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Name des Stipendiums / Programm

Ein Computer Science PhD Position auf AI und theoretische Ökologie ist offen



Wichtige Beschreibung
Die Studierenden werden in der EcoSim Projekt beteiligt sein. Wir haben EcoSim, ein vielseitiges Simulationsplattform, die konzipiert wurde, um mehrere große ökologische Fragen sowie langfristige evolutionäre Muster und Prozesse wie Speziation und Makroevolution zu untersuchen konzipiert. Dieses Werkzeug erzeugt eine riesige Menge von Daten, die alle Ereignisse, die mentalen Zustände und Aktionen von jedem gespeichert Mittel für jeden Zeitschritt von jedem Lauf. Diese gründliche Tracking-System ermöglicht eine tiefe statistischen Analyse des gesamten Systems mit mehreren dedizierten Tools, die wir haben begriffen, um zu extrahieren, zu messen und um die Parameter, die nützlich für die Grund-und Schwellen Eigenschaften eines solchen komplexen Systems zu verstehen sein könnte, zu korrelieren. Diese Ausführlichkeit ist der höchste Vorteil dieses Ansatzes im Vergleich zu realen Daten sammeln, die stark von der großen räumlichen und zeitlichen Maßstab in ökologischen Fragen beteiligt ist begrenzt. Alle Ergebnisse, die wir bereits erhalten haben, zeigen ein hohes Potenzial für unsere Herangehensweise an komplexe ökologische Fragen, aus der evolutionäre und ökologische Phänomene und Muster auf reale Beobachtungen entsprechen und geben die Möglichkeit, viele Hypothese in einer angemessenen Höhe der Zeit zu untersuchen behandeln. Diese Simulation ist nun der Rahmen für die Untersuchung von zahlreichen spezifischen ökologischen Fragen in Zusammenarbeit mit Biologen. Beispielsweise wird dieser Ansatz verwendet, um komplexe ökologische und evolutionäre Prozesse wie die Spezies Häufigkeitsverteilung, Mustern und der Sätze der Artbildung, die Entwicklung der sexuellen und asexuellen Populationen, die Interaktion und die Verbreitung von einer invasiven Art in eine bestehende Ökosystem, etc. studieren .

Aufgrund der stark interdisziplinären Rahmen des Projektes müssen wir sehr motiviert Schüler finden bereit, zahlreiche Konzepte aus AI, Biologie und Philosophie zu lernen. Allerdings wird die Umgebung für dieses Projekt sehr unterstützt hat unser Team bereits von Informatikern und Biologen zusammen. Wir haben auch in enger Zusammenarbeit mit Biologen von der University of Windsor und der Großen Seen Institut für Umweltforschung zu arbeiten. Mit Wissen des maschinellen Lernens. künstliches Leben oder in Evolutionsökologie wäre vorteilhaft. Mit einer starken Erfahrung in der C + +-Programmierung ist sehr empfehlenswert.


Teilnahmeberechtigung und anderen Kriterien
Siehe erforderlichen Qualifikationen oben


Bewerbungsschluss
* 30. November 2012


Zusätzliche Informationen und wichtige URL
Kontakt Adresse: Dr. Robin Gras
Kontakt E-Mail: rgras@uwindsor.ca


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