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Fondazione Bruno Kessler - FBK Borse di Studio
对活动和预期研究结果的综合描述本论文的目的是推进数学模型和分析工具，以调查信息传播到在线社交网络上的动态及其对传播错误或误导新闻的影响。这项研究将借鉴来自各个领域的专业知识，包括随机过程，网络理论，数据科学，人工智能和统计，以分析在多个社交媒体用户中形成的社交网络的结构和功能特征，以及多个社交媒体平台（可能跨越）多个社交媒体平台，以及相关的动态过程推动了内容的扩散。通过我们的研究，我们旨在通过开发适当的数学和统计工具来为对在线通信动态的理解做出贡献。我们的最终目标是向记者，事实核对者和决策者提供有关特定信息来源的可信度，并协助特定决策者做出有关遏制错误信息和虚假信息的决策的信息。为了实现这些目标，我们将采用一种跨学科的方法，该方法将促进我们对在线社交网络作为数学模型和社会技术系统的理解。在第三个实施阶段，该项目将将传统的统计方法与切割机器学习算法合并。目的是处理在线消息的广泛数据库，并提取有关循环内容的见解，否则在此规模上将无法实现。我们的重点将放在（i）数学模型的开发上，这些模型有效地捕获了在线社交媒体平台（例如Telegram，YouTube或Twitter）的复杂性； （ii）开发统计工具以根据其属性来识别模式，预测结果并对不同的在线叙事进行分类； （iii）在社交媒体数据的大量存储库中实施这些工具，并识别解决方案以最大程度地减少虚假信息扩散。此外，我们将探索强化学习和合作AI方法论，作为开发旨在减轻错误信息和虚假信息的社会影响的社会机器人的潜在解决方案，最终努力促进更可持续和有效的在线环境。
一个分布式降雨跑模型，用于调查气候变化对欧洲阿尔卑斯山河流洪水的影响
为此，主要思想是使用“ Tuwmodel”的概念水文模型的“新版本”来说明水和洪水传播的巴辛间传播（从上游流域到下游流域），通过实施基于NASH-Cascade模块的引入新路由程序。在测量站点使用不同的校准策略来估计最佳模型参数。然后将基于机器学习的区域化方法（Hydropass）应用于在Ungaiged地点推断模型参数以进行水文流量预测。
Unifi遇到Ksesler Kssler
The FBK is a multidisciplinary research institution, specialized in the field of technology, innovation, human and social sciences, based in Trento, which has focused its research on an integrative, widespread, reliable, becoming a protagonist of national and European research: s Ensors, photonic, optical, micromechanical, electronic devices, at the forefront in the fields of biomedical research, space explorations, digital industry and the环境，现在将自己推向量子应用。
Bruno Scrosati（1937–2024）
ULL在意大利罗马La Sapienza分校的电化学教授已有40多年的历史了，Bruno Scrosati领导了电化学领域的全球领先研究小组之一 - 材料科学和纳米技术领域，用于高能电池系统。 他的许多学生都证明了他的作品的卓越表现，今天，他是意大利和国外的知名教授和研究人员。 布鲁诺·斯科萨蒂美国Urbana-Champaign，美国（1964-1966）。 在1970年代开始对充电锂电池的研究开始，布鲁诺·斯科萨蒂（Bruno Scrosati）已经隶属于罗马拉萨皮恩扎大学化学系的化学系。 他最杰出的成就是实际的证明是，在可充电的非水电池系统中，可以用插入型负电极活性材料1代替不稳定且潜在的危险锂金属负电极1，从而使第一个岩石式小组构成了插入式式rockiring of'lither tym intective Elective Elective Active Active材料，从而将其命名为“ lithium-ion Cell pytient of Rockiring”，该材料是Rockir的2个。 在1982年，他成立了最重要的主题会议，即锂电池，国际锂电池国际会议，IMLB，该会议现已举行了二十秒钟的研讨会。 他有一个无可挑剔的组织电化学会议的才能ULL在意大利罗马La Sapienza分校的电化学教授已有40多年的历史了，Bruno Scrosati领导了电化学领域的全球领先研究小组之一 - 材料科学和纳米技术领域，用于高能电池系统。他的许多学生都证明了他的作品的卓越表现，今天，他是意大利和国外的知名教授和研究人员。布鲁诺·斯科萨蒂美国Urbana-Champaign，美国（1964-1966）。在1970年代开始对充电锂电池的研究开始，布鲁诺·斯科萨蒂（Bruno Scrosati）已经隶属于罗马拉萨皮恩扎大学化学系的化学系。他最杰出的成就是实际的证明是，在可充电的非水电池系统中，可以用插入型负电极活性材料1代替不稳定且潜在的危险锂金属负电极1，从而使第一个岩石式小组构成了插入式式rockiring of'lither tym intective Elective Elective Active Active材料，从而将其命名为“ lithium-ion Cell pytient of Rockiring”，该材料是Rockir的2个。在1982年，他成立了最重要的主题会议，即锂电池，国际锂电池国际会议，IMLB，该会议现已举行了二十秒钟的研讨会。他有一个无可挑剔的组织电化学会议1979年12月19日，他向《电工学会杂志》提交了一篇有关电源的文章，证明了在由Li x Wo 2负电极，Li y y y tis 2阳性电极和一个含有Liclo 4盐和Propylene 4 Salt和Propylene acteylene carbenate Cubonate Cubonate Carbor溶液溶剂V型碳酸溶液的电极组成的电细胞中可逆穿梭Li +离子的能力。
史蒂文·布鲁诺（Steven Bruno），采购代理日期：2025年2月12日...
to：所有感兴趣的方来自：史蒂文·布鲁诺（Steven Bruno），采购代理日期：2025年2月12日，主题：RFQ＃25-02，用于全面的补偿和分类研究 - 附录1此附录1向上述邀请邀请邀请邀请邀请邀请，以回答截至2025年2月12日（星期三）12:00 P.M. P.M.首先提供了MST的相应响应。除了以下专门列出的内容外，目前没有其他任何部分，条款或条件正在改变。所有其他部分，条件和语言未特别引用为本文档中的更改，但仍处于完整和原始效果。请确保在您的建议中确认此附录。未能这样做可能导致取消资格。
土地利用和气候变化对热带森林流域（巴西）
Manuel Scotland，Bruno Giamarco Cardin，Bernard-Jann-Jannin，生日和其他地方。水文海科学，2020，65（11），第1956– 1973页。
建议引用：Heidari，H.，Kanschik，D.，Maier，O.，Wolff，G.，Brockmeyer，M.，Masyuk，M.，Bruno，R.R.R.R.R.R. R. R. R. R.，Polzin，A.，Erkens，R.，Antoch，Antoch，G.
背景：了解复杂的心脏解剖结构对于经皮左心房附属（LAA）闭合至关重要。传统的多切片计算机断层扫描（MSCT）和经食管超声心动图（TEE）现在得到了高级3D打印和虚拟现实（VR）技术的支持，用于体积数据集的三维可视化。这项研究旨在研究其对LAA关闭程序的附加值。方法：使用MSCT和TEE评估了计划进行介入LAA闭合的十名患者。根据MSCT数据制造了患者特异性3D打印和VR模型。随后，十位心脏病学家以相对评估的LAA解剖结构及其与所有四种成像方式相关的围绕结构相关的程序，并将其程序实用程序评为5点李克特量表问卷（从1 =非常同意5 =强烈不同意）。结果：设备尺寸在MSCT中的额定值最高（MSCT：1.9±0.8; TEE：2.6±0.9; 3D打印：2.5±1.0; VR：2.5±1.1; P <0.01）;与MSCT相比，Tee，VR和3D打印在窝卵形的可视化中表现出色（MSCT：3.3±1.4; TEE：2.2±1.3; 3D打印：2.2±1.4; VR：VR：1.9±1.3; All P <0.01）。VR和3D打印技术的主要强度是高度的深度感知（VR：1.6±0.5; 3D打印：1.8±0.4; Tee：2.9±0.7; MSCT：2.6±0.8; P <0.01）。在TEE上的可视化外膜外结构的额定值少于MSCT（TEE：2.6±0.9; MSCT：1.9±0.8，p <0.01）。然而，在本研究中，3D打印和VR无法很好地可视化。这可能有助于更好地理解解剖结构。结论：VR或3D打印中的真实3D可视化在评估LAA的额外值中为经皮关闭计划。尤其是，对深度的优势感知被视为3D可视化的强度。需要临床研究来评估使用使用VR的患者特异性解剖结构的高级多模式成像是否可以转化为改进的程序结果。
“有爱心的城市”——圣布鲁诺市
自 2005 年以来，圣布鲁诺市一直在考虑在斯科特街 Caltrain 交叉口处设置立交桥，作为圣布鲁诺大道立交桥项目的一部分。斯科特街立交桥已从圣布鲁诺大道项目中移除，但 2013 年，圣布鲁诺市与南旧金山市合作，向圣马刁县交通局 (TA) 申请资金，用于联合项目规划研究，以将圣布鲁诺的斯科特街和南旧金山的南林登大道的立交桥分开。目前，南林登大道和斯科特街是各自城市仅存的平交桥，是提高安全性、促进重建和适应该地区经济机会的重要机会。
Bruno Basso
Bruno Basso是密歇根州立大学地球与环境科学教授John A. Hannah杰出教授和MSU研究基金会教授。他是一位国际知名的科学家。他拥有遥感和作物建模系统的全球专利，以评估农田生产力和环境可持续性。他是美国科学发展协会（AAAS），美国农业学会的会员，也是美国土壤科学学会的会员。他是美国国家科学，工程和医学学院（NASEM）的农业和自然资源委员会成员，以及能源部科学办公室的生物与环境研究咨询委员会（BERAC）。他已经发布了250多个同行评审。（H-Index 74）。他获得了密歇根州立大学的博士学位。
用于评估气候变化对卡西利亚集水区径流的影响的机器学习和混合模型，伊朗北部法哈德·哈吉安1，，霍斯
这项研究评估了人工神经网络（ANN），基因表达编程（GEP）和HEC-HMS模型在评估伊朗北部卡西利亚集水区径流的影响方面的HEC-HMS模型。从2007年到2021年的每日数据分为校准（2007- 2018年）和验证（2018-2021）。结果表明，当单独应用时，GEP和ANN模型在所有性能指标（包括RMSE和NSE）中超过了HEC-HMS模型。此外，与单个机器学习（ML）或HEC-HMS模型相比，将HEC-HM与GEP和HEC-HMS与ANN的HEC-HMS和HEC-HMS集成的混合模型相比表现出色。使用LARS-WG软件生成了输入变量（温度和降雨），并结合了五个气候模型和SSP585场景，用于未来的气候变化研究。此外，这些混合模型还用于预测观察到的时期（2007-2018）和未来期（2031-2050和2051-2070）的径流变化。结果表明，年平均降水量，极端降水事件和降水强度的增加，这意味着未来卡西利亚集水区的洪水和侵蚀可能性更高，伊朗北部的小集水集也是如此。