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神经教育：学习、艺术和大脑
神经教育计划 (NEI) 位于约翰霍普金斯大学教育学院，旨在弥合脑科学与教育之间的鸿沟，通过汇集跨学科的研究人员、教育工作者和利益相关者，探索脑研究在教育中的交叉点和应用，并支持潜在的转化研究领域。神经教育计划由约翰霍普金斯大学脑科学研究所支持，带头开展大学内外研究和教育教师之间的合作项目，以推进学习科学。这些项目包括有关教育、研究生课程和研究计划相关主题的全国峰会和会议，以带来新知识来指导教育实践和政策。
艺术与科学•护理•理疗
将AI应用于自主系统设计中的VLSI物理设计AI和应用程序 - 信号处理和通信B.Tech。电气和电子工程B.Tech。生物医学工程M.Tech。VLSI Design M.Tech。可再生能源技术机械，航空，汽车和土木工程（Smace）B.Tech。航空工程B.Tech。机械工程专业：机电一体化和自动化（机器人技术）汽车设计工程数字制造和行业（4.0）B.Tech。土木工程B.Sc.消防与安全M.Tech。汽车系统工程M.Tech。工业安全工程M.Tech。生物与化学工程结构工程学院（SBCE）B.Tech。生物技术B.Tech。农业工程B.Tech。食品技术M.Tech。生物技术Kalasalingam建筑学院（KSOA）B.Arch M.arch。栖息地设计
PDF-艺术与科学学院
在上一篇论文中[C。 W. Kim和I. Franco，J。Chem。物理。160，214111-1–214111-13（2024）]，我们开发了一种称为MQME-D的理论，该理论使我们能够分解开放量子系统动力学中的整个能量耗散过程，当子系统动态由Markovian Quantum Quantum Master Equare（MQME）控制时，由浴缸的单个组件分解为浴缸的各个组件。在这里，我们将MQME-D的预测与通过将运动层次方程（HEOM）与最近报道的监测浴室统计的方案相结合而获得的数值确切结果。总体而言，MQME-D准确地捕获了特定浴室成分对整体耗散的贡献，同时与使用HEOM的精确计算相比，大大降低了计算成本。计算表明，MQME-D表现出源自其固有的Markov近似的误差。我们证明，通过在浴室的不同组件中利用时间尺度分离（TSS）来融合非马克维亚性，可以显着提高其准确性。我们的工作表明，可以可靠地使用MQME-D与TSS结合使用，以了解如何在现实的开放量子系统动力学中消散能量。
从艺术中学习-Iris
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NWT艺术策略2021-2031
该策略的工作分为三个阶段：第一阶段：战略研究与起草（2018-2019）II阶段：战略的制定（2019-2020）第三阶段：策略（2021+）I阶段I的实施是建立在2018年的一系列公开参与活动的基础上，该活动构成了与NWT创造性社区的400多名成员的参与，以创造性的群体进行了限量性的调查。GNWT还咨询了担任艺术资金事务外部顾问的NWT艺术委员会成员以及GNWT员工的区域艺术工作组成员。
内布里贾艺术与人文学院
通过这个当代动手艺术课，学生将学习一种结构化的方法来创造思想，探索和发展，以创造社会参与的艺术。一种合作的艺术类型，解决了政治问题，直接与观众接触，并且通常是在艺术市场的机构结构之外创造的。
分析化学的趋势 - 艺术
表面增强的拉曼光谱（SER）是一种强大的生物传感技术，将分子指纹特异性与高灵敏度结合在一起，使用基于等离子体的金属纳米结构化传感器平台检测痕量。SERS策略包括直接和间接和无靶向方法，具体取决于样品复杂性和目标分析物的亲和力。SERS平台的开发，例如微流体环境，实验室纤维方法和基于纸张的免疫测定，旨在创建用于临床和非LAB设置中的便携式系统。将SER与其他技术结合起来可以增强测量条件，微型化和灵敏度。本评论总结了生物传感中SER的关键分析性，包括医学，临床诊断，环境监测，食品质量评估和生物学研究。