软件Main Developper我在博士学位期间开发的工具及其实验评估都是在GitHub上开源的。binsec/rel:密码恒定时和秘密射击的二进制级符号分析仪。对308个Cryprograper二进制的实验评估。可在以下网址提供:https://github.com/binsec/rel和https://github.com/binsec/rel_bench binsec/haunted:二进制分析仪:检测Spectre-Pht和Spectre-Spectre-Stl漏洞。对小测试用例和5个加密原始物的实验评估。可用:https://github.com/binsec/haunted和https://github.com/binsec/binsec/haunted_bench properties vs.编译器:可扩展的框架,以检查多个编译器设置中恒定时间和秘密的保存。应用:分析恒定时间的总计4148个二进制文件和1156个二进制文件用于秘密呼吸。可在以下网址提供:https://github.com/binsec/rel_bench/tree/main/main/properties_vs_compilers spectre-stl litmus测试:一组由社区重复使用的Spectre-Spectre-stl的小测试用例。可在以下网址提供:https://github.com/binsec/haunted_bench/blob/master/src/src/litmus-stl/programs/spectrev4.c贡献者proteus:可扩展的RISC-V CPU用于硬件安全功能开发。特别是,我为潜在安全性扩展提供了贡献,该扩展为恒定时间程序提供了安全的推测。proteus可从https://github.com/proteus-core and Prospect提供,请访问https://github.com/proteus-core/prospect pandora:符号执行工具,用于验证Intel SGX Enclave Shielt runtimes。可在以下网址提供:https://github.com/pandora-tee加密基准:统一基准测试以比较
博士研究员(博士生)在实用图形算法中用于生物信息学问题的位置描述我们希望招募一名博士生(全职工作,4年),以在赫尔辛基大学的ERC资助项目中招募一名博士学位学生。预期的开始日期是八月至2025年9月,但这是一种灵活性。理想情况下,候选人具有强大的算法和编程背景,并且具有强大的技能来开发,实施和测试实用的图形算法,这些算法利用了由生物信息学中测序数据引起的图形的特征。学生有望在领导该项目,与团队成员和国际合作者合作以及在国外进行研究访问。该位置由使用结构,参数化和动态更新的可扩展图算法上的最新ERC合并赠款资助。该人将加入由Assoc领导的图形算法团队。Alexandru Tomescu教授,它是赫尔辛基大学更广泛的算法生物信息学小组的一部分。图形算法团队目前由2名博士生,3个博士学位组成,我们定期聘请研究助理作为暑期实习生或MSC学生。有关与此职位相关的一些关键指针,请参见:
复杂的植物衍生天然分子的位点特异性功能化对合成化学提出了重大挑战。在这种情况下,诸如细胞色素P450(P450)和非特异性过氧化酶(UPOS)之类的氧化酶是有希望的酶候选者,因为它们能够催化未激活的C-H键的晚期氧化。蛋白质工程可用于扩大其底物范围并增强其活性和选择性。博士学位候选人的研究将重点放在选定的氧酶的酶工程上,以实现自然化合物的选择性氧化功能:
•(海洋)生物多样性与学科的硕士学位或博士学位•在3年的广泛海洋生物多样性研究的经验中,理想情况下,在学术界或保护范围内。经验应超出学士学位或硕士学位•数据分析的经验,包括地理空间分析和统计数据•可证明的经验收集基线海洋生物多样性信息,以评估人类影响的风险•对缓解生物多样性风险的强烈了解•良好的研究,分析和写作技巧,对详细的详细工作,对详细工作•独立工作和远程团队的能力•远程和遥远的团队。
现代,相互联系,意识到传统:马丁·路德大学哈雷·韦滕伯格(MLU)是萨克森 - 安哈尔特州的古老和最大的大学,历史可以追溯到500多年。今天,有20,000多名学生入学。MLU的核心研究领域都在纳米科学和生物科学,启蒙运动以及社会和文化研究中。大学也是一系列小学科的所在地,其中有些在德国没有其他地方。该大学具有国家和国际联系,并与领先的研究机构,工业和全球250多所大学紧密合作。马丁·路德大学哈雷·韦滕伯格与德国综合生物多样性研究中心(IDIV)Halle-jena-Leipzig合作,在莱比锡提供以下职位,最快且限制了三年:三年:后术后研究人员 - 生物多样性保护 - 生物多样性保护(M/F/F/F/F/d) - p3 – p3。
微生物学,生物信息学,计算生物学或相关领域的博士学位。具有高通量测序数据分析(例如元基因组学,扩增子测序)及其在种子或植物微生物中的应用。强大的编程技能(例如Python,R)和对生物信息学工具(例如Qiime2,dada2,Silva)的熟悉。出版记录,显示了微生物组科学或相关领域的高质量研究,尤其是植物或种子微生物组。微生物技术的知识,包括种子相关微生物的培养和表征。愿意为研究建议和项目报告做出贡献。英语中出色的沟通技巧;对德语的了解是一个优势。能够独立工作并作为协作团队的一部分。
微生物学,生物信息学,计算生物学或相关领域的博士学位。具有高通量测序数据分析(例如元基因组学,扩增子测序)及其在种子或植物微生物中的应用。强大的编程技能(例如Python,R)和对生物信息学工具(例如Qiime2,dada2,Silva)的熟悉。出版记录,显示了微生物组科学或相关领域的高质量研究,尤其是植物或种子微生物组。微生物技术的知识,包括种子相关微生物的培养和表征。愿意为研究建议和项目报告做出贡献。英语中出色的沟通技巧;对德语的了解是一个优势。能够独立工作并作为协作团队的一部分。
与欧洲研究理事会计划(启动拨款 2024 年)内参考编号为 101163065 的 DELaw 项目相关的研究博士后研究员合同描述 DELaw 项目旨在找到将去增长原则融入法律的方法,以便以所需的规模和速度重新定位我们的社会。为此,DELaw 提出了一项雄心勃勃的比较跨学科分析欧盟和成员国的能源法,重点关注能源存储和特别是电池的法律制度。该团队将创建一个新的将去增长原则纳入法律的方法框架,并将为欧盟和国家层面的立法者提出一系列建议。博士后研究员将从社会科学的角度研究去增长和法律研究的跨学科复杂性(例如法律和其他参与去增长研究的学科之间使用不同术语所造成的困难),从而支持首席研究员 (PI) 和整个研究团队。选定的候选人需要完成以下任务: − 从致力于去增长研究的社会科学的角度,深入调查研究去增长和法律的跨学科方面(共同点、障碍) − 为决策者制定建议做出贡献,以便真实有效地将去增长纳入法律 − 支持 PI 实施项目(包括行政跟进、社交媒体参与等) − 以第一作者和合著者的身份撰写出版物(每年在高排名期刊上至少发表 2 篇论文) − 撰写研究计划并为从私人和公共来源获得竞争性资金做出贡献 − 与 CIIAE 的同事(例如律师、技术开发人员和能源系统建模者)进行密切的跨学科合作 − 与国家和国际层面的大学、研究机构和公司成功合作 − 逐渐变得更加独立,以便开展、管理和领导独立项目
新德里,2024年12月4日 - 来自Indraprastha信息技术研究所德里(IIIT-DELHI)的一组研究人员开发了一个基于突破性的人工智能(AI)平台Agextend,该平台旨在改变人们寻找促进健康老化的分子的搜索。发表在著名的《自然衰老》中,这项研究代表了理解和解决衰老的生物学机制方面迈出的重要一步。