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循环经济和循环商业模型
进步背景计划：需要宽B细胞抗原受体（BCR）曲目才能建立对任何类型的入侵病原体的体液免疫力，例如病毒以及疫苗接种。最近的一个例子是COVID大流行，其中免疫力基于B细胞在其表面表达BCR的B细胞，以识别病毒。遇到病毒/疫苗接种后，共vid特异性B细胞将分化为分泌大量可溶性BCR的浆细胞，实际上，可以结合并消除病毒的抗体。几十年前，在小鼠中与BCR和BCR组装有关的一种称为VPREB3的多肽。但是，由于尚未发表其他研究，因此VPREB3的作用尚不清楚。我们假设组装相应受体需要VPREB3，这最终会影响BCR曲目。目的：该计划的目的是通过探索VPREB3在受体大会中的作用及其对BCR曲目的影响，为成功的候选人提供机会促进其职业生涯。方法：基于计算机的BCR/BCR的建模，具有/不带VPREB3，蛋白质印迹，免疫沉淀，共聚焦显微镜，对VPREB3 KO小鼠中BCR库的分析。时间计划：第一年，我们将努力开发所需的所有方法和知识，第二年我们将完成实验。结果：对BCR和BCR组装的了解增加，以及VPREB3在这些过程中的潜在作用。在缺乏VPREB3的条件下，确定对BCR曲目的潜在后果。此外，如果成功的话，候选人应该为他/她在学术界的未来职业发展做好准备。（请注意，奖学金是由于工作或研究以外的其他原因而建立的）
ph.D奖学金，“ feps3中的镁 - phonon耦合”
ins6tut laue-langevin Ph.d奖学金“磁成功耦合3”是FEPS 3中的Phonon耦合。该项目结合了先进的冷凝物质计算和最先进的中子散射实验，以研究分层的范德华化合物中磁性和晶体晶格振动之间的相互作用。联系人：合作。托马斯·奥尔森（Thomas Olsen）教授，dtu tolsen@fysik.dtu.dk，Andrew Wildes博士，伊利诺斯（Wildes@ill.fr）博士学位，博士提供了一个独特的机会，可以使用两种第一原理理论方法和中子散射技术在两维材料中对磁性进行尖端研究。该职位将为您提供学术界职业的理想起点，您将获得计算固态物理和最新中子散射方法的高级技能。您正式隶属于这两个机构，但将在ILL雇用并在DTU招募。该项目的主题是分层的van der waals化合物FEPS 3中的磁子和声子之间的复杂相互作用。目前，这些类型的化合物对它们可能被分层为一个原子层，类似于石墨烯。feps 3特别有趣，因为它具有本质上的磁性，可深入了解低维度中的基本磁性，并具有在基于石墨烯的技术中应用的潜力。该化合物也具有高度的磁性性，在磁性和晶体结构之间具有强耦合。该项目结合了两个主要机构的资源。理解化合物特性的关键在于晶格晶格振动（称为声子），被称为磁子（称为镁元），尤其是它们之间的相互作用。目前，这种相互作用在凝聚的物理学中对此尚不清楚。在FEPS 3中研究它们将导致对其物理特性的理解，并将作为更好地理解磁晶格耦合的基础。您将通过以第一原理计算建模为指导的非弹性中子散射实验来研究FEPS 3中的镁 - 光子相互作用。在法国短暂的整合期之后，将在项目开始（六个月）的某个时间上花费在DTU上，专注于学习和应用密度功能理论以分析磁通光谱。剩余时间（2。5年）将用于不良表现和分析中子散射实验，这将不受第一原理模拟的持续支持。因此，在整个项目期间，实验与理论之间将存在很强的相互作用。dtu是全球领先的技术大学，以其研究，教育，创新和科学建议的卓越表现。ILL是中子科学技术领先地位的国际研究中心，经营具有异常高的中子通量和约40个尖端仪器的中子来源。您将成为来自欧洲各地的充满活力和凝聚力的学生的一部分，这些学生有定期的社会和发展活动，并在法国阿尔卑斯山脚下的一个国际化城市体验生活。该项目将使您能够建立研究方向并在欧洲建立联系和合作者网络，并且是磁性和中子散射或以后的职业生涯的绝佳跳板。有关更多信息，请联系：协会。托马斯·奥尔森教授（tolsen@fysik.dtu.dk）
前职业类别 - 基于学校的奖学金 - ...
Ellison Ramoi男性计算机科学学士学位USP-SI所罗门群岛Darren Polosopapa Rivogani男性计算机科学学士学位USP-SI所罗门群岛
2025 学者 - 再生元科学人才搜索
Regeneron 科学人才选拔赛 (Regeneron STS) 是科学协会的一项计划，也是美国最负盛名的高中生科学和数学竞赛。STS 的校友为科学做出了非凡贡献，获得了 100 多项世界上最杰出的科学和数学荣誉，包括诺贝尔奖和国家科学奖章。每年，300 名 Regeneron STS 学者及其学校获得表彰。从这些精选学者中，40 名学生入围决赛，受邀参加最终评审，向公众展示他们的作品，与著名科学家见面，并角逐奖项，包括 25 万美元的最高奖金。
Gulbali 博士奖学金招股说明书 2025
需要一系列替代杂草控制方案来多样化和维持杂草管理计划，以及减轻/防止对杂草控制策略（化学和非化学）产生抗药性。初步评估和审查已确定一系列适合用作谷物生产系统中特定地点杂草控制处理的技术。这些技术包括激光、电动除草、水射流切割、定向能（蓝光 + 中波红外辐射）和行间割草。为了激发人们对这些技术的商业兴趣，需要明确确定澳大利亚谷物环境中的杂草控制能力。将进行技术特定研究和开发，以确定杂草控制效果、适当的交付时间以及在谷物生产系统中的适用性。
Gulbali 博士奖学金招股说明书 2025
澳大利亚新兴人畜共患病毒生物监测 (BEZVA) 项目与 Gulbali 生物安全大挑战相一致，旨在对抗入侵物种和病毒，以便我们能够生产出最优质的农产品并建立健康的社区。BEZVA 还致力于应对 Gulbali 气候变化适应大挑战以及由此产生的一系列重大挑战。科罗拉多州立大学将与国内外领先的研究机构合作，在保障澳大利亚公共卫生、农业经济和生物多样性方面发挥关键作用。为期四年的 BEZVA 项目将研究外来病毒对动物和人类的威胁，特别是在澳大利亚价值数十亿美元的农业部门的背景下。BEZVA 项目将通过在病毒检测、分子病毒学、疾病建模和生物监测等关键领域建立本地和国家专业知识来解决这一问题。
符合理学硕士校友奖学金条件的学科列表 - ...
EEE531 口语处理 EIE509 卫星通信技术与应用 EIE511 VLSI 系统设计 EIE515 先进光通信系统 EIE522 模式识别：理论与应用 EIE529 数字图像处理 EIE546 视频技术 EIE553 数据通信安全 EIE557 计算智能及其应用 EIE558 语音处理与识别 EIE560 微电子处理与技术 EIE563 数字音频处理 EIE566 无线通信 EIE567 无线电力传输技术 EIE568 物联网工具与应用 EIE569 传感器网络 EIE570 光子学深度学习 EIE571 光子系统分析 EIE572 信息光子学 EIE573 移动边缘计算 EIE575 车辆通信和联网技术 EIE577 光电器件 EIE579 先进电信系统 EIE580 用于通信系统应用的射频和微波集成电路EIE587 信道编码 EIE589 无线数据网络 EIE590 论文
社论 已经投入还是绝对热衷？人工智能、学术出版和信息素养
好吧，好吧，我承认……我们可能是时候发表一篇关于人工智能 (AI) 的社论了，对吧？统计数据显示，我们发表的关于这个主题的论文可靠地排在我们最受欢迎的文章中，而且在图书馆学的几乎所有其他方面，越来越难以避开这个主题。话虽如此，而且有点令人惊讶的是，考虑到炒作，与人工智能和信息素养 (IL) 相关的出版物相当稀少。除了 JIL 董事会成员 Noora Hirvonen (2024；Hirvonen 等人，2023) 从可供性的视角探索人工智能，以及 Karolina Andersdotter (2023) 研究如何使用学习圈来帮助图书馆工作人员参与该主题的工作外，似乎研究尚未赶上我所看到的关于该主题的专栏文章、会议提交和 LibGuides 的数量。最近，我的同事 Darren Flynn 推荐了 Annie Pho 和 Wynn Tranfield (2024) 关于批判性人工智能素养的论文，该论文对工具对图书馆工作人员“劳动、教学和专业实践”的影响进行了有用的分析，特别关注了延续关系性的需求（和挑战）。然而，除了这些文章之外，仍然有足够的空间来考虑人工智能如何限制和实现 IL 实践的实施，或者它如何为信息景观的构建创造条件。有一件事我见过的报道更少，但它引发了更多有趣的考虑，那就是人工智能对 JIL 等期刊的影响。无论你对人工智能及其未来有何看法（目前，它似乎有点“惊慌失措”），都有明显的实际影响，学术期刊需要尽早处理。当然，编辑委员会的主要担忧之一是人工智能在作者评定中的应用——下一段将对此进行详细介绍——但一个可能不太常见的担忧是人工智能在学术交流过程的审阅阶段的应用（Battacharya，2024 年）。人工智能用于同行评审的风险在于将评审重点放在结构性问题而非分析性问题上，这也引发了人们对“所有权、剽窃和隐私标准”的担忧，因为审稿人会将未发表的材料上传到高度不透明的私营公司手中（Heidt，2024 年）。更不用说与数据抓取相关的问题了，这是
推荐引用 推荐引用 Celeste Shen，生成人工智能时代的合理使用、许可和作者权利，22 N W . J. T ECH . & I NTELL . P ROP . 157 (2024)。https://scholarlycommons.law.northwestern.edu/njtip/vol22/iss1/4
摘要 — 生成式人工智能技术的兴起给版权法带来了前所未有的挑战，特别是在人工智能训练过程中对受版权保护作品的合理使用方面。生成式人工智能工具（例如 ChatGPT）在大量数据集上进行训练，这些数据集通常包含受版权保护的材料，通常未经作者同意或使用补偿。这种广泛的未经授权的使用导致了法律纠纷，原告声称在训练人工智能模型中使用受保护的文本构成侵犯版权行为。本说明研究了合理使用原则在生成式人工智能中的应用，分析了四个法定因素中的每一个，以证明生成式人工智能对受版权保护内容的商业复制不具有变革性，损害了原创作品的市场，不应被视为合理使用。
推荐引用 推荐引用 Victor A. Oberting, IV，《电影和媒体行业的生成人工智能和版权》，82 W ASH . & L EE L. R EV . O NLINE 123 (2024)，https://scholarlycommons.law.wlu.edu/wlulr-online/vol82/iss2/2
生成性人工智能（“GAI” 或“生成 AI”）的发展为电影制作人和艺术家带来了令人信服的好处和能力，但也带来了与创作作品版权相关的复杂性。美国电影和媒体行业尤其说明了 GAI 的法律、经济和道德影响范围。尽管 GAI 可能表现出独立代理或意图的特征，但最好将 GAI 模型理解为一套新工具，可在创作过程中为各种应用提供服务。只有当使用这些工具的电影制作人没有被不合理地剥夺利用其作品所必需的作者身份和所有权时，才能实现这套工具的潜在好处。版权法可以在电影行业的背景下实现其功利目的，在实际的作者身份要求和 AI 辅助作品的动态许可制度之间取得平衡。通过立法、政策和最佳实践的正确结合，版权法可以进一步促进