Bando per assegno di ricerca
Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sviluppo di tecniche di machine learning e change detection per l'identificazione e la caratterizzazione di processi di instabilità e ammaloramento di beni monumentali |
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Titolo del progetto di ricerca in inglese | Development of machine learning techniques and change detection for the identification and characterization of instability and deterioration processes in monumental assets. |
Campo principale della ricerca | Engineering |
Sottocampo della ricerca | Geological engineering |
Settore Concorsuale | 04 - Scienze della Terra |
S.S.D | GEO/05 - GEOLOGIA APPLICATA |
Descrizione sintetica in italiano | Il progetto ha come finalità lo sviluppo e l'applicazione di tecniche di machine learning per la classificazione del grado di instabilità e di ammaloramento di pareti murarie storiche e versanti insistenti e di tecniche di analisi di immagini multi-temporali per l'estrazione di processi di deformazione o lesioni su beni archeologici e monumentali. |
Descrizione sintetica in inglese | The project aims to develop and apply machine learning techniques for the classification of the degree of instability and deterioration of historical masonry walls and slopes, as well as techniques for the analysis of multi-temporal images to extract deformation or damage processes on archaeological and monumental assets. |
Data del bando | 18/03/2024 |
Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
Nazionalità dei candidati |
Italy |
Sito web del bando | https://web.uniroma1.it/trasparenza/bandi_trasparenza |
Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
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Nome dell'Ente finanziatore | Dipartimento di Scienze della Terra |
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Tipologia dell'Ente | Academic |
Paese dell'Ente | Italy |
Città | ROME |
Sito web | http://www.dst.uniroma1.it |
gabriella.pistillo@uniroma1.it |
L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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Data di scadenza del bando | 17/04/2024 - alle ore 00:00 |
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Come candidarsi | https://xup-dst.cloud |