该项目由国家科学中心(“ FUGA”项目,2016/20/S/HS5/00458)资助,并在弗罗茨瓦夫大学进行。研究着重于非强制性规则在合同法中的性质和作用。建立在欧洲和美国奖学金的基础上,该项目旨在批判性地评估非规则规则的理论前提。它聚焦了此类规则的“中立性”的假设。通过提及比较证据,行为法律和经济学见解,该研究试图更好地了解非规则规则和各种司法管辖区使用它的可能的监管(转向)潜力。[资金:大约110 840 USD]
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为了促进反思和综合学习,并利用了科学课程中讨论的主题的相互联系和重要性。该项目涉及科学课程研讨会的重新设计。科学课程的研讨会旨在对当代科学问题进行跨学科检查,重点是采用跨学科方法来解决问题。该课程被构成四个相互联系的主题单元:批判性思维,社区建设,经验学习以及公平,多样性和包容性(EDI)。这项倡议得到了对ePortfolios作为一种高影响力实践的认可,从而增强了学生对学习的所有权。此外,鼓励学生使用CuportFolio来创建多媒体投资组合,从而促进了探索想法的联系。
CV摘要,我看到自己在纳米技术与材料科学之间的界面上有好处。我拥有强大而宽阔的材料科学背景,从分子磁和磁性纳米颗粒开始,后来转向压电和铁电和机电现象,特别强调了表面科学,这为我提供了独特的创造性思维能力。我在纳米技术和纳米科学领域进行广泛的正式培训的基础覆盖了,从表面纳米结构化技术到扫描探针显微镜,包括XPS等表面科学经典技术,使我成为了材料科学研究的材料研究,专注于表面科学的实力,使我具有独特的视角。我在表面科学和纳米镜检查中赢得的声誉得到了许多合作和邀请,可以在著名的会议和讲习班上讲话。
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DNA结合蛋白在不同的生物学过程中至关重要,包括DNA复制,转录,包装和染色质重塑。探索它们的特征和功能已与各种科学领域相关。计算生物学和生物信息学有助于研究DNA结合蛋白,补充了传统的分子生物学方法。虽然机器学习的最新进展使预测系统与生物信息学方法的整合在一起,但仍需要有可推广的管道来将未知蛋白识别为DNA结合,并评估他们识别的特定类型的DNA链。在这项工作中,我们介绍了Rudeus,这是一个python库,其具有层次分类模型,旨在识别DNA结合程序并评估特定的相互作用类型,无论是单链还是双链。Rudeus具有多功能管道,能够训练预测模型,通过监督学习算法协同蛋白质语言模型,并整合贝叶斯优化策略。训练有素的模型具有高性能,DNA结合识别的精确率为95%,单链和双链相互作用之间的辨别率为89%。Rudeus包括一个用于评估未知蛋白序列的探索工具,将其注释为DNA结合,并确定其识别的DNA链的类型。结构性生物信息学管道已被整合到Rudeus中,以通过DNA-蛋白质分子对接验证已鉴定的DNA链。这些全面的策略和直接实施表现出与高端模型的可比性,并增强了将其集成到蛋白质工程管道中的可用性。
随着太空领域参与者数量的不断增加,以及可能出现的大量数据和产品,峰会需要解决“空间数据可访问性 4 可持续发展 - SDA4SD”问题。G-20 完全有能力发挥领导作用,并有能力设计必要的融资机制,以实现这一总体愿景,通过政府和私营企业之间的多边合作,及时向每个人提供及时、高复杂度、可操作的地球观测数据和信息,这些数据和信息具有适当的空间、光谱和时间分辨率。因此,我们提出了以下由 G20-B20 可持续发展空间工作组提出的可操作建议。