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Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - Università degli studi di Padova | Italy | 2 months ago
will design and implement federated learning methods for heterogeneous multimodal biomedical data with a specific focus on data quality assessment and quality-aware model training. Within the HEREDITARY
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, fabrication, and testing of smart masonry components, including smart bricks and mortar-based sensing layers, also using 3D printing technologies. Where to apply Website https://pica.cineca.it/unipg
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frameworks through which public authority is exercised, rights are realised, and sovereignty is expressed. Their regulation cannot be confined to economic competition or market design: it has become a question
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barriers and individual incentives, while paying less attention to the socio-organizational processes through which renewal actually takes shape. Through a qualitative and participatory research design
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on the development and engineering of advanced hybrid perovskite materials. This research involves the design and optimization of perovskite formulations with a bandgap suitable for the fabrication of multijunction
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the MUSA project and designed to ensure computational times compatible with long-term analysis. Where to apply Website https://aunicalogin.polimi.it/aunicalogin/getservizio.xml?id_servizio=1079 Requirements
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will operate in two areas: through training activities on conservation and restoration, and through co-designed dissemination activities. The project also includes the creation of laboratories for safety
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will support the analysis of the economic, social and environmental sustainability of the Veneto dairy district, with specific reference to a production system belonging to a Protected Designation of
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Univsersità degli Studi di Roma Tor Vergata - Dipartimento di Ingegneria Industriale | Italy | 2 months ago
https://pica.cineca.it/uniroma2/ Requirements Additional Information Eligibility criteria Eligible destination country/ies for fellows: Italy Eligibility of fellows: country/ies of residence: OTHER
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of advanced Federated Learning algorithms. The research activity will be aimed at the study, implementation, and validation of distributed learning solutions. Where to apply Website https://pica.cineca.it/unina