Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Metodologie basate su machine learning per l’individuazione di difetti |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Metodologie basate su machine learning per l’individuazione di difetti |
| Campo principale della ricerca | Computer science |
| Sottocampo della ricerca | Computer systems |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Il progetto verterà sullo sviluppo di tecniche di machine learning per l’individuazione di difetti in coperture. A tale scopo saranno considerate due principali tipologie di tecniche. La prima riguarda metodi per l’individuazione di difetti (ed altre strutture di interesse) modellabili come oggetti caratterizzati da una grande variabilità intra-classe. La seconda tipologia attiene i così detti modelli generativi, che sono comunemente utilizzati per l’individuazione di difetti che si manifestano come pattern visuali di forma non predicibile a priori. L’attività prevedrà anche la creazione di dataset di immagini annotate che saranno utilizzabili per il training, la cross-validation ed il test dei modelli di machine learning sviluppati nel progetto. |
| Descrizione sintetica in inglese | The project will address defect detection in tyres by machine learning techniques. Purposely, different type of techniques will be considered. In particular, on one hand the project will deploy techniques aimed at detecting defects (and other structures) that may be modelled as an object categories exhibiting a large intra-class variability. On the other hand, there exist other defects whose appearance in images is unpredictable. To address also this kinds of defects, other machine learning techniques, known as generative models, will be considered. Instrumental to the experimental evaluation work will be the creation of a number of annotated image datasets, that will be exploited to train, cross-validate and test the developed machine learning models. |
| Data del bando | 07/12/2017 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI INFORMATICA - SCIENZA E INGEGNERIA |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| luigi.distefano@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 21/12/2017 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |