水产养殖部鱼类福利和生产最佳化微藻生物技术鱼类微生物组和预防性健康饲料以及产品质量毒理学动物科学,生产和福利部门动物福利运营优化当地饲料饲料气候和可持续性的气候和可持续性一种健康藻类和微生物生物学生物学分区基因分裂(JAR) Molecular Ecology (Truls Moum) Landscape Genomics (Joost Raeymaekers) Genome Biology (Lars Martin Jakt) RNA Biology (Steinar Johansen) Molecular Reproduction and Development (Igor Babiak) Molecular Biology and Immunology (Monica Brinchmann) Aquaculture Genomics (Jorge Fernandes) Ecology Division Benthos ecology Terriestrial ecology生物物理相互作用海洋分子生态学生物多样性和生物地理
功能能力评估评估人工人执行与特定工作相关的任务的能力。今天,由职业医生进行的标准医学检查包括(1)访谈,以确定特定工作中执行的运动以及所采用的相应表达,(2)观察工人的身体运动,该运动专门针对工人在工作中所采用的表达,以及(3)在运动期间工人遇到的痛苦报告。令人惊讶的是,目前不进行此类考试的标准化和自动化。我们已经根据计算机视觉和机器学习技术开发了一种自动功能能力评估的自动化系统,该系统评估了人类运动的视频记录,从而为它们提供了功能能力的归一化分数。但是,我们缺乏有关工人疼痛来源的客观信息。我们要解决的科学问题是如何将疼痛感知整合到自动功能能力评估系统中?具体来说,我们如何使用热摄像头确定炎症是疼痛的来源?关键字:计算机视觉摄像机人体运动质量评估功能能力评估背景/能力/技能所需的候选人: div>
大学(UM)istheSolePublicAndHightSthingingInstitutionInmalta,结构结构置于ininlinewiththebolognaprocessandtheeraurocessandtheerhigehighigheeducationarea.umhasa400 0000年度历史上的历史和整个时间范围内/跨时间范围或交换时间。和文凭课程。在过去的20年中,UM通过各种资助渠道作为项目协调员和项目合作伙伴参与。这些项目包括Horizon Europe(51个项目),Horizon 2020(77个项目),FP7(51个项目),FP7(51个项目),Erasmus+(172个项目),LifeLong Learnog Learning Learning(Lifelong Learnem Learning Projection(123 Projection),互动(123个项目),69pro(69pro)。 Theumisalsoinvolvedinnational和Internternationalfundingprogrammes,包括欧洲及其他地区的研究网络,团体和计划。
•候选人必须在呼叫截止日期(2025年9月10日)上获得博士学位,并在博士学位后拥有8年的全日制研究经验。•“流动性规则”:候选人不得居住或进行主要活动(工作,研究等)在受益人的国家中超过12个月(欧洲国民有例外)。•候选人可以来自任何国籍。•尽管不是资格标准,但建议记录良好的记录。•关于招募安全程序的Inria机构一级,必须由我们的国防安全官员批准。申请需要什么?MSCA PF计划要求候选人与欧洲主机机构的主管协同编写自己的研究项目。该提案是一个十页文件,描述了科学思想,其预期影响和实施途径,并为候选人的简历提供了5页。名义成功率约为15%:这是一个非常有竞争力的电话。在Inria,我们以初步会议的形式为优质候选人提供了培训计划和广泛的支持,以更好地了解该计划和赠款建议要求,以及在后期专业员工的一对一审查会议,从而使我们能够显着提高成功的机会。 我很感兴趣。 我该怎么办?在Inria,我们以初步会议的形式为优质候选人提供了培训计划和广泛的支持,以更好地了解该计划和赠款建议要求,以及在后期专业员工的一对一审查会议,从而使我们能够显着提高成功的机会。我很感兴趣。我该怎么办?
充当欧洲和澳大利亚之间的门户,通过研究和创新以及终身学习在该地区产生影响 加强RMIT在欧洲和全球的声誉和形象 提高容量和能力,重点是利用来自欧盟委员会和其他国家和国际来源的资金建立具有高影响力的欧洲伙伴关系 与欧洲合作伙伴发展教育合作机会 与欧洲合作伙伴一起为RMIT员工和学生提供国际经验,并为RMIT学生提供全球工作综合学习的机会 利用和发展行业合作伙伴关系来支持我们教育的质量和相关性,并确保我们研究的影响力 有关更多信息,请访问:https://www.rmit.eu/ 并单击此处查看当前研究项目列表。 职位摘要
癌症仍然是欧盟医疗保健系统最大的挑战之一。早期检测和诊断大大增加了成功治疗和生存的前景。学术界和迅速增长的癌症诊断和生物传感器部门迫切需要熟练熟练开发改进的筛查技术的研究人员,这可以为影响癌症生存提供主要机会。然而,开发具有所需灵敏度,可靠性和技术形式的多种癌症早期检测的测定,直到最近才出现,并且面临着重大的研发挑战。strim将培训一批研究人员在多学科科学,生物信息学,技术,社会,临床和健康经济技能中提供全面的生物电动工具,用于癌症筛查,快速,准确,准确,敏感和利用高级分子受体和纳米机器人的含量调整的工具和纳米机构的原理 - 构成了异常的原理(用于检测异常的核心)。酸作为尖端的生物流体标记物,用于早期检测癌症。越来越多的证据表明,PTM在人类癌症中起着重要作用,并且可能对癌症类型高度特异。专注于基因组和蛋白质组学PTM生物标志物将是一种改变游戏规则的策略,用于提高早期癌症检测率,效率和人群健康。
几十年来,玛丽居里行动一直是欧盟研究与创新框架计划的一部分,是欧盟通过研究和流动支持博士和博士后培训的旗舰计划。玛丽居里行动因促进研究人员的国际流动、吸引和留住欧盟的欧洲和全球人才而受到赞誉,但它的作用远不止于此。该计划资助高质量、自下而上的研究,加强各个阶段研究人员的职业发展,并支持建立跨学科和跨部门的全球研究合作。它对大学、研究机构和非学术组织都产生了积极影响。通过投资优秀研究人员的长期职业生涯,玛丽居里行动成为推动创新和增强竞争力的催化剂,符合乌尔苏拉·冯德莱恩的新政治指导方针,该指导方针优先考虑“研究和创新是我们经济的核心”。
A 部分是您的提案不可分割的一部分;它是提案的一部分,您将被要求提供某些行政细节,这些细节将用于评估和进一步处理您的提案。有关更多信息,请参阅标准申请表 (HE MSCA DN)(第 1 至 20 页)。在 A 部分中,受益人填写有关参与研究人员的信息以及参与组织在项目中的作用。相关合作伙伴应填写有关参与研究人员的信息,但无需填写参与组织在项目中的作用。但是,这些信息需要在 B1 和 B2 部分的相关部分中描述。此外,在 A 部分中,受益人或相关合作伙伴无需填写最多五份出版物、相关先前项目或重要基础设施的列表。但是,这些信息需要在 B2 部分(第 8 部分)的相关部分中描述。 ❖ 叙述 B 部分由两个单独的 PDF 文件组成(B1 和 B2 部分)
Several other projects under Pillar II of the EU Research and Innovation Programme, for example in the field of Nature-Based Solutions, biodiversity, or the bioeconomy are not specifically devoted to Amazon but present some links, such as RUSTICA ( https://cordis.europa.eu/project/id/101000527 ), CLEVER CITIES ( https://cordis.europa.eu/project/776604),ConnectingNature(https://cordis.europa.eu/project/project/project/project/project/730222),conexus(https://cordis.europa https://cordis.europa.eu/project/ID/101003777),BiodivScen(https://cordis.europa.eu/project/project/project/proptiment/7766617),biomonitor4cap(https://cordis.europa.eueropa.euupro/propa.euuu ny76.euupa infropa ny6.euiupa ny76 in https://cordis.europa.eu/project/yid/869226),在LAC(https://cordis.europa.eu/project/project/project/project/101004572)中富集,eupolis(eupolis) (https://cordis.europa.eu/project/id/775983),Interlacetc4be(https://cordis.europa.eu/project/project/project/project/869324),Microbiobiomesuppor(MicrobioMesuomesuppor) (https://cordis.europa.eu/project/ID/101003765),MultiSource(https://cordis.europa.eu/project/project/project/project/project/project/101003527)transpath(https:// https:/cordis.europa.europa.eu/proprab/proproprab/proprab/proprab/proprab/bab and unbab (https://cordis.europa.eu/project/id/730052)等。
对网络能力的不断升级的要求催化了太空层多路复用(SDM)技术的采用。随着多核光纤(MCF)制造的持续进展,基于MCF的SDM网络被定位为可行且有前途的解决方案,可在多维光学网络中实现更高的传输能力。然而,借助基于MCF的SDM网络提供的广泛网络资源带来了传统路由,调制,频谱和核心分配(RMSCA)方法的挑战,以实现适当的性能。本文提出了一种基于基于MCF的弹性光网(MCF-eons)的深钢筋学习(DRL)的RMSCA方法。在解决方案中,具有基本网络信息和碎片感知奖励函数的新型状态表示旨在指导代理学习有效的RMSCA策略。此外,我们采用了一种近端策略优化算法,该算法采用动作面膜来提高DRL代理的采样效率并加快培训过程。用两个不同的网络拓扑评估了所提出的算法的性能,其交通负荷不同,纤维具有不同数量的核心。结果证实,所提出的算法在将服务阻断概率降低约83%和51%方面优于启发式方法和最先进的基于DRL的RMSCA算法。此外,提出的算法可以应用于具有和没有核心切换功能的网络,并且具有与现实世界部署要求兼容的推理复杂性。