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完全资助的博士学位位置（4年）DNA ...
物理学，化学，生物技术，工程或相关领域的硕士或文凭杰出的学术成就和相关的实验研究经验了解纳米型和/或DNA纳米技术学的理解和/或DNA纳米技术在英语中提供出色的沟通能力和优质的沟通能力，我们提供的是：在国际竞争者中，我们提供的是专业人士的顾问，并在58'000 CHF中开始竞争，生活水平。在跨学科，多元文化和动态环境中工作，与最先进的技术和应用相关的研究问题。合作，包括计划的研究，与阿尔贝拉（Santander）教授，斯特凡尼教授（布宜诺斯艾利斯）和加西亚·埃特萨里教授（圣塞巴斯蒂安）和苏科米托教授（科比）。开始日期：2024年底/2025年开始（灵活）申请和询问：请联系Guillermo Acuna教授，Guillermo.acuna@unifr.ch.ch截止日期：10月31日。将从9月开始审查申请，尽快申请。
braker3：使用RNA的完全自动基因组注释...
基因预测长期以来一直是生物信息学研究的活跃领域。仍然，大核基因组中的基因预测提出了一个挑战，必须通过新算法来解决。转录组和蛋白质组可获得的词的数量和意义在基因组，基因甚至单个基因之间都不同。需要应对此类数据异质性的用户友好，准确的注释管道。先前的注释管道Braker1和Braker2分别使用RNA-Seq或蛋白质数据，但并非两者都使用。最近发布的Genemark-ETP进行了进一步的显着改进，整合了所有三种数据类型。我们在这里提出了基于Genemark-Etp和Augustus的Braker3管道，并使用Tsebra Combiner进一步提高了准确性。braker3使用短阅读RNA-Seq和大蛋白数据库的真核基因组中的蛋白质编码基因，以及针对靶标的迭代和专门学习的统计模型。，我们在目标物种蛋白质组与可用蛋白质组的相关性水平下基于11种基因组的新管道。Braker3优于Braker1和Braker2。平均成绩单级别的F1得分平均增加约20个百分点，而对于具有较大和复杂基因组的物种，差异最为明显。Braker3还胜过其他现有工具，Maker2，FunAntotate和Finder。Braker3的代码可在GitHub上获得，作为一个现成的Docker容器，可用于使用Docker或Singularity执行。总体而言，Braker3是真核基因组注释的准确，易于使用的工具。
从脑电信号实现完全端到端的语音解码
从脑电信号进行语音解码是一项具有挑战性的任务，其中大脑活动被建模以估计声学刺激的显著特征。我们提出了 FESDE，一种从脑电信号进行完全端到端语音解码的新颖框架。我们的方法旨在根据脑电信号直接重建所听语音波形，其中不需要中间声学特征处理步骤。所提出的方法由脑电模块、语音模块和连接器组成。脑电模块学习更好地表示脑电信号，而语音模块从模型表示中生成语音波形。连接器学习连接脑电和语音的潜在空间分布。所提出的框架既简单又高效，允许单步推理，并且在客观指标上优于以前的工作。进行了细粒度的音素分析以揭示语音解码的模型特征。源代码可在此处获取：github.com/lee-jhwn/fesde。索引词：语音解码、语音合成、脑电图、神经活动、脑信号
微生物学中完全资助的博士学位职位（薪金...
申请过程：请提交您的申请，包括以下文档（课程，动机信，参考文献和两种参考文献的联系信息），在7月31日之前在单个PDF文件中编译为：PDJürgenLassakLudwig-Maximilians-Maximilians-universitätmuniversitätMünchenMünchen生物学，Microbiology，MicrobiologyGroßhad-Haderernerernerernerernerernerernerernernerernernerctriantercliserclournerction。2-4，82152 Martinsried电子邮件：juergen.lassak@lmu.de2-4，82152 Martinsried电子邮件：juergen.lassak@lmu.de
“完全在线 - ”” - 工程经济分析（3个单位）
教科书：“工程经济” - 第八版作者：Leland T. Blank＆Anthony J. Tarquin。McGraw-Hill /// ISBN-10：0073523437 C.S.U.N.目录 - 课程描述： - 先决条件：数学150B（微积分II）的传球等级。- 材料：涉及工程设计和分析项目的经济利益和成本的系统评估。在有限的资源和不确定性环境中的经济决策。当前的经济，多年项目的经济，竞争替代方案之间的选择，对输入参数的成果的敏感性，税后分析，替代经济，通货膨胀，通货膨胀以及对未来事件的估计。在线地点：课程投资组合：http：//www.csun.edu/~ghe59995/courses.html#mse304讲座播客：http：//higherered.mcgraw-hill.com/sites/sites/sites/sites/sites/0073376302/studenlline__viewprestivation＃_.viewprestivation：课程旨在增强学生对申请的知识和能力：
braker3：使用RNA的完全自动基因组注释...
基因预测长期以来一直是生物信息学研究的活跃领域。仍然，大核基因组中的基因预测提出了一个挑战，必须通过新算法来解决。转录组和蛋白质组可获得的词的数量和意义在基因组，基因甚至单个基因之间都不同。需要应对此类数据异质性的用户友好，准确的注释管道。先前的注释管道Braker1和Braker2分别使用RNA-Seq或蛋白质数据，但并非两者都使用。最近发布的Genemark-ETP进行了进一步的显着改进，整合了所有三种数据类型。我们在这里提出了基于Genemark-Etp和Augustus的Braker3管道，并使用Tsebra Combiner进一步提高了准确性。braker3使用短阅读RNA-Seq和大蛋白数据库的真核基因组中的蛋白质编码基因，以及针对靶标的迭代和专门学习的统计模型。，我们在目标物种蛋白质组与可用蛋白质组的相关性水平下基于11种基因组的新管道。Braker3优于Braker1和Braker2。平均成绩单级别的F1得分平均增加约20个百分点，而对于具有较大和复杂基因组的物种，差异最为明显。Braker3还胜过其他现有工具，Maker2，FunAntotate和Finder。Braker3的代码可在GitHub上获得，作为一个现成的Docker容器，可用于使用Docker或Singularity执行。总体而言，Braker3是真核基因组注释的准确，易于使用的工具。
双重有效的私人信息检索和完全...
- 在最坏的情况下，在理想晶格中找到近似最短的向量。- 下一代公开加密的新NIST标准的基础。- 替代结构：近似GCD，NTRU，O（1）-Lank模块LWE
1 IEEE CICC 2024 A 49.8mm2 全集成，1.5m...
植入式神经接口在帮助瘫痪、截肢或各种神经系统疾病患者恢复功能方面具有巨大潜力。为了精确映射大脑各个区域的神经活动并提高信息传输速率，记录通道的数量显著增加，最近的系统集成了数千个或更多通道 [1-2]。这就需要能够处理数百 Mb/s 吞吐量的无线链路，这对无线植入物的功耗、尺寸和传输范围提出了重大挑战。由于体通道通信 (BCC) 能够实现毫米级外形尺寸，因此在脑植入物中的应用日益广泛 [3-4]。然而，它在数据速率和传输距离方面都面临限制。另一方面，脉冲无线电超宽带 (IR-UWB) 通信由于其高数据速率和低功耗而提供了一种有前途的解决方案 [5- 6]。然而，现有的 IR-UWB 发射器 (TX) 受到厘米级传输范围和较大尺寸的阻碍，使其并不适合长期植入。实现米级传输距离的远场射频辐射为患者提供了相当大的活动自由。然而，它需要一种高效的无线链路，符合大脑数十 mW/cm 2 的严格功耗要求。为了应对扩大植入式 TX 传输范围同时最小化其尺寸和功耗的挑战，本文介绍了一种经皮、高数据速率、完全集成的 IR-UWB 发射器，它采用新颖的协同设计的功率放大器 (PA) 和天线接口来增强性能。与最先进的 IR-UWB TX [5-6] 相比，通过协同设计的接口，我们实现了 49.8 平方毫米 (8.3 毫米×6 毫米) 的最小占用空间和 1.5 米的最长传输范围。图 1 展示了所提议的 TX 的架构，它结合了开关键控 (OOK) 调制方案和基于相移键控 (PSK) 的加扰。使用 PSK 加扰可以增强对极性的控制，从而有效地消除 OOK 输出频谱中的离散频谱音调，以符合 FCC 监管要求。正交本振 (LO) 信号由基于 2 级环形振荡器 (RO) 的整数 N 宽带锁相环 (PLL) 生成，提供类似 LC-VCO 的抖动性能。脉冲发生器输出 2ns 脉冲宽度的 OOK 数据，该数据被馈送到带有可编程延迟线 (DL) 的脉冲整形器 (PS)。PS 与开关电容 PA (SCPA) 一起在 RF 域中进行 FIR 滤波，从而提高频谱效率。无线链路由片外偶极天线建立，选择该天线是因为其与小型化植入物兼容，因为与单极天线相比，它不需要大的接地平面。图 2 显示了基于反相器的相位多路复用器 (PHMUX)、PS 和 SCPA 的框图。PHMUX 和 SCPA 均采用全差分架构，无需片外平衡器。为了提高功率和面积效率，同时确保有效的旁瓣抑制，采用了 4 位三角模板。该模板可以配置为对称或不对称，从而提高符号间干扰 (ISI) 性能。图 2（右上）将所提出的调制方案的模拟输出频谱与理想的三角包络进行了比较，表明在旁瓣抑制和主瓣带宽方面具有可比的性能。图 3 说明了数字/电压控制 RO 的电路实现，具有一对延迟元件和混合控制电阻器。振荡频率由 4 位数字控制字 (FC) 控制，以克服 PVT 变化，以及差分环路滤波器产生的两个模拟信号（即 VCP 和 VCN）。为了最大限度地减少基板噪声耦合，我们采用了差分电荷泵 (CP) 和环通滤波器 (LPF)，与单端配置相比，调谐范围几乎增加了两倍。测量的 PLL 锁定频率范围
更安全的驾驶体验的全自动视觉注意估计支持系统
抽象驾驶员的注意是安全驾驶和避免可能发生事故的关键要素。在本文中，我们提出了一种新的方法，可以解决驱动程序中视觉注意力估计的任务。我们引入的模型由两个分支组成，一个分支执行凝视点检测以确定驾驶员的确切焦点，另一个执行对象检测以识别道路上的所有相关元素（例如车辆，行人和交通标志）。两个分支的两个输出的组合使我们能够确定驾驶员是否专注，并最终确定他们集中的道路元素。测试了两个模型的目光检测任务：GAZECNN模型和由CNN+变压器组成的模型。对两种模型的性能进行了评估，并将其与其他最先进的模型进行比较，以选择最佳的任务方法。最后，报告并分析了DGAZE数据集上3761对图像（驱动程序视图和相应的道路视图）进行的视觉注意估计结果。
堆：具有并行的引导
摘要 - 同构加密（FHE）是一种加密技术，具有通过对加密数据启用计算来彻底改变数据隐私的潜力。最近，CKKS FHE方案变得非常流行，因为它可以处理实数。但是，CKKS计算尚未普遍存在，因为它在计算和内存方面都是资源密集的，并且比未加密数据的计算要慢多个数量级。最新的算法和硬件优化可加速CKKS计算是有希望的，但是由于昂贵的操作称为Boottrapping，CKKS计算继续表现不佳。虽然已经做出了几项努力来加速自举，但它仍然是主要的性能瓶颈。这种性能瓶颈的原因之一是，与计算Boottrapping算法的CKK的非自举一部分不同，是固有的顺序，并且在数据中显示了相互依存关系。为了应对这一挑战，在本文中，我们引入了使用混合方案切换方法的加速器。HEAP使用CKKS方案进行非引导步骤，但是在执行CKKS方案的自举步骤时，请切换到TFHE方案。通过从单个rlwe密文中提取系数来表示多个LWE密文，从而向TFHE方案转变为TFHE方案。我们将自举函数合并到盲骨操作中，并同时将盲的操作应用于所有LWE密文。堆中的方法是硬件的不可知论，可以映射到具有多个计算节点的任何系统。随后可行地进行引导的并行执行是可行的，因为不同的LWE密文之间没有数据依赖性。使用我们的方法，我们需要较小的自举键，从而从键的主内存中读取约18×少量数据。此外，我们在堆中介绍了各种硬件优化 - 从模块化算术级别到NTT和盲核数据PATAPATH优化。为了评估HEAP，我们在RTL中实现了堆，并将其映射到一个FPGA系统和八型FPGA系统。我们对自举操作的堆的全面评估显示为15。与Fab相比， 39×改进。 同样，对逻辑回归模型训练的堆的评估显示了14。 71×和11。 与Fab和Fab-2实现相比， 57×改进。 索引术语 - ckks，tfhe，方案切换，自举，FPGA加速39×改进。同样，对逻辑回归模型训练的堆的评估显示了14。71×和11。57×改进。索引术语 - ckks，tfhe，方案切换，自举，FPGA加速