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分子生物学的完整教学大纲（...
分子生物学本质上是结合生化和分子生物物理学概念和技术的跨学科主题。生命的基础是生物分子及其相互作用。完成本课程后，学生将对蛋白质和酶在其氨基酸的构造中如何发挥作用，水对生物分子和细胞功能的重要性以及碳水化合物，脂质和膜的功能是什么是什么。该课程还将解释遗传力的分子基础，基因和基因组的概念以及如何用核酸构建。在适当的情况下，该课程还将解释这些分子如何在细胞和有机水平上一起起作用。
2025 Madistem学生研讨会描述
电源加快！探索风能和太阳能与我们一起参加激动人心的动手活动，您将探索令人着迷的可再生能源世界！您会发现风能和太阳能如何为日常设备供电。选择您的实验：1。使用风力涡轮机，看看风如何产生电力并研究影响能量输出的因素。2。实验太阳能电池板设置，以探索如何用阳光产生电力。测量设置会产生的能量，并找出是否足以为小光供电。加入我们，了解可再生能源科学以及如何为可持续的未来做出贡献！
使用机器学习算法的差异建模和物理模型
为了在高维空间中实现项目的目标，这项工作将利用域分解技术，特别是Pinn-PGD [2]，以识别缺失的偏微分方程（PDE）项。此方法可以增加物理模型，从而通过求解修改后的PDE进行后续验证。该方法在源自非线性模型的数据上显示，而假定已知的物理模型是线性的。结果展示了提出的技术如何用非线性术语对线性模型进行补充，以发现原始的非线性公式。所提出的方法可用于表征船只与物理测量的结构建模的偏差，并增强原始材料建模公式。
量子信息处理理论 - Dheeran E. Wiggins
(i) 系统准备：设置系统的初始状态。 (ii) 系统演进：动态地发展系统。 (iii) 系统测量：与某些测量设备耦合以观察结果。 1 1：值得注意的是，量子力学告诉我们如何用数学方法计算实验系统的概率。然而，量子力学对科学现实主义提出了一些重大挑战。量子可观测量会因测量而改变，无论是对其自身还是对“相关”可观测量的测量。我们通常通过数学工具来表示量子态，如“纯态”向量 ji 和“混合态”密度矩阵。这些表示是否真实，再次是一个科学哲学问题。无论哪种情况，密度矩阵都允许计算测量结果。
不确定性关系，提取器，渠道模拟
在第四部分中，我们讨论下水道模拟。Shannon的频道编码定理通过描述如何用Dunning运河模拟完美的运河来确定经典运河使用经典信息的容量。在这里我们查看反向问题；我们想用完美的运河模拟运河。基于经典结果（倒向香农通道编码定理），我们开发了各种量子机械尺寸。为此，我们使用量子机械相关性，并使用经典和量子机械随机提取器，从量子机械观察者的角度来看，它们也起作用。最后，我们讨论了编码理论，量子物理学和量子密码学PHY中的应用。
基于量子信息的色彩感知概念重建
在本文中，我们解决了如何用新的数学严谨定义来替代几种色彩感知属性的直观定义的问题。我们的框架是最近开发的类似量子的色彩感知理论，它与经典的 CIE 模型及其颜色外观对应物相比，具有根本性的观点变化。我们展示了量子信息概念（例如效应、广义状态、后测量变换和相对熵）如何提供似乎完美适合模拟色彩感知属性（例如亮度、亮度、色彩度、色度、饱和度和色调）的工具。通过严格推导所谓的亮度恒常现象，可以说明这些新定义的有效性。
有丝分裂染色体折叠机的调节
在识别分子机器（包括折叠有丝分裂染色体的冷凝剂和拓扑异构酶）方面取得了巨大进展。通过环挤出产生染色质环路的发现彻底改变了染色体折叠的领域。要了解这些机器如何用适当的尺寸折叠染色体，同时解散姐妹染色单体，需要确定如何调节和部署它们。在这里，我们概述了当前对这些机器和因素如何通过细胞周期依赖性表达，染色质定位，激活和非活性来调节，通过翻译后修改以及通过与其他因素以及染色质模板本身相互关联。仍然有许多关于如何调节冷凝剂和拓扑异构酶的开放疑问，但考虑到染色体折叠式折叠型的速度，似乎在未来几年中，其中许多可能会得到回答。
开放量子系统理论简介
本稿是 2022 年春季/夏季波兰科学院物理研究所博士学校开设的一学期研究生课程讲义的编辑和完善版本。本课程仅要求学生具备研究生水平的量子力学基础知识。讲义本身基本上是自成体系的，可以用作开放量子系统主题的教科书。本课程的计划基于一种描述开放系统动力学的新方法：展示了如何用多组分准随机过程来表示与系统耦合的环境自由度。使用这种表示，可以构建系统动态图的超准累积量（或超量子量）展开——这种参数化自然有助于开发稳健且实用的扰动理论。因此，即使是经验丰富的研究人员也可能会发现这份手稿很有趣。
STEM 奖学金 UCalgary 研究实习计划 ...
基于我们在数据分析和协作方面的经验，我们开发了生物信息学和生物统计学工具来处理研究人员遇到的最新问题。到目前为止，我们已经开发了几个工具包，重点关注（1）从汇集测序中推断单倍型，（2）用于统计遗传学的核外工具（将数据存储在磁盘中，但访问它们就像它们驻留在内存中一样），以及（3）用于群体遗传学和进化分析的快速而强大的工具。研究主题 3：我们对机器学习中的理论问题感兴趣，灵感来自我们在实际数据分析中的观察和机器学习领域的最新出版物。特别是，我们关注在集成领域知识和/或应用迁移学习时机器学习模型的行为。我们还试图描述何时以及如何用线性模型来近似非线性生物系统。