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Field
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for real online scenarios and to study formal verification methods. The program will involve the study of machine learning tools and the development of simulation systems capable of integrating multiple data
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by the Italian Space Agency (ASI), and aims to support the development and conceptual analysis of the primary system and the energy conversion system of a nuclear reactor designed to power a lunar base
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present in the monolayer. Neuromorphic devices will be developed by casting the material on a multielectrode array and monitor changes in the electrical output upon irradiation. Where to apply Website https
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large-scale data support and interactive visualization. Integrate the software into the Galaxy framework. in brief: R software development contribute to Bioconductor and Galaxy opportunity to work with
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Framework Programme? Not funded by a EU programme Is the Job related to staff position within a Research Infrastructure? No Offer Description The research activity will focus on the development, experimental
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, please visit the Eurac Research Job Portal: https://eurac.onboard.org/biomed_res_spectrometry_14112025_euraxess Short description of the position: The Institute for Biomedicine at Eurac Research is looking
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depositional processes. Where to apply Website https://webapps.unitn.it/Apply/it/Web/GoHome/inc-ric/DICAM-734-2025 Requirements Additional Information Eligibility criteria Eligible destination country/ies
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Dipartimento delle Scienze Fisiche, della Terra e dell'Ambiente - Università degli studi di Siena | Italy | about 1 month ago
, and PEF-friendly assessment and labelling frameworks, integrating the One Health approach. Where to apply Website https://www.unisi.it/node/12841 Requirements Additional Information Eligibility criteria
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twin development for the novel plant-based Where to apply Website https://lavoraconnoi.unitn.it/incarichi-post-doc/disi-avviso-di-selezione-il-co… Requirements Additional Information Eligibility criteria
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core component is the development of Explainable AI (XAI) frameworks, particularly counterfactual explainability, to ensure model transparency. The project also incorporates Graph Neural Networks (GNNs