术合作以及旨在实现可持续发展目标的大规模 TinyML 解决方案试点项目。