Younse 的论文研究调查了使用基于模型的系统工程 (MBSE) 方法为 NASA 喷气推进实验室开发的名义火星样本返回 (MSR) 活动的捕获、收容和返回系统 (CCRS) 有效载荷构建火星轨道样本捕获和定向模块 (COM) 系统概念的好处。与传统的非 MBSE 方法相比,这项研究在改进架构知识捕获、架构活动期间的信息传输以及系统建模和仿真方面表现出了可衡量的优势。
i. 社会科学、商业、规划与管理、公共管理、国际发展、计量经济学、经济学、统计学或其他相关领域的学位。 ii. 至少 10 年与世界银行、捐助方或公共资助项目相关的丰富经验,包括与此任务相关的类似实际工作证据(土木工程和/或基础设施项目)。 iii. 具有开发和审查世界银行和捐助方资助项目的工程设计、规范开发和工作范围的经验。 iv. 具有使用项目规划和管理软件(例如 Microsoft Project 或类似软件)的经验(申请人应提及他们擅长的软件)v. 具有制定政策、程序、流程和模板的经验;设计和现场测试调查和其他数据收集工具,以便在类似的环境和工作流中开展能力建设培训。 vi. 英语流利,能够撰写简洁的报告,清晰地阐述已发现的问题。
CSU生物技术(CSUBIOTECH)的使命是通过动员和支持协作CSU学生和教职员工研究,创新教育实践以及与生命科学行业合作来发展专业的生物技术劳动力。csubiotech提供种子赠款资金,组织年度生物技术研讨会,赞助课程开发,并与政府,慈善,教育和生物技术行业合作伙伴一起担任CSU的联络人。该计划在所有23个CSU校园中涉及生活,物理,计算机和临床科学,工程,农业,数学和商业的学生和教师。
1.) Ishino, Y.、Shinagawa, H.、Makino, K.、Amemura, M. 和 Nakata, A. (1987)。负责大肠杆菌碱性磷酸酶同工酶转化的 iap 基因的核苷酸序列以及该基因产物的鉴定。J. Bacteriol. 169:5429-5433 2.) Jansen, R.、van Embden, JDA、Gaastra, W. 和 Schouls, LM (2002)。在原核生物中鉴定一种新型序列重复家族。OMICS 6:23-33 3.) Schaeffer, SK 和 Nakata, PA (2015)。CRISPR/Cas9 介导的植物基因组编辑和基因替换:从实验室到田野的转变。植物科学。 240:130-142 4.) Gomaa, AA, Klumpe, HE, Luo, ML, Selle, K., Barrangou, R. 和 Beisel, CL (2014) 使用基因组靶向 CRISPR-Cas 系统可编程去除细菌菌株。mBio 5(1):e00928-13 5.) Cui, L. 和 Bikard, D. (2016). Cas9 切割对大肠杆菌染色体的影响。Nucleic Acids Res. 44(9):4243-4251 6.) Yang, H., Jia, M., Geornaras, I., Woerner, DR, Morley, PS 和 Belk, KE (2017). 扩展 CRISPR-Cas9 系统在牛肉生产中序列特异性消除食源性病原体的能力。最终报告由美国科罗拉多州立大学肉类安全与质量中心提交给美国全国牛肉协会,科罗拉多州柯林斯堡,24 页。7.) Yang, H., Jia, M., Geornaras, I., Woerner, DR, Morley, PS 和 Belk, KE (2018)。构建噬菌体介导系统以递送 CRISPR-Cas9 抗菌剂,从而针对序列特异性地消除牛肉生产中的食源性病原体。最终报告由美国科罗拉多州立大学肉类安全与质量中心提交给美国全国牛肉协会,科罗拉多州柯林斯堡,32 页。8.) Luo, ML, Leenay, RT 和 Beisel, CL (2016)。基于 CRISPR 的细菌工具的现状和未来前景。生物技术与生物工程。113(5):930-43。 9.) de la Fuente-Núñez, C. 和 Lu, TK (2017)。CRISPR-Cas9 技术:在基因组工程中的应用、序列特异性抗菌药物的开发以及未来前景。Integr Biol (Camb)。9(2):109-122。10.) Es, I.、Gavahian, M.、Marti-Quijal, FJ、Lorenzo, JM、Khaneghah, AM、Tsatsanis, C.、Kampranis, SC 和 Barba, FJ (2019)。CRISPR-Cas9 基因组编辑机制在食品和农业科学中的应用:现状、未来前景和相关挑战。Biotechnol. Adv. 37:410-421 11.) Van der Berg, JP、Kleter, GA、Battaglia, E.、Groenen, MAM 和 Kok, EJ (2020)。牛基因改造的发展及其对监管、安全和可追溯性的影响。农业科学工程前沿 7:136-147 12.) Yang, H., Dong, J., Geornaras, I., Thomas, MG, Prenni, JE & Belk, KE (2021). 使用基于组学的分析方法和牛细胞系模型系统评估和减轻基于 CRISPR-Cas9 的靶向杀灭系统在肉牛生产中的潜在生物安全风险。科罗拉多州立大学肉类安全与质量中心(科罗拉多州柯林斯堡)提交给美国全国牛肉协会的最终报告,58 页。
“认证”是指 MiraCosta 学院的正式通知,表明转学到任何 CSU 校区的学生已完成满足 CSU 低年级通识教育要求的课程。要获得完整认证,学生必须在 B 计划中完成指定通识教育领域的 39 个单元。A 区和 B4 区的所有课程必须以“C”或更高的成绩完成,如果完成及格/不及格则为“P”。 “认证”意味着学生在转学后无需完成额外的低年级通识教育课程。CSU-GE 不接受外国课程作业。
科学探究和定量推理(9个学期或12-15个季度单元,都需要至少一门物理科学的课程,生命科学(至少一个包含一个实验室组件)和数学/定量推理课程)在BOLD中包含实验室组件。B1 - 物理科学:ASTR 1511; Biol 1513; Chem 1510,1520,2211; ESCI 1520; Geog 1510; Geol 1500,1501; Phys 2221; PSCI 1520 B2-LIFE科学:Biol 1500,1510,2201,2202,2203,2203,2250,2257,2258,2259,2259,2260;化学1520; PSYC 2050 B3实验室活动:ASTR 1511; Biol 1510,1513,2201,2202,2203,2257,2257,2258,2259,2260; Chem 1510,1520,2211; ESCI 1520; Geol 1500,1501; Phys 2221; PSCI 1520 B4数学/定量推理:数学1500、1505、1510、1520、1530、1540、2100、2100、2120、2125; PSYC 2200; STAT 1510其他学院的课程:____________________________________________ AP考试:_____________________________________________________________________
CSU认证“认证”意味着圣塔莫尼卡学院已证实学生已经完成了加利福尼亚州立大学系统的下部通识教育要求。来自社区大学的认证很重要,因为没有它,学生将被遵守特定于CSU校园的通识教育要求。这通常涉及额外的下部课程。一旦学生获得“认证”,CSU首选校园将确定学生完成了CSU和Santa Monica College之间明确协议中阐明的较低分区要求。(学生应注意,转学后必须完成9个上级通识教育课程的9个单位)。课程。课程工作必须由圣塔莫尼卡学院辅导员评估,并确定适用于CSU GE。的课程具有D-或更高等级的课程,可以应用于CSU GE,除了用于满足A1,A2,A3和B4区域的课程。A1,A2,A3和B4的课程必须具有C-或更高的课程。 由机构政策定义为等同于d级或更高级的“信用”或“通过”,可以应用于满足CSU GE要求,除非在A1,A2,A2,A3和B4区域除外。 请求认证是学生的责任。 认证请愿书可在招生办公室和在线的那些日期提供(请访问www.smc.edu/admissions/forms.htm)。 仅在这些期间内处理认证请求。A1,A2,A3和B4的课程必须具有C-或更高的课程。由机构政策定义为等同于d级或更高级的“信用”或“通过”,可以应用于满足CSU GE要求,除非在A1,A2,A2,A3和B4区域除外。请求认证是学生的责任。认证请愿书可在招生办公室和在线的那些日期提供(请访问www.smc.edu/admissions/forms.htm)。仅在这些期间内处理认证请求。可以从1月1日至7月31日春季学期的招生办公室提交认证请愿书,以及10月1日至12月1日,对于计划在秋季学期完成要求的学生。
生成式人工智能 (GenAI) 有望成为美国高等教育中一股影响深远的颠覆性力量,影响到高等教育机构的各个方面。虽然人工智能已经成为我们日常生活中越来越重要的一部分,但 Open AI 于 2022 年秋季发布的 ChatGPT 3.5 让公众对生成式人工智能产生了深刻的关注。对于一些教职员工来说,GenAI 技术的普及就像一场危机:就像 COVID-19 期间转向在线教学和学习一样,生成式人工智能需要教学实践发生巨大转变,而政策、规范和工具将难以跟上这种转变。然而,对于其他人来说,生成式人工智能提供了增强学生体验、支持学生成功和提高教职员工生产力的机会。