סמינר מחלקתי של מסיימת תואר שני במדע והנדסה של חומרים

 

You are cordially invited to attend this seminar to be held on

Tuesday, July 28th, 15:00

Zoom Departmental M.Sc. seminars by  

Dana Cohen Gerassi

Under the supervision of Prof. Yosi Shacham-Diamand and Dr. Lihi Adler-Abramovich

 

 

 

 

 

 

 

 

 

28 ביולי 2020, 15:00 
Zoom - קישור וזימון לסמינר ישלח במועד קרוב לסמינר  
סמינר מחלקתי של מסיימת תואר שני במדע והנדסה של חומרים

קישור וזימון לסמינר ישלח במועד קרוב לסמינר 

Example Zoom Meeting/Seminar

 

 

You are cordially invited to attend this seminar to be held on

Tuesday, July 28th, 15:00

Zoom Departmental M.Sc. seminars

 

Structural Characterization and Crystallization Kinetics of a Supramolecular
 System in a Microfluidic Platform 

by  Dana Cohen Gerassi

 

Under the supervision of Prof. Yosi Shacham-Diamand and Dr. Lihi Adler-Abramovich

 

Abstract

Supramolecular self-assembly is a key process in natural systems, allowing for the formation of structures across all length-scales with a wide range of functionalities. Notable progress has been made in the bottom-up design and generation of natural and artificial peptides, which through self-assembly provide diverse nano- and micro-scale architectures for a variety of applications. These systems possess advantageous properties including facile synthesis and biocompatibility. However, their self-assembly mechanisms, particularly in relation to the underlying kinetics and dynamics, remain challenging to determine.

This work provides an experimental and theoretical framework into the kinetics and dynamics of the supramolecular self-assembly processes of amino-acid-based building blocks, leading to the design of tailor-made materials for biomedical and material science applications. Here, we present a study of the self-assembly of Fmoc-pentafluoro-phenylalanine (Fmoc-F5-Phe), a modified amino-acid, shedding light on those key processes. We show that Fmoc-F5-Phe forms diverse architectures, including fibrils, ribbons, and crystals, modulated by the solution conditions in which self-assembly takes place. We further elucidate the specific molecular interactions which play a role in crystal structure formation using powder X-ray diffraction. Finally, by probing the self-assembly of Fmoc-F5-Phe using a microfluidic platform, we reveal the formation of transient spherical assemblies, followed by a gel composed of fibrils and finally crystals, and monitor these structural transitions in real-time. Furthermore, we show that the kinetic behavior of the crystallization process adheres to the Johnson-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK) model of phase transformation rate.

 

Signal Processing Algorithm Student

  • Student toward Msc degree in the area of Electrical engineering / or Bio Medical student (with DSP specialization)
  • Student with specialization on signal processing / communications / image processing or computer vision - Advantage
  • Strong mathematical/analytical background
  • Programming skills
  • Matlab, Python, GIT - advantage
  • Experience with systems like radars, communication or localization systems - Advantage

טופס מלגאי

לקבלת מלגה הינה בהתאם לתנאי הסף תואר שני /תואר שלישי
* אין למלא את הטופס ללא קבלת אישור מהמנחה

הכתובת ב-ת.ז. צריכה להיות זהה לכתובת בשאלון אישי. במידה ומדובר בשכירות יש לצרף את העמוד הראשון בחוזה השכירות הכולל את הכתובת. ת.ז. ביומטרית צילום משני הצדדים + ספח
גודל קובץ מירבי: 2 MB
סיומות קובץ מותרות: gif jpg jpeg png bmp tif pdf doc docx
מסטרנטים – תאריך מעבר למסלול מן המנין /M.Sc Students | דוקטורנטים – תאריך קבלה לשלב א' -Phd students - acceptance date for stage one | פוסט דוקטורנטים -Post Doc - acceptance date
*גם אם של אוניברסיטת תל אביב
גודל קובץ מירבי: 2 MB
סיומות קובץ מותרות: gif jpg jpeg png bmp tif pdf doc docx
גודל קובץ מירבי: 2 MB
סיומות קובץ מותרות: gif jpg jpeg png bmp tif pdf doc docx
גודל קובץ מירבי: 2 MB
סיומות קובץ מותרות: gif jpg jpeg png bmp tif pdf doc docx
To prevent automated spam submissions leave this field empty.

Deep Learning and Computer Vision Algorithms Student

Student studying for MSc/PhD in CS / EE or related GPA > 85

Experience with TensorFlow or PyTorch– a must

Excellent coding skills – a must

Experience in Computer Vision – an advantage

Experience in Python & OO – an advantage

Fast learning skills

Great interpersonal skills – a must

Application Engineer Student

  • BSc students in their final year / MSc students of any year in Engineering or Physics.
  • Background in Physics - Advantage.
  • Available for 22 hours a week or more.

בוחן איכות

סטודנט להנדסה / סטטיסטיקה שנה שניה או שלישית (תעשיה וניהול - יתרון)
הכרות טובה עם אופיס – בעיקר אקסל ו - PowerPoint
ידע בניתוחים סטטיסטיים - יתרון
יכולת איפון והגדרה של מערכות - יתרון
ראיה מערכתית
יכולת לימוד מהירה

 

מהנדס/ת עיבוד תמונה ואלקטרו- אופטיקה

סטודנט לתואר ראשון/שני בתחומים: פיזיקה/הנדסת חשמל, ביו רפואה, הנדסת חשמל- חובה
התמחות באלקטרו אופטיקה ועיבוד תמונה- יתרון
הבנה טובה באלקטרו-אופטיקה
הבנה טובה בשיטות הדמיה
הבנה טובה בעיבוד תמונה
שליטה מלאה ב-MATLAB
יכולת מוכחת בתחום עיבוד אותות
יכולת עבודה נסיונית במעבדה
סקרנות ויצירתיות
נכונות לעבודה בהיקף משרה של 50%

עמודים

אוניברסיטת תל אביב עושה כל מאמץ לכבד זכויות יוצרים. אם בבעלותך זכויות יוצרים בתכנים שנמצאים פה ו/או השימוש שנעשה בתכנים אלה לדעתך מפר זכויות
שנעשה בתכנים אלה לדעתך מפר זכויות נא לפנות בהקדם לכתובת שכאן >>