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>
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:
社会科学的景观本质上是复杂且多方面的,要求采用全面且细微的研究方法。本文强调了混合方法研究在解决社会现象的复杂和动态性质方面的重要性。混合方法不仅提高了研究发现的有效性和可靠性,而且还可以使人们对社会现象有整体理解,并使研究人员能够探索传统的单人方法通常缺乏人类经验,行为和互动的全面和多样性。此外,混合方法促进了数据的三角剖分,从而使研究人员能够通过各种镜头来证实和验证结果,从而加强了结论的鲁棒性。混合方法有助于开发更有效和知情的社会和公共政策干预措施。在社会科学研究中采用混合方法不仅是一种选择,而且是释放探究潜力并促进我们对复杂社会世界的集体理解的全部潜力的必要性。
1。提交日期在规定的截止日期内2。提交了概念建议和完整建议3。联合提案提交协议由两项主要合作者签署了4。提交的提案位于Cefipra 5.合作者来自印度/法国的学术/研究机构6。合作者在印度或法国大学/研发机构中具有永久职位7。合作者提供了其OrcID号码/研究ID8。简短简历不超过5页。每个合作者的前5名出版物,摘要与提案10.总预算在220.000欧元11。预算包括国际旅行/流动性的成本12。指示了从Cefipra 13的资源中可以实现的总项目预算的一部分。合作者不是CSRP下正在进行的任何正在进行的项目的PC或CO-PC。在过去的5年中不支持合作者15。合作者不是Cefipra科学委员会/工业研究委员会的成员 div>
高质量的科学研究需要全面了解什么是、如何做和为什么,打破界限,超越现有知识的舒适区。真正的科学研究文化在学生的不同阶段被灌输,从高中开始,在本科和硕士学习期间成熟,最终在博士学习期间确定方向。就像科学研究不遵循生物学、化学、物理学、数学和/或不同工程分支等主要学科之间的任何预定义界限一样,学生的思维也应该遵循类似的模式。充满活力的学术思想永远不应该有偏见,要做到这一点,学生需要受到发人深省的教师的培养,最重要的是多样化的课程。其中一种课程
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
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。