Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Applicazione di tecniche di machine learning e high-throughput computing alla simulazione numerica del trasporto termico ed elettrico in materia condensata. |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Heat and charge transport in condensed matter from machine-learning and high-throughput computing techniques |
| Settore Concorsuale | 02 - Scienze fisiche |
| S.S.D | FIS/03 - FISICA DELLA MATERIA |
| Descrizione sintetica in italiano | Fisica della materia condensata. Intelligenza artificiale. |
| Descrizione sintetica in inglese | Software engineering / Condensed-matter physics. Artificial intelligence. Software engineering. |
| Data del bando | 16/01/2020 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://www.sissa.it/bandi/selezione-pubblica-titoli-conferimento-di-n-1-assegno-di-ricerca-area-fisica-ref-prof-baroni-2 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Importo annuale | 28500 |
| Valuta | Euro |
| Nome dell'Ente finanziatore | SISSA |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Trieste |
| Sito web | https://www.sissa.it/ |
| assegniricerca@sissa.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | H2020 |
|---|
| Data di scadenza del bando | 17/02/2020 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://pica.cineca.it/sissa/ar-fe-fisi-01-2020 |