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생명 공학자

북미 도시에서 일자리 회복력을 향상시키는 요인이 확인되었습니다.

크레딧 : UC3M이 연구의 연구원들은 네트워크 모델링 연구를 바탕으로이 결론에 도달하고 작업을 매핑했습니다….

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이 연구의 연구원들은 네트워크 모델링 연구를 바탕으로이 결론에 도달했으며 경제 위기 동안 미국 전역의 도시에서 직업 환경을 매핑했습니다.

어떤 요인이 취업 시장의 건전성에 기여하는지 알고 이해하는 것은 주요 경제 불황이나 현재의 COVID 전염병과 같은 위기 이후 더 빠른 회복을 촉진하는 데 도움이 될 수 있기 때문에 흥미 롭습니다. 전통적인 연구는 노동자를 특정 분야의 특정 직업에 연결된 사람으로 인식합니다. 그러나 실제 전문가들은 종종 유사한 기술이 필요한 다른 분야에서 일하게됩니다. 이런 의미에서 연구자들은 구직 시장을 유기체가 복잡한 상호 작용 네트워크로 연결되어있는 생태계와 유사한 것으로 간주합니다.

이러한 맥락에서 효과적인 구직 시장은 예를 들어 근로자가 새로운 기술을 습득하기 위해 보유하는 직업 제안 또는 교육 기회의 다양성 및 수와 같은 여러 측면에 달려 있습니다. 이 과학적 연구에서 연구원들은 이러한 모든 요소가 매우 유사한 도시가 경제 위기에서 회복하는 것과 관련하여 다르게 반응한다는 것을 발견했습니다. 왜? Esteban Moro는 "우리는 그 차이가 부분적으로 일자리 '지도'에서 비롯된다는 사실을 발견했습니다. 이러한 작업을 수행하는 데 필요한 기술의 유사성에 따라 도시 내의 일자리가 어떻게 관련되어 있는지 알려주는 네트워크입니다."라고 Esteban Moro는 설명합니다. UC3M 수학과의 부교수이자 연구의 공동 저자이며 현재 MIT 미디어 랩의 객원 교수입니다.

“그지도가 극히 제한적일 때, 즉 다른 유사한 직업을 찾을 기회가 거의 없을 때 (“일자리 연결성”이라고 부르는) 도시는 직업 위기에 대비하지 못합니다. 대조적으로, 그지도가 한 직업에서 다른 유사한 직업으로 이동할 수있는 많은 가능성을 제공 할 때 도시는 더 잘 준비됩니다. 또한 근로자의 임금에도 영향을 미칩니다. 네트워크가 더 다양한 도시의 근로자는이 네트워크가 더 제한적인 도시에서 같은 직업에있는 근로자보다 더 많은 수입을 올립니다.”라고 Esteban Moro는 덧붙입니다.

생태학, 복잡한 네트워크 및 작업 연결

복잡한 네트워크가 존재하는 생태학 및 기타 도메인에서 탄력성은 네트워크의 "연결성"과 밀접하게 연결되어 있습니다. 예를 들어, 자연적으로 연결이 많은 생태계는 연결이 적은 생태계보다 특정 충격 (예 : 산도 또는 온도 변화)에 더 잘 견디는 것으로 입증되었습니다. 이 아이디어에서 영감을 얻고 이전 네트워크 모델링 연구를 바탕으로 연구의 저자는 미국 전역의 여러 도시에서 일자리 간의 관계를 모델링했습니다. 자연의 연결성이 회복력을 촉진하는 것처럼, 그들은 중복되는 기술과 지리로 연결된 일자리가있는 도시가 그러한 네트워크가없는 도시보다 경제적 충격에 직면했을 때 더 나을 것이라고 예측했습니다.

이를 검증하기 위해 연구진은 미국의 대 불황 (2008-2014) 시작부터 끝까지 미국의 모든 대도시에 대한 노동 통계국의 데이터를 조사했습니다. 이 데이터를 바탕으로 특정 일자리 수, 지리적 분포, 필요한 기술이 해당 지역의 다른 일자리와 겹치는 정도를 포함하여 각 영역의 일자리 환경지도를 만들었습니다. 주어진 도시의 크기와 고용 다양성은 더 크고 다양한 도시가 작고 덜 다양한 도시보다 더 나은 결과를 얻음으로써 탄력성에 중요한 역할을했습니다. 그러나 규모와 다양성을 통제하고 직업 연결성을 고려함으로써 경기 침체 기간 동안 최고 실업률에 대한 예측이 크게 향상되었습니다. 즉, 충돌 이전에 일자리 연결이 더 높았던 도시는 덜 연결된 시장을 가진 도시보다 훨씬 더 탄력적이고 빠르게 회복되었습니다.

대 불황이나 COVID 전염병과 같은 일시적인 위기가 없더라도 자동화와 같은 현상은 향후 여러 분야에서 직업 환경을 근본적으로 바꿀 수 있습니다. 도시는 이러한 혼란에 어떻게 대비할 수 있습니까? 이 연구의 연구원들은 자동화로 인한 일자리 손실에 직면했을 때 일자리 시장이 어떻게 행동할지 예측하기 위해 모델을 확장했습니다. 그들은 비슷한 규모의 도시가 자동화 충격의 초기 단계에서 비슷한 영향을받을 것이지만, 일자리 네트워크가 잘 연결된 도시는 실향민들이 다른 일자리를 찾을 수있는 더 나은 기회를 제공 할 것이라는 것을 발견했습니다. 이는 광범위한 실업을 방지하고 경우에 따라 초기 자동화 충격의 결과로 더 많은 일자리를 창출 할 수도 있습니다.

이 연구의 결과는 정책 입안자들이 특히 자동화가 많은 일자리를 대체 할 것으로 예상되는 지역에서 미래의 고용을 계획 할 때 일자리 연결성을 고려해야 함을 시사합니다. 또한 연결성이 증가하면 실업률이 낮아질뿐만 아니라 전반적인 임금 상승에도 기여합니다. 이러한 결과는 고용의 미래에 대한 토론에 대한 새로운 관점을 제공하며 일자리 창출 및 훈련 프로그램에 투자 할 위치에 대한 현재 결정을 안내하고 보완하는 데 도움이 될 수 있다고 연구원들은 말합니다.

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https://www.uc3m.es/ss/Satellite/UC3MInstitucional/en/Detalle/Comunicacion_C/1371308984892/1371215537949/Identifican_los_factores_que_mejoran_la_resiliencia_laboral_en_las_ciudades_norteamericanas

복잡한 네트워크가 존재하는 생태학 및 기타 도메인에서 탄력성은 네트워크의 "연결성"과 밀접하게 연결되어 있습니다. 예를 들어, 자연적으로 연결이 많은 생태계는 연결이 적은 생태계보다 특정 충격 (예 : 산도 또는 온도 변화)에 더 잘 견디는 것으로 입증되었습니다. 이 아이디어에서 영감을 얻고 이전 네트워크 모델링 연구를 기반으로 한 연구의 저자는 미국 전역의 여러 도시에서 일자리 간의 관계를 모델링했습니다. 자연의 연결성이 회복력을 촉진하는 것처럼, 그들은 중복되는 기술과 지리로 연결된 일자리가있는 도시가 그러한 네트워크가없는 도시보다 경제적 충격에 직면했을 때 더 나을 것이라고 예측했습니다.

Source: https://bioengineer.org/the-factors-that-improve-job-resiliency-in-north-american-cities-have-been-identified/

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멍이 드는 인공 피부는 보철물을 도울 수 있고 로봇은 부상을 감지할 수 있습니다.

크레딧: ACS Applied Materials & Interfaces 2021에서 수정, DOI: 10.1021/acsami.1c04911 누군가 팔꿈치를 벽에 부딪힐 때…

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크레딧: ACS Applied Materials & Interfaces 2021에서 수정, DOI: 10.1021/acsami.1c04911

팔꿈치가 벽에 부딪힐 때 통증을 느낄 뿐만 아니라 멍이 들기도 합니다. 로봇과 의수에는 이러한 경고 표시가 없으므로 추가 부상을 입을 수 있습니다. 이제 ACS Applied Materials & Interfaces에 보고된 연구원들은 이온 신호를 통해 힘을 감지하고 색상을 노란색에서 타박상 같은 자주색으로 변경하여 손상이 발생했음을 시각적으로 알려주는 인공 피부를 개발했습니다.

과학자들은 전자 전달을 통해 자극을 감지할 수 있는 다양한 유형의 전자 피부 또는 전자 피부를 개발했습니다. 그러나 이러한 전기 도체가 항상 생체 적합성은 아니므로 일부 유형의 보철물에서 사용이 제한될 수 있습니다. 대조적으로, 이온 스킨 또는 I-스킨은 인간 피부와 유사한 전하 캐리어로 이온을 사용합니다. 이러한 이온 전도성 하이드로겔은 전자 스킨에 비해 우수한 투명도, 신축성 및 생체 적합성을 가지고 있습니다. Qi Zhang, Shiping Zhu 및 동료들은 적용된 힘으로 전기 신호의 변화를 등록하는 것 외에도 인간의 멍을 모방하기 위해 색상을 변경할 수 있는 I-스킨을 개발하기를 원했습니다.

연구원들은 기계적 스트레스를 받으면 색이 옅은 노란색에서 청자색으로 변하는 스피로피란(spiropyran)이라는 분자를 포함하는 이온성 유기 하이드로겔을 만들었습니다. 테스트에서 젤은 늘어나거나 압축되었을 때 색상과 전기 전도도의 변화를 보였고 보라색은 2-5시간 동안 유지되어 노란색으로 변색되었습니다. 그런 다음 팀은 손가락, 손, 무릎과 같은 지원자의 다양한 신체 부위에 I-skin을 테이프로 붙였습니다. 구부리거나 늘리면 전기 신호가 변경되지만 사람의 피부처럼 멍이 들지 않습니다. 그러나 세게 누르고, 두드리고, 꼬집으면 색이 변한다. 전기 및 광학 신호 측면에서 인간의 피부처럼 반응하는 I-skin은 보철 장치와 로봇의 손상을 감지할 수 있는 새로운 기회를 제공한다고 연구원들은 말합니다.

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저자는 중국 국립 자연 과학 재단의 자금 지원, 광동 혁신 및 기업가 팀 소개 프로그램, 선전 과학 기술 프로그램, 지역 과학 및 기술 개발을 지도하는 중앙 정부를 위한 2019 특별 프로그램: 환경 정화 기능성 재료 연구 플랫폼, 선전을 인정합니다. 첨단 재료 제품 공학의 핵심 연구실 및 CUHK-Shenzhen 대통령 기금.

이 논문과 함께 제공되는 초록은 여기에서 볼 수 있습니다.

American Chemical Society(ACS)는 미국 의회가 승인한 비영리 단체입니다. ACS의 사명은 지구와 모든 인류의 이익을 위해 보다 광범위한 화학 기업과 실무자를 발전시키는 것입니다. 소사이어티는 과학 교육의 우수성을 촉진하고 여러 연구 솔루션, 동료 심사 저널, 과학 컨퍼런스, 전자책 및 주간 뉴스 정기 화학 및 엔지니어링 뉴스를 통해 화학 관련 정보 및 연구에 대한 액세스를 제공하는 글로벌 리더입니다. ACS 저널은 과학 문헌 내에서 가장 많이 인용되고 가장 신뢰할 수 있으며 가장 많이 읽히는 저널입니다. 그러나 ACS 자체는 화학 연구를 수행하지 않습니다. 과학 정보 솔루션의 리더인 CAS 부서는 전 세계의 과학 지식을 선별, 연결 및 분석하여 혁신을 가속화하기 위해 글로벌 혁신가와 파트너 관계를 맺고 있습니다. ACS의 주요 사무실은 워싱턴 D.C.와 오하이오 주 콜럼버스에 있습니다.

American Chemical Society의 보도 자료를 자동으로 받으려면 다음으로 연락하십시오. [이메일 보호됨]

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Source: https://bioengineer.org/bruisable-artificial-skin-could-help-prosthetics-robots-sense-injuries/

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생명 공학자

컴퓨터는 예술에 대한 사람들의 취향을 예측합니다

새로운 연구는 사람들이 미적 판단을 내리는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다Credit: Smithsonian American Art Museum, Gift of Mrs. Joseph Schillinger Do…

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출처: Smithsonian American Art Museum, Joseph Schillinger 부인의 선물

클로드 모네(Claude Monet)와 같은 인상파 그림의 두꺼운 붓놀림과 부드러운 색상 팔레트가 마음에 드십니까? 아니면 Rothko의 대담한 색상과 추상적인 모양을 선호합니까? 개인의 예술 취향에는 특정한 신비로움이 있지만, 이제 Caltech의 새로운 연구에 따르면 간단한 컴퓨터 프로그램으로 사람이 어떤 그림을 좋아할지 정확하게 예측할 수 있습니다.

Nature Human Behaviour 저널에 실린 새로운 연구에서는 Amazon의 크라우드소싱 플랫폼인 Mechanical Turk를 활용하여 1,500명 이상의 자원 봉사자를 모집하여 인상파, 입체파, 추상 및 색채 분야의 장르에서 그림을 평가했습니다. 자원 봉사자의 답변은 컴퓨터 프로그램에 입력되고 이 훈련 기간이 지나면 컴퓨터는 우연히 발생하는 것보다 자원 봉사자의 예술 선호도를 훨씬 더 잘 예측할 수 있습니다.

"예전에는 예술에 대한 평가가 개인적이고 주관적이라고 생각했기 때문에 이 결과에 놀랐습니다."라고 주 저자인 Kiyohito Iigaya, Caltech 심리학 교수 John O'Doherty의 연구실에서 일하는 박사후 연구원은 말합니다.

이 발견은 컴퓨터가 이러한 예측을 할 수 있음을 보여주었을 뿐만 아니라 사람들이 예술을 판단하는 방법에 대한 새로운 이해로 이어졌습니다.

"요점은 사람들이 미적 판단을 내리는 데 사용하는 메커니즘에 대한 통찰력을 얻고 있다는 것입니다."라고 O'Doherty는 말합니다. “즉, 사람들이 기본적인 이미지 기능을 사용하고 그 위에 결합하는 것처럼 보입니다. 이것이 프로세스가 어떻게 작동하는지 이해하는 첫 번째 단계입니다.”

이 연구에서 팀은 컴퓨터를 프로그래밍하여 그림의 시각적 속성을 낮은 수준의 기능(대비, 채도 및 색조와 같은 특성)과 사람의 판단이 필요하고 다음과 같은 특성을 포함하는 높은 수준의 기능으로 분류하도록 프로그래밍했습니다. 그림이 역동적이든 정지적이든.

"그런 다음 컴퓨터 프로그램은 특정 예술 작품을 얼마나 좋아할지 결정할 때 특정 기능이 얼마나 고려되는지 추정합니다."라고 Iigaya는 설명합니다. “이러한 결정을 내릴 때 낮은 수준과 높은 수준의 기능이 함께 결합됩니다. 컴퓨터가 이를 추정하면 이전에 본 적 없는 또 다른 예술 작품에 대한 사람의 취향을 성공적으로 예측할 수 있습니다.”

연구원들은 또한 지원자가 세 가지 일반적인 범주로 분류되는 경향이 있음을 발견했습니다. Rothko와 같은 다채로운 추상화를 좋아하는 사람들; 피카소의 입체파 초상화와 같은 복잡한 그림을 좋아하는 사람들. 대부분의 사람들은 첫 번째 "실제 물건" 범주에 속했습니다. "많은 사람들이 인상파 그림을 좋아했습니다."라고 Iigaya는 말합니다.

또한 연구자들은 유사한 수준의 정확도로 지원자의 예술 선호도를 예측하는 방법을 배우기 위해 심층 컨볼루션 신경망(DCNN)을 훈련할 수도 있음을 발견했습니다. DCNN은 컴퓨터에 일련의 훈련 이미지를 제공하여 고양이 대 개와 같은 개체를 분류하는 방법을 학습할 수 있도록 하는 일종의 기계 학습 프로그램입니다. 이러한 신경망에는 뇌의 뉴런처럼 서로 연결된 단위가 있습니다. 한 장치에서 다른 장치로의 연결 강도를 변경함으로써 네트워크는 "학습"할 수 있습니다.

이 경우 딥 러닝 접근 방식에는 연구의 첫 번째 부분에서 사용된 선택된 하위 또는 상위 수준의 시각적 기능이 포함되지 않았으므로 컴퓨터가 스스로 분석할 기능을 "결정"해야 했습니다.

Iigaya는 "심층 신경망 모델에서는 모델이 실제 두뇌처럼 스스로 학습하기 때문에 네트워크가 특정 작업을 어떻게 해결하는지 실제로 정확히 알지 못합니다."라고 설명합니다. "매우 미스터리할 수 있지만 신경망 내부를 살펴보면 우리가 선택한 것과 동일한 기능 범주를 구성하고 있음을 알 수 있었습니다." 이러한 결과는 미적 선호도를 결정하는 데 사용되는 기능이 두뇌와 같은 아키텍처에서 자연스럽게 나타날 가능성을 암시합니다.

O'Doherty는 "우리는 이제 사람들이 이와 같은 유형의 결정을 내리는 동안 뇌를 관찰하여 이것이 실제로 사실인지 여부를 적극적으로 조사하고 있습니다."라고 말합니다.

연구의 다른 부분에서 연구원들은 이미 예술 선호도에 대해 훈련된 간단한 컴퓨터 프로그램이 지원자가 원하는 사진을 정확하게 예측할 수 있음을 보여주었습니다. 그들은 자원 봉사자들에게 수영장, 음식 및 기타 장면의 사진을 보여 주었고 그림을 사용한 것과 유사한 결과를 보았습니다. 또한 연구원들은 순서를 반대로 하는 것도 효과가 있음을 보여주었습니다. 먼저 자원자들에게 사진에 대해 교육한 후 프로그램을 사용하여 대상의 예술 선호도를 정확하게 예측할 수 있었습니다.

컴퓨터 프로그램이 자원 봉사자의 예술 선호도를 예측하는 데 성공했지만 연구원들은 개인의 취향에 영향을 미치는 뉘앙스에 대해 아직 더 알아야 할 것이 있다고 말합니다.

O'Doherty는 "이 방법을 사용하여 설명하는 데 성공하지 못한 특정 개인의 고유한 선호도 측면이 있습니다."라고 말합니다. “이보다 특이한 구성 요소는 의미론적 특징 또는 그림의 의미, 과거 경험 및 평가에 영향을 줄 수 있는 기타 개인의 특성과 관련될 수 있습니다. 컴퓨터 모델에서 이러한 기능을 식별하고 학습하는 것이 여전히 가능할 수 있지만 그렇게 하려면 여기에서 찾은 것처럼 개인 전체에 일반화할 수 없는 방식으로 각 개인의 선호도에 대한 보다 자세한 연구가 필요합니다.”

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"예술에 대한 미학적 선호도는 낮은 수준과 높은 수준의 시각적 특징의 혼합에서 예측할 수 있습니다"라는 제목의 연구는 국립 정신 건강 연구소(Caltech의 사회 의사 결정 신경 생물학을 위한 콘테 센터를 통해)의 자금 지원을 받았습니다. 국립 약물 남용 연구소, 일본 과학 진흥 협회, Swartz 재단, Suntory 재단, William H. 및 Helen Lang 여름 학부 연구 펠로우쉽. 다른 Caltech 작가로는 이상현, Iman A. Wahle(BS '20), 현재 UC Berkeley 대학원생인 Koranis Tanwisuth가 있습니다.

"예전에는 예술에 대한 평가가 개인적이고 주관적이라고 생각했기 때문에 이 결과에 놀랐습니다."라고 주 저자인 Kiyohito Iigaya, Caltech 심리학 교수 John O'Doherty의 연구실에서 일하는 박사후 연구원은 말합니다.

Source: https://bioengineer.org/computers-predict-peoples-tastes-in-art/

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생명 공학의 생산적인 미생물 컨소시엄을 통해 자연의 힘 활용

크레딧: @PROMICON 복잡한 미생물군유전체를 의도적으로 제어하는 ​​것은 악명이 높으며 현재의 접근 방식은 종종 간단한 시행착오를 따릅니다….

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복잡한 미생물군유전체를 의도적으로 제어하는 ​​것은 악명 높으며 현재의 접근 방식은 종종 단순한 시행착오를 따릅니다. 새로운 Horizon 2020 프로젝트 PROMICON – 생명 공학의 생산적 미생물 컨소시엄을 통해 자연의 힘 활용 – 측정, 모델, 마스터(http://www.promicon.eu)는 완전히 새로운 생산 경로와 단일 재배에서 패러다임 전환을 고무할 뿐만 아니라 생명 공학의 혼합 문화뿐만 아니라 생명 공학을 넘어 생물 의학의 새로운 치료 옵션을 고무할 가능성도 있습니다.

생명 공학 분야의 주요 과학자들로 구성된 연구팀은 미생물군집의 견고성과 유기 전환에서의 대사 가소성과 함께 균주 공학 전략 사이에 시너지 효과를 창출하는 효율적인 생명 공학 생산 플랫폼을 개발하기 위해 힘을 합쳤습니다. 이 프로젝트에는 유럽 7개국 10개 기관의 전문가와 과학자가 참여합니다.

'15년 이상 생명공학 분야에서 주로 순수 배양에 중점을 두고 일해 온 저는 오늘날 미생물 군집의 회복력과 시스템 및 합성 생물학의 결합이 우리 시대의 큰 도전을 해결할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있다고 믿습니다. 우리는 이제 미생물 협력과 목표 화합물 생산의 장점을 결합할 수 있는 기술 단계에 도달했습니다. 이 프로세스를 생산적인 방식으로 마스터하는 것이 PROMICON의 가장 중요한 목표이며, 이렇게 훌륭한 팀이 합류하게 된 것을 영광으로 생각합니다.'라고 UFZ 헬름홀츠 환경 연구 센터의 PROMICON 코디네이터 Dr. Jens Krömer가 말했습니다.

PROMICON은 자연의 기존 미생물군집에서 학습한 다음 지식을 새로운 산업 응용 분야에 사용할 것입니다. PROMICON은 하향식 접근 방식을 사용하여 재료 및 생체 재료 분야에서 사용할 수 있는 폴리하이드록시알카노에이트(PHA), 엑소-다당류(EPS), 피코빌리단백질(PPP) 및 사료 및 식품 산업. 상향식 접근 방식을 사용하여 시스템 대사 공학을 사용하는 반복적인 설계-구축-시험-학습 주기를 통해 새로운 합성 생산 미생물군집이 생성됩니다. 천연 미생물군집에서 영감을 받은 이 미생물 컨소시엄은 화학 및 연료 산업과 기능성 박테리아 폴리에스테르(항균성 PHACOS)를 위한 부탄올과 수소의 생명공학적 생산에 사용될 것입니다. 합성 컨소시엄에는 확인된 1차 생산자(농부), 2차 전환자(노동자) 및 미생물군집 안정성을 위한 필수 균주(균형자)가 포함됩니다.

PROMICON에서 개발된 새로운 개념은 바이오 경제 부문에 대한 변혁적 성격을 가질 것입니다. 정책에 대한 최신 업데이트를 보장하기 위해 프로젝트 웹사이트에서 전용 정책 사용자 코너를 사용할 수 있습니다. PROMICON은 관련된 광범위한 이해 관계자(최종 사용자, 규제 기관/정책 입안자, 투자자 등)와 프로젝트 전반에 걸쳐 조기에 적극적인 참여를 촉진하기 위한 활용 노력을 보여줄 것입니다.

이 프로젝트는 6월 17일과 18일에 공식 킥오프 미팅을 가질 예정입니다. COVID-19에 직면한 안전한 환경을 제공하기 위해 4년 간의 연구 및 혁신 활동이 완전히 온라인 환경에서 시작됩니다.

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이 프로젝트는 보조금 계약 번호 101000733에 따라 유럽 연합의 Horizon 2020 연구 및 혁신 프로그램에서 자금을 지원받습니다.

이 프로젝트는 6월 17일과 18일에 공식 킥오프 미팅을 가질 예정입니다. COVID-19에 직면한 안전한 환경을 제공하기 위해 4년 간의 연구 및 혁신 활동이 완전히 온라인 환경에서 시작됩니다.

Source: https://bioengineer.org/harnessing-the-power-of-nature-through-productive-microbial-consortia-in-biotechnology/

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