Beca para Doctorado en Ciencias Matemáticas – University of Liverpool

La tecnología de terahertz (THz) está creciendo rápidamente debido a su variedad de aplicaciones potenciales en seguridad, detección, farmacia biotecnológica, comunicación inalámbrica, inspección industrial y caracterización de materiales. Debido a que la mayoría de los productos químicos tienen modos resonantes distintivos en el rango de frecuencias de THz (0,1-10 THz), las capacidades únicas de detección no destructiva basadas en la espectrometría de THz aportan una plataforma excepcional para el escaneo tomográfico de muchos productos químicos ocultos, explosivos, materiales farmacéuticos, estructuras y defectos de semiconductores, y agentes biológicos en tiempo real. Sin embargo, la viabilidad práctica de los sistemas de imagen de THz está gravemente limitada por la baja eficiencia y la naturaleza voluminosa de los dispositivos activos de THz. Hasta ahora, los sistemas de imágenes de THz aún se han utilizado en los entornos de investigación para ser ampliamente utilizados como productos de consumo. Mientras tanto, debido a la relación señal-ruido (SNR) insuficiente y el ancho de banda estrecho de los sistemas de imágenes THz actuales, es muy difícil lograr imágenes de terahercios tridimensionales de alta precisión con un tiempo de escaneo decente.

Este proyecto de doctorado se basará en el desarrollo de un sistema de TC de terahercios de escaneo rápido y de alta precisión (especialmente superresolulación) basado en los dispositivos de THz fotoconductora plasmónica ultrabroadband combinados con algoritmos numéricos rápidos avanzados. Mediante la utilización de fuentes de THz y detectores de vanguardia, la SNR del sistema de imágenes THz CT propuesto puede alcanzar potencialmente varios órdenes de magnitud superiores a los sistemas de imágenes THz convencionales en un rango espectral extendido de 0,1 a 10 THz. Además de la revalorización y mejora de la calidad, el candidato al doctorado perseguirá dos ideas para reducir el tiempo de escaneo y seguir manteniendo altas resoluciones: (i) emplear modelos variacionales para fusionar imágenes de baja resolución de forma óptima para que la alta resolución sea logra mediante la representación funcional; (II) utilizar la representación del espacio Hilbert de reproducción avanzada para empujar la resolución. Por lo tanto, este sistema ofrecerá profundidad de penetración profunda, alta resolución espacial y abundante información del material simultáneamente debido al número significativamente reducido de mediciones requeridas. La misma idea se puede aplicar a la solicitud de punto de tiempo. Esto resultará en una velocidad de escaneo mucho más rápida en comparación con el método de escaneo tradicional. Este sistema de imágenes THz de escaneo rápido y de alta precisión ofrece impactos revolucionarios en la tecnología THz actual, que abre nuevas oportunidades de investigación en detección biológica, imágenes farmacéuticas, inspección de alimentos, inspección de la industria, control de calidad y la ingeniería génica.

Fecha cierre convocatoria beca 1ero junio 2019

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Beca para Doctorado en Ciencias, Ingeniería y Computación – Kingston University

A medida que las organizaciones modernas confían cada vez más en el software complejo, existe una creciente necesidad de una gestión eficiente de las vulnerabilidades de software. Un desafío fundamental es el problema de parches de vulnerabilidad de software: estrategias para identificar y priorizar parches críticos entre un conjunto potencialmente grande de parches disponibles, para los diversos activos de software y sus vulnerabilidades. Las soluciones para el problema de parches de vulnerabilidad se basan a menudo en la puntuación de vulnerabilidad, el sistema de puntuación de vulnerabilidad común (CVSS) es un marco abierto prominente en uso por muchas organizaciones.
El objetivo de este proyecto de doctorado es mejorar las técnicas existentes de parches de vulnerabilidades basadas en el marco CVSS. Utilizando un marco de juego de información incompleto no cooperativo, se diseñarán nuevas estrategias de parches. Una evaluación en un escenario del mundo real demostrará las ventajas que este enfoque puede aportar.

Cierre convocatoria beca 29 marzo 2019

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