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/06 “Business Administration, Accounting & Performance Measurement”. The ability and willingness to teach in both English and Italian are required, including at the University’s decentralized campuses
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of computational pipelines and reproducible workflows for the analysis of biological and biomedical data using deep learning techniques; • promotion of technology transfer and support for the University's research
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intelligence are reshaping educational and learning processes in the twenty-first century. Its aim is to develop a theoretical and operational model of digital literacy capable of redesigning educational
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data and archaeological signatures (e.g., circular mounds, linear ditches, rectangular foundations, etc.) tailored for AI applications – Feature engineering and representation learning to enhance
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characterization and aqueous solution geochemistry; 2) statistical methods and machine learning for mixture formulation; 3) environmental impact assessment through LCA. The research envisages the formulation low
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evaluation of AI-based methodologies and technologies supporting university students with Specific Learning Disorders (SLD). Specifically, they will focus on Large Language Models (LLMs) and Multimodal Large
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Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - Università degli studi di Padova | Italy | 2 months ago
datasets, the development of machine learning models, and performance evaluation in industrial application scenarios. Where to apply Website https://pica.cineca.it/unipd/ Requirements Additional Information
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for generative language models, as well as for their evaluation. The research will focus on developing techniques to improve both learning and evaluation in knowledge domains that are underrepresented in current
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for the efficient simulation of complex quantum systems, with applications to optimization and machine learning. The research will also address the development of advanced methodologies for quantum error correction
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between Numerical Analysis and Machine Learning, with a focus on physics-informed machine learning. The goal is to design learning strategies that incorporate the structure of the physical laws governing