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专员安德鲁·弗格森（Andrew N. Ferguson）的反对声明
Biden-Harris FTC宣布，在门外宣布其未来计划是毫无意义的。它没有未来。美国人民在投票箱上大声说清楚，并拒绝了过去四年对他们的沉重监管负担。1特朗普总统领导下的委员会将主要关注我们作为殴打的警察的传统角色。我们将忠实而忠实地执行国会通过的法律，而不是编写它们。因为这个计划和议程不再准确地表征了委员会对未来的野心和目标，所以我不同意。
由科学传播与传播局（SCDD）编辑，CSIR，Anusandhan Bhawan，新德里
协议和谅解备忘录是在环境，森林和气候变化部秘书莱娜·南丹女士在场的情况下正式正式的； CSIR总干事兼科学与工业研究系总干事N. Kalaiselvi博士； SMT。A. Santhi Kumari，Telangana政府首席秘书； Shri Jayesh Ranjan，特兰加纳州政府特别首席秘书； Shri Tanmay Kumar，特别秘书，MOEFCC，MOEFCC兼董事长； CPCB； Shri Naresh Pal Gangwar，其他秘书，MOEFCC； CSIR技术管理局负责人Vibha Malhotra Sawhney博士；以及CSIR财富任务的任务主任K J Sreeram博士。CSIR，MOEFCC和Telangana政府的高级科学家和官员也参加了此次活动。CSIR，MOEFCC和Telangana政府的高级科学家和官员也参加了此次活动。
研究声明 - 论文工作
现代计算机网络会生成大量的数据，这些数据可以使网络研究，管理和安全性受益。thisDatarepresentsComplexInteractionsAmongnetworknodes，服务，和舒斯和舒斯福斯特的发展，越来越加密且高度孤立。这些特征使得使用基于预定义的规则和签名的传统方法很难进行分析。机器学习（ML）方法在识别网络数据中的综合模式和见解方面已显示出希望[1]。然而，由于缺乏培训数据和输入数据的巨大可变性，这些方法通常会在现实世界网络操作中面临可靠性问题[2]。在从业人员和现实世界测量的见解的指导下，我的研究旨在通过数据驱动的方法，强大的系统设计和安全分析来增强机器学习对网络的应用和可靠性。我对将ML集成到网络操作中，将ML生命周期的每个阶段整合到网络操作中，以适应网络要求。我寻求在当前环境中最大化兼容性和可部署性。我的工作着重于在网络中应用数据驱动方法的三个实用挑战：（1）获得在不同网络实体中孤立的多种流量模式，（2）需要支持可扩展的平台，以支持高通量数据流的实时决策，（3）以及需要不断改变网络特征和用户行为和用户行为和用户行为。如图1，在我的工作的基础上是开发可访问，可靠和表现的Machinelearningsystemsfornetworkdataanalysis。这些系统和框架工作可以帮助打破数据孤岛[3，4，5]，并可以与其他模态合并[6]。它们被设计为与现有基础架构兼容，这些基础架构处理现代网络的规模，异质性和复杂性，实现实时[7，8，9]和自适应[10，11]网络管理和网络预测的见解。除了净工作管理外，我还针对安全和隐私方面的关键问题采用网络数据分析，以应对威胁检测[12,13,14]等挑战，并在一个高度联系的世界中保护在线隐私[15]。
分散介电和等离子纳米结构中功率耗散的时间域拓扑优化
摘要 - 本文提出了一种基于密度的拓扑处理方案，用于局部优化由损失的分散材料制成的纳米结构中的电力耗散。我们使用复杂偶联的杆子（CCPR）模型，该模型可以准确地对任何线性材料的分散剂进行建模，而无需将它们限制为特定的材料类别。基于CCPR模型，我们在任意分散介质中引入了对电力耗散的时间域度量。CCPR模型通过辅助微分方程（ADE）合并到时域中的麦克斯韦方程中，我们制定了基于梯度的拓扑优化问题，以优化在宽频谱上的耗散。为了估计目标函数梯度，我们使用伴随字段方法，并将伴随系统的离散化和集成到有限差分时间域（FDTD）框架中。使用拓扑优化球形纳米颗粒的示例，由金和硅制成，在可见的 - 粉状谱光谱范围内具有增强的吸收效率。在这种情况下，给出了与基于密度的方法相关的等离子材料拓扑优化的拓扑挑战的详细分析。我们的方法在分散媒体中提供了有效的宽带优化功率耗散的优化。
博士研究学院论文指南
此外，本文档还描述了论文过程的五个阶段，并提供了有关招股说明书的发展和一致性的指导以及与五个阶段相关的论文章节。论文标准评估（DCA）是一种发育和进步反馈工具，用于监测学生在整个博士旅行生命周期和论文阶段满足论文评估标准。机构审查委员会（IRB）和口头辩护部分简要描述了这些重要论文的里程碑，最终论文编辑（FDE）部分描述了论文格式的要求。最后，附录A：论文模板为完整论文提供了模板，包括有关完成论文每个部分的信息和策略。
dissertation-application.pdf
在ICAR-印度 - 印度 - 印度小麦研究所（ICAR-Institute of Institute of Warliculture and Allied学科领域）组织，即生物技术 /生物化学 /种子科学与技术，为研究生从2025年1月1日提供了该循环的计划。选择应根据以下详细信息收到的申请：
氮的遗传解剖引起的芽和菠菜根生物量的变化
响应氮（N）的上述和地下生物量的有效分配对于在亚最佳条件下植物的生产力至关重要。在具有浅根系统的菠菜，短生长周期和氮的使用效率下，尤其是必不可少的。在这项研究中，我们进行了全基因组关联研究（GWAS），以使用具有不同遗传背景的菠菜饰品来探索N诱导的变化。 ，我们评估了表型变化，因为在受控环境下，在Soilless介质中，使用201个菠菜饰品在芽和根生物量的变化中响应N。 使用60,940个全基因组重新定位的SNP，在201菠菜加入中对芽和根生物量的百分比变化进行了GWA。 三个SNP标记，CHR4_28292655，CHR6_1531056和CHR6_379666006染色体4和6上的CHR6_37966006与根重量的变化显着相关，两个SNP标记，ChR2_18480277和CHR2_18480277和CHR4_4_4_4_4_4_7598760上的chromososososososososs 2和4％，以及4％和4％的人2和4; 这项研究的结果为改善总生物量的分配所需的遗传研究基础，并提供了一种资源来识别分子标记物，以通过标记辅助选择或菠菜育种计划中的基因组选择来增强N的吸收。在这项研究中，我们进行了全基因组关联研究（GWAS），以使用具有不同遗传背景的菠菜饰品来探索N诱导的变化。，我们评估了表型变化，因为在受控环境下，在Soilless介质中，使用201个菠菜饰品在芽和根生物量的变化中响应N。使用60,940个全基因组重新定位的SNP，在201菠菜加入中对芽和根生物量的百分比变化进行了GWA。三个SNP标记，CHR4_28292655，CHR6_1531056和CHR6_379666006染色体4和6上的CHR6_37966006与根重量的变化显着相关，两个SNP标记，ChR2_18480277和CHR2_18480277和CHR4_4_4_4_4_4_7598760上的chromososososososososs 2和4％，以及4％和4％的人2和4;这项研究的结果为改善总生物量的分配所需的遗传研究基础，并提供了一种资源来识别分子标记物，以通过标记辅助选择或菠菜育种计划中的基因组选择来增强N的吸收。
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