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2024 年 11 月 12 日至 15 日英国伦敦
教授Massimo Pandolfo 教授（麦吉尔大学）亚历山德拉·杜尔（索邦大学） Sanjay Bidichandani（俄克拉荷马大学健康科学中心） David Lynch（费城儿童医院） Claire Ewenczyk 博士（索邦大学、巴黎脑研究所、法国国家健康与医学研究院、法国国家科研中心） Massimo Pandolfo 教授（麦吉尔大学） Marios Hadjivassiliou (谢菲尔德共济失调中心) 下午 6:00-7:30 酒会和海报展示会 II 地点：少数民族套房
主管主：教授Candoni Nadine（法国Cinam-CNRS Marseilla）合作：教授Malshe Wim（比利时布鲁塞尔Vub）共同：Tyriano Sanvito（EOS MI
Supervisors Main : Prof. CANDONI Nadine (CINaM-CNRS Marseille, France) Co- : Prof. DE MALSCHE Wim (VUB Brussel, Belgium) Co- : Tiziano SANVITO (EOS Milano, Italy) Contact nadine.candoni@univ-amu.fr Starting date 2 nd semester 2025 PhD proposal Development of microfluidics coupled to PAT筛选和建立相图的工具。关键字：成核 /微流体 /表征工具 /晶体阐述和材料的生产需要在实验室规模上开发准确的仪器。在这个博士学位项目中，我们旨在开发一个具有集成诊断工具的结晶平台，可以满足规模和产品多样性的转移需求。具有集成PAT（过程分析技术）工具的缩放平台，用于有效筛选，以筛选结晶条件，快速建立相位图以及从实验室到飞行员量表的易于转移。候选人将开发一个微流体平台，用于高通量蛋白质结晶实验，在带有视频，拉曼，紫外光谱的高度仪器安装上，以及一种新型的单个颗粒灭绝和散射（SPE），以在结晶过程中对溶液的线进行内部监测，以收集热力学和动力学的数据。这些数据将在财团中共享，以构建机械，统计和机器学习（ML）模型来描述研究系统。博士项目的特定目标：（i）使用在线监控工具开发用于结晶研究的微流体平台。（ii）测量溶解度图和亚稳态区域。（iii）使用财团构建的ML算法制定了鉴定生物分子结晶条件的筛选策略。这个博士学位项目本质上是实验性的，因此需要工作，动力，细致性和创造力。强有力的监督揭示了该主题的多学科方面，因此需要组织技能和自主权。资金将由MSCA博士网络计划Procrystal提供。主论文实验室Cinam位于Marseille（法国）Calanques国家公园中心的Luminy校园。访问计划在布鲁塞尔（比利时）Vrije Universiteit（比利时）的Wim de Malsche团队，以及与EOS Milano（意大利）的工业兴趣讨论。
参与者列表印度尼西亚法人业务...
1。H.E. 穆罕默德·奥马尔（Mohamad Oemar）先生印度尼西亚共和国驻法国，安道，摩纳哥和联合国教科文组织2。 斋月哈桑先生副主任3。 Veronica Rompis女士顾问4. Ruth Joanna Samaria女士商业附件5。 Dimas Mohamad Halif先生第一秘书6。 Agnes Chronika Manurung女士第一秘书7。 MS Anet Adilla第一秘书8。 MS ASRI LIBELS员工9。 Lidya女士Andromeda员工10。 西蒙·瓦利里（Simon Vallery）先生的工作人员11。 Thomas Dwi Nugroho员工先生H.E.穆罕默德·奥马尔（Mohamad Oemar）先生印度尼西亚共和国驻法国，安道，摩纳哥和联合国教科文组织2。斋月哈桑先生副主任3。Veronica Rompis女士顾问4.Ruth Joanna Samaria女士商业附件5。Dimas Mohamad Halif先生第一秘书6。Agnes Chronika Manurung女士第一秘书7。MS Anet Adilla第一秘书8。MS ASRI LIBELS员工9。Lidya女士Andromeda员工10。西蒙·瓦利里（Simon Vallery）先生的工作人员11。Thomas Dwi Nugroho员工
DON 样本附表 A 信函
这封信函证明 (姓名) 是精神残疾者，由 (例如，职业康复服务机构名称) 确定，并且可以根据附表 A 招聘机构 (5 CFR 213.3102 (u)) 考虑雇用智力残疾、严重身体或精神残疾的人。感谢您有兴趣考虑雇用此人。您可以通过 (联系信息) 与我联系。
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人工智能是一个通用术语，涵盖多种技术，包括任何机器学习、大型语言模型、深度学习和生成式人工智能。人工智能技术已经存在多年；然而，随着生成式人工智能工具的可访问性提高，此类工具的使用呈指数级增长。因此，许多客户正在寻求明确市场数据政策如何适用于此类工具中数据的潜在用途。