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第 40 周期博士课程表
由意大利国家核物理研究所 (INFN) 资助，研究用于 LHCb 实验的高时间分辨率量热仪和数据分析的闪烁塑料材料 如果有额外资金可用，职位和奖学金的数量可能会增加，无论申请流程的条款如何。即使在申请征集期满后，课程表的任何修改、更新或整合都将在大学网站上公布。任何进一步的博士职位应在口试前十天内整合到博士课程表中。所有博士职位获得者应履行学术委员会决定的学习和研究义务以及相关法规、资助计划和最终协议以及申请征集中规定的义务。 入学考试
太空机器人架构和操作概念
由于计算和内存工作量以及对外部库的依赖，ERGO 的规划组件（例如任务规划器 Stellar 和机械臂运动规划器 RAMP）和 InFuse 的姿势估计预计仅在地面部署的 TASTE/ESROCOS 中实例化。而通过实时控制机器人系统（半）自主监督执行计划所需的组件实例将作为机载机器人操作控制软件的一部分在空间段中运行。这样，将实现机载自主 ECSS 级别 E3。将研究将首先在地面运行的 ERGO 和 InFuse 组件转移到 D 阶段后期的空间段 TASTE/ESROCOS 部署的选项，以对其进行测试，从而实现自主 ECSS 级别 E4。
安装、性能和安全规格...
模块。它将控制充电/放电，以防止上述值超出安全限值。但是，如果发生过热，BMS 将向 BESS 的中央控制点发送警报，并通过跳闸机架开关隔离包含受影响模块的电池架。如果发生更高的过热和热失控，BMS 将通过跳闸容器开关隔离容纳受影响模块的整个电池容器。每个电池容器内都应具备 BMS 的上述保护功能。BMS 子系统之间的通信故障不得导致危险情况。BMS 类型应通过 IEC 62619、IEC 63056 或同等 UL/IEEE 标准中规定的上述功能的相关测试。
法国 2021 - 能源政策评估 - NET
2021 年，法国尚未步入实现 2015 年商定的能源效率、可再生能源或减排目标的轨道。如果正在进行的重要改革在整个能源领域得到实施，法国应该能够在未来几年迎头赶上。正如 PPE 所预见的那样，需要大幅加快对清洁能源转型的投资，才能在 2030 年前实现法国的能源和气候目标。值得称赞的是，政府通过了一项历史性的复苏计划来抗击 COVID-19 疫情，除了 PPE 资金外，该计划还为能源转型提供了重要的绿色资金。未来五到十年至关重要，法国需要集中精力实施其能源政策优先事项，实现可持续、安全和公正的转型。
RIO和对环境标记的援助-Asitigation4DevRIO和对环境标记的援助-Asitigation4Dev
n“主要目标”；或者是主要的（如果不是唯一的）驱动程序和大多数驱动程序（即。超过一半）的组件（按照特定目标和/或预期结果定义/组织），预计至少占预算的三分之二，为其做出了重大贡献。OECD指南指出，“实施国家行动计划或实施任何一项里约公约的行动计划或战略的实施（例如，CDB下的国家生物多样性战略和行动计划； UNFCCC下的Napas，Naps，Namas或Indcs； UNCCD下的国家行动计划自动符合“主要目标”，因为惯例为活动设计提供了动力。
药物再利用：成功与失败、共同创造、多方利益相关者讨论
基于案例研究：每个小组将对一种成功重新利用的药物进行案例研究（我们总共有三个成功案例（见下文）：两个小组将研究同一个成功案例，在讨论结束时交换他们的发现，然后一起向其他小组展示。）对于每个成功案例，我们都预见了一个假设情景，其中缺少重新利用过程/故事的一个概念或一些基本步骤。在您的小组内，您将集思广益，思考这个缺失的部分将如何影响重新利用项目的结果。通过研究假设情景来了解重新利用过程中缺失部分的影响和重要性，您将对药物开发/重新利用的复杂性以及导致成功或失败的因素有宝贵的见解。以下是三个基于案例的成功案例：
CfP-TRED-AWP25-TRED-01 ERG 参与呼吁
1.行动的具体目标 2021-2025 年“地平线欧洲”框架计划中实施欧洲聚变能源研究路线图的联盟工作计划预计将为新一代科学家和工程师的教育和培训提供支持。EUROfusion Bernard Bigot 研究员资助计划支持已加入该计划的研究人员的卓越成就和职业发展，旨在吸引来自计划之外的高质量潜在候选人。研究员资助将分配给博士后。它们涵盖了入选候选人的工资以及他们研究活动和任务的部分费用，期限最长为 2 年。预计每年将颁发约 10 项资助。2.资格 EUROfusion Bernard Bigot 研究员资助计划面向职业生涯初期的所有国籍的研究人员，即：
请引用原文：Benzaid, C., & Taleb, T. (2020). 5G 及以后的人工智能驱动零接触网络和服务管理：挑战和研究方向。IEEE 网络，34 (2)，186 - 194。https://doi.org/10.1109/MNET.001.1900252
摘要 — 5G 及更高版本网络的运营和管理预计将会变得十分复杂，这推动了网络和服务管理运营闭环自动化的趋势。为此，ETSI 零接触网络和服务管理 (ZSM) 框架被设想为下一代管理系统，旨在自动执行所有运营流程和任务，理想情况下实现 100% 自动化。人工智能 (AI) 被视为实现自我管理能力的关键推动因素，可降低运营成本、加快价值实现时间并降低人为错误风险。尽管如此，在 ZSM 系统中利用 AI 的热情日益高涨，但不应忽视使用 AI 技术的潜在局限性和风险。本文旨在介绍 ZSM 概念，并指出实现 ZSM 需要解决的基于 AI 的局限性和风险。
EINFRA-4-2014 - 工作
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