S.No 姓名 指定部门 手机号码 1 Dr. Vanajakshamma 心脏病学教授 9493547668 2 Dr. KM Bhargav 助理。医学教授 8072784096 3 Punith Patak 博士副教授。儿科教授 7382114464 4 Shameem 博士助理麻醉学教授 9121021821 5 P. Subramanyam 博士助理EMD 教授 9493860490 6 J. Sharada devi Nur。 Supdt.II 护理部 9494891286 7 T. Suseela 护士长 护理部 9441995124 8 N. Ravanamma 护士长 护理部 9666588297 9 Y. Nirmala 护士长 护理部 9491779904 10 L. Haritha 护士长 护理部 9908837224 11 N. Afrin 护士 ITC 9347689542 12 M. Sujatha 护士代码蓝色 6302257676 13 M. Soni 护士代码蓝色 8374213931 14 Gayathri 护士代码蓝色 9052773155 15 B. Divyavani 护士代码蓝色 9618746903 16 M. Manoj Kumar 技术员代码蓝色 8309554979 17 B. Prasad 计算机助理 计算机科 9849505070 18 NVS Prasad MSW MSW 8985555766 19 NV Bhaskar SO 安全 7382659581 20 N. Krishna Reddy 秘书助理 心脏病学 9704608060 Code Blue 团队:
1月13日。 2025年。 空气,布巴内斯瓦。 Mahd的DDA。 dda或该代表。 行政官。 2019。1月13日。 2025年。空气,布巴内斯瓦。Mahd的DDA。 dda或该代表。 行政官。 2019。Mahd的DDA。dda或该代表。行政官。2019。2019。
该研究所始终被评为研究波兰计算机科学的最佳场所之一,并主持了从事算法,组合优化,逻辑和数据库理论的紧凑型群体。我们的学生在ICPC编程竞赛中取得了很高的成绩,其中一些人参与了我们的研究活动。PI及其合作者(也将在该项目上工作)定期发布顶级算法会议(Soda,ICALP Track A)。
AI在科学研究中的应用是扩展和多样化的。<可以计算出主要应用领域的神圣:医学和生物科学:IA用于发现新药,开发个性化治疗并改善医学诊断[8]。例如,自动学习用于分析医学图像并检测早期体育场中的癌症,其准确性通常超过人类医生的疾病[9];物理和天文学:在物理领域,IA用于模拟颗粒并研究黑洞等现象[10]。<天文学的div,基于AI的工具可以实时发现新的系外行星和对宇宙事件的监视[11];计算化学:基于IA的系统用于预测新分子的结构和行为
1 Anaesthesiology FA01 1 1.公共卫生,医疗保健管理,企业管理或同等学历的硕士学位是由公认的大学授予的相关学科的同等学历,平均总数占总数的60%,或大学赠款委员会(UGC)的平均水平平均水平。2。候选人具有良好沟通,研究能力和领导能力的技能,他们热衷于从事更高的研究并从事学术和研究职业的参与。定性研究,系统评价,现实主义评论的经验2.分析软件(NVIVO,MAXQDA,SPSS,Microsoft Excel等)的经验进行临床/社区试验和重症监护研究的经验4.经历ICU/气管造口术患者。” div>
图 1:左图:透明保护结构,具有可调节厚度的玻璃层(黄色)、粘合剂层(灰色)和聚合物背衬层(蓝色),以防止玻璃碎片脱落。中图:预测(模拟)透明保护结构在被弹丸穿透后将如何失效,以示例层厚度选择为例。右图:保护结构中的实际裂纹模式与使用材料力学模型进行数值模拟所预测的失效行为非常相似
摘要 mTORC1 蛋白激酶响应各种输入(包括氨基酸)调节细胞生长,这些输入向 Rag GTPases 发出信号,促进 mTORC1 易位到溶酶体表面(其激活位点)。这种途径在许多疾病中失调,包括糖尿病和癌症;然而,我们对氨基酸激活 mTORC1 的机制的理解并不完整。长期以来,一个谜团是氨基酸缺乏时抑制 mTORC1 的成分的身份。作为一名研究生,我推断负调节剂可能会影响 Rags,因为它们在营养感知中起着核心作用。我们对 Rags 进行了免疫沉淀,然后进行质谱分析 (IP/MS),结果发现了两个相互作用的蛋白质复合物,我们称之为 GATOR1 和 GATOR2。GATOR2 正向调节 mTORC1 并在 GATOR1 上游或与 GATOR1 并行发挥作用,GATOR1 是一种 Rag GTPase 激活蛋白,也是 mTORC1 的关键抑制剂。 GATOR1 成分在癌症中发生突变,可能有助于识别对 mTORC1 抑制有反应的癌症。第二个未解之谜是 mTORC1 上游氨基酸传感器的身份。为了识别假定的传感器,我们对已知的 mTORC1 调节剂进行了广泛的 IP/MS。我们发现 Sestrin2 和 CASTOR1 是与 GATOR2 相互作用的蛋白质,分别起到亮氨酸和精氨酸传感器的作用。Sestrin2 和 CASTOR1 与 GATOR2 结合以抑制 mTORC1,并且在存在氨基酸的情况下这种抑制会得到缓解。重要的是,这些传感器的氨基酸结合能力是 mTORC1 感知氨基酸存在所必需的。总之,这些成分的发现澄清了我们对氨基酸如何向 mTORC1 发出信号的理解,并提供了在疾病状态下调节 mTORC1 活性的目标。
鉴于我们在大学悠久的卓越传统的中心地位,哈佛大学格里芬·GSAS仍然是诺贝尔奖获得者的遗憾也就不足为奇了。Gary Ruvkun,82博士,在10月获得2024年诺贝尔生理学或医学奖时,成为了最新的Hon-Ore。ruvkun因发现MicroRNA的贡献而获得了这种认可,这是一种新的微小RNA分子,在基因调节中起着至关重要的作用(请参见第5页上的更多信息)。我坚信是哈佛·格里芬GSA的独特教育环境,鼓励学生提出问题,协作和辩论 - 这是这种研究的范围,它继续改变了世界。我们继续进行两个旨在增强学术经验的项目,并确保我们的学生准备在毕业后承担各种职业的挑战。与研究生计划的会议讨论了GSAS录取和研究生教育(GAGE)报告的建议,其中包括入学,建议,培训等方面。这些交通的资源和工具的宝藏和工具得到了帮助,教师和学生的额外努力(TAP)积累了。从今年秋天开始,Tap团队实际上举行了研讨会,并亲自举办了研讨会,并提高了对教职员工和学生的牢固健康咨询关系的重要性(请参见第4页上的更多信息)。当我们开始春季学期时,这两个项目都将继续前进,我期待将来与您分享更多更新。今年春天将是校园里的另一个充满活力的季节,从校友日到哈佛视野研讨会,都有很多与我们的学生互动的机会。邀请仍然开放,与我一起去剑桥,亲眼目睹了哈佛大学格里芬·GSA(我们好奇,杰出的学生和校友)成为大学的心脏之心。
Program 10:00–10:30 Registration 10:30–10:35 Opening Remarks Mizuhiko Nishida (Tohoku University) 10:35–10:50 Introduction Minoru Ikeda (Tohoku University) 10:50–11:20 Seafloor Heterogeneity: Offshore Oil and Gas Platforms and Marine Ecosystem Dynamics in the North Sea Toyonobu Fujii (Tohoku University) 11:20–11:50多尺度海景生态方法揭开了沿挪威峡湾南部沿线海洋连通性的障碍
摘要 开发能够推动行为根本性转变、更加经济、生态和社会化的商业模式是一项具有挑战性的任务,因为可持续性的考虑是一个多维问题,其特点是不确定性和价值冲突。为了处理如此复杂的任务,需要方法和技术工具支持。尽管商业模式开发工具已经很成熟,但它们通常侧重于经济义务,而很少关注生态和社会问题。为了弥合这一差距,我们阐明了如何设计软件功能以尊重商业模式的可持续性的问题。我们以设计原则和特性的形式介绍了软件原型和规范性设计知识,旨在通过为软件设计人员和商业模式开发人员提供如何反思可持续性的指导,为信息系统知识体系做出贡献。
