LeadLearners.Org™ Thanks to all our 1175315 visitors today, Tuesday, 22/Oct/2019

אויסקלייַבן סקאַלערשיפּ שטעלע
Lead Learners LeadLearners.Org
רעקאָממענדעד בלעטער: TIGP, Bioinformatics.Center, Our Facebook Page | אַבאָנירן

נאָמען פון וויסנשאַפט / פּראָגראַם

נאַנאָקאָמפּאָסיטעס מיט באַרשט, ווי ריינפאָרסמאַנט



וויכטיק באַשרייַבונג
די פּרויעקט וועט פאָקוס אויף שאפן די Multi-וואָג דרייַ-דימענשאַנאַל מאָדעלס פֿאַר פּינטלעך אַנאַליטיקאַל פּראָגנאָז פון די ווירקונג פון ריינפאָרסמאַנט מיט בריסטלעד נאַנאָווירעס אויף די קוילעלדיק אויפֿפֿירונג פון דער קאַמפּאַזאַט מאַטעריאַל, לידינג צו די אָפּטימאַל באַניץ פון זייער טייַער נאַנאָמאַטעריאַלס. וועב מאַפּע די פארגעלייגט פאָרשונג איז אַימעד בייַ דעוועלאָפּינג אַ נייַ מיטל פֿאַר ימפּרוווינג פּראָפּערטיעס פון סטראַקטשעראַל פיברע-ריינפאָרסט קאַמפּאַזאַץ דורך טאַרגעטעד באַניץ פון לעפיערעך טייַער נאַנאָ-וואָג אַדאַטיווז אין סדר צו פֿאַרבעסערן די וויקאַסט לינק אין אַזאַ מאַטעריאַלס. די פּרויעקט דראָז אויף די לעצטנס געמאלדן געדאַנק פון די באַרשט, ווי נאַנאָ-ריינפאָרסמאַנט פון קאַמפּאַזאַט מאַטעריאַלס. עס איז סאַגדזשעסטיד צו נוצן בריסטלעד נאַנאָווירעס פֿאַר די לעצט ציל פון פאַבריקייטינג קאָמפּאָסיטעס מיט ימפּרוווד פיברע-מאַטריץ אַדכיזשאַן און דערפאר די געוואקסן שערן שטאַרקייַט, וואָס איז די דרייווינג פּאַראַמעטער פֿאַר ינקריסינג שטאַרקייַט פון די גאנצע מאַטעריאַל. וועב מאַפּע בייַ דער ערשטער בינע, די פּרויעקט וועט פאָקוס אויף שאפן די Multi-וואָג דרייַ-דימענשאַנאַל מאָדעלס פֿאַר פּינטלעך אַנאַליטיקאַל פּראָגנאָז פון די ווירקונג פון ריינפאָרסמאַנט מיט בריסטלעד נאַנאָווירעס אויף די קוילעלדיק אויפֿפֿירונג פון דער מאַטעריאַל. וועב מאַפּע די רגע בינע וועט זיין געטרייַ צו די פּראַקטיש אַפּלאַקיישאַנז פון די דעוועלאָפּעד אופֿן און מאַטעריאַלס מיט באַרשט, ווי נאַנאָ-ריינפאָרסמאַנט אַרייַנגערעכנט מאַנופאַקטורינג נאַנאָקאָמפּאָסיטעס, טעסטינג די דעוועלאָפּעד מאַטעריאַלס און פּראַמאָוטינג זייער באַניץ אין אינדוסטריע. וועב מאַפּע די מצליח אַפּליקאַנט וועט האָבן אַ ערשטער אָדער אויבערשטער רגע קלאַס גראַד אין: געווענדט מאטעמאטיק, האַרט מאַקאַניקס, ינזשעניעריע אָדער מאַטעריאַלס וויסנשאַפֿט. וויסן אין נומעראַקאַל מאָדעלינג ניצן מאַטלאַב, C + + אָדער פאָרטראַן וואָלט זיין אַדוואַנטיידזשאַס.וועב מאַפּע די אנדערע מאַשגיעך אויף דעם פּרויעקט איז דר מאַריאַ קאַשטאַליאַן, ינזשעניעריע, אוניווערסיטעט פון אַבערדעען מאַפּע


עלידזשאַביליטי און אנדערע קרייטיריאַ
אויב איר האָבן די ריכטיק קוואַלאַפאַקיישאַנז און צוטריט צו אייער אייגן פאַנדינג, אָדער פון דיין היים לאַנד אָדער דיין אייגן פיינאַנסיז, אייער אַפּלאַקיישאַן צו אַרבעטן מיט דעם מאַשגיעך וועט זיין געהאלטן.


אַפּפּליקאַטיאָן טערמין
* אַפּפּליקאַטיאָנס אנגענומען אַלע יאָר ארום


נאָך אינפֿאָרמאַציע, און וויכטיק URL
אַפּפּליקאַטיאָנס קענען זיין אנגענומען פון סטודענטן ווערלדווייד. אַפּליקאַנץ זאָל טאָן אַז עס איז ניט פאַנדינג אַטאַטשט צו דעם פּרויעקט דעריבער די מצליח קאַנדידאַט וועט לעגאַמרע פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר די צאָלונג פון סכאַר - לימעד פיז, לעבעדיק הוצאות און אנדערע אַזאַ קאָס פארבונדן מיט לעבעדיק און געלערנט אין אַבערדעען. וועב מאַפּע די פּרויעקט וועט זיין אַוואָרדיד צו דער ערשטער פּאַסיק אַפּליקאַנט. די אָנהייב דאַטע וועט זיין מסכים צווישן די מצליח אַפּליקאַנט און זייער סופּערווייזערז. וועב מאַפּע


© 2019 LeadLearners.Org ™
admin@LeadLearners.Org
+18133888836
Designed by: Emmanuel Salawu at Bioinformatics Center