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温迪·伯格斯教授
病毒学教授，病理学系健康科学系温迪·伯格斯（Wendy Burgers）是开普敦大学（UCT）病理学系病毒学教授，健康科学学院。她获得了BSC学位，BSC（荣誉）程度和MSC度，并与UCT区分开；和剑桥大学的博士学位。在2001年返回南非后，她获得了南非医学研究委员会（SAMRC）的博士后研究金，并加入了UCT的南非艾滋病疫苗倡议，开发了候选HIV疫苗。Burgers教授建立了一项独立的研究计划，重点是了解艾滋病毒感染中的细胞免疫反应，这是通过享有声望的惠康信托基金会在公共卫生和热带医学领域的中级奖学金资助，然后获得了欧洲和发展中国家临床试验伙伴关系的高级奖学金奖。在此期间，在美国国家卫生研究院（NIH）的疫苗研究中心（NIH）接受了Fogarty International培训奖学金培训。她一直是一位软资金的高级研究员，直到2014年，她被任命为UCT的高级讲师。于2017年被晋升为副教授，并于2022年被晋升为副教授。她是传染病和分子医学研究所的正式成员，也是非洲惠康传染病研究中心的成员。汉堡是一名病毒免疫学家，由于其对了解传染病的免疫力以及它们在疫苗开发和疫苗保护方面的应用而受到了全球认可。她已经研究了导致我们时代三个全球大流行病的病原体的免疫力：HIV/AIDS，TB和COVID-19。她最近的工作集中在感染和疫苗接种后了解对SARS-COV-2病毒的细胞免疫。汉堡领导了几项高影响研究，描述了对Covid-19-19疫苗接种和感染的强度和持续时间，以及SARS-COV-2变体具有关注的逃避免疫力的能力。她在这些领域的工作被高度引用，并发表在世界领先的科学和医学期刊上，即科学转化医学，新英格兰医学杂志和柳叶刀。这些研究是该领域最好的国际研究之一，可以告知我们对疫苗免疫记忆反应的理解并塑造COVID-19 COVID-19疫苗接种政策。值得注意的是，她对T细胞对SARS-COV-2的响应的开创性工作最终导致了科学期刊的一份高级作者论文，她的小组是第一个表明COVID-19疫苗接种的T细胞反应可以与Omicron的疫苗接种交叉反应，并且疫苗仍然可以为这种高度突变的ViRUS提供保护。这是一个重大的突破，自2022年以来，这项工作被引用了382次，并由60个新闻媒体展出。在19日大流行之前，她的工作着重于HIV发病机理以及HIV如何改变免疫系统。以及共同感染和合并症的后果。她确定了在未处理的HIV感染中与病毒控制相关的特定T细胞反应，并描述了尽管治疗了持续性和破坏性免疫激活。感染了艾滋病毒的人患有结核病的风险增加，在一系列出版物中，她的小组确定了一系列免疫力
公民在护理和预防中DNA诊断周围的意见和情感
在两种形式的DNA研究中，对肿瘤学护理中DNA诊断的问题都有不同的担忧，人们对治疗方案，其方向及其在DNA诊断后的有用性有疑问。也担心可能的结果及其后果。此外，由于过多地关注过于专业的护理而感到担忧，因为这是医生的“爱好”，使人们可以感觉到豚鼠。担心，因为对这种新技术的了解仍然很少，对DNA诊断的相关性以及对成本的担忧的相关性的怀疑。在DNA Thist测试周围，人们担心粗心的版本和提供者的扩散。此外，参与者担心对护理的不必要需求，可能没有足够的护理和对常规护理的更大压力。也担心其他社会政党滥用结果以及对欺骗的担忧，应对人类的脆弱性。还表示参与者确保这些测试可以增加护理不平等并导致社会二分法。最后，创建了有关个人数据使用或滥用的两种形式的DNA研究。
垂直粒子的无场自旋轨道切换...
用电流感应的自旋轨道扭矩 1 切换铁磁层的磁化需要破坏对称性，要么通过平面磁场，要么在无场 2 切换的情况下通过设备不对称。在这里，Liang 等人仔细控制晶体 3 位错的 Burgers 矢量以打破平面对称性并允许在 4 Pt/Co 异质结构中无场切换磁化。5
Mayur P. Bonkile -
[J1] M. P. Bonkile和V. Ramadesigan，“使用基于物理的电池模型在独立的PV-Battery Hybrid Systems中使用基于物理的电池模型”，《储能杂志》，23，258-268，2019。[J2] M. P. Bonkile和V. Ramadesigan，“基于PV-Battery Hybrid Systems的物理模型：热管理和降解分析”，《储能杂志》，31，1014585，2020。[J3] M. P. Bonkile，A。Awasthi，C。Lakshmi，V。Mukundan和V.S.ASWIN“汉堡方程式的系统文献评论以及最近的进步”，Pramana-of Physics，90，69，2018。[J4] M. P. Bonkile，A。Awasthi和S. Jayaraj，“有或没有Hopf-Cole转换的汉堡方程的比较数值调查”，国际融合计算杂志，2（1），54-78，2016。[b1] M. P. Bonkile，A。Awasthi和S. Jayaraj，“基于用于修改的凯勒盒子方案的数值模拟：不稳定的粘性汉堡方程”，数学分析，应用程序及其应用及其应用及其应用程序，Springer（143）565-575-575，2015，M.P.15，2015 c1 [c1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1]] “ PV-Wind-Battery混合动力系统：使用P2D电池模型的电力管理控制策略”，第236电化学协会（ECS）会议，美国亚特兰大，2019年。[C2] M. P. Bonkile，V。Ramadesigan和S. Bandyopadhyay，“使用基于物理的电池模型在具有不确定性的混合动力系统中使用基于物理的电池模型”，第236届ECS会议，Atlanta USA，2019年。[C4] M. P. Bonkile，V。Ramadesigan和S. Bandyopadhyay，“使用基于物理模型的储能设计在独立的PV-Battery Hybrid Systems中使用物理模型”，印度印度Pandit Deendayal Petroleum University，Icteta 12 The Icteta，2019年，2019年。[C3] M. P. Bonkile和V. Ramadesigan，“使用基于物理的电池模型的独立光伏电池式混合系统建模”，第2届国际国际大会在印度的大规模可再生能源集成在印度和可再生能源部，印度新德尔希，2019年，印度和可再生能源部的大规模可再生能源整合。[C5] M. P. Bonkile，K。S。Pavan和V.Ramadesigan，“使用基于物理的电池模型的独立PV玻璃系统模拟”，计算科学研讨会，印度科学研究所（IISC）印度，2017年，2017年。[C6] M. P. Bonkile，A。Awasthi和S. Jayaraj，“基于与时间依赖边界条件的不稳定，二维的二维不同使用方程的隐式方案的数值研究”，第61 ISTAM，Vellore India，2016年。[C7] M. P. Bonkile，A。Awasthi和S. Jayaraj，“在Unsteady Burgers'方程式上的高阶时间集成算法的数值实施”，ICMMCS，印度技术学院Madras India India India，2014年，2014年。[C8] M. P. Bonkile，A。Awasthi和S. Jayaraj，“通过Mol on Mol on Steady Burgers'方程式实施了第四阶订单时间集成公式的数值”，印度ISTAM 59，2014年，ISTAM，2014年。
亚历山大中心®
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自增强液晶环氧树脂的抗蠕变行为
研究了液晶环氧树脂 (LCER) 的蠕变行为，并将其与由相同环氧单体制备的非 LCER 进行了比较。使用 Burgers 模型评估实验数据以解释液晶 (LC) 相的增强作用。使用时间-温度叠加原理预测材料的长期性能。结果表明，在树脂网络中引入 LC 相可以降低材料的蠕变应变和蠕变应变率，尤其是在高温下。从模拟中提取的参数表明，LC 相的存在增强了树脂的瞬时弹性、阻滞弹性和永久流动阻力。提出用刚性填料效应和交联效应来解释增强机制。
以人为本的人工智能，打造包容性社会 - NWO
可以向 ELSA 实验室提交哪些申请——由公共和私人组织、公司、社会团体和监督人员组成的联盟，在 ELSA 实验室与公民和政府一起研究以人为本、基于具体案例的可靠人工智能解决方案。要生成的解决方案必须具有通用性和可扩展性。该计划的重点是“了解以人为本的人工智能的发展”。结合技术创新来研究道德、法律和社会方面（ELSA），以寻求具有社会影响的解决方案。
深度操作员的学习减少了PDE的维度的诅咒
深层神经网络（DNNS）在众多领域取得了巨大的成功，并且它们在与PDE相关的问题上的应用正在迅速发展。本文使用DNN将学习Lipschitz操作员在Banach空间上使用DNN的概括错误提供了估计，并将其应用于各种PDE解决方案操作员。目标是指定DNN宽度，深度以及保证某个测试错误所需的训练样本数量。在对数据分布或操作员结构的轻度假设下，我们的分析表明，深层操作员学习可以放松地依赖PDE的离散化解决方案，从而减少许多与PDE相关的问题的诅咒，包括椭圆方程，抛物线方程，抛物线方程和汉堡方程。我们的结果还适用于在操作员学习中有关离散化侵权的见解。