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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Machine Sensing Training Network

Obiettivo

The aim of this Innovative Training Network is to train a new generation of creative, entrepreneurial and innovative early-stage researchers (ESRs) in the research area of measurement and estimation of signals using knowledge or data about the underlying structure. With its combination of ideas from machine learning and sensing, we refer to this research topic as “Machine Sensing”. We will train all ESRs in research skills needed to obtain an internationally-recognized PhD; to experience applying their research a non-Academic sector; and to gain transferrable skills such as entrepreneurship and communication skills. We will further encourage an open “reproducible research” approach to research, through open publication of research papers, data and software, and foster an entrepreneurial and innovation-oriented attitude through exposure to SME and spin-out Partners in the network. In the research we undertake, we will go beyond the current, and hugely popular, sparse representation and compressed sensing approaches, to develop new signal models and sensing paradigms. These will include those based on new structures, nonlinear models, and physical models, while at the same time finding computationally efficient methods to perform this processing. We will develop new robust and efficient Machine Sensing theory and algorithms, together methods for a wide range of signals, including: advanced brain imaging; inverse imaging problems; audio and music signals; and non-traditional signals such as signals on graphs. We will apply these methods to real-world problems, through work with non-Academic partners, and disseminate the results of this research to a wide range of academic and non-academic audiences, including through publications, data, software and public engagement events.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

MSCA-ITN-ETN - European Training Networks

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-ITN-2014

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

UNIVERSITY OF SURREY
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 546 575,76
Indirizzo
Stag Hill
GU2 7XH Guildford
Regno Unito

Mostra sulla mappa

Regione
South East (England) Surrey, East and West Sussex West Surrey
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 546 575,76

Partecipanti (8)

Partner (7)

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