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校友问答:格蕾丝·波特

格蕾丝·波特,'18不仅致力于改善该州的交通基础设施,她还热衷于指导和培养下一代工程师。

南加州大学研究人员继续寻找阿尔茨海默病的新疗法

南加州大学的研究人员梅丽莎·莫斯(Melissa Moss)研究阿尔茨海默病已有数十年,她即将找到帮助患者保持更长时间记忆的药物。

人工智能,真实应用

在攻读计算机科学博士学位的过程中,Manas gaar一直致力于将更多的“人类知识”整合到人工智能中。他的研究成果广泛应用于心理健康护理和自动驾驶等领域。

2022年回顾

这是另一个成功的日历年,创新的研究,学生的成功和认可,以及校友的成就。让我们回顾一下2022年的一些研究、奖项和活动。

2022年12月毕业生焦点:Madasen Kasprisin

化学工程专业的Madasen Kasprisin将于下周从南卡罗来纳大学毕业,她最初并没有想上这所大学。bob官方体育登陆四年后,她准备在赛默飞世尔科技公司开始她的专业工程生涯。

CEC的暑期开始项目建立社区,为第一代学生的成功铺平道路

每年大约有150名第一代一年级学生就读工程与计算学院,夏季为期三周的住宿体验旨在支持第一代学生向大学生活的过渡。

新的辅修课程侧重于可持续工程

本学期在土木与环境工程系引入了一个新的辅修课程,将帮助学生为可持续环境领域的职业生涯做好准备。

应用力学

12月毕业的莎拉·安妮·利文斯顿不仅在工程课上取得了优异成绩。她还在三家不同的公司获得了多达六份实习机会,以此来规划自己的未来。

应用下一代电池作为绿色替代品

助理教授Golareh Jalilvand目前的研究在扩大锂硫电池的效率和潜力方面取得了进展。

南加州大学为SC的学生和居民推出苹果iOS编码认证

南卡罗来bob官方体育登陆纳大学与苹果公司合作,将在2023年春季学期推出免费的编程认证课程,向南加州大学系统的学生和南卡罗来纳的社区成员教授苹果的iOS语言。

保护士兵免受弹道冲击

机械工程助理教授Subramani Sockalingam目前致力于研究防弹衣材料的结构-性能关系,这将有助于士兵的安全。

烧老虎烧

来见见今年标志性活动背后的学生们吧

利用微结构建模消除缺陷

机械工程副教授郎源利用他在3D打印方面的专业知识,开发了一种机器学习增强对功能梯度材料的理解。

唐尼是参加NAE研讨会的60名早期职业工程师之一

机械工程助理教授奥斯汀·唐尼(Austin Downey)是全球仅有的60人之一,被选中参加最近的美国国家工程院研讨会,该研讨会也促进了国际和跨学科的研究合作。

南加州大学的女性研究人员在她们的教育旅程和职业生涯中体现了第九条的目标

2022年是1972年教育修正案第九条颁布50周年。两名南加州大学的研究女性,Sanaz Sadati博士和Melissa Nolan博士,举例说明了卡罗莱纳州如何积极参与改变女性在学术界和研究领域开始职业生涯的文化。他们的故事是研究副总统办公室关于《教育法第九条》影响的三部分系列文章的第一部分。

为美国海军开发替代燃料

来自四个CEC部门的教师正在利用他们的专业知识,通过确定替代燃料来帮助美国海军,以限制碳排放,提高船舶性能和应对气候变化。

工程学教授教学生用不同的方式思考

Juan Caicdeo是Garnet Apple教学奖得主

了解阿尔茨海默病

超过600万美国人患有阿尔茨海默病,预计到2050年,这一数字将上升到近1300万。但一位博士候选人致力于更好地了解早期检测方法和疾病的进展,这可能会改善结果。

校友问答:Caila博伊德博士杂志,'15

一位CEC校友将她的生物医学工程教育和技能与医学结合起来。同时也为进入医学院打下了坚实的基础和准备。

蒙大拿州的动机

西部之旅激励了土木与环境工程专业的高级学生罗兰·赫巴克斯曼改善大坝的基础设施。

皮尔斯成为CIEL主任

作为综合和体验式学习中心的主任,皮尔斯希望为所有学生提供更容易和公平的参与机会。

学生聚光灯:卡罗琳布泽尔,'23

网络情报帮助组织更好地了解其数字基础设施当前和未来面临的威胁。CEC的一名学生计划利用她在计算机科学方面的毕生兴趣和经验来帮助防范网络攻击。

格迪斯希望促进创新,属于罗多斯生活学习社区

作为罗多斯研究员生活学习社区的新任校长,约翰·格德斯正在拓展学生在信息、设计和计算方面的视野。

Agostinelli将成为AI活动的专题小组成员

CEC助理教授和人工智能专家Forest Agostinelli将参与关于使用人工智能的伦理和社会影响的重要讨论。

CEC校友通过重大基础设施项目为改善高速公路做出贡献

哥伦比亚被称为“故障枢纽”的地区正在进行重大改造,以改善该地区的交通基础设施。几位CEC校友参与了这个大型项目,旨在改善数千名南卡罗来纳州人和州外司机的出行状况。

利用人工智能和数字线程预测故障、维护和系统可靠性

Abdel Bayoumi教授研究并帮助改进了24年的预测性维护方法。他目前致力于实施数字化转型,为下一代机械、电气和结构系统创建可持续的预测性维护计划。

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