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俄亥俄州立大学生物医学信息学系的任命、晋升和终身教职 (APT) 标准和程序
本文件是对《大学教职员工规则》第 6 章和第 7 章、《学术事务办公室政策和程序手册》第 3 章中每年更新的晋升和终身教职审查程序指南以及医学院和大学的其他政策和程序的补充。教职员工和行政人员受《行政法规》第 3335-6-01 条中阐明的原则的约束。特别是，所有教职员工都有责任充分和知情地参与审查过程，执行《教职员工规则》第 3335-6-02 条中规定的标准以及生物医学信息学系 (BMI) 和医学院的其他特定标准；并在必要时提出负面建议，以保持和提高教职员工的质量。如果这些规则和政策发生变化，部门将遵循新的规则和政策，直到能够更新本文件以反映变化为止。此外，本文件必须至少每四年在任命或重新任命系主任时进行审查并重申或修订一次。该文件必须经学院院长和学术事务办公室批准后才能实施。它阐明了该部门的使命，并根据该使命和学院和大学的使命，阐明了该部门的教师任命、教师晋升、终身任职和奖励（包括加薪）的标准和程序。在批准该文件时，院长和学术事务办公室接受该部门的使命和标准，并委托该部门根据该部门的使命和标准，以高标准评估现任教师和教师候选人。根据大学的平权行动和平等就业机会政策，所有任命、重新任命、晋升和终身教职的决定均不会出现歧视：“俄亥俄州立大学在就业（包括招聘和选拔实践）中，不会因年龄、血统、肤色、残疾、民族、性别、性别认同或表现、基因信息、艾滋病毒/艾滋病状况、军人身份、国籍、怀孕、种族、宗教、性别、性取向、退伍军人身份或法律规定的任何其他基础而歧视任何人。”
课程vitae- ASU搜索Noah Snyder -Mackler- ASU搜索 - 亚利桑那州立大学Jeffrey D. Jensen -ASU搜索
http://jjensenlab.org教育2002-2006博士康奈尔大学，分子生物学与遗传学顾问：Charles Aquadro，Carlos Bustamante 1998-2002 B.S./B.A。 大学。 亚利桑那州，进化生物学 /人类学顾问：迈克尔·纳克曼（Michael Nachman）专业经验2016年教授亚利桑那州立大学教授，生命科学学院进化与医学中心，进化论2024年牛津大学牛津大学的机制中心，梅尔顿学院，梅尔顿学院，2011年 - 2017年助理 /副教授助理 /助理教授，史学助理 /副教授。 Massachusetts Medical School, Program in Bioinformatics 2007-2009 NSF Biological Informatics Postdoctoral Fellow UC Berkeley / UC San Diego, Department of Integrative Biology Advisors: Doris Bachtrog, Peter Andolfatto, Rasmus Nielsen 2001 BRAVO Undergraduate Research Abroad Fellow University of Edinburgh, Institute of Evolutionary Biology Advisor: Brian Charlesworth PROFESSIONAL兴趣种群遗传学，进化基因组学http://jjensenlab.org教育2002-2006博士康奈尔大学，分子生物学与遗传学顾问：Charles Aquadro，Carlos Bustamante 1998-2002 B.S./B.A。大学。亚利桑那州，进化生物学 /人类学顾问：迈克尔·纳克曼（Michael Nachman）专业经验2016年教授亚利桑那州立大学教授，生命科学学院进化与医学中心，进化论2024年牛津大学牛津大学的机制中心，梅尔顿学院，梅尔顿学院，2011年 - 2017年助理 /副教授助理 /助理教授，史学助理 /副教授。 Massachusetts Medical School, Program in Bioinformatics 2007-2009 NSF Biological Informatics Postdoctoral Fellow UC Berkeley / UC San Diego, Department of Integrative Biology Advisors: Doris Bachtrog, Peter Andolfatto, Rasmus Nielsen 2001 BRAVO Undergraduate Research Abroad Fellow University of Edinburgh, Institute of Evolutionary Biology Advisor: Brian Charlesworth PROFESSIONAL兴趣种群遗传学，进化基因组学
Fairmont州立大学的个人资料：学术事务教务长兼副总裁
•专注于改进和机构发展的适应性领导风格。这种领导方式的关键组成部分是与团队合作设计策略并评估和分享成果。教务长必须确保同情，尊严和尊重。优先事项包括创建提供学术领导，监督和管理的环境。教务长负责大学所有学术领域的成功运作。该领导者将成为所有具有内部和外部利益相关者的学术领域的倡导者。•公平，诚实和对不同观点的接受能力有效的沟通技巧。理想的候选人将具有透明的沟通技巧，以促进教职员工和学生人数的积极合作。教务长将反映出听众，演讲者和合作者的高能量，热情，主动性和组织。它将需要与总统和其他执行领导人的特殊关系，以取得卓越的沟通结果。•支持学生的成功和参与。教务长将促进对所有学生的接受和支持的氛围，创造一个吸引本科生和研究生的校园环境。与入学团队，学生生活领袖和运动领导者一起工作将很重要，以最大程度地提高招聘和保留。
南海岸空气质量管理区为加州州立大学洛杉矶分校先进电池竞赛提供 15 万美元资助
支持下一代工程师和清洁能源领袖 钻石吧——12 月 6 日，南海岸空气质量管理区 (South Coast AQMD) 理事会批准向加州州立大学洛杉矶分校 (Cal State LA) 和塞里托斯学院联合提供 15 万美元赞助，以支持他们在电池劳动力挑战赛 (BWC) 中的努力。BWC 是一项旨在培训未来电动汽车 (EV) 电池工程师和技术人员的国家计划。这两所大学都是从南海岸空气盆地中选出的唯一竞争对手。BWC 由美国能源部和 Stellantis 主办，由阿贡国家实验室管理，是一项为期三年的大学生竞赛，参赛团队需要设计、建造、测试和集成用于 Stellantis Ram ProMaster 电动汽车的先进 EV 电池组。学生将获得尖端电池技术的实际经验，为他们在清洁能源领域的职业生涯做好准备。团队还必须遵循行业里程碑，重点关注电池设计、仿真、控制开发、测试、车辆集成和演示。 “这个项目不仅仅是一场比赛，更是未来工程师和创新者的发射台。”南海岸空气质量管理区执行官 Wayne Nastri 说道。“这个项目完全符合我们对更清洁、更可持续未来的愿景。”先进电池的设计和开发是电气化交通运输行业的关键要素。在南海岸地区部署电动汽车将产生对国内电动汽车电池劳动力的需求。设计一个电池组具有挑战性，需要数年时间并具备多种技能。参加此次竞赛的学生将接受教育和培训，成为推动电池技术发展的熟练工程师。加州州立大学洛杉矶分校是入选该挑战赛的 12 所北美大学之一，该挑战赛组建了由 66 名工程专业学生组成的 Charging Eagles 团队。在第一年，该团队设计了一个 62 千瓦时的电池组，以满足严格的性能和安全标准。在第二年和第三年，他们将测试并将电池组集成到 Ram ProMaster 中，并在关键性能指标上与其他学校竞争。
俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心卫生系统
董事会俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心卫生系统2040 Blankenship Hall 901 Woody Hayes Drive，俄亥俄州哥伦布，俄亥俄州43210，我们审查了由KPMG LLP准备的俄亥俄州立大学Wexner Medical Center，Franklin County的俄亥俄州立大学Wexner Medical Center Health Sealth System，富兰克林县的独立审计员报告基于此审查，我们接受了这些报告，代替了第117.11条修订的代码所要求的审计。国家审计师未审核随附的财务报表，因此，我们无法表达，也没有对它们发表意见。我们的审查是指俄亥俄州宪法所反映的立法标准的适用部分，以及修订的法规，政策，程序和准则，国家审计师，法规和赠款要求。俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心卫生系统负责遵守这些法律法规。
ATL。海岸会议。 v。Bd。 tr。佛罗里达州立大学，2024年NCBC 31。Pathos Ethos，Inc。诉Braintap Inc.，2024 NCBC80。
3为了清楚起见，扎尔达斯塔尼（Zaldastani）驳回的动议涵盖了布拉丹（Braintap）对他提出的所有第三方主张（也就是说，宣告性判决的索赔和两项违反信托义务的索赔），悲伤的动议被驳回，指向Braintap对Braintap对其宣告性判决和UDTP的反对。Braintap对悲伤的剩余时间（包括违反托管协议，违反托管协议的主张，违反MSA和不公正的浓缩）不受悲伤动议解雇的动议的影响。
大学注册官 - 佛罗里达州立大学
1950年代和60年代增加了新的大学和学校，例如商业，图书馆科学，社会福利（后来分为社会工作和犯罪学）以及护理。1970年代和80年代，建立了非裔美国人研究，妇女研究以及文科计划的扩展和加强方案。从1957年到2000年，FSU在巴拿马共和国巴拿马城开设了学习中心；意大利佛罗伦萨；英国伦敦；和西班牙瓦伦西亚。FSU的国际计划提供的研究机会每年都有不同，但可以包括澳大利亚，中国，哥斯达黎加，克罗地亚，捷克共和国，厄瓜多尔，法国，爱尔兰，日本，日本，俄罗斯和瑞士的地点。此外，全球参与中心还在牙买加和德国（Beyond Borders）举办交流计划。
中田纳西州立大学战略计划...
会议记录点名出席成员：Je0 Gibson、Layne Bryant、Racha El Kadiri、Robyn Ridgley、Mary Ho0schwelle、Joe Whitefield、Lisa Green、Jennifer Vannatta-Hall、Danielle Rochelle、Sam Zaza、Trey Martindale。审查 2024 年 10 月 30 日全体委员会会议记录主席 Gibson 询问是否对会议记录进行了任何更改。没有建议进行任何更改，成员批准了会议记录。更新主席 Gibson 报告说，院长和副校长会议的反馈是积极的。他分享了他们对战略计划框架和实施计划的反馈，包括调整一些战略语言和提议的指标。在第二种战略下，一个指标将改变为衡量“教师研究/创造性活动的生产力”而不是“研究型教师职位”的数量。第二个变化是将第七个战略的第一个指标修改为“优化州对机构的资金分配”而不是“增加州资金分配”。主席吉布森还报告说，他已向实施委员会优先事项和战略主席及联合主席发出邀请。第一次会议将于 2024 年 12 月或 2025 年 1 月初举行。领导委员会成员询问实施委员会成员的任期有多长。主席吉布森解释说，在计划的 10 年期间，实施将遵循年度流程，由规划委员会负责执行，但实施委员会成员可能会连任一年。主席吉布森要求战略计划领导委员会成员分享他们在实施计划过程中可能注意到的任何挑战，以消除障碍或改进流程。主席吉布森感谢领导委员会在发展委员会的服务，并对他们的专业精神、协作、专业知识和倾听 MTSU 社区意见的意愿表示赞赏。副教务长 Ho0schwelle 对主席和联合主席的工作表示感谢。继续讨论支柱的实施想法
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
2023-24 财年 - 圣地亚哥州立大学研究基金会
美国国家航空航天局：“高光谱混合空间的比较分析：细颗粒覆盖在多大程度上影响全球建筑环境中不透水表面的反射率？”，179,999 美元；“支持 2023 年秋季 FireSense 机载科学的实地考察：3D 结构、活燃料水分、土壤水分和燃烧温度”，152,902 美元；“绘制柬埔寨小农水稻地图”，155,586 美元；“降低沿海环境中废水泄漏对人类健康的风险和暴露”，62,496 美元