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of physics- informed machine learning and deep learning, with applications to inverse problems in scientific imaging and the modeling of complex physical systems. The overall goal is to integrate the knowledge
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fluorescence microscopy (SMLM, SIM), integrating physical-mathematical models, machine learning, and compressed sensing for accurate and efficient reconstructions. Applicants must submit a project implementing
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the next generation of secure agentic AI systems through cutting-edge research in adversarial machine learning and formal verification. The Role As a research scientist, you will contribute to frontier AI
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? Not funded by a EU programme Is the Job related to staff position within a Research Infrastructure? No Offer Description The goal of the research program is to develop machine learning techniques
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? Not funded by a EU programme Is the Job related to staff position within a Research Infrastructure? No Offer Description The goal of the research program is to develop machine learning techniques
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the RELAB laboratory for the testing and development of machines for indoor air conditioning. Specifically, it concerns the analysis of the machines' noise production, both for internal and external equipment
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, per il conferimento di un contratto di ricerca a tempo determinato, ai sensi dell’art. 22 della legge n. 240/2010, Where to apply Website https://www.uniud.it/it/ateneo-uniud/concorsi-bandi-uniud
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-dimensional statistics. Where to apply Website https://pica.cineca.it/sissa/cdr-fe-fisi-22-2025 Requirements Additional Information Eligibility criteria Eligible destination country/ies for fellows: OTHER
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between Numerical Analysis and Machine Learning, with a focus on physics-informed machine learning. The goal is to design learning strategies that embed the structure of governing physical laws, enabling
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scientific imaging (TR-FLIM, HSI, ISM), designing mathematical and unsupervised learning algorithms for nonlinear inverse problems, with reliable reconstructions even with limited data. Where to apply Website