Programa de doctorat en Enginyeria Informàtica i Matemàtiques de la Seguretat
La URV va ser creada el 1991 pel Parlament de Catalunya, a partir de centres universitaris ja existents. Es recuperava així la Universitat de Tarragona del segle XVI. Des del primer dia de funcionament ha tingut un objectiu molt clar: posar el coneixement al servei de la societat per contribuir al desenvolupament social i econòmic del seu entorn, un context que s'ha anat transformant amb el pas del temps.
Els canvis socials i culturals ens han obert les portes d'un nou marc i han fet d'Europa un espai d'interacció obligat per als nostres estudiants i futurs treballadors. Les dades confirmen la URV com a universitat de referència a Catalunya i en l'espai europeu per la qualitat de la docència, l'aposta per la formació continuada i l'excel·lència en la recerca, el desenvolupament i la innovació.
Si sou doctor o doctora de la Universitat Rovira i Virgili i voleu publicar la vostra tesi a TDX, contacteu amb tdx@urv.cat. Per a més informació consulteu les preguntes més freqüents.
Visualitza per
Enviaments recents
Llista ítems afegits recenment
Architectural Building Blocks for a Serverless High-Performance Computing Platform
Arjona Perez, Aitor (Data de defensa: 2025-05-08)
La computació sense servidor ha sorgit com un model de computació en el núvol altament escalable i de baixa latència, sent Function-as-a-Service (FaaS) especialment adequada per a aplicacions interactives intensives en ...
Sistema multicriterio de recomendación basado en operadores de lógica graduada de preferencias para la orientación segura en un destino turístico
Solano Barliza, Andres David (Data de defensa: 2025-04-04)
Les destinacions turístiques emergents afronten desafiaments per posicionar-se al mercat global, especialment en seguretat i qualitat de l'oferta. Riohacha (Departament de la Guajira), és un districte especial, turístic i ...
Classifying Breast Lesions Using Ultrasound Images and Effective Pooling Techniques
Abdelhameed Hassanien Ahmed, Mohamed (Data de defensa: 2025-02-26)
Aquesta tesi presenta el desenvolupament de mètodes eficients per a la classificació de lesions mamàries utilitzant imatges d'ecografia i tècniques d'aprenentatge profund, amb un enfocament en la consideració de la qualitat ...