Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Nuovi approcci e tecnologie per la raccolta, la preparazione e l’analisi dei dati |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | New approaches and technologies for collecting, preparing and analyzing data |
| Campo principale della ricerca | Computer science |
| Sottocampo della ricerca | Other |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | INF/01 - INFORMATICA |
| Descrizione sintetica in italiano | Il progetto ha come finalità: (i) realizzare studi basati su approccio data-driven atti a comprendere la struttura socio-economica del territorio dopo eventi catastrofici; (ii) raccogliere e analizzare dati sulla salute dei cittadini e sulla qualità ambientale del paesaggio; (iii) pianificare azioni urbane e logistiche per definire strategie e tecniche di ricostruzione innovative. La ricerca è inquadrata nel campo del Data Mining e del Machine Learning. In particolare, saranno esplorate le tecniche più adatte a raccogliere, elaborare e analizzare i dati provenienti dai domini evidenziati. Più specificamente le tecniche esplorate sono legate all'analisi dei dati (descrittivo), statistical learning, machine learning e deep learning. Particolare enfasi sarà posta sulle tecniche relative all'apprendimento della rappresentazione, all'estrazione temporale e al rilevamento delle anomalie. |
| Descrizione sintetica in inglese | The project aims to: (i) conduct a data-driven understanding of the socio-economic structure of territory after catastrophic events; (ii) collect and analyze data on the health of citizens and on the environmental quality of the landscape; (iii) plan urban and logistical action in order to define innovative reconstruction strategies and techniques. The research is framed into the field of Data Mining and Machine Learning. In particular, will be explored the techniques that are more suitable to collect, processing and analyse data that came from the highlighted domains. More specifically the explored techniques are related to data analytics (descriptive), statistical learning, machine learning and deep learning. Particular emphasis will be put toward techniques related to representation learning, temporal mining, and anomaly detection. |
| Data del bando | 23/11/2020 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 28.000 |
| Periodicità | mensile |
| 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.univaq.it/section.php?id=766 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | no |
| Importo annuale | 28000 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | no |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) |
titoli e colloquio |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) |
qualifications and interview |
| Nome dell'Ente finanziatore | UNIVERSITA' DEGLI STUDI DELL'AQUILA |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | L'AQUILA |
| Codice postale | 67100 |
| Indirizzo | VIA VETOIO |
| Sito web | http://www.univaq.it |
| giovanni.stilo@univaq.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 23/12/2020 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://pica.cineca.it |