Bando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sviluppo di metodologie basate sul deep learning classico e quantistico per l’analisi automatica delle microdoppler |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Development of classical and quantum deep learning based methodologies for automatic microdoppler analysis |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Electrical engineering |
| G.S.D. | 09/IIET-01 - ELETTROTECNICA |
| S.S.D | IIET-01/A - Elettrotecnica |
| Descrizione sintetica in italiano | Sviluppo di metodi innovativi di deep learning discriminativo di tipo classico e/o quantistico, mediante reti neurali convolutive (CNN) e la fusione dati multimodale per l’analisi delle microDoppler di dati radar, al fine di lavorare con dati particolarmente rumorosi. |
| Descrizione sintetica in inglese | Development of innovative classical and/or quantum discriminative deep learning methods, using convolutional neural networks (CNN) and multimodal data fusion for the analysis of microDoppler radar data, in order to work with particularly noisy data. |
| Data del bando | 13/11/2024 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 22690 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://web.uniroma1.it/trasparenza/bando/225045_ar-b-n-31/2024 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Importo annuale | 22690 |
| Valuta | Euro |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università La Sapienza |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Roma |
| Codice postale | 00184 |
| Indirizzo | via eudossiana 18 |
| Sito web | https://diet.web.uniroma1.it/ |
| g.giannini@uniroma1.it | |
| Telefono | 0644585866 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 13/12/2024 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://xup-diet.cloud |