2.联合管理局正在以之前的国家 AEB 资金和绩效管理规则为基础,并进行了一些修改,以反映 2022/2023 年西约克郡居民的当地委托决定。这些规则本质上是技术性的,是为学院、地方当局成人和社区学习提供者、独立培训提供者和其他组织(以下称为提供者)制定的。它们是一份参考文件,旨在为 2022/2023 学年为西约克郡居民提供 AEB 资助的学习。3.成人教育预算与联合管理局的 AEB 战略保持一致,链接在此处。AEB 是资助成人培训和培养技能的众多方式之一,其主要目的是吸引成年人并为他们提供工作、学徒和/或进一步学习所需的技能和学习。更新后的《2021-2025 年就业和技能框架》将于 2021 年夏季发布,将确定该地区合作伙伴的关键优先事项和行动,包括解决更高水平的技能、数字技能、努力实现净零碳经济和包容性增长。4.在上述战略的背景下,我们为西约克郡的成人教育预算确定了以下优先事项:
HB 乙肝 8913 Recombivax HB®、Engrix-B HPV 9 型 8971 Gardasil®9 脑膜炎球菌结合疫苗 ACWY-1 0 Priorix®、MMRV 麻疹、腮腺炎、风疹、水痘 8671 Priex-TraMM、Pneu-C-15 肺炎球菌结合疫苗 Rota-1 轮状病毒单核细胞增多症 8897 rotarixTM td 成人破伤风 8651 tetanusa ADSORBED TDAP TETTAUS,双疱疹 活化脊髓灰质炎
PHC70 私人资助的疫苗库存 无保险或保险不足的成人在拥有 317 种州政府提供的成人疫苗的机构接受治疗 成人年龄为 19 岁或以上,在拥有 317 种州政府资助的成人疫苗的机构接受治疗,并且没有保险或有保险但保险不涵盖疫苗。
新型固态照明 (SSL) 产品的性能需要提高信心。继 ENG05 之后。该项目将开发新的测量方法,减少现有测量中的不确定性,并创建新的指标来提高这些产品的质量。生理研究将调查安全性、舒适性和用户感知,从而实现可靠的性能测试,涵盖光输出、效率、分布和质量,以及安全性和寿命。
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
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我们正在招募一位积极进取的博士生,从事量子通信、量子机器学习和卫星通信领域的前沿研究,特别关注经典和量子通信系统的集成。这项研究旨在弥合经典技术和量子技术之间的差距,推动混合通信网络的发展,让两种范式协同工作,实现前所未有的性能和安全性。
3.08,任何投资收入以及在GCF帐户中持有的其他余额中获得的任何其他收入或收益,应与GCF每年转移给GCF的任何未使用的资金,以在生效日期后通知给认可的实体的帐户。认可的实体应在每年12月结束后的十五(15)个日历日之前就此类投资收入和未使用的资金发出付款通知书,并应在此类付款通知的三十(30)个日历日内将相关未使用的资金或投资收入转移到GCF。GCF可以在书面通知认可的实体通知后更改转让未使用的资金或投资收入的指示。
25-40背景:一个由捐助者资助的研究项目旨在招募一名高技能的生物信息学家来分析测序/元基因组学数据。该人将有助于大规模测序/宏基因组学数据集的分析和解释,以了解微生物群落的多样性,组成和功能。要求:基本资格:1。Ph.D.在生物信息学/计算生物学中2。 在测序数据分析中有经验的经验。 3。 分子生物学,遗传学和微生物学方面的强烈背景。 4。 精通编程语言(例如Python,r)。 5。 具有生物信息学工具和数据库的经验(例如,Blast,GenBank)。 6。 强大的分析和解决问题的技能。 理想的资格:1。 具有高性能计算环境的经验。 2。 熟悉基于云的计算平台(例如AWS,Google Cloud)。 3。 机器学习算法和应用的知识。 4。 具有数据可视化工具的经验(例如R Shiny,Tableau)。 5。 熟悉版本控制系统(例如,git)。 责任:使用各种生物信息学工具和管道(例如Qiime,Mothur,spraphlan)分析元基因组学数据。 2。 识别并量化微生物类群和功能基因。 3。 执行统计分析和数据可视化以识别模式和相关性。 4。 5。 6。 7。Ph.D.在生物信息学/计算生物学中2。在测序数据分析中有经验的经验。3。分子生物学,遗传学和微生物学方面的强烈背景。4。精通编程语言(例如Python,r)。5。具有生物信息学工具和数据库的经验(例如,Blast,GenBank)。6。强大的分析和解决问题的技能。理想的资格:1。具有高性能计算环境的经验。2。熟悉基于云的计算平台(例如AWS,Google Cloud)。3。机器学习算法和应用的知识。4。具有数据可视化工具的经验(例如R Shiny,Tableau)。5。熟悉版本控制系统(例如,git)。责任:使用各种生物信息学工具和管道(例如Qiime,Mothur,spraphlan)分析元基因组学数据。2。识别并量化微生物类群和功能基因。3。执行统计分析和数据可视化以识别模式和相关性。4。5。6。7。将测序/宏基因组学数据与其他OMIC数据集成在一起。在研究问题的背景下解释结果,并将发现与研究团队传达。开发和维护生物信息学工作流和管道的文档。开发一个实时监视仪表板,以进行主动监视和信息共享。8。帮助组织该项目下的车间。
提取方法对扁豆和干豆提取物成分和结构变化的影响:从提取效率、功能和生物特性到工业 UHT 设备的结垢 FY24 资金:99,856 美元 Juliana Maria Leite Nobrega de Moura Bell (PI),加州大学