XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemQI
质量改进计划 (QIP)
• 通过提供硕士学位和博士学位课程的入学机会，为学位级工程院校的教师提供提高资质的机会。 • 在 QIP 中心组织短期课程，为各个新兴技术和研究领域的教师提供服务。 • 课程开发小组活动有助于改善课堂教学和学习。这些活动由印度理工学院和印度理工学院的 11 个主要 QIP 中心开展。在被认可为次要 QIP 中心的机构中，也提供硕士学位和博士学位课程的入学机会（在选定领域）。根据该计划，来自全国各地工程院校的大量教师攻读了硕士学位和博士学位课程。这些活动旨在通过提高各个工程院校教职员工的资质来提高技术教育的标准和质量。过去，主要 QIP 中心还设立了课程开发小组，以提高该国技术教育的有效性。其活动包括课程开发和修订或编写专著、教科书、教师手册、教学辅助工具和其他资源材料、考试改革、组织机构间项目、研讨会、讲习班和小组讨论、开发教育技术、创建正式和非正式培训方法、残疾人技术教育等。各大 QIP 中心还组织了许多短期课程，以造福全国工程院校的教职员工。以下 QIP 网站将为您提供有关该计划以及申请硕士学位/博士学位的要求和程序的必要信息。课程：www.aicte-India.org、http://cce.iisc.ernet.in、www.qip.iitb.ac.in、http://cepqip.iitd.ac.in、www.iitg.ac.in/cet/qip.html、www.iitk.ac.in/qip、www.cep.iitkgp.ac.in/qip、www.iitm.ac.in/qip、www.iitr.ac.in/qip、www.iitbhu.ac.in/qip。各中心提供的学科和专业的详细信息列在网站上，也可在招生手册中找到，以便您做出适当的选择。QIP 不再支持 M.Tech 学位课程。提交申请的在线门户将于 2022 年 3 月 1 日（星期二）开放。在线提交申请的截止日期为 2022 年 3 月 31 日（星期四）。请注意，提交申请纸质副本的截止日期（只需提交一份原件）为 2022 年 4 月 11 日（星期一）。必须提交在线申请和纸质申请。纸质副本应发送至：QIP 首席协调员、外联副院长（CE&T/IoE）、IIT Kharagpur-721302、西孟加拉邦。
ICPQIQC：2024 年 1 月 29 日至 2 月 2 日第 1 天
第 1 天：2024 年 1 月 29 日（星期一） 时间 计划 08:00-09:30 注册 09:30-10:20 开幕式 10:20-10:45 茶歇 主席：Tanusri Saha-Dasgupta；SNBNCBS 10:50-11:35
sqisignhd：密码学中的新维度
摘要。我们介绍了Sqisignhd，这是一种灵感来自SQISIGN的新的Quantum Digital Signature Sneps。sqisignhd利用了对SIDH攻击的最新态度突破，这允许有效地表示任意程度的同基因作为较高尺寸同等基因的组成部分。sqisignhd克服了sqisign的主要缺点。首先，它可以很好地扩展到高安全级别，因为Sqisignhd的公共参数很容易生成：基础字段的特征仅是表2 f 3 f'-1。第二，签名过程更简单，更有效。我们在28毫秒内采用C运行中实施的签名程序，与Sqisign相比，这是一个显着改善。第三，该方案更容易分析，从而降低了更具吸引力的安全性。最后，签名大小比（已经有纪录的）SQISIGN更紧凑，签名的签名小至109个字节，对于后Quantum NIST-1的安全性水平。这些优点可能是以验证为代价的，验证现在需要在维度4中计算一个同等基因，该任务的优化成本仍然不确定，因为这是很少关注的重点。我们对验证的实验性SAGEMATH实施在600毫秒左右运行，表明优化和低级实施后，维度4 iSEGEN的潜在Craplaphic ofgraphic兴趣。
moshpit：Qiime 2框架上的可访问，可再现的元基因组数据科学
图1。Moshpit和示范分析的概述。（a）当前分析工作流的示意图。对Kaiju的分类注释得到了原始阅读的支持，并且可以将Kraken 2应用于对原始读取，重叠群或脱封的MAGS进行分类。用蛋酒贴剂的功能注释可用于重叠群或（解换）mags。（b）塔拉海洋数据集的重新分析。该地图描绘了全球收集样品的香农多样性，对四个位置的缩放视图显示了跨样本深度的分类学分配。bray-curtis主坐标散点图突出了深海样品之间的组成相似性。（C-D）基于读取（C）和基于MAG的可可分析（D）在发酵过程中表现出一致的多样性下降，并伴随着功能基因谱的变化。
QIAAMP DNA提取方案
非侵入性收集的粪便样品是组织样品的DNA的替代来源，当动物直接采样时，可以在野生动植物的遗传研究中使用。尽管存在几种粪便DNA提取方法，但它们的功效在物种之间有所不同。先前从野生粪粪（Dugong Dugon）粪便中扩增线粒体DNA（mtDNA）标志物的尝试有限，核标记（微片齿）未能成功。这项研究旨在通过修改其他大型草食动物的研究中使用的方法来建立一种从粪便粪便中对MTDNA和核DNA（NDNA）进行采样的工具。首先，开发了一种简化的，具有成本效益的DNA提取方法，该方法能够从大量的粪便中扩增线粒体和核标记。粪便DNA使用新的“高体积 - cetyltrimethyl溴化铵 - 苯酚 - 氯仿 -
sqisignhd：密码学中的新维度
摘要。我们介绍了Sqisignhd，这是一种灵感来自SQISIGN的新的Quantum Digital Signature Sneps。sqisignhd利用了对SIDH攻击的最新态度突破，这允许有效地表示任意程度的同基因作为较高尺寸同等基因的组成部分。sqisignhd克服了sqisign的主要缺点。首先，它可以很好地扩展到高安全级别，因为Sqisignhd的公共参数很容易生成：基础字段的特征仅是表2 f 3 f'-1。第二，签名过程更简单，更有效。我们在28毫秒内采用C运行中实施的签名程序，与Sqisign相比，这是一个显着改善。第三，该方案更容易分析，从而降低了更具吸引力的安全性。最后，签名大小比（已经有纪录的）SQISIGN更紧凑，签名的签名小至109个字节，对于后Quantum NIST-1的安全性水平。这些优点可能是以验证为代价的，验证现在需要在维度4中计算一个同等基因，该任务的优化成本仍然不确定，因为这是很少关注的重点。我们对验证的实验性SAGEMATH实施在600毫秒左右运行，表明优化和低级实施后，维度4 iSEGEN的潜在Craplaphic ofgraphic兴趣。
JIAQI GU
研究生院杰出论文奖UT Austin 2024 DAC博士第三名。 Forum DAC 2023 MLSys Student Travel Award MLSys 2023 Margarida Jacome Dissertation Prize UT Austin 2023 Winner at Robert S. Hilbert Memorial Optical Design Competition Synopsys 2022 Donald O. Pederson Best Paper Award IEEE TCAD 2021 Cockrell School Graduate Student Fellowship UT Austin 2021 First Place at ACM Student Research Competition Grand Finals ACM 2021 Best Poster Award at NSF Workshop on Machine Learning Hardware NSF Workshop 2020 First Place at ACM/SIGDA Student Research Competition ACM/SIGDA 2020 7th Place at IWLS Contest on Machine Learning+Logic Synthesis IWLS 2020 DAC Young Fellow DAC 2020,2021 Best Paper Finalist (1 out of 6) DAC 2020 Best Paper Award ASP-DAC 2020 4th Place, System Design Contest on Low Power Object Detection DAC-SDC 2019 First奖学金奖学金Fudan University 2017–2018第二奖和第三奖，国家数学竞赛2016 - 2017年模型研究生院杰出论文奖UT Austin 2024 DAC博士第三名。 Forum DAC 2023 MLSys Student Travel Award MLSys 2023 Margarida Jacome Dissertation Prize UT Austin 2023 Winner at Robert S. Hilbert Memorial Optical Design Competition Synopsys 2022 Donald O. Pederson Best Paper Award IEEE TCAD 2021 Cockrell School Graduate Student Fellowship UT Austin 2021 First Place at ACM Student Research Competition Grand Finals ACM 2021 Best Poster Award at NSF Workshop on Machine Learning Hardware NSF Workshop 2020 First Place at ACM/SIGDA Student Research Competition ACM/SIGDA 2020 7th Place at IWLS Contest on Machine Learning+Logic Synthesis IWLS 2020 DAC Young Fellow DAC 2020,2021 Best Paper Finalist (1 out of 6) DAC 2020 Best Paper Award ASP-DAC 2020 4th Place, System Design Contest on Low Power Object Detection DAC-SDC 2019 First奖学金奖学金Fudan University 2017–2018第二奖和第三奖，国家数学竞赛2016 - 2017年模型
hamilton ngs ngs star v
生物学资格结果通过准备NGS库来评估hamilton ngs Star V上的Qiagen QiaSeq FX DNA方法的性能，并使用QIASEQ FX FX DNA库套件具有重复性，以下是不同的样品Buffer EB。进行了三种生物运行；两个使用大肠杆菌gDNA（DH10B）和QIASEQ珠或Agencourt Ampure XP珠（包括1个阴性对照）和一个使用Microbial社区组成ATCC MSA-1003（20个菌株），ATTC MSA-1001（10菌株）和E. Coli Gdna（dhsec）和QH10B（DH10B）（包括12个菌株）（包括12个菌株）和QASE（dhsseq）（QIACE）（QIACE），使用了八个样品，其中有八个样品和QIASEQ珠子或QIASEQ珠子或Agencourt Ampure XP珠（包括1个阴性对照）。在运行期间施加了10分钟的碎片时间和七个PCR周期。用于文库制备的生物学资格，用定量1x DSDNA HS分析套件确定最终文库浓度。随后，八样本运行的所有库的库大小分布，
Qiagen QiaSeq的自动化目标DNA Pro面板在汉密尔顿NGS STAR MOA上生成针对目标的下一代SEQ
生物学资格结果，以评估NGS星MOA上QIASEQ靶向DNA Pro面板方法的生物学性能，使用带有4110引物的自定义面板执行了96个人类基因组DNA样品的库制备。作为输入DNA，使用了五个不同的基因型，每个基因型都使用了两个不同的输入量（10 ng和40 ng）（请参阅应用注释末尾的方法要求）。使用8个PCR循环进行了运行，以实现靶富集，并为25个PCR循环进行通用PCR。DNA浓度和总产率，该运行具有Quant-IT 1X DSDNA HS HS分析套件。使用具有高敏感性D5000试剂的高敏性D5000屏幕截图，用Agilent Tapestation 4150对图书馆DNA的尺寸分布进行了MEA（表1）。