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1 应用地质学：煤地质学和有机岩石学、水文地质学、地质统计学、地下地震成像和钻孔地球物理测井、地球科学中的人工智能与机器学习 2 应用地球物理学：重力方法、磁学方法、地球物理信号处理、地震勘探、放射性测量方法、测井、电学方法、遥感与 GIS 应用、地震学、岩石物理学、岩石物理学、海洋地球物理勘探、地球与行星科学、大气科学、物理海洋学、高级数值与有限元分析及其在地球物理学中的应用、人工智能、机器学习与深度学习及其在地球物理学中的应用。3 化学与化学生物学：化学生物学/生物信息学/生物化学/有机化学药物化学。化学生物学/生物化学/有机化学/无机化学/物理化学/材料化学/理论化学/计算化学/生物信息学/药物化学4 化学工程：分子动力学模拟/分子热力学、过程系统工程、化学工程中的多相系统、微流体和CFD、复杂流体和软物质、纳米和先进功能材料、储能设备、可持续能源、生物过程工程和生物系统工程、石油炼制/石化/聚合物工程、碳捕获转化利用、电化学工程、膜科学与工程、工业安全与危害。 5 土木工程：交通工程 专业：路面工程、路面管理系统、基础设施规划与设计 岩土工程 专业：岩石与隧道工程、非饱和土力学、本构模型 结构工程 专业：结构健康监测、水资源工程 专业：计算流体动力学、地表水水文学、水资源规划与管理 6 计算机科学与工程：高性能计算机架构、自然语言处理、物联网、VLSI 设计和测试、交互式计算机、图形学、数据分析、生物信息学、云计算、进化计算、嵌入式系统、复杂性理论、形式化方法、社交网络、机器学习 7 电气工程：电气工程或电气工程同等学历或电气与电子工程学士学位：测量、仪器仪表、控制系统、电机、电力系统、电力驱动、电力电子、高压、能源系统、电子设备、微电子、光子学与光电子学、信号处理和任何其他与电气工程相关的学科。 8 电子工程：射频电路与器件、太赫兹技术、雷达与遥感、计算机视觉和图像处理、信息理论和信道编码、物联网、光信号处理、自由空间光通信、量子信息和计算、VLSI 信号处理、神经形态计算、VLSI 架构、纳米器件制造 9 环境科学与工程：任何工程学士学位，拥有环境/大气科学/土木/土壤和水/化学/机械/采矿/海洋/遥感与 GIS/生物技术工程硕士学位或理学硕士/文学硕士
基于 NEP-2020 的 M.Tech(IT) 和 M.Tech-PhD(IT) 专业化指南 2023-24 本文件取代了本指南中所有先前的文件
MTech-PhD 课程突出特点 1. 学位：成功完成课程并完成博士论文答辩后，将授予 MTech-PhD 学位。提交博士论文后将授予临时 MTech 学位。 2. 席位：M.Tech.-Ph.D. 席位总数 (5+4+4=13)（表 2）取自目前批准的 MTech 课程席位，因此整体席位矩阵将保持不变。 3. 持续时间：课程最短持续时间为 4 年，包括 M.Tech 部分。 4. 奖学金：奖学金最长支付期限为 5 年。奖学金只支付给完成 M.Tech-PhD 课程的学生。 ● 第一年 MTech 奖学金 ● 第二年和第三年博士初级研究奖学金 (JRF) ● 第四年高级研究奖学金 (SRF)。学生只有在指定委员会（学生的博士委员会，应包括外部考官）评估其研究工作后，才能转入 SRF。如果学生的工作不达标且不令人满意，评估委员会可能会建议继续 JRF 或终止奖学金。 ● 财务支持可能会进一步延长至最多 1 年。这将取决于 (i) 对学生研究表现的严格评估，并由参议院主席最终批准。 5. 退出选项：只有在完成前 2 年以上课程后，才会考虑退出 MTech。此退出不应是自愿退出，并且仅在学生在第三学期开始时有未完成的退课时才会发生。在这种情况下，学生将被要求完成 MTech 课程的要求（学分和论文）。只有在完成至少 32 个学分 1 年以上后，才会考虑以 PG 文凭退出。此类学生将被考虑横向录取以完成 MTech 学位。但是，他们不会被考虑进入博士学位课程，也不会获得任何奖学金来完成 M.Tech/PG 文凭所需的剩余学分。 6. 课程费用：M.Tech-PhD 学生将像常规 M.Tech 学生一样支付费用，即前 4 个学期的 M.Tech 费用。从第 5 学期开始，他们将支付与常规博士生同等的学费。获得退出选择权的学生将支付该学期的常规 M.Tech 费用。 7. 导师：根据博士学位条例的规定，在第二学期开始前确定。 8. 博士委员会：根据博士学位条例的规定，在第二学期开始前成立 理由：MTech-PhD 课程的优势：1. 尽早开始研究工作和出版 - 学生将接受该研究所的研究和创新文化。他/她将从一开始就开始为研究活动做出贡献 2.符合 NEP 精神的课程——为了鼓励研究文化，学生将被鼓励加入 MTech-PhD 课程。但是，PG 文凭和 M.Tech. 将获得退出选项，因为 NEP 2020 将适用。退出计划的学分表详情如下表所示。3. 根据过去的经验，M.Tech. - Ph.D. 课程为该研究所提供了非常出色的博士研究。
实现夏威夷专业化经济的多元化
旅游业的专业化使夏威夷的经济面临外部冲击，从而导致游客数量暴跌。此外，由于旅游业的主导地位未能带来生产力增长，夏威夷的经济增长数十年来一直在放缓。为此，夏威夷的政策制定者越来越强调多元化。本文从空间经济学的角度来解释夏威夷如此专业化的原因，并概述多元化和增长的政策。孤立、小型和开放的经济体往往更专注于一个或几个行业，因为规模收益的增加会给新行业带来协调问题。通过瞄准使用相关技术或夏威夷特定资源的行业，夏威夷可以从相关和位置受限的行业的规模中获得生产力收益。
女性化的灵活性、一次性和图书馆专业化
一次性信息素养课程在图书馆专业地位中扮演着什么样的角色？这种看法在哪些方面源于教学劳动的女性化并助长了这种现象？批评和/或改变一次性课程将如何破坏或延续性别和其他形式的不平等？所有这些问题都需要历史、理论、交叉和实践方面的考察，以指导学术图书馆学中公平的教学模式和教学法。在本文中，作者通过理论化灵活性的表现和看法，讨论了一次性课程对学术图书馆教学作为女性化劳动的影响。通过用女权主义和交叉视角重新想象专业主义，作者得出结论，消除强制灵活性中的性别刻板印象和接受一次性课程中的自主灵活性实践是图书馆教师和管理人员促进工作场所和学生公平的关键。
探索神经网络剪枝以实现任务专业化
本文探讨了在迁移学习应用中使用神经网络修剪来实现更高效的推理。目标是将神经网络集中并优化在较小的专门目标任务上。随着物联网的出现，我们看到基于人工智能的移动和嵌入式设备（如可穿戴设备和其他智能设备）的应用大幅增加。然而，随着机器学习算法的复杂性和能力不断增加，由于这些设备上资源有限，这种向边缘的推进带来了新的挑战。需要某种形式的压缩才能让最先进的卷积神经网络在边缘设备上运行。在这项工作中，我们调整了现有的神经网络修剪方法，使它们能够专门化网络，使其仅关注最初训练的子集。这是一个迁移学习用例，我们优化大型预训练网络。这与标准优化技术不同，它允许网络忘记某些概念，并使网络的占用空间更小。我们比较了不同的修剪标准，包括可解释人工智能 (XAI) 领域的标准，以确定哪种技术可以实现尽可能小的网络，同时保持目标任务的高性能。我们的结果显示了在嵌入式设备上执行神经网络时使用网络专业化的好处，无论是否使用 GPU 加速。
引用本文：Gloria Cicerone、Alessandra Faggian、Sandro Montresor 和 Francesco Rentocchini (2022)：区域人工智能和环境技术地理：本地人工智能知识是否有助于区域绿色技术专业化？，区域研究，DOI：10.1080/00343404.2022.2092610
区域研究和经济地理学的最新研究表明，本地环境技术发展是各区域提高环境可持续性和实现“绿色”的关键杠杆（Demirel 等人，2019 年；Gibbs 和 O'Neill，2017 年；Truffer 和 Coenen，2012 年）。虽然绿色技术本身可能会产生负面的环境回报（例如其生产工厂产生的资源效率低下和排放，以及其生命周期结束时产生的“电子垃圾”）（Hansen 等人，2021 年），但所谓的“可持续性转型”实际上是经过技术、机构和行为的适当重组，从而可以建立更具环境敏感性的“社会技术系统”（Geels，2002 年）。区域开发环境技术的能力以及专门从事这些技术的发明的能力也得到了研究，结果发现这些技术在空间上分布不均。它们的“关联性”是它们对已有技术的认知接近度的综合，已成为获取这些技术的重要驱动力。
国家智能专业化创新战略 2022-...
此次智能专业化活动还审查并确定了区域经济和研究优势以及新兴机遇领域。通过区域、国家和欧洲层面的广泛利益相关者参与以及我们对调查结果的分析，为爱尔兰制定了智能专业化战略 (S3)，这有助于明确一系列将纳入国家政策和计划以及新举措制定的高级战略目标和可交付成果。该 S3 将由涉及国家和地区利益相关者的多层次流程进行监测和实施。将成立一个负责管理 S3 的国家实施小组，以确保在国家层面满足所有支持 S3 标准，并确定 S3 治理和监测结构以及 S3 内区域利益的作用。这还将通过弥合国家和地区政策之间的任何差距，为 S3 流程带来额外的价值。
国家智能专业化创新战略 2022-...
然而，爱尔兰仍面临着几个关键的经济和创新挑战，需要在未来一段时间内加以解决。据广泛报道，爱尔兰中小企业在研发和创新方面的表现不如经济状况相似的欧盟同行。中小企业生产力尤其如此，据了解，相对于研发和创新投资，中小企业生产力缺乏影响，尽管 2018 年至 2019 年出现了积极变化。爱尔兰企业严重依赖与跨国公司 (MNC) 的关系及其业绩。都柏林和科克城市群的表现远远优于该国整体经济和研发和创新表现，都柏林和科克以外的公司不太可能推出产品/服务创新。此外，COVID-19 疫情的负面影响凸显了劳动力面临的长期结构性变化，例如数字化和行业转变。