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海军研究办公室研讨会：在 1000 摄氏度以上温度下防止先进材料环境退化。1994 年 5 月 10-11 日在宾夕法尼亚州费城举行。会议 A 报告：在 1000 摄氏度以上温度下包括先进涂层概念在内的环境（氧化）保护。
硅基涂层体系中应引起重视的基本研究问题是：（1）研究添加剂（如硼、锗）、水分和氧压对氧化物粘附性和粘度的影响，以便为有效减少和控制密封剂和水垢开裂提供必要的理解和数据；（2）为开发具有最佳热膨胀、应变耐受性和可塑性的双层和玻璃涂层进行裂纹管理，进行必要的分析和建模；（3）研究真实的功能梯度涂层，利用涂层的梯度和/或一系列层来控制裂纹的萌生，特别是裂纹的扩展；（4）在可能的情况下，包括测量、分析和实际建模施加应力对涂层系统的影响；（5）在二氧化硅作为离子导体的较高温度下，电解抑制通过二氧化硅水垢的传输。
支付公平计划和薪酬理念工作表
改变故事VT（CTS）是佛蒙特州妇女基金，佛蒙特州妇女委员会和佛蒙特州妇女工作的伙伴关系计划，致力于促进妇女的经济安全。您可以在www.changethestoryvt.org
脊髓灰质炎疫苗和美国对脊髓灰质炎的应对：突破医学、生理和社会
最大的挑战之一是第一次感到被抛弃。我当时五岁，我记得父亲把我抱进隔离医院，把我一个人留在那里。在我隔离期间，父母不准来探望我。幸运的是，我母亲自愿给医院里的孩子们热敷，所以她每天都能花一点时间陪我。我的家人不得不面对家里有人患脊髓灰质炎的耻辱。一些邻居回避我的父母和妹妹。（威尔逊）
人类巨细胞病毒DNA聚合酶基因中的一个点突变赋予对Ganciclovir和磷酸甲氧烷基衍生物的抗性
ganciclovir抗性突变体759R1）100源自人类巨细胞病毒菌株AD169含有两个抗性突变，其中一个是UL97基因，导致受感染细胞中ganciclovir磷酸化的降低[V. V. V.。 Sullivan，C。L. Talarico，S。C. Stanat，M。Davis，D。M. Coen和K. K. Biron，Nature（伦敦）358：162-164，1992]。在本研究中，我们将第二个突变映射到包含DNA聚合酶基因的4.1-kb DNA片段，并表明它赋予了Ganciclovir抗性而不会损害磷酸化。对4.1-kb区域的序列分析显示，在DNA聚合酶的保守区域V中，在987的位置导致了单个核苷酸变化。重组病毒构建为含有DNA聚合酶突变，但不显示与原始突变体759RD100（22倍）相对于Ganciclovir的中间电阻（4至6倍）；重组病毒还表现出对ganciclovir循环磷酸盐（7倍），1-（二羟基-2-二羟基甲基） - 环胞嘧啶（12倍）和磷酸二甲基烷基衍生物（S）-1-（S）-1-（3-羟基-2-磷酸磷酸盐）的抗性。 （S）-1-（3-羟基-2-磷酸甲氧基）胞嘧啶（8至10倍）。但是，重组病毒仍然容易受到某些相关化合物的影响。这些结果表明，人类巨细胞病毒DNA聚合酶是Ganciclovir的抗病毒活性的选择性靶标，Ganciclovir是其某些衍生物和磷酸氧基烷基衍生物的选择。支持区域V在底物识别中的作用；并提出由于聚合酶突变而导致人类巨细胞病毒对这些化合物的临床抗性的可能性。
2022 年博士项目录取
1. 奖学金将按照学院规范提供给学者。 2. 申请方式为在线。如需申请并了解有关资格标准、一般准则和学院特定研究领域的更多详细信息，请访问：2022 年 4 月 5 日博士招生广告 (iiita.ac.in) 3. 申请人必须随申请一起提交目的陈述 (SOP)（最多 500 字） 4. 院系可以为申请筛选设置额外的入围标准。 5. 笔试将包括一般能力和 ECE 基础知识的问题。
性能的物理知情的机器学习方法
重型燃气轮机由于发电率较低，灵活性和热效率而在发电中发挥了越来越重要的作用。在严格的环境条件下，燃气轮机的主要子系统（如压缩机，燃烧器和涡轮机）在运行时间内降低，这在很大程度上影响了系统的效率和生产力。因此，开发有效方法以监测重型燃气轮机的性能降解以进行系统预测性维护，从而提高机器的效率和生产率至关重要。本文提出了一种新的物理知情的机器学习方法，以通过无缝整合热力学热平衡机制，组件特征，多源数据和人工神经网络模型来预测燃气轮机的降解。考虑到流量，质量和能量平衡，建立了基于机制的热力学模型，然后将其集成到系统水平，以在不同条件下对燃气轮机进行性能模拟。系统模型能够有效地模拟那些无法测量的参数的值（例如gt排气流）或不准确测量（例如燃油流）。基于机器学习的数据清洁方法用于预处理燃气轮机的多元原始数据。使用ISO条件下的物理信息模型获得的设计性能数据和校正值之间的差异用于评估性能降解。从
通过扩展主动推理进行目标导向规划和目标理解：通过模拟和物理机器人实验进行评估
摘要：我们表明，通过扩展主动推理框架，可以在目的论框架中制定目标导向的行动规划和生成。所提出的模型建立在变分递归神经网络模型上，具有三个基本特征。这些特征是：（1）可以为静态感官状态（例如要达到的目标图像）和动态过程（例如围绕物体移动）指定目标；（2）该模型不仅可以生成目标导向的行动计划，还可以通过感官观察来理解目标；（3）该模型根据从过去的感官观察推断出的当前状态的最佳估计，为给定目标生成未来的行动计划。通过在模拟移动代理以及执行对象操作的真实人形机器人上进行实验来评估所提出的模型。
图像denoising和光子的生成积累
我们对射击噪声损坏的图像和删除噪声的镜头提出了新的视角。通过将图像形成视为光子在检测器网格上的顺序积累，我们表明，经过训练的网络可以预测下一个光子可能到达的位置，实际上可以解决最小均方形误差（MMSE）denoising任务。这种新观点使我们能够做出三个贡献：i。我们提出了一种新的策略，用于自我监督的denoisis，ii。我们提出了一种通过迭代采样并将少量光子添加到图像中的溶液后部采样的新方法。iii。我们通过从空画布启动此过程来得出一个完整的生成模型。我们称这种方法的生成积累（GAP）。我们在4个新的荧光显微镜数据集上进行定量和定性评估我们的方法，该数据将可供社区提供。我们发现它的表现优于其基准或在PAR上执行。