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课程大纲
成功完成本课程后，学生将能够 CO1：描述各种类型的相及其转变行为 CO2：定义和区分微观结构和相特性基础的工程材料 CO3：选择适当的加工技术来合成和制造不同的材料 CO4：使用相图分析金属材料的微观结构 书籍和参考文献 1. 材料相变，RC Sharma 著，CBS Publishers，新德里 2. 固态相变，V. Raghavan 著，Prentice-Hall of India，新德里 3. 材料科学与工程基础，William D. Callister, Jr.、David G. Rethwisch 著，John Wiley & Sons 4. 金属和合金的相变；David A. Porter 和 KE Esterling，Chapman and Hall Publisher 5. 物理冶金原理，Reza Abbaschian、Robert E. Reed-Hill，Cengage Publisher
TERT中的原始研究遗传变异改变了酒精相关肝硬化中肝细胞癌的风险：全基因组C
Stephan Buch ϕ, 1.2 Hamish Innes ϕ, 3.4 Philipp Ludwig Lutz, 5 Hans Dieter Nischhalke, 5 Jens U Marquardt, 6 Janett Fischer, 7 Karl Heinz Weiss, 8 Jonas Rosendahl ϕ, 9 Astrid Marot, 10,11 Marcin Krawczyk, 12.13 Markus Casper, 12 Florian Eyer, 14 Arndt Vogel，15 Silke Marhenke，15 Johann von Felden ，16 Rohini Sharma ϕ，17 Stephen Rahul Atkinson，17 Andrew McQuillin，Andrew McQuillin，18 Jacob Nattermann 16，16，5 Clemens Schafmayer，19 Andre Franke ϕ，20 Andre Franke ϕ，20 Andre franke ϕ Stefan, 22 Stefan, 22 Stefan, 22 Stefan, 22 Sulk, 22 Veera Raghavan Thangapandi, 2.22 Mario Brosch, 2.22 Carolin Lackner, 23 Rudolf e Stauber, 24 Ali Canbay ϕ, 25 Alexander Link, 26 Thomas Reiberger ϕ, 27 Mattias Mandorfer , 27 Georg Semmler, 27 BernhardStephan Buch ϕ, 1.2 Hamish Innes ϕ, 3.4 Philipp Ludwig Lutz, 5 Hans Dieter Nischhalke, 5 Jens U Marquardt, 6 Janett Fischer, 7 Karl Heinz Weiss, 8 Jonas Rosendahl ϕ, 9 Astrid Marot, 10,11 Marcin Krawczyk, 12.13 Markus Casper, 12 Florian Eyer, 14 Arndt Vogel，15 Silke Marhenke，15 Johann von Felden ，16 Rohini Sharma ϕ，17 Stephen Rahul Atkinson，17 Andrew McQuillin，Andrew McQuillin，18 Jacob Nattermann 16，16，5 Clemens Schafmayer，19 Andre Franke ϕ，20 Andre Franke ϕ，20 Andre franke ϕ Stefan, 22 Stefan, 22 Stefan, 22 Stefan, 22 Sulk, 22 Veera Raghavan Thangapandi, 2.22 Mario Brosch, 2.22 Carolin Lackner, 23 Rudolf e Stauber, 24 Ali Canbay ϕ, 25 Alexander Link, 26 Thomas Reiberger ϕ, 27 Mattias Mandorfer , 27 Georg Semmler, 27 Bernhard
战略分类实用化
请注意，博弈是由模型本身引起的，间接地通过它如何塑造用户激励而对其造成损害。从这个意义上讲，战略分类体现了机器学习如何遵守古德哈特定律，这是一项政策制定原则，指出“当一项措施成为目标时，它就不再是一项好的措施”。因此，战略分类简洁地捕捉了基于学习的系统与其用户之间产生的一种自然形式的紧张关系。最近关于该主题的研究很多，研究了诸如泛化（Sundaram 等人，2020 年；Zhang & Conitzer，2021 年）、均衡和动态（Perdomo 等人，2020 年；Brown 等人，2020 年；Izzo 等人，2021 年；Miller 等人，2021 年）、在线学习（Dong 等人，2018 年；Chen 等人，2019 年；Ahmadi 等人，2020 年）、因果关系和决策结果（Kleinberg & Raghavan，2019 年；Rosenfeld 等人，2020 年；Shavit 等人，2020 年；Bechavod 等人，2020 年；Miller 等人）等方面。 ，2020）、透明度（Ghalme等，2021；Bechavod等，2021）和社会视角（Hu等，2019；Milli等，2019；Chen等，2020）。
内部电话目录
K.Muthukkumaran Dr. Gandhimathi 3171 Nisha Radhakrishnaan博士3162 4162 V. Sunitha博士3165 4165 R. Manjula博士3167 4167 Deendayal博士3170 4170 DR。 S. Saravanan 3175 4175 Senthil Kumar R 3152 4152 Marisamynathan博士3153 4153 Jeeevan Dr.Jeevan Joseph 3154 4154 Raghavan Ramalingam博士3156 Braghavan Ramalingam 3156 Brabha Mohandoss 3157 Dr.Mashudha u 3157 Dr.3158 Dr.George George George George George George George George George George George George George George George George 3163 31633333.1633163333163333.163331633333.72 Kamal Krishna Bera博士3174 R. Arachelvi教授3169 4169 Chandaluri Vinaykumar博士3155 Dr.I. Sevugan rajkannu 3177 Vanama Raghava Kumar博士3178 4178 Laiju A.R Dr.Laiju A.R 3179 Dr.Makendran C 3180 Laboratories/ Centers Conference Hall 1 ST Floor 3185研讨会厅3185 SENMINAR HALL 3186 HYDERABAD 3186 HYDERABAD LAB 3197 C1 ROB 3197 C1 RAB 3198 div/ Div/ Div>
绿色经济如何在奥里萨邦的工作，增长和可持续性
同伴审稿人（部门）能源过渡：Harsh Thacker，总监 - 全球咨询和R＆D服务； WRI India的可持续城市与运输副局长Chaitanya Kanuri； Villgro计划与战略总监Ananth Aravamudan；科学与环境中心可再生能源副计划经理Rahul Jain博士； Nisheeth Srivastava，高级部门专家 - 肯德基开发银行能源公司； GWEC政策总监Martand Shardul； Anjali Lathigara，Lead Market Intelligence -Apac地区，GWEC； CSTEP的前高级分析师Dhruv Rajeev； NTPC商学院教授Debajit Palit博士；印度小水电联合会（FISH）联合会首席执行官Sumeet Mazumdar； CSTEP高级政策专家Saptak Ghosh； CEEW高级计划负责人Rishabh Jain； Dhruv Warrior，前计划助理，CEEW； CEEW计划负责人Seshadri Raghavan； Bhawna Tyagi，计划负责人，CEEW； CEEW高级计划负责人Disha Agarwal； CEEW的前计划助理Himanshu Anand； CEEW计划助理Karan Kothadiya； CEEW高级计划负责人Arjun Dutt； pankaj kargeti，订婚负责人，CEEW； CEEW
扩大美印伙伴关系工作组报告
• Heidi Arola，普渡大学全球伙伴关系和项目助理副总裁；全球伙伴关系总监；普渡大学-印度伙伴关系总监 • Venkataramanan“Ragu”Balakrishnan，凯斯西储大学工程学院院长 • Ravi V. Bellamkonda，埃默里大学教务长兼学术事务执行副总裁 • Roger Brindley，宾夕法尼亚州立大学宾州州立大学全球副教务长 • Venu Govindaraju，布法罗大学研究和经济发展副总裁 • Amita Gupta，约翰霍普金斯大学传染病科主任 • Rajesh K. Gupta，计算机科学与工程系杰出教授；加州大学圣地亚哥分校 Halicioglu 数据科学研究所创始主任 • Katie Hrinyak，芝加哥大学全球计划和战略副总裁 • Pradeep Khanna，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校企业关系和经济发展执行副校长 • Pramod Khargonekar，加州大学欧文分校研究副校长 • Richard Lester，麻省理工学院国际活动副教务长 • Stephen D. Mull，弗吉尼亚大学全球事务副教务长 • Padma Raghavan，范德堡大学研究与创新副教务长 • Ramamoorthy Ramesh，莱斯大学研究副总裁 • Yannis C. Yortsos，南加州大学工程学院院长
优化精英种系中的定量性状基因座渗入：比较方法和种群大小，以通过随机模拟开发新的受体
Arbelaez，J。D.，Dwiyanti，M。S.，Tandayu，E.，Llantada，K.，Jarana，A.1K-RICA（1K-RICE自定义扩增子）一种基于大米中遗传学和育种应用的新型基因分型SNP分析。米，12，1 - 15。Cameron，J。N.，Han，Y.，Wang，L。，＆Beavis，W。D.（2017）。 特质渗入项目的系统设计。 理论和应用遗传学，130，1993 - 2004。https：//doi.org/10.1007/S00122-017-2938-9 Chen，G.K.，G.K.，Marjoram，P。，＆Wall，J。D.（2009）。 DNA序列数据的快速而灵活的模拟。 基因组研究，19，136 - 142。https：// doi。 org/10.1101/gr.083634.108 Cobb，J.N.，Biswas，P.S。，＆Platten，J.D。（2019）。 回到未来：将MAS作为现代植物繁殖的工具。 理论和应用遗传学，132，647 - 667。https：//doi.org/10.1007/s00122-018-3266-3266-4 Cobb，J.N.，J.N.，Juma，Juma，R.U. M.和Ng，E。H.（2019）。 提高公共部门植物育种计划中的遗传增益率：育种者方程式的经验教训。 理论和应用遗传学，132，627 - 645。https：//doi.org/10.1007/s00122-019-019-019-03317-0 Collard，B.C. Y. Raghavan，C.，Gregorio，G。B.，Vial，L.，Demont，M.，Biswas，P.S.，Iftekharuddaula，K.M.，Rahman，M.A. 重新审视水稻育种方法 - 评估快速生成前进（RGA）的常规水稻育种。Cameron，J。N.，Han，Y.，Wang，L。，＆Beavis，W。D.（2017）。特质渗入项目的系统设计。理论和应用遗传学，130，1993 - 2004。https：//doi.org/10.1007/S00122-017-2938-9 Chen，G.K.，G.K.，Marjoram，P。，＆Wall，J。D.（2009）。DNA序列数据的快速而灵活的模拟。 基因组研究，19，136 - 142。https：// doi。 org/10.1101/gr.083634.108 Cobb，J.N.，Biswas，P.S。，＆Platten，J.D。（2019）。 回到未来：将MAS作为现代植物繁殖的工具。 理论和应用遗传学，132，647 - 667。https：//doi.org/10.1007/s00122-018-3266-3266-4 Cobb，J.N.，J.N.，Juma，Juma，R.U. M.和Ng，E。H.（2019）。 提高公共部门植物育种计划中的遗传增益率：育种者方程式的经验教训。 理论和应用遗传学，132，627 - 645。https：//doi.org/10.1007/s00122-019-019-019-03317-0 Collard，B.C. Y. Raghavan，C.，Gregorio，G。B.，Vial，L.，Demont，M.，Biswas，P.S.，Iftekharuddaula，K.M.，Rahman，M.A. 重新审视水稻育种方法 - 评估快速生成前进（RGA）的常规水稻育种。DNA序列数据的快速而灵活的模拟。基因组研究，19，136 - 142。https：// doi。org/10.1101/gr.083634.108 Cobb，J.N.，Biswas，P.S。，＆Platten，J.D。（2019）。回到未来：将MAS作为现代植物繁殖的工具。理论和应用遗传学，132，647 - 667。https：//doi.org/10.1007/s00122-018-3266-3266-4 Cobb，J.N.，J.N.，Juma，Juma，R.U. M.和Ng，E。H.（2019）。提高公共部门植物育种计划中的遗传增益率：育种者方程式的经验教训。理论和应用遗传学，132，627 - 645。https：//doi.org/10.1007/s00122-019-019-019-03317-0 Collard，B.C. Y. Raghavan，C.，Gregorio，G。B.，Vial，L.，Demont，M.，Biswas，P.S.，Iftekharuddaula，K.M.，Rahman，M.A.重新审视水稻育种方法 - 评估快速生成前进（RGA）的常规水稻育种。植物生产科学，20，337 - 352。https：//doi.org/10。1080/1343943X.2017.1391705 Collard，B.C. Y.，Gregorio，G。B.，G。B.，Thomson，M。J.，M。J.，R.转移水稻育种：在国际水稻研究所（IRRI）上重新设计灌溉育种管道。作物育种，遗传学和基因组学，1，E190008。https://doi.org/10.20900/cbgg20190008 Dar，M.H.，Zaidi，N。W.，Waza，S.A.，Verulkar，S.B.，S.B.，Ahmed，T.，Singh，P.K. K.，Kathiresan，R.M.，Singh，B.N.，Singh，U.S。，＆Ismail，A.M。（2018）。在有利条件下没有收益罚款，为成功采用洪水大米铺平了道路。科学报告，8，9245。B.（2011）。ridge回归和其他用于基因组选择的内核，r tagkage rrblup。植物基因组，4，250 - 255。https：//doi.org/10.3835/plantgenome2011.08.0024
已发布版本的引用 (APA)：Avraamidou, L. (2024)。我们能打破人工智能殖民科学教育的势头吗？《科学教学研究杂志》。提前在线出版。https://doi.org/10.1002/tea.21961
几乎每天都有新闻报道一种新的生成式人工智能工具的广告，宣称它将彻底改变科学研究和教育。生成式人工智能是灵丹妙药。人工智能工具可用于提取数据（通常未经同意）、替代研究参与者、阅读论文、总结论文、撰写论文、设计课程计划、管理学生和评估学生等等。生成式人工智能技术正在创造一个技术乌托邦和新的世界秩序。科学界越来越多地利用人工智能工具来改进研究，即通过尝试克服人类的缺点来最大限度提高生产力（Messeri & Crockett，2023 年）。例如，人工智能工具可以通过快速收集和分析大型数据集来增强科学研究。然而，这并非没有代价，因为它对与人工智能算法单一文化相关的科学研究构成了潜在威胁（即，选择和偏好是同质的，因为我们所有人都喜欢同一种音乐、衣服或电影）在算法策展面前（Kleinberg & Raghavan，2021）。因此，尽管有证据表明多样性和多元声音和知识的价值，我们能否想象回到单一文化的科学研究？同样的问题也适用于教育。尽管人工智能技术有可能创新教学，但它们也带来了与数字单一文化主义以及人工智能的道德、包容和公平使用相关的风险和挑战（联合国教科文组织，2023年）。教育机构正在购买生成性人工智能的承诺和幻觉（Alkaissi & McFarlane，2023年），并疯狂地试图赶上人工智能的大规模生产
印太地区安全秩序的转变
我们非常感谢博士。阿米特·古普塔、阿波斯托洛斯·杰拉科普洛斯、阿斯利·塞蒂内尔、大使。芭芭拉·普林克特，博士。 C.拉贾·莫汉，博士陈丁丁，教授郭正瑞，博士克里斯蒂安·瓦格纳，丹尼尔·施姆斯克，博士。大卫·布鲁斯特、伊丽莎白·斯雷克尔德、博士。伊曼纽尔·普伊格，教授伊芙琳·吴 (Evelyn Goh)、菲利克斯·布丁 (Felix Buttin) 博士。弗兰斯-保罗·范德普滕，博士弗雷德里克·格雷尔，大使。加布里埃莱·维森丁，博士。古德伦·瓦克，博士Guibourg Delamotte、Helena Legarda、Ippeita Nishida、Ivo Schutte、Jamie Shea、Prof.林民旺、马克·加拉格尔、马克·维斯特登、博士。马蒂厄·杜沙泰尔，大使。Michael Reiterer、Mirco Günther、Amb。Neelam Deo，教授。尼克·比斯利、奥蒂莉亚·安娜·芒甘尼泽、Priyal Singh、Amb。PS Raghavan，博士。塞维琳·阿尔塞纳 (Severine Arsene)，沙达·伊斯兰 (Shada Islam)，大使。希亚姆·萨兰，博士。辛德帕尔·辛格，教授Srikanth Kondapalli、Stavros Petropoulos、Stefan Staehle、博士。斯文·比斯科普，博士塔拉·卡萨，博士Teshu Singh、Tevita Motulalo、Timothy Walker、Ulrich Storck 教授。乌姆·萨尔瓦·巴瓦教授埃默尔。William Tow、选择匿名的专家、来自 FES 印太（次）区域国家办事处、德国联邦外交部、法国欧洲和外交部、欧洲对外行动署、印度政府的同事和荷兰外交部。
疫苗设计的约束子模优化
可扩增和激活 T 细胞的肽疫苗已成为一种有前途的预防和治疗方法，可用于应对包括传染病和癌症在内的健康相关挑战 (Malonis、Lai 和 Vergnolle 2019)。与基于整个生物体的更传统的减毒活疫苗或基于整个蛋白质亚基的亚基疫苗相比，肽疫苗基于一小组足以诱导 T 细胞免疫反应的蛋白质片段（肽），从而能够引发更有针对性的反应，避免过敏和反应原反应 (Li et al. 2014)。肽疫苗的设计包括选择免疫原性蛋白质片段，通常称为表位 (Li et al. 2014)，当将其包含在疫苗中时，可扩增表位特异性 T 细胞。机器学习的进步使我们能够预测哪些肽将由主要组织相容性复合体 (MHC) 分子呈递以供适应性免疫系统监视 (Ching 等人 2018；Reynisson 等人 2020)，这可用于识别将显示哪些表位 (Sohail 等人 2021)。个体显示的表位取决于其 MHC 基因的特定等位基因，因此免疫系统显示的肽在个体之间可能存在很大差异 (Zaitouna、Kaur 和 Raghavan 2020)。因此，找到一组预测将由大部分流行人群显示的肽的工程任务