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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 Evolution of public procurement law: substantive and/or procedural
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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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Study and development of monitoring and prediction services for critical components of machine tools
conducted in close collaboration with Pama SpA (https://pamamachinetools.com/ ), an Italian company with over 90 years of experience in the machine tool market... Where to apply Website https
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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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invasive alien species in Sicily and Malta Where to apply Website http://www.unict.it Requirements Additional Information Eligibility criteria Eligible destination country/ies for fellows: Italy Eligibility
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Università degli Studi di Roma Tor Vergata - Dipartimento di Scienze Chirurgiche | Italy | about 1 month ago
predict upgrading, upstaging and recurrence risk, laying the groundwork for the development of a new precision-medicine tool Where to apply Website https://pica.cineca.it/uniroma2/ Requirements Additional
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scale. Where to apply Website http://www.ingv.it Requirements Additional Information Work Location(s) Number of offers available1Company/InstituteINGVCountryItalyCityRomaPostal Code00143StreetVia di Vigna
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for real dynamic scenarios. The program will involve the study of machine learning tools, the development of simulation systems, and the exploration of methods to accelerate simulations in real-world
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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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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