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加州大学圣地亚哥分校
8 东北大学，美国马萨诸塞州波士顿 9 澳门大学科技学院电气与计算机工程系，中国澳门 10 日内瓦大学生物技术校区，瑞士 11 PiPsy 研究所，法国德拉韦伊 12 洛桑联邦理工学院（EPFL）生物工程研究所、神经修复中心；瑞士日内瓦生物技术校区 13 以色列贝尔谢巴本·古里安内盖夫大学健康学院 14 以色列卫生部贝尔谢巴精神卫生中心 15 土耳其伊斯坦布尔生活健康研究与教育中心 16 美国德克萨斯州奥斯汀德克萨斯大学奥斯汀分校机械工程系 17 德国图宾根大学医学心理学与行为神经生物学研究所 18 美国加利福尼亚州洛杉矶加州大学大卫·格芬医学院神经生物学与生物行为精神病学 19 美国马萨诸塞州波士顿波士顿波士顿大学医学院儿科系 20 荷兰马斯特里赫特马斯特里赫特大学认知神经科学系 21 柏林夏洛特医学院神经科学研究中心 (NWFZ) 临床神经技术实验室德国 22 智利天主教大学生物与医学工程研究所，智利圣地亚哥马库尔 23 渥太华大学，美国亚利桑那州苏普赖斯 24 图宾根大学临床心理学系，德国图宾根 25 维也纳大学心理学学院基础心理学研究与研究方法系，奥地利维也纳 26 苏黎世大学精神病医院精神病学、心理治疗与心身医学系，瑞士苏黎世 27 萨尔茨堡大学认知神经科学中心和心理学系，奥地利萨尔茨堡 28 伦敦国王学院精神病学、心理学与神经科学研究所儿童与青少年精神病学系，英国伦敦 29 Laseeb-ISR-IST 里斯本大学，葡萄牙 30 以色列理工学院，以色列海法31 加利福尼亚大学认知科学系，美国加利福尼亚州圣地亚哥 32 曼海姆中央精神卫生研究所心身医学与心理治疗系，曼海姆/海德堡大学医学院，德国 33 莫斯科国立高等经济学院，俄罗斯 34 上海师范大学心理学系，中国上海 35 Bitbrain，西班牙萨拉戈萨 36 SANPSY，USR 3413，波尔多大学，波尔多 CHU de Bordeaux，Place Amelie Raba Leon，法国波尔多 37 明斯特大学精神病学系，德国明斯特 38 田纳西大学心理学系，美国诺克斯维尔 39 Inria Bordeaux Sud-Ouest/LaBRI 波尔多大学 - CNRS-Bordeaux INP，法国波尔多 40 精神病学和神经心理学系，荷兰马斯特里赫特大学健康、医学与生命科学学院心理健康与神经科学学院 41 美国德克萨斯州奥斯汀德克萨斯大学奥斯汀分校心理学系 42 俄罗斯莫斯科国立高等经济学院认知神经科学研究所生物电接口中心 43 数字健康研究所信息与互联网技术系；莫斯科国立谢切诺夫第一医科大学，俄罗斯莫斯科 44 杜克大学神经工程中心，美国北卡罗来纳州达勒姆 45 西部大学精神病学系，加拿大安大略省伦敦 46 维尔茨堡大学心理学系 I，心理干预，行为分析和行为调节， 47 奥尔登堡大学心理学系神经心理学实验室，德国奥尔登堡 48 耶鲁大学放射学和生物医学成像系磁共振研究中心 (MRRC)，美国康涅狄格州纽黑文 49 维也纳医科大学儿童和青少年精神病学系，奥地利维也纳 50 JARA 研究所分子神经科学和神经成像 (INM-11)，于利希研究中心，德国于利希 51 谢菲尔德大学国际学院心理学系，塞萨洛尼基城市学院，希腊图卢兹让·饶勒斯大学，图卢兹，法国 53 马斯特里赫特大学心理学和神经科学学院，马斯特里赫特，荷兰 54 奥斯陆大学心理学系多模态成像和认知控制实验室，挪威 55 布朗大学阿尔珀特医学院，罗德岛州普罗维登斯，美国 56 埃因霍温理工大学电气工程系，荷兰 57 索拉斯基医学中心沃尔高级成像研究所 Sagol 脑研究所，以色列特拉维夫 58 耶鲁大学医学院放射学和生物医学成像系，美国康涅狄格州纽黑文 59 日内瓦大学医院临床神经科学系神经康复分部，瑞士日内瓦德国 48 耶鲁大学放射学和生物医学成像系磁共振研究中心 (MRRC)，美国康涅狄格州纽黑文 49 维也纳医科大学儿童和青少年精神病学系，奥地利维也纳 50 JARA 研究所分子神经科学和神经成像 (INM-11)，德国于利希研究中心 51 谢菲尔德大学国际学院心理学系，希腊塞萨洛尼基城市学院 52 CLLE 实验室，法国图卢兹让·饶勒斯大学 CNRS，法国图卢兹 53 马斯特里赫特大学心理学和神经科学学院，荷兰马斯特里赫特 54 挪威奥斯陆大学心理学系多模式成像和认知控制实验室 55 布朗大学阿尔珀特医学院，美国罗德岛州普罗维登斯 56 荷兰埃因霍温理工大学电气工程系57 以色列特拉维夫索拉斯基医学中心沃尔高级成像研究所 Sagol 脑研究所 58 美国康涅狄格州纽黑文耶鲁大学医学院放射学和生物医学成像系 59 瑞士日内瓦日内瓦大学医院临床神经科学系神经康复分部德国 48 耶鲁大学放射学和生物医学成像系磁共振研究中心 (MRRC)，美国康涅狄格州纽黑文 49 维也纳医科大学儿童和青少年精神病学系，奥地利维也纳 50 JARA 研究所分子神经科学和神经成像 (INM-11)，德国于利希研究中心 51 谢菲尔德大学国际学院心理学系，希腊塞萨洛尼基城市学院 52 CLLE 实验室，法国图卢兹让·饶勒斯大学 CNRS，法国图卢兹 53 马斯特里赫特大学心理学和神经科学学院，荷兰马斯特里赫特 54 挪威奥斯陆大学心理学系多模式成像和认知控制实验室 55 布朗大学阿尔珀特医学院，美国罗德岛州普罗维登斯 56 荷兰埃因霍温理工大学电气工程系57 以色列特拉维夫索拉斯基医学中心沃尔高级成像研究所 Sagol 脑研究所 58 美国康涅狄格州纽黑文耶鲁大学医学院放射学和生物医学成像系 59 瑞士日内瓦大学医院临床神经科学系神经康复分部
加州大学欧文分校
台山反中微子观测站（TAO，又称JUNO-TAO）是江门地下中微子观测站（JUNO）的卫星实验。一台吨级液体闪烁体探测器将放置在距离台山核电站核心约 30 米的地方。反应堆反中微子谱将以亚百分能量分辨率进行测量，为未来的反应堆中微子实验提供参考谱，并为测试核数据库提供基准测量。一个装有 2.8 吨钆掺杂液体闪烁体的球形丙烯酸容器将通过 10 m 2 硅光电倍增管 (SiPM) 进行观察，其光子探测效率 > 50%，几乎完全覆盖。光电子产量约为每兆电子伏 4500 个，比任何现有的大型液体闪烁体探测器都要高一个数量级。该探测器在 -50 ◦ C 下运行，以将 SiPM 的暗噪声降低到可接受的水平。该探测器每天将测量约 2000 个反应堆反中微子，并设计为能够很好地屏蔽宇宙背景和环境放射性，使背景信号比约为 10%。该实验预计将于 2022 年开始运行。
加州大学圣地亚哥分校
利用三维动力学模拟，我们研究了具有预填充圆柱形通道的结构化激光辐照目标所发射的准直伽马射线束。该通道引导入射激光脉冲，从而产生缓慢发展的方位等离子体磁场，该磁场有两个关键功能：增强激光驱动的电子加速和诱导高能电子发射伽马射线。我们的主要发现是，通过利用具有最佳密度的通道，可以在不增加激光强度的情况下显著提高激光能量到伽马射线束 (5 ◦ 开角) 的转换效率。当我们将 P 从 1 PW 增加到 4 PW 时，保持激光峰值强度固定在 5 × 10 22 W/cm 2 ，转换效率随着入射激光功率 P 大致线性增加。这种缩放是通过在通道中使用 10 到 20 n cr 之间的最佳等离子体密度范围来实现的，其中 n cr 是电磁波的经典截止密度。相应的光子数按 P 2 缩放。一个直接受益于这种强缩放的应用是通过双光子碰撞产生对，在固定激光强度下，产生的对的数量按 P 4 增加。
加州大学圣地亚哥分校
• 在与太阳能热板热量收集相关的边界条件下，模拟了现场规模土壤钻孔热能存储系统中的地面温度。 • 使用重构样本校准了考虑增强蒸汽扩散和相变的耦合传热和水流数值模型，并根据加热和环境冷却期间测量的现场温度数据进行了验证。 • 瞬态温度测量和模拟结果表明在包气带非饱和土壤中安装热能存储系统的积极方面。 • 模拟结果表明，热交换器附近的饱和度可能发生了永久性下降。但是，对于本研究考虑的条件，影响区不足以在热交换器之间产生重叠效应。 • 饱和度的降低导致热交换器附近的热导率和体积热容量降低，这可能导致后续热注入事件时出现不同的瞬态响应。
加州大学伯克利分校
工程化 T 细胞疗法正在彻底改变癌症治疗，它可使白血病和淋巴瘤等血液相关癌症实现长期缓解。这些疗法包括移除患者的 T 细胞，“重新编程”它们以攻击癌细胞，然后将它们输回患者体内。使用 CRISPR-Cas9 进行靶向基因失活（敲除）可增强 T 细胞活性（1、2），并有可能扩大细胞疗法的应用。到目前为止，尚不清楚 CRISPR-Cas9 编辑的 T 细胞在重新注入人体后是否会被耐受并生长。在本期第 XXX 页，Stadtmauer 等人（3）展示了对首批使用 CRISPR-Cas9 修饰的 T 细胞治疗的癌症患者进行的 1 期临床试验（旨在测试安全性和可行性）的数据。这些发现代表了基因编辑在治疗应用方面取得的重要进展，并凸显了加速细胞疗法发展的潜力。
印度理工学院印多尔分校
印度申请人的最低教育资格 (MEQ) 和资格考试：电气/电子/电子与通信/物理/仪器与控制工程/材料科学与工程/数学硕士学位或任何其他同等学位，专业领域为通信和信号处理或微/纳米电子与 VLSI 领域或电力电子和电力系统/控制系统（由授予机构/大学定义的一级），具有 UGC/CSIR/DBT - JRF 资格或 DST INSPIRE 奖学金或同等奖学金。如果任何教职员工在赞助项目下有 JRF/SRF 空缺，则仅具有 EE/EC/IN/PH 论文 GATE 资格或 UGC-NET-LS 资格的候选人可能会在 FA（项目）模式下被考虑。
加州大学圣地亚哥分校 - eScholarship
摘要。由于民用基础设施的老化及其相关的经济影响，越来越需要持续监测结构和非结构部件，以进行系统生命周期管理，包括维护优先级排序。对于复杂的基础设施，此监控过程涉及以不同时间尺度和分辨率收集的不同类型的数据源，包括但不限于从人工检查中抽象出的评级数据、历史故障记录数据、不确定成本数据、高保真物理模拟数据和在线高分辨率结构健康监测 (SHM) 数据。数据源的异质性对实施用于维护等生命周期行动决策的诊断/预测框架提出了挑战。以人字门的角块组件为例，本章介绍了一个整体的贝叶斯数据分析和机器学习 (ML) 框架，以演示如何使用贝叶斯和 ML 方法集成各种数据源，以实现有效的 SHM 以及预测和健康管理 (PHM)。具体而言，本章讨论了如何将贝叶斯数据分析和 ML 方法应用于 (1) 角块轴承失接触退化的诊断；(2) 优化门上 SHM 的传感器位置；(3) 融合各种数据源以实现有效的 PHM；(4) 通过考虑不确定性下人类决策的行为方面来决定维护策略。
THE WIRE - 加州大学伯克利分校
在集成电路的大部分历史中，片上互连线被认为是二等公民，只有在特殊情况下或进行高精度分析时才需要考虑。随着深亚微米半导体技术的引入，这种情况正在发生快速变化。由互连线引入的寄生效应表现出与晶体管等有源器件不同的缩放行为，并且随着器件尺寸的减小和电路速度的提高而变得越来越重要。事实上，它们开始主导数字集成电路的一些相关指标，如速度、能耗和可靠性。由于技术的进步使得生产越来越大的芯片尺寸在经济上可行，这导致互连线的平均长度和相关的寄生效应增加，这种情况更加严重。因此，仔细深入地分析互连线在半导体技术中的作用和行为不仅是可取的，而且是必要的。