Feb 242017
 

Rappresentazione 2D di superfici complesse:  lo stellarator W7-X

Wendelstein 7-X (W7-X) è uno stellarator (reattore nucleare a fusione) costruito a Greifswald, Germania, dal Max-Planck-Institut für Plasmaphysik (IPP), la cui realizzazione, ultimata nel maggio del 2014, ha richiesto nove anni per oltre un milione di ore lavorative ed un miliardo di euro spesi.

Dalla data di fine costruzione, lo stellarator è stato sottoposto a una serie di test che hanno verificato la corrispondenza del campo magnetico prodotto con quello desiderato (aspetto particolarmente delicato per uno stellarator), pertanto, dopo il parere favorevole degli enti di controllo, ne è stata approvata l’accensione nel dicembre 2015.

L’obiettivo della tesi è quello di realizzare una rappresentazione bidimensionale della complessa struttura della superficie interna dello stellarator attraverso tecniche di manifold learning e/o geometria differenziale.

E’ possibile (ma non obbligatorio) effettuare un soggiorno presso W7-X usufruendo dei Bandi Erasmus Traineeship.

L’esperienza in questo campo potrebbe permettere di partecipare alle selezioni per attività di ricerca finanziate da Eurofusion per mezzo degli  Engineering Grant.

 

Analisi di immagini per il trattamento della tubercolosi.

La tesi riguarda l’elaborazione di immagini per il trattamento della tubercolosi. E’ possibile (ma non obbligatorio) partecipare alla challenge ImageCLEFtuberculosis e confrontarsi con altri  partecipanti del mondo accademico e industriale.

The ImageCLEFtuberculosis task includes two independent subtasks.

Subtask #1: MDR Detection

The goal of this subtask is to assess the probability of a TB patient having the drug resistant (DR) form of tuberculosis based on the analysis of chest CT scan.

Subtask #2: Detection of TB Type

The goal of this subtask is to automatically categorize each TB case into one of the following five types: Infiltrative, Focal, Tuberculoma, Miliary, Fibro-cavernous.

http://imageclef.org/2017/tuberculosis

PER INFORMAZIONI

Barbara Cannas cannas@diee.unica.it 

Fabio Pisano fabio.pisano@diee.unica.it

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