AI-Driven Anomaly Detection in Atomic Clock Signals (Italia)

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25 set
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Italian Ministry of Education, University and Research
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Italia

25 set

Italian Ministry of Education, University and Research

Italia

pINRiM in Italy invites applications for a research fellowship focused on AI-based methodologies to monitor and analyse high-reliability space systems, with emphasis on atomic clock signals used in satellite navigation and timing infrastructures. /ppThe work includes acquiring and validating datasets from ground-based and spaceborne clocks; developing data preprocessing procedures; and designing, training, and optimizing machine and deep learning algorithms for anomaly detection and /p #J-18808-Ljbffr

📌 AI-Driven Anomaly Detection in Atomic Clock Signals (Italia)
🏢 Italian Ministry of Education, University and Research
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