流行病学/数字健康博士岗位:脓毒症后数字化随访(UMZH Learn4Sepsis),80% 工作比例
苏黎世大学 · Zurich · 瑞士
该博士项目旨在为脓毒症患者建立数字化随访群体,重点在于共同构建最小数据集以及涵盖多种健康领域的患者报告结果。项目涉及设计自适应调查及利用机器学习进行数据分析。申请者需具备相关领域的量化硕士学位资格。
苏黎世大学 · Zurich · 瑞士
该博士项目旨在为脓毒症患者建立数字化随访群体,重点在于共同构建最小数据集以及涵盖多种健康领域的患者报告结果。项目涉及设计自适应调查及利用机器学习进行数据分析。申请者需具备相关领域的量化硕士学位资格。
南丹麦大学 · Odense M · 丹麦
该项目将通过全面研究及先进的临床前模型,探索脂肪组织脂蛋白清除的分子决定因素。研究人员将运用单细胞转录组学与生物成像技术,这要求具备微血管生物学知识、小鼠模型应用经验,并对脂质代谢有浓厚兴趣。
丹麦技术大学 · Copenhagen · 丹麦
丹麦技术大学电学系的此博士项目致力于通过超快光子学与机器学习的整合来推动高速太赫兹成像技术的发展。申请者将研发一种相干成像平台,并运用机器学习方法实现超分辨率成像与材料识别,通过国际合作实现研究目标。
昆士兰大学 · Brisbane · 澳大利亚
该项目旨在研究对营养敏感的高粱价值链,重点关注生产、储存及增值环节,以提升粮食安全与饮食多样性。其目标是识别各阶段的关键改进措施,从而优化高粱种植与加工对营养状况的影响。申请者应具备农学、食品科学或相关领域的背景知识。
萨里大学 · Surrey · 英国
SEDarc 博士培养项目为各社会科学领域的博士候选人提供支持,涵盖商业、经济学与社会学领域。该项目注重针对可持续生活、健康公平及变革性技术影响等主题的研究工作。同时包含为期三个月的强制职业实习环节,以提升申请人的职业竞争力。
南安普顿大学 · Southampton · 英国
本项目旨在利用新的成像与光谱调查数据,了解宇宙进程中被尘埃遮蔽的超大质量黑洞的演化过程。研究将重点探讨被尘埃遮蔽的类星体,并整合来自主要天文任务的多种观测方法。申请者应具备天体物理学背景,且拥有编程与数据分析经验。
南安普顿大学 · Southampton · 英国
该项目利用维拉·C·鲁宾天文台及其他巡天数据,研究超大质量黑洞在矮星系中的影响。通过分析这些活跃吸积黑洞的时变辐射特征,研究旨在将黑洞的活动性与宿主星系的性质进行关联分析。
巴黎萨克雷大学 · Gif-sur-Yvette · 法国
本研究旨在通过整合高度计提供的1D数据与光学传感器捕获的2D图像,开发半监督及弱监督学习方法,以有效识别海冰结构。该项目致力于解决准确描述冰体结构分布的问题,从而理解北极气候下的热交换机制,这涉及重要的环境与经济问题。
巴黎萨克雷大学 · Gif-sur-Yvette · 法国
该博士项目致力于解决嵌入式系统上的注入式攻击问题,其研究重点从针对固定攻击者模型验证漏洞情况,转向构建能够描述攻击者能力与系统防御机制的模型。该研究涉及将归纳推理应用于二进制符号执行技术,以对攻击者模型进行形式化处理及扩展。
巴黎萨克雷大学 · Gif-sur-Yvette · 法国
该博士项目将利用共聚焦拉曼光谱和流变学等技术,研究局部制剂在皮肤应用后的动态变化。研究旨在揭示这些变化如何影响药物渗透及产品性能的机制。申请者应拥有药学或相关领域的硕士学位。
巴黎萨克雷大学 · Gif-sur-Yvette · 法国
该博士项目将利用拉曼光谱和脂质组学等技术,研究局部制剂对皮肤脂质组成及屏障功能的影响。研究目的是建立制剂引起的变化与皮肤渗透效果之间的关联,从而更好地评估皮肤产品性能。申请者应具备分析化学或相关领域的背景知识。
代尔夫特理工大学 · Delft · 荷兰
该博士项目致力于推动欧洲生成式人工智能的应用,以提升可持续性、主权与韧性。项目内容包括对基础模型进行评估,设计可持续的AI推理策略,以及促进跨学科团队的合作,旨在使中小企业能够便捷地获取先进人工智能技术。
丹麦技术大学 · Copenhagen · 丹麦
该博士项目提供两项奖学金,重点通过计算材料建模技术推动可持续能源发展。申请者将轮流从事利用先进模拟技术与人工智能引导方法对废料碳电极进行设计的太阳能电池研究工作,并将在国际环境中与墨西哥和肯尼亚的机构开展合作。
隆德大学 · Lund · 瑞典
本研究项目旨在探究海豚回声定位背后的物理机制,重点研究超声波脉冲如何通过解剖结构传播。通过运用声学与工程领域的计算模型,该项目旨在加深对可应用于生物医学技术和水下系统的原理的理解。申请者应具备声学、编程及计算建模方面的专业知识。
昆士兰大学 · Brisbane · 澳大利亚
本博士项目利用近红外光谱技术(NIRS)与人工智能技术,快速检测水中的抗药性微生物。 该研究旨在识别与多重耐药肠杆菌相关的独特生物标志物,并制定标准化的扫描方案用于现场检测,以克服传统 AMR 监测技术的局限性。
昆士兰大学 · Brisbane · 澳大利亚
该项目探讨政府数字服务如何受到制度、政治及文化因素的影响。它涉及政策制定、治理机制,以及数字服务供给中的公平与可及性问题。申请者应来自公共政策、社会学或相关领域,并采用定性或混合研究方法。
慕尼黑工业大学 · Munich · 德国
该研究项目利用仪器化天然产物分析与代谢组学技术,探讨食品中的感官活性及生物活性天然物质与人体肠道微生物群之间的代谢过程及相互作用。申请者应具备相关的食品科学或相关领域的经验。
柏林洪堡大学 · Berlin · 德国
该博士项目致力于开发用于分析与预测电路可靠性的机器学习方法,旨在提升复杂电子系统的效率与可扩展性。研究工作涉及深度学习与图神经网络等领域,并拥有充分的自由度以探索独立的科研思路。
查尔姆斯理工大学 · Gothenburg · 瑞典
该博士项目致力于开发机器学习技术以提升量子纠错性能,而量子纠错是推动量子计算发展的关键。申请者将探索将机器学习与成熟纠错码相结合的解码策略,旨在在遵守实际硬件限制的前提下提高系统性能。
南安普顿大学 · Southampton · 英国
该项目旨在研究中空光纤在转化高稳定性激光器方面的潜力,这些激光器可应用于精准计时、定位以及监测地球地震活动。研究旨在探索其独特的物理特性,以超越传统光纤水平,研究工作由伦敦国家物理实验室与南安普顿大学工程与物理科学学院合作开展。
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