{"id":18191,"date":"2022-09-07T09:01:45","date_gmt":"2022-09-07T09:01:45","guid":{"rendered":"https:\/\/arbrea-labs.com\/?page_id=18191"},"modified":"2025-03-18T11:03:09","modified_gmt":"2025-03-18T10:03:09","slug":"tesi-di-laurea-magistrale-semestrale","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/arbrea-labs.com\/it\/bachelor-semester-master-thesis\/","title":{"rendered":"Apprendimento profondo \/ Visione artificiale \/ Grafica 3D Stagista"},"content":{"rendered":"
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Realt\u00e0 aumentata per il corpo umano<\/h4>

Apprendimento profondo \/ Visione artificiale \/ Grafica 3D Stagista<\/h1>\n\t\t\t<\/div> \n\t\t<\/div>\n\t<\/div> \n\n\t
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Introduzione<\/strong><\/h3>\n

Arbrea Labs \u00e8 uno spin-off dell'ETH che fa capo al Computer Graphics Lab,\u00a0Politecnico di Zurigo<\/a> e vanta collaborazioni con aziende leader del settore MedTech. Lavorando a stretto contatto con i nostri R&S <\/strong>vi permetter\u00e0 di far parte di un gruppo dinamico e lungimirante che persegue lo stimolante obiettivo di costruire il primo\u00a0Metaverso medico<\/strong>. Il nostro AR&3D<\/strong> I simulatori chirurgici hanno cambiato completamente il modo in cui pazienti e medici interagiscono durante le consultazioni mediche, migliorando la soddisfazione dei pazienti e rappresentando una svolta nella medicina estetica e nella chirurgia plastica.<\/p>\n

Descrizione del compito
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Nell'ambito della vostra tesi, potreste occuparvi di diversi compiti o concentrarvi esclusivamente su un compito specifico che spazia dalla ricostruzione e dal tracciamento 3D all'AR\/VR, fino ai pi\u00f9 recenti lavori di Deep Learning, Neural Fitting & Rendering e Simulazioni fisiche applicate ai corpi umani. Svilupperete lo stato dell'arte Realt\u00e0 aumentata<\/strong> soluzioni e Avatar digitale <\/strong>algoritmi per la nicchia della chirurgia cosmetica, ricostruttiva ed estetica.<\/p>\n

A seconda del vostro background, vi invitiamo a adattare la tesi ai vostri interessi e alle vostre competenze.<\/strong> Particolare attenzione sar\u00e0 dedicata a Apprendimento profondo <\/strong>metodi, tali da essere adatti a dispositivi portatili di dimensioni ridotte, ad esempio smartphone o iPad.<\/p>\n

Competenze richieste<\/h3>\n
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  • Conoscenza del Visual Computing<\/li>\n
  • \u00c8 auspicabile un'esperienza di Deep Learning<\/li>\n
  • L'esperienza di sviluppo\/integrazione di app \u00e8 un plus<\/li>\n<\/ul>\n

    Osservazioni<\/h3>\n

    Una relazione scritta e una presentazione orale concludono la tesi. La tesi sar\u00e0 supervisionata dal Prof. Markus Gross e dai dottori Endri Dibra e Beren Kaul.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n\t\t\t<\/div> \n\t\t<\/div>\n\t<\/div> \n<\/div><\/div>\n\t\t

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