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欧盟太空计划由伽利略，Egnos，哥白尼和Govsatcom组成，是欧盟为S
伽利略是欧洲的全球导航卫星系统（GNSS），提供了改进的定位和定时信息。伽利略旨在为欧洲和欧洲公民提供独立性和主权，同时在从航空和海上到农业和基于位置的服务等广泛领域创建多种服务和应用。
探索QEEGNET的交叉潜力
脑电图（EEG）广泛用于神经科学和临床研究中，用于分析大脑活性。虽然诸如EEG-NET之类的深度学习模型在解码EEG信号方面已经取得了成功，但它们经常在数据复杂性，受试者间的可变性和噪声鲁棒性方面挣扎。Quantum机器学习（QML）的最新进步通过利用量子计算的独特属性来增强脑电图分析的新机会。在这项研究中，我们扩展了先前提出的量子eegnet（QEEGNET），这是一种将量子层融合到EEGNET中的混合神经网络，以研究其在多个EEG数据集中的泛化能力。我们的评估涵盖了各种各样的认知和运动任务数据集，在不同的学习情况下评估了Qeegnet的表现。实验结果表明，尽管QEEGNET的表现具有竞争性能并在某些数据集中保持稳健性，但其对传统深度学习方法的改进仍然不一致。这些发现表明，混合量子古典体系结构需要进行更优化，以充分利用脑电图处理中的量子优势。尽管有这些局限性，但我们的研究为QML在脑电图研究中的适用性提供了新的见解，并强调了未来进步必须解决的挑战。
PCB3060 |遗传学原理| 3.00学分
1。创建一个新的部分文档和二-D素描图2。在设计意图之后，在对象上应用和编辑维度3。描述挤出基本特征和草图的特征4。演示标准组件的自下而上技术5。证明对自上而下的组装设计方法6。创建所需的图形视图以记录设计过程7。在计算机模型上进行分析并根据需要完善设计
从商业模式画布到平衡记分卡：如何设计和执行成功的商业模式和战略
由于组织和教学原因，学校保留根据最初确定的日历推迟、修改或移动课程日期的权利。此外，它保留随时修改内容、课程和教学人员的权利，以便根据市场变化和新的组织需求追求教育改进。
识别和将怀孕的计划成员识别和转介给当地卫生部门的指南
量身定制的计划符合条件的成员通常被认为是高风险的，因为成员的健康需求更为复杂，需要长期的康复和护理，无论是在治疗设施还是在家中。量身定制的计划应利用所有可用数据来识别有不良出生结果的风险的成员。至少使用索赔数据，需要筛查，全面评估和妊娠风险筛查（PRS）形式以识别高危妊娠。其他数据来源可能包括内部风险分层数据，患者病历，患者访谈，ADT数据和/或提供者推荐。
Ingegneria dell'Informazione /信息技术的博士学位-40季节研究区域n。 1-计算机科学与工程
在资源受限环境（例如微控制器和AI加速器）中，对人工智能（AI）应用的需求不断增长，提出了重大挑战。在这些平台上部署深度学习模型对于将AI扩展到边缘计算，可穿戴设备和智能眼镜至关重要。但是，现有模型通常是为通用硬件设计的，导致资源约束设置的效率低下。这项研究重点是优化嵌入式系统的深度学习模型，特别关注智能眼镜应用。通过利用模型压缩，量化和神经体系结构搜索等技术，目标是在满足这些平台的严格约束时确保高性能。该研究将强调软件优化和与硬件设计人员的合作，以确保与新兴AI加速器的无缝集成。目标是开发能够在低功率设备上运行的高效，健壮和准确的模型，从而在智能眼镜中实现实时AI应用程序。这些进步将支持新颖的用例，例如凝视估计，意图识别和增强现实，提高可用性和可访问性，同时减少对云基础架构的依赖。这项研究解决了对可伸缩，可访问的AI的关键需求，
Ingegneria dell'Informazione /信息技术的博士学位-40季节研究区域n。 1-计算机科学与工程 Ingegneria dell'Informazione /信息技术的博士学位-40季节研究区域n。 1-计算机科学与工程 scienze e tecnologie en odergetiche e nucetiche e nucit和核科学与技术的博士学位 - 第40周期主题研究领域：绩效和< / div>
这项研究着重于开发和部署微控制器和AI加速器的小型AI模型，以在智能眼镜场景中进行眼睛跟踪任务。通过利用模型压缩，量化和轻型神经体系结构等技术，目的是创建有效的解决方案，以满足这些设备的严格计算和能量约束。该研究将优先考虑与嵌入式平台和加速器无缝集成的软件优化，从而实现实时性能。此外，该研究将纳入事件摄像机或神经形态视觉系统的使用，该系统在功率效率和高时间分辨率方面具有显着优势，使其非常适合在资源受限环境中进行眼睛跟踪应用。
Ingegneria Aerospaziale / Aerospace Engineering的博士学位 - 第40个周期主题研究领域：< / div>近距离操作的自主导航
太空探索和剥削已经进入了前所未有的增长和可及性的新时代。新颖的空间任务概念需要提高自治水平，以降低运营成本并实现雄心勃勃的目标。尤其是，具有不合作目标的小行星探索和接近性操作强烈激励自主和低延迟导航解决方案的发展。当前的深空导航在很大程度上依赖于地面系统，主要是通过Extrack和DSN网络来进行辐射跟踪和轨道测定。但是，由于信号传播延迟，这些传统方法不能为航天器提供有关其状态相对于目标的实时信息。在近距离行动中，这种限制变得至关重要，在这种操作中，国家的确定可能导致任务失败或致命的碰撞。这些挑战强调了对航天器轨道确定和控制的创新方法的迫切需求，尤其是在需要精确，及时的导航响应的情况下。在Cosmica项目的框架内（CUP D53C22003580001），本研究旨在通过使用机器学习技术等，以在自主空间导航中推进最新技术。该研究的重点是开发围绕小行星和不合作目标的邻近性操作的智能系统，在这些系统中，传统的导航方法面临重大限制。通过将人工智能与
ingegneria dei材料 /材料工程中的博士学位 - 40个周期主题研究领域：SMAR的玻璃体和热塑性基质复合材料< / div < / div < / div
拟议的研究嵌入了欧盟资助的PLEIADES项目中，“通过诱导焊接和新的玻璃聚剂配方通过集成光子传感器增强，从而为数字供应链，SHM，SHM，维护提供数据，从而推进航空航天复合材料”（授予协议101192721）。玻璃二聚体基质复合材料具有更容易制造，可修复和可回收的航空航天结构的潜力。当前活动的目的是评估新配制的玻璃体和选择的热塑性剂作为复合航空航天结构的矩阵，考虑到易于制造，尤其是焊接，修复和寿命终止管理以及具有嵌入感应功能的可能性。这项研究期间进行的工作将为pleiades项目的最终目标做出重大贡献，即具有嵌入式感应功能的玻璃体基质复合材料组装的航空航天子结构。
博士学位-40循环主题研究领域：建模，Simul < / div < / div < / div < / div < / div < / div
这项研究的主要目的是开发（生物）化学过程实时优化的专用方法。特别是，重点将放在沼气升级为生物燃料和生物化学物质（例如甲醇，DME，SAF等）的（生物）化学过程上。研究将重点关注：1）第一本主体，2）数据驱动的黑框和3）生成AI方法。这将允许确定特定范围（即模拟，动态优化，最佳控制）的最有趣的技术。genai方法正在成为执行构想和与语言相关的任务的强大工具。这项研究将探索应用和开发新型Genai方法的可能性，以建模，优化和控制（BIO）化学过程。这项研究均与Flexiby EU项目和瑞士国家研究基金（SNRF）联系起来。弹性项目的重点是开发一种新的过程，将代数转化为生物燃料，而SNRF则集中在甲基化和其他（BIO）化学过程的研究上，以升级沼气和生物同步性，以升级生物素化合物或生物化学物质。