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物理物理学博士学位课程
2高等教育和研究的任何其他袋子和合同（根据艺术第45号法令81/2015和皮埃蒙特地区“高等教育学徒和研究的公开通知”已批准，并确定编号。 2014年3月3日，2014年3月3日），本公告发表后的时间资助，将在博士学校的现场出版，在公告的到期日期/任何其他奖学金和学徒合同之前（根据立法法令号。81/2015 Art.45和Piedmont地区的公开通知号。114/2022）可能会在此通话发布后可用，将在博士学位的网站上进行，直到通话的截止日期为止。3请注意D.M.630/2024与特定项目的介绍有关，其证券在文件 /怜悯的底部列出，指出D.M.630/2024奖学金与表末尾列出的特定项目约束。
博士手册
博士课程：IITH 物理系致力于为博士生提供广泛的背景知识和专业研究领域的深入培训。一旦被录取进入博士课程，学生必须获得 12 个学分才能完成博士课程要求。我们通过核心课程提供物理学基本主题的强化培训，为我们的博士生应对学术旅程中面临的挑战做好准备。提供的核心课程包括古典物理学和量子物理学。除了核心课程外，还为博士生提供各自研究领域的专业选修课程。完成课程后，博士课程将专注于全职研究。学生将与导师密切合作，并与他们小组的其他成员以及其他小组互动。本手册的以下页面提供了有关所提供的选修课程和各个小组研究的更多信息。博士生通过期刊俱乐部、公开讲座和研讨会系列（按研究领域组织）与众多教师和物理学界的其他成员接触。学生还将有机会出国参加国际会议并发表研究论文。
课程Vitae Daphna Shohamy，Phd Zuckerman Mind，大脑，行为研究所和心理学系
Brenda Milner Keynote讲座，蒙特利尔神经学研究所邀请以色列高级研究所研究员，邀请特殊讲座，神经科学学会当选成员，Dana基金会当选成员，DANA基金会当选成员，国际神经心理学社会记忆和偶像疾病奖，国际神经心理学社会奖和偶然的社会奖，哥伦比亚大学珍妮特·斯宾斯大学（Janet Spence）的变革性早期职业贡献奖，美国国家科学基金会职业发展奖年轻调查员奖，纳尔萨德博士后个人国家研究服务奖，NIMH DEAN的最佳论文论文奖，罗特斯大学LEHRMAN LEHRMAN学术奖学金
通知和博士课程的临时结果表...
考试，2024。博士课程工作的临时结果，甚至学期考试，2024年都在大学网站上发表：www.presiuniv.ac.ac.in根据主管当局的指示，所有有关方面的通知。SD/ - 考试控制器
Samuel Zorowitz 博士
● 领导跨学科临床神经科学小组的人类受试者研究设计和分析。 ● 使用计算机化自适应测试和最佳实验设计设计优化的患者健康结果（例如认知、心理健康）数字评估。 ● 开发新颖的贝叶斯模型来联合分析多种数据流，包括行为、问卷和传感器时间序列数据。 ● 与 NIH 研究计划的其他成员合作并提供统计咨询。 ● 监督和指导多名研究助理。
空间科学博士学位学习计划 - 拉合尔
表 1 课程结构 博士课程 学号 课程结构 学分 课程 01 核心课程 09 3 02 选修/专业课程 09 3 03 论文 50 - 总计 68 6 表 2：研究生核心课程清单： 课程代码 课程名称 学分 SPSC-801 高级遥感与数字图像处理 3(2+1) SPSC-802 高级地理空间建模与 GIS 3(2+1) SPSC-803 高级图像分析编程 3(2+1) SPSC-804 应用遥感与 GIS 3(2+1) 表 3：研究生选修\专业课程清单
Hassan Man博士候选人，多伦多大学Hassan Man博士候选人，多伦多大学
▪研究用于综合多组分析的机器学习方法，并在小儿髓母细胞瘤中应用，主要由Bo Wang博士监督，并由Michael D. Taylor博士和Kieran R Campbell博士共同监督。▪在各种期刊上发表了论文和邻近的工作，包括自然方法，自然生物技术，细胞免疫力和柳叶刀数字健康。▪监督了与计算生物学中机器学习有关的各种项目的3名本科学员。▪完成的机器学习中的研究生级课程（CS 2506），机器学习统计方法（STA2104）和计算生物学的主题：医学人工智能（CSC2431）。▪授予加拿大自然科学与工程研究委员会（NSERC）CGS-D博士学位2022-2025（申请人的最高1％）（105,000美元）。▪接受并参加了牛津机器学习（OXML）2021年暑期学校。
vademecum AI-Society.pptx - 博士课程 - uniPi
意大利国家人工智能博士课程由 5 个联合博士课程组成，这些课程以人工智能的基础和发展为基础，每个课程都涉及人工智能应用战略领域的专业领域。每个博士课程均由一所领先大学与国家研究委员会 CNR 合作组织：
![[SIREN]博士和博士后应用-Pearl Lab](/simg/3/31df78e8f3233e104d974b438d76177ba9c4a376.webp)
[SIREN]博士和博士后应用-Pearl Lab
关于警笛声，通过开发一种用于机器人体现的智能的整体方法来解决机器人学习中的关键挑战。我们的新方法需要通过共同表示和建模来研究机器人和环境的双向相互作用。该项目专注于通过结构化表示和强大的动态建模来理解机器人及其环境之间的相互作用。最终目标是通过实现感知，推理和行动的平衡整合，使机器人能够在动态，非结构化的人类状态中有效运行。链接到赠款公告：https：//pearl-lab.com/2024/09/06/erc-starting-grant-for-our-rab/