• Non ci sono risultati.

Allegato n. 1

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Condividi "Allegato n. 1"

Copied!
1
0
0

Testo completo

(1)

Allegato n. 1 - FAC-SIMILE DI DOMANDA

Al Direttore del Dipartimento di Scienze Fisiche e Chimiche

dell’Università degli Studi dell’Aquila c/o Segreteria Didattica

Via Vetoio s.n.c. - Coppito 67100 L’Aquila

Il/La sottoscritto/a _____________________________________________________________________

Nato/a __________________ (prov. di __) il ____________ Codice Fiscale ______________________

cittadinanza ____________ residente a ____________________________________ (prov. di ____) in via ____________________________________________________ tel. n. ______________________ Cell.

____________________________ E-mail ______________________________________________

Eventuale altro recapito______________________________

CHIEDE

di partecipare alla selezione per la formazione di una graduatoria per l’assegnazione di 1 assegno, riservata a studenti iscritti al Corso di Laurea Magistrale in Scienze Chimiche/Dottorato in Scienze Fisiche e Chimiche dell’Università degli Studi dell’Aquila, per il supporto alle attività degli studenti immatricolati al Corso di Laurea in Scienze e Tecnologie Chimiche e dei Materiali per ridurre il tasso di abbandono tra il primo e il secondo anno nel corso degli studi universitari (D.M. n.976 del 29 Dicembre 2014).

A tal fine allega l’autocertificazione attestante, sotto la propria responsabilità:

- l’iscrizione o l’intenzione di iscriversi nell’a.a. 2018-2019 alla Laurea Magistrale in Scienze Chimiche/Dottorato in Scienze Fisiche e Chimiche;

- se iscritto/a alla Laurea Magistrale: il voto di Laurea Triennale, gli esami sostenuti per la Laurea Magistrale con le relative votazioni e CFU, gli esami e CFU previsti dal proprio piano di studi;

- se iscritto/a alla Laurea Magistrale con riserva: i voti ed i CFU degli esami sostenuti per la Laurea Triennale in Scienze e Tecnologie Chimiche e dei Materiali

- se iscritto/a al Dottorato: il voto di Laurea Magistrale

Dichiara altresì, sotto la propria responsabilità, consapevole che il rilascio di false o incomplete dichiarazioni è un reato penale, di:

1. essere iscritto/a o intende iscriversi nell’a.a. 2018-2019 al corso di laurea Magistrale in Scienze Chimiche*/Dottorato in Scienze Fisiche e Chimiche presso l’Università degli Studi dell’Aquila;

2. di aver preso visione del bando e di accettare, senza riserve, tutte le condizioni previste.

Dichiara inoltre, ai sensi del D.P.R. 28.12.2000, n.445 e successive modificazioni, che la firma apposta in calce al presente modulo è autografa. Egli/Ella prende atto che l’Università degli Studi dell’Aquila ha la facoltà di accertare la veridicità e l'autenticità dell'autocertificazione prodotta.

In caso di falsa dichiarazione l’Università degli Studi dell’Aquila applica le disposizioni di cui all'art. 76 del D.P.R. 28.12.2000, n. 445 e conseguentemente la decadenza dai benefici acquisiti (art. 75, del D.P.R.

28.12.2000, n.445).

Il/La sottoscritto/a esprime il proprio consenso affinché i dati personali forniti possano essere trattati nel rispetto del D. Lgs. 196 del 30.6.2003, per gli adempimenti connessi alla presente procedura.

L’Aquila, ____________________

_____________________________________

Firma del/la candidato/a

* con riserva, in corso, ripetenti o F.C.

(allegare fotocopia documento identità del Dichiarante)

Riferimenti

Documenti correlati

• • abbiano dimostrato conoscenze e capacit abbiano dimostrato conoscenze e capacit à à di comprensione di comprensione che estendono e/o rafforzano quelle tipicamente associate al

● Based on the graphical representation of the relationships existing between elements in a given domain, Semantic Nets adopt the metaphor that. – objects are nodes in a

● So, #$Individual includes, among other things, physical objects, temporal sub-abstractions of physical objects, numbers, relationships and groups. ● An instance of #$Individual

– Human reasoning: if a fact cannot be proven false, it is assumed to be true?.

● In case the knowledge base does not contain sufficient information to obtain answer Answer to the current goal Goal, it asks it, if possible, directly to the user. – Same

– Environment provides information to the Learning element, that uses it to improve the base of explicit knowledge. – Knowledge base expresses explicit knowledge in

Machine Learning (ML) and Data Mining (DM) – Machine Learning (ML) and Data Mining (DM) – Concepts and Techniques for automatic knowledge Concepts and Techniques for

● Can learn any Petri net without duplicate tasks and without more than one place with the same input and output tasks. ● New models formalism, called