Assegni di ricerca - archivio
Bando n.12/2022 per n. 1 assegno di ricerca “Nuove direzioni in geometria sub-Riemanniana: sottovarietà, stime sulla curvatura, PDE geometriche ipoellittiche / New directions in sub-Riemannian geometry: submanifolds, curvature bounds, geometric hypoelliptic PDEs”
Scadenza presentazione domande: Martedì 17 Maggio 2022, ore 13:00 / Deadline: Tuesday May 17, 2022 at 1 pm
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Bando n.11/2022 per n. 1 assegno di ricerca “Migliorare i CAPTCHA per il divertimento degli utenti e profitti / Enhancing CAPTCHAs for User Fun and Profit”
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Bando n.13/2022 per n. 1 assegno di ricerca “CONNECT: Controllo di Equazioni non locali per modelli di folle e di traffico / CONNECT: Control of Nonlocal Equations for Crowds and Traffic models”
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Bando n.9/2022 per n. 1 assegno di ricerca “Il dato digitale come commodity, l’apprezzamento di un intangible, la gestione del rischio correlato / Digital data as a commodity, the appreciation of an intangible, the management of correlated risk”
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Bando n.8/2022 per n. 1 assegno di ricerca “Problemi di controllo per sistemi non-olonomi di grande dimensione: folle non-olonome, giochi a campo medio, problemi asintotici per equazioni di Hamilton-Jacobi-Bellman / Control of large scale for non-holonomic systems: non-holonomic crowds, Mean Field Games, Asymptotic problems for Hamilton-Jacobi-Bellman equations”
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Bando n.7/2022 per n. 1 assegno di ricerca “Modellizzazione matematica e simulazione di sistemi di perforazione / Mathematical modelling and simulation of drill-string systems”
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Bando n.3/2022 per n. 1 assegno di ricerca “Spazi dei moduli di curve e singolarità di ipersuperficie / Moduli spaces of curves and hypersurface singularities”
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Bando n.5/2022 per n. 1 assegno di ricerca “Tecniche di virtualizzazione in Android: una spada a doppio taglio per attacco e difesa / Virtualization Techniques in Android: a Double-Edged Sword for Attacks and Defences”
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Bando n.6/2022 per n. 1 assegno di ricerca “Modelli di apprendimento automatico di tipo self-supervised per problemi di riconoscimento visuale / Self-supervised machine learning models for visual recognition problems”
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