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World File Search System研究科
NSF 25-532：材料研究科学与工程中心 (MRSEC) | NSF - 国家科学基金会
继续强烈鼓励提交纯理论和/或计算性质的提案。在这种情况下，IRG 团队应尽可能保持主题和学科的多样性。预计
项目研究科学家-I advt的广告...
完成期间的完成。3。将不会娱乐临时信件。4。以任何形式进行抽签将导致取消资格。访谈地点：印度信息技术设计与制造研究所，Kancheepuram Melakkottaiyur，vandalur-Kelambakkkam Road，Chennai-600127联系：044-2747-6393/6113电子邮件：
项目研究科学家 - II和项目技术支持-III-由ICMR资助（工作代码 - 26）
TIGS是一家驱动计划的研究所，重点是解决紧迫的社会挑战。我们正在寻求热情的候选人的申请，以加入ICMR资助的多机构外壁外项目的项目人员，标题为“通过医院的废水监测和ICMR VRDL中心的“抗微生物抗性（AMR）监测”，并通过医院的废水监测和对本地AMR检测分析的定制进行定制”。网站：www.tigs.res.in
研究科学家（博士后）（M/f/d）时空 - 宿时...
Completed PhD in the field of geography, social ecology, forestry, geoinformatics, or related fields Experience in working with social-ecological systems desirable International publication activity Good communication skills Experience in working with diverse stakeholders desirable Ability to work in a team Experience in managing and conducting research projects desirable German language skills desirable (relevant for teaching, communication with local stakeholders) 驾驶许可证类别B类（访问现场站点）
研究科学家
要求•博士学位。 in Microbiology, Virology, Parasitology, Biochemistry, Immunology, Genetics/Genomics, Molecular Biology, Bioinformatics, or Biology or other related discipline • Experience working in a Containment Level 2 laboratory and/or diagnostic laboratory • 2+ years of experience in an industrial setting with applied molecular techniques such as real-time PCR, Quant Studio Absolute Q Digital PCR System, cell sorting, single cell library生成和/或DNA测序或在基因组学之类的领域，水生/陆地新兴病原体的转录组学•熟悉ISO/IEC 17025的熟悉以及对实验室QA/QA和电子数据处理的强烈了解。•经验撰写SOP，全面的方法验证报告和研究报告•修改，适应和验证分析方法的经验•在分析和解释复杂的科学或技术数据，进行统计分析，搜索或信息收集以及提供科学/技术专业或对环境的挑战•有效<有效的技术专业范围的经验，进行统计分析，文献搜索或提供科学/技术专长或建议，并提供有效的技术，并有效地有效地和技术。
功能：研究科学家1（分类非COM
儿童和家庭部，应用研究和评估办公室正在寻求合格的个人来填补计划评估者的职位。定义：在部门主任或国务院，机构或代理机构的其他监督官员的一般监督下，在指定的专业领域独立启动并协调研究或开发计划；可能会监督较低水平的研究科学家和其他技术人员，管理高水平的技术项目和报告结果，向指定官员进行机构内和机构内部响应的结果；做相关工作。首选的候选人将在计划评估方面具有强大的分析和方法论专业知识，以领导着针对儿童和家庭服务的计划评估的设计和实施。此职位的预期任务包括：
机器人与机器学习研究科学家-Julen Urain
科学研究人员Sta ias -ias -tu Darmstadt，Darmstadt（德国）。责任：研究和发表机器人学习，教学，指导学士学位和硕士学生的科学论文。项目：共享欧盟项目，图像引导针插入（Hessian.ai）的智能辅助。特定的成就：选定的R：SS Pioneer，乔治·吉罗（George Girault）博士学位的精选主义者。奖项，最佳研讨会论文，出版了顶级机器人会议论文（ICRA，IROS，IJRR，RA-L，R：SS），GitHub Open存储库（graspdi Qusion/stable vector in Lie groups on Lie groups）
研究科学家2（分类非竞争
•使用定量，定性或混合方法独立设计和实施整个部门的复杂研究和计划评估项目，并与代理优先级保持一致。•管理和协调由研究和程序员组成的研究团队。•审查，总结和传达与研究项目相关的科学和民族文献的发现。•设计研究方案。•根据需要开发和维护数据收集工具，系统和数据库。•根据需要监督和管理员工的现场工作和数据收集工作。•维护分析文件，包括成绩单，现场注释，编程代码，分析输出以及具有研究结果的表。•使用先进的分析方法（包括回归分析）和统计软件包（例如SPS）对定量数据进行监督和进行分析。•与利益相关者群体互动以实施研究项目，解释数据并制定建议。•通过演示和书面产品在多个层面和各种背景下向利益相关者传达发现。要求教育：从认可的大学或大学毕业，并获得了适合该职位的学科的硕士学位。优选博士学位。经验：适合该职位的领域的三（3）年全日制经验。
先端科学技术研究科修士论文要旨
强化学习的实际应用中的主要障碍之一是模拟和实际真实环境之间的差异。因此，在模拟环境中训练的政策可能无法在现实世界中产生预期的行动，这是由于噪声，建模不准确和不同环境条件等因素。为了减轻此问题，强大的马尔可夫决策过程（RMDPS）框架集中于设计算法弹性，可弹性。在RMDP中，人们考虑了一个可能的过渡概率和奖励功能的家族，并选择了本集中最坏的案例过渡概率和奖励功能以进行策略优化。最近的研究表明，考虑策略的熵和差异可以捕获给定奖励功能的最坏情况。尽管引入了处理过渡概率的各种算法，但仍存在某些挑战。特别是，分布的支持可能是不一致的，在实际环境中未过渡的状态仍然可以分配非零过渡概率。在这项工作中，我们添加了有关软最佳策略的差异，并用KL差异术语替换了相对于名义环境的过渡概率，替换了最坏的案例过渡概率。可以解决RMDPS的挑战。