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Perin, F. (2024)。用于先进生物制造的多功能多组分（生物）墨水平台。[博士论文，马斯特里赫特大学，特雷弗大学
相关性 过去几十年来，医学取得了巨大进步，提高了全球预期寿命和患者的生活质量。尽管如此，慢性病仍然是一个社会经济负担，也是全球主要的死亡原因之一 [1]。再生医学旨在恢复患病组织的功能，是改善慢性病患者病情的有前途的工具。有一项科学研究一直在探索再生医学方法来治疗导致慢性疾病和死亡的主要原因，例如心血管疾病 [2]、糖尿病 [3] 和癌症治疗 [4]。其中一些新的先进治疗方法目前正处于 II 期临床试验阶段，有望改善全球数百万患者的生活方式 [5]。
福利技术的想象力和政治
在论文的第一部分中，从食物废物中提取壳聚糖是使用绿色溶剂作为循环经济的可持续解决方案进行的。此外，通过使用Core-Shell Zno@Sno X颗粒开发纳米复合材料来增强壳聚糖的抗菌活性，这在食品包装应用中具有显着潜力。为了获得更大的抗菌功效和紫外线阻滞能力，壳聚糖被化学接枝，苯甲酮3（BP-3）是一种以其紫外线过滤特性而闻名的植物提取物。针对革兰氏阴性菌和革兰氏阳性细菌评估了所获得的壳聚糖BP-3涂层的抗菌活性，并且发现苯甲酮3上的羟基在苯甲酮3上在抗相菌效率中起着至关重要的作用。连续的辐射测试表明，涂层具有长期的紫外线阻滞作用。
论文（M.Sc.）AI驱动的基于RNA的传感器的AI-VITRO诊断
内在终结子是原核生物中的自然序列，引起转录终止，而无需其他蛋白质。它们通过形成稳定的茎环结构，然后是富含尿嘧啶的序列，破坏转录过程的功能。设计合成的可切换终端（可以被小型RNA激活或破坏的终结剂）在合成生物学中具有令人兴奋的应用，例如对基因表达的精确控制。此项目集成了计算建模，人工智能（AI）和实验验证，以在迭代设计建筑测试 - 核心（DBTL）框架中创建此类终结者。
学士/主论文主题认知系统实验
一般要求：python的良好知识，至少深度学习，动机，可靠性，个人责任，学习新主题的意愿，与脑电图的某些经验会很好！我们提供：密集支持，常规/每周会议，反馈讨论，良好的工作环境联系：Saurav Pahuja☏0421-218-64282saurav@uni-bremen.de
Telfer研究生研究计划的第五届年度论文...
Shaista Karim Sadrudin Jaffer是Telfer管理学院的金融博士候选人。她的研究重点是公司财务和劳动经济学的交汇处，探索财务战略如何影响工作场所公平和动态。她受Ali Akyol博士的监督，在她的指导下，她正在研究对股份回购的战略使用及其对劳资关系的影响。在她从Telfer获得金融硕士学位的研究期间，Shaista发表了一本关于Cryptofofence的书章，并探讨了比特币在Covid-19-19大流行期间作为树篱的作用。去年夏天，她在开放式教育资源（Fintech Explorer）中发表了两章。她还设计并教授了本科课程“ Fintech”，并创建了一个初中的小型迷你课程，“ AI＆Business：什么是链接？”向年轻的学习者介绍技术在业务中的变革性作用。在大学以外，Shaista是所有季节印度餐饮，非洲食品和SKJ Superior Solutions Ltd.她将严格的学术研究与现实应用程序联系起来的动力继续塑造她的学术旅程和创业的追求。
博士学位论文提供可持续的多功能木质素生物 -
可持续的多功能木质素生物纤维复合材料由植物纤维制成和生物质衍生的，可修复的，可修复的可修复的可隔离的环氧性环氧聚合物的描述：重新纤维项目：重新纤维是由MarieSkłodowska-curie Actions（MSCA-DN）供应的博士网络（MARIE SKVODODOSKA-DN），该网络是由玛丽·斯科德（MarieSkłodowska-curie）竞争（MSCA-dn）的，瞄准了Bio-fibe to to to to to可再生，可回收的木材和植物纤维材料。重新纤维将在绿色/木质素化学，新的生物基材料和环境系统科学的学科中培训11个博士候选者（DC）。DC将建立在重新纤维联盟中生成的开创性发现的基础上，以便能够开发具有与化石基于化石的同类产品相同的完全可回收功能生物基的复合材料。他们将获得能力，不仅在突破性的科学领域，而且在跨学科和人际交往能力中。此外，他们将通过参与借调来扩大网络并获得经验（研究留在学术或工业合作伙伴的地点）。最后，DCS将通过开发在线研究和培训工具来学习最佳实践，从而使他们能够在学术和工业领域进行合作和协作。重纤维培训将为DCS作为未来领导者的就业能力做出贡献，同时支持欧洲的绿色过渡和可持续的循环经济。博士职位的描述：此博士学位论文提供是重新纤维项目（DC9）的一部分。特别是，UMLP有助于基于纤维素该项目的主要野心是使用可回收的木质素衍生的环氧树脂，聚氨酯以及植物纤维增强（黄素和大麻），开发高强度，轻巧，完全生物的基于生物的可回收复合材料。主要目标是：（1）发展植物纤维增强木质素衍生的环氧聚合物复合材料，适合于结构和多功能应用（建筑和运输部门）（2）评估其水分敏感性和耐用性（2），以通过实验和数字对植物的影响来评估其水分敏感性和耐用性（3）聚合物，以及损害的引发和传播（4），以评估其可回收性和再生复合材料的性能。（5）调查最有前途的植物复合材料的工业可行性关键词：植物纤维复合材料，木质素衍生的可回收聚合物，托管机构的耐用性描述：UMLP大学：UMLP大学：UMLP University玛丽·玛丽（UMLP）大学（UMLP）是法国大学，是一所实验性公共机构（EPE）的法国大学，在12月1日。自2025年1月1日起，它取代了Franche-Comté大学（https://www.univ-fcomte.fr/）和大学bourgogne-franche-comté大学（https://wwwwww.ubfc.fr/en/），在他们的学术和研究中构成了他们的学术和研究活动。UMLP通过利用其应用力学和先进材料科学的专业知识来开发和评估基于生物的复合材料，从而为重新纤维项目做出了贡献。Mat'eco团队（https：//www.femto-st.fr/en/research-departments/applied-mechanics/research-groups/mateco-team），由应用机制的Vincent Placet博士领导，侧重于原型化的原型，并向植物材料衍生出创新的材料。Mat'eco的工作强调了这些材料在各种环境条件下的机械表征，建模和测试，以确保其耐用性，可持续性和与行业绩效要求的一致性。作为重新纤维项目的一部分，UMLP积极参与工作包3（WP3），标题为“木质素重新组装为脚手架和材料制造”。
论文报价 - ESR09
1-博士论文项目1.1 - 在城市环境中使用农药的情况和科学问题越来越受控，越来越多地使用杀菌物质，尤其是作为杀菌剂，藻类药物，藻类药物，脱氧剂或杀虫剂在建筑材料中以及pest pest Control（Anses，2019; Paijens，2019; Paijens等，2020202020年）。这些杀菌剂是从建筑物的径流中散发出来的，被排放到地面或进入雨水管理系统并到达环境，并可能对水生生态系统产生负面影响（Kresmann等人（Kresmann等）2018; Paijens等。2020a）。但是，这些杀菌剂的城市排放及其对接收环境的影响的记录很少。claudia paijens（2019）在列苏（Leesu）的论文工作（i）表明，生物剂在城市水域中无处不在，对水生环境构成风险，（ii）在巴黎综合的上游和下游之间的生物剂流动增加了几个分子和（III III）的可能性（可能是III），这可能是（IIII III）的影响。从建筑材料（Paijens等，2020b，2021）。Although biocide emissions from construction materials have been extensively studied in the laboratory or on the scale of test benches (Bollmann et al., 2016; Burkhardt al., 2011; Gromaire et al, 2015), few studies have quantified emissions at the scale of an urban neighbourhood and addressed the link between urban emissions of biocides, their fate in the stormwater management system and their transfer to the surface or underground水生环境（Burkhardt等，2011;Gallé等，2020; Paijens等，2020a）。在促进现场渗透的城市径流中控制雨水的措施的制定引起了人们对浸润系统土壤中杀害剂的命运及其潜在运输到地下水的担忧。作为主要的亲水分子，土壤不应强烈保留杀菌剂，这与通常在径流中所研究的微污染物（例如金属和多环芳族烃）不同（Tedoldi等，2016）。此外，杀菌剂可以演变成转换产物（TPS），这些产品记录不足，代表了接收环境暴露的未知风险。在基于自然的解决方案（NBS）中，非常漫射的径流管理可以允许临时保留和生物降解生物剂，但迄今为止尚未评估这些过程的真正重要性。在这种情况下，我们已经确定了本文提案的几个目标：（i）评估在巴黎地区城市环境中从建筑外墙散发出杀害剂的潜力； （ii）评估土壤污染水平和土壤中杀菌剂的命运； （iii）评估建筑物综合体规模上不同径流管理策略对杀菌剂向环境转移的影响（见图1）。
电气工程机器学习的博士学位论文基于未来无线网络的资源分配
有效的资源分配是未来无线网络的关键挑战，尤其是随着用户需求，网络密度和网络复杂性的继续增长。传统上，用户终端的通道状态信息（CSI）用于资源分配。但是，随着网络密度的提高并考虑到移动用户的存在，基于CSI的重新源分配构成了大量的性能开销。这项工作通过利用对用户坐标信息培训的机器学习模式来探讨一种新颖的资源分配方法。具体来说，我们以三种方式制定了源分配问题：（1）调制和编码方案（MCS）运输能力最大化的预测，（2）基于用户位置的噪声限制系统中的资源分配，以及（3）资源分配干扰限制系统以确保公平性，同时最大化Capac-Ity。我们考虑两个用户放置方案进行性能评估：随机下降方案（RDS），其中用户是在传播环境中随机分布的，以及移动性模型方案（MMS），其中用户位置遵循线性轨迹。我们进行广泛的评估，以比较跨关键指标的RDS的数据集，包括训练样本的数量，计算复杂性和模型性能在不同的通道条件和错误的位置信息下。我们的结果表明，通过机器学习适应复杂的无线环境，基于坐标的资源分配了基于坐标的资源分配，从而实现了有效且可扩展的资源位置，同时在动态和不完善的条件下保持稳健的性能。我们提出的基于坐标的资源分配方案与基于CSI的资源分配方案相提并论，在具有变化的散点密度变化的干扰受限系统中至少达到90％的性能。此外，该方案大大优于基于几何资源分配方案，该方案凭直觉地应用了用户的坐标信息来依赖距离的资源分配。MMS数据集用于确定所提出的方案的实现成本，通过考虑一个现实的渠道模型，该模型在系统中持续收集数据样本。使用这种方法，我们将机器学习模型的训练时间，预测时间和记忆足迹进行比较。结果表明，基于坐标的资源分配方案可以可靠地用于有效的资源分配，同时分别为噪声限制和干扰有限的系统产生低至中等的实现成本。本研究强调了机器学习驱动的资源管理对未来无线网络的潜力，为智能，自适应和有效的通信系统铺平了道路。
生物技术中的博士论文使用弹性惯性微流体对微颗粒和纳米颗粒进行高通量操纵，用于环境和BI
自然和我们的日常生活都被微塑料和纳米塑料所包围。他们的存在对环境和生物的健康有潜在的风险。尽管塑料在工业领域的优势（例如低成本和多功能性）最初是发明的，但它们的降解会导致不容易监测或检测的小颗粒，并且可以渗透到体内，而在本质上可能会持续数百年。他们的检测，识别和分析对于确定所有人的危险水平至关重要。全球塑料产量的兴起导致环境中微塑料和纳米塑料的患病率不断增加。缺乏标准化的处理方法使管理环境影响的努力变得复杂。目前的状态以及未来几年的预测似乎黯淡，促使科学家和立法者加强了开发和实施更好的解决方案的努力。