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电气工程中的博士学位论文以人为中心的控制型和连接的车辆
道路运输网络是世界上受伤和死亡的主要原因之一。与航空或铁路相比，道路运输的危险性更高，因为它持续依赖人类驾驶员以及经常发生不安全，复杂的情况场景。在过去的十年中，有一个重要的努力将车辆自动化引入道路运输以应对这些挑战。通过更换人类驾驶员，车辆自动化有可能彻底改变道路运输网络的安全性和效率。但是，在近年来，我们看到这种转变的进步速度较慢。我们将这种速度归因于车辆自动化的持续斗争，以处理出意外的处理问题的长尾巴，通常是由于遮挡，传感器不确定性甚至系统故障而引起的。解决意外的问题问题的一种方法是集成远程人类操作员，他们监视，协助以及在需要时控制车辆。尽管车辆自动化的关键目标是将人类带出 - 在循环中，但这些偏远的人类操作员构成了弹性层，有助于填补自动化差距，并减轻整个车辆操作中的故障。但是，通过集成远程人类运营商，我们冒着将新的人类错误引入道路运输网络的风险。在本文中，我们试图通过设计一个新的控制框架来应对这一挑战，该框架将远程人类操作员明确，安全地集成到了连接的车辆的工程和自动化中。我们的核心方式是密切检查远程人类操作员在监督连接车辆并将传统控制权调整为这些角色时扮演的角色。为此，我们详细介绍了一种结合形式方法和可及性分析以实现在线验证的新方法。我们表明，我们可以使用基于混合的逻辑树或基于汉密尔顿 - 雅各布（Hamilton-Jacobi）的可及性分析来协调一个称为时间逻辑树的计算结构，来验证操作员设计的规格。通过它们的模块化，时间逻辑树可确保当更改连接的车辆的规范时，可以实时更新验证结果。此外，我们表明，当使用汉密尔顿 - 雅各比（Hamilton-Jacobi）可达性分析构建时间逻辑树时，我们能够有效地合成符合特定符合特定的控制组的控制集，该控制集包含控制输入的控制输入，以确保其满足其要求。使用合成的控制集，我们设计了一个共享的自主系统，该系统允许远程操作可以在自动化不足的情况下安全地控制连接的车辆。通过利用这种方法，我们开发了一个框架，该框架允许远程人类操作员更改连接的车辆的驾驶规范，使车辆自动化以完成更新的规范，甚至在车辆的操作中进行干预，所有这些都可以保证车辆符合特定的特定方式。我们验证了使用5G蜂窝网络启用的小型连接的车辆测试台上开发框架的技术可行性和收益。
Perin，F。（2024）。用于高级生物制造的多功能多组分（BIO）墨水平台。 [Maastricht大学博士论文，TRE大学
结果表明，可以针对各种生物构图方法（包括基于挤出的基于挤压和微型技术）进行多个链接方法，尽管需要进一步优化以提高生物学兼容性。基于硫醇-IT的点击化学方法提供了完善水凝胶特性的可能性，从而改善了生物学结果。使得成功组织复杂的结构，例如内皮和上皮管，这强调了各种组织工程应用的潜力。
信息和通信技术工具和方法的博士学位论文，用于分布式和大规模培训的深度神经网络
深度神经网络（DNN）一直处于机器学习（ML）和深度学习（DL）（DL）的最新突破的最前沿。dnns越来越多地用于各种任务，从对卫星图像的地球观察和分析到医学诊断和智能聊天机器人。在这些进步方面的主要贡献是培训数据，计算资源和框架的丰富性，可以在范式中有效地培训越来越多，更复杂的DNN，该范式被称为分布式DL，尤其是分布式培训，这是该博士学位的重点。在分布式培训中，数据和计算分布在几个工人中，而不是单主培训，其中数据和计算都驻留在单个工人上。在这种设置中，分布式培训可以帮助克服单主训练的局限性，例如内存限制，计算瓶颈和数据可用性。但是，分布式培训带来了许多需要仔细解决的挑战，以便具有有效利用它的系统。这些挑战包括但不限于工人中计算和数据的有效分布，Straggler工人在集群中的统计（与其他工人相比，在计算步骤中大大落后于工人），尤其是在同步执行的工作，以及工人之间的交流和同步。这意味着系统应在计算和数据维度上提供可伸缩性。另一方面，从编程和可用性的角度来看，使用分布式培训范式通常需要了解分布式计算原理和具有分布式和数据密集型计算框架的经验以及对单霍斯特培训使用的代码进行重大更改。此外，随着训练A DNN涉及几个步骤和阶段（例如，数据准备，超参数调整，模型培训等。），希望可以重复使用彼此不同步骤的计算结果（例如，在高参数调谐试验中学习的权重，以便改善训练时间，以便在高参数调整试验中学习的权重）。最后，当开发更大，更复杂的DNN时，我们还需要了解每个设计选择的贡献。本博士学位论文的贡献解决了上述挑战，并共同优化了大规模的DNN培训，使其更易于访问，高效和计算可持续性，同时又可以在ML/DL工作流中延长冗余，并为进行消水研究提供了有用的工具。
Strand Life Sciences启动门户，以帮助患有罕见病的医生
诊断； 2025年2月28日，为班加罗尔的低收入患者提供折扣测试：在罕见疾病日之际，Reliance Industries子公司和领先的基因组学公司Strand Life Sciences和Life Sciences，今天启动了Strandomics Portal，以改善罕见疾病的诊断。这个新的在线门户网站可让临床医生快速轻松地访问有关遗传变异的信息，从而为每种情况提供全面的视野。这意味着患者更快，更准确地诊断。除了门户网站外，Strand Life Sciences还将以降低经济不利背景的患者的成本降低成本提供罕见的疾病基因检测，从而使这些关键测试更容易获得。链接学门户网站通过：•提供清晰，快速的遗传见解以更好地诊断•允许医生独立审查一组更广泛的遗传变异型•通过更好的专家Ramesh Hariharan博士，Ramesh Hariharan博士和Strand Life Signics的专家，我们的遗传诊断，我们的遗传学>“我们属于士兵”>“我们是属于遗传学的，我们都可以改善产前诊断，我们可以诊断出来。我们将继续创新并投资于诸如Strandomics门户网站之类的工具，以赋予医生与罕见疾病作斗争的能力。”关于Strand Life Sciences：Reliance Industries Limited的子公司Strand Life Sciences是一家基于基因组学的研究和诊断公司，将生物信息学中的长期记录与最先进的实验室分析和庞大的医院合作伙伴网络相结合，以推动新一代的患者护理Strand的客户包括全球医疗工具，诊断和制药公司。Strand还是印度基因组测试的先驱，其悠久的全球生物信息学记录使其成为肿瘤学，罕见疾病，妇女健康和传染病领域中基因组诊断最受信任的公司。此外，Strand正在积极扩展到消费者基因组学，使具有个性化见解的人能够对其基因组成。有关更多信息，请访问https://strandls.com
战略智能博士（D.S.I.）
您的硕士学位在紧密相关的学科中，最低GPA为3.0。相关学科包括：情报研究；军事研究；国际/全球研究；国土安全；网络安全；国家安全；恐怖主义研究；公共管理/公共政策。可以考虑其他学位和博士学位。您的官方成绩单验证硕士学位的奖励，必须通过密封信封或官方电子副本（例如国家学生交换所成绩单）从发行机构发送。将不接受传真或未密封的成绩单。
JD-博士研究员 - cwil职位/标题
SPJIMR领导力中心（CWIL）的智慧中心正在寻求一名积极进取的博士后研究人员，为智慧领域的持续和新研究计划做出贡献。 这些举措之一是明智的审判财团（WJC），这是一个不断增长的社区，旨在为决策创建更具包容性的模型，CWIL最近加入了该模型。 由加拿大滑铁卢大学的伊戈尔·格罗斯曼（Igor Grossmann）领导的这项研究倡议，标题为“传统决策范式之外的跨文化智慧”，试图通过将文化多样性整合到传统上由西方规范主导的模型来探索和重新定义决策的景观。 该项目是一项跨学科的国际合作，涉及来自12个国家 /地区的30个学者，SPJIMR负责监督其在印度的执行。 它将跨越3年，研究采用了一系列方法，包括调查，自然语言处理（NLP），心理测量研究，计算建模和具有文化培养的实验，以研究不同的文化和宗教背景如何处理复杂，通常是错误定义的情况，而当前决策模型无法充分解决问题。SPJIMR领导力中心（CWIL）的智慧中心正在寻求一名积极进取的博士后研究人员，为智慧领域的持续和新研究计划做出贡献。这些举措之一是明智的审判财团（WJC），这是一个不断增长的社区，旨在为决策创建更具包容性的模型，CWIL最近加入了该模型。由加拿大滑铁卢大学的伊戈尔·格罗斯曼（Igor Grossmann）领导的这项研究倡议，标题为“传统决策范式之外的跨文化智慧”，试图通过将文化多样性整合到传统上由西方规范主导的模型来探索和重新定义决策的景观。该项目是一项跨学科的国际合作，涉及来自12个国家 /地区的30个学者，SPJIMR负责监督其在印度的执行。它将跨越3年，研究采用了一系列方法，包括调查，自然语言处理（NLP），心理测量研究，计算建模和具有文化培养的实验，以研究不同的文化和宗教背景如何处理复杂，通常是错误定义的情况，而当前决策模型无法充分解决问题。
材料科学与工程学博士论文是AI驱动的整体系统，用于优化钢铁废料在钢生产中的使用
钢铁行业目前正在转型过程中，以便将来能够以更环保的方式生产。Sec-Ondary原材料钢废料在这种转变中起着至关重要的作用，因为制造过程中的回收废料在环保和可持续性上。但是，钢铁行业中钢铁废料的使用增加涉及新的挑战。必须更改过程，必须保持产品质量，并且必须管理吞吐量的增加和需求。数字化和AI技术的使用可以帮助优化和自动化新过程。在工业环境中使用AI时，通常会有一个挑战，即没有足够的质量数据。为了缩小这一差距，是通过应用一种新颖的耕作技术创建和使用了新的欧洲废料类别的新数据集。创建，甚至更多此类域数据集的注释需要大量的时间和专家知识。出于这个原因，使用不同类型的增强物来实施一种自我监督的方法，以提取诸如钢废料等内在无序物体的典型细粒结构。这些结果用于控制废料输入以及废料使用情况，从而自动化过程。钢生产过程中使用的废料通常在原点和组成方面有所不同，这使得编译更加困难。编译废料混合物时，钢生产商通常依靠经验或必须进行复杂的试验。实施了一种机器学习方法，可用于模拟和优化不同的废料组合。基于这些模型，开发了一种新的方法来估算不使用其他传感器的标准过程参数中使用的输入材料的化学含量。在异质工业环境中AI模型的整合是一个主要挑战。需要根据需要对环境基础架构进行调整或创建。为了嵌入各种解决方案，合并了不同的Machine学习技术，根据需要建立所需的基础架构，并实施了在线模型和接口供生产性使用。总而言之，本文提出了一个由AI驱动的整体系统，该系统可以融合各种技术，优化钢废料工艺，并自动化废料工作流程，从废料进入到基本氧气炉的结束。
电气和计算机工程哲学博士
直接或加急博士学位程序不需要具有MS或同等学位来申请ECE博士学位。程序。我们接受具有学士学位的良好评价和有动力的学生，直接进入我们的博士学位。程序。我们积极鼓励学生获得直接博士学位。计划在学士学位后4或5年内完成博士研究。完成博士学位。在第一个加急时间表中，该学生必须专门且资格良好。第二，学生必须在博士研究开始时制定全面的计划，以在严格的时间表中完成所有相关步骤，这是具有挑战性但不是不可能的。
博士研究员（f/m/div）在生物分子研究中的位置
生物分子化学系研究了来自微生物的专门代谢产物，其生物合成及其与医学，生态学和生物技术的相关性。我们的研究集中于厌氧菌，很少探索在没有氧气的情况下壮成长的细菌。这些微生物对地球的生活质量有重大影响，并且是肠道菌群的重要组成部分。因此，它们对人，动物和环境健康至关重要，但是它们的生物合成潜力仍未得到充实。