Risultati
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Consultabilità delle tesi
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BORNINO GIACOMO, MACHINE LEARNING PREDICTION OF DIABETES COMORBIDITIES IN A LARGE ITALIAN COHORT,
Rel. BISON IVANO,
AA 2020/2021
Autore:
BORNINO GIACOMO
Titolo: MACHINE LEARNING PREDICTION OF DIABETES COMORBIDITIES IN A LARGE ITALIAN COHORT Relatore: BISON IVANO Correlatore: JURMAN GIUSEPPE Secondo Correlatore: CHIERICI MARCO Controrelatore: OSMANI VENET Anno accademico: 2020/2021 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-18 Richiedi la consultazione |
DARIO ISABELLA, EVALUATION OF BINARY CONFUSION MATRICES: CLASSICAL AND NOVEL APPROACHES: THE CONFUSION TETRAHEDRON,
Rel. JURMAN GIUSEPPE,
AA 2020/2021
Autore:
DARIO ISABELLA
Titolo: EVALUATION OF BINARY CONFUSION MATRICES: CLASSICAL AND NOVEL APPROACHES: THE CONFUSION TETRAHEDRON Relatore: JURMAN GIUSEPPE Anno accademico: 2020/2021 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-31 |
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FERRARINI MARCO, BIOLOGICAL NETWORK INFERENCE VIA DTW & CORRELATION MEASURES FROM TIME-COURSE DATA,
Rel. PUGLIESE ANDREA,
AA 2011/2012
Autore:
FERRARINI MARCO
Titolo: BIOLOGICAL NETWORK INFERENCE VIA DTW & CORRELATION MEASURES FROM TIME-COURSE DATA Relatore: PUGLIESE ANDREA Correlatore: JURMAN GIUSEPPE Controrelatore: TUBARO LUCIANO Anno accademico: 2011/2012 Corso: Corso di Laurea Magistrale - MATEMATICA [0519H] Struttura didattica: Facoltà di Scienze Formato: digitale Segnatura: 0519H-24 Richiedi la consultazione |
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FURLANELLO TOMMASO, BRAIN NETWORK IDENTIFICATION AND CLASSIFICATION,
Rel. CORICELLI GIORGIO,
AA 2012/2013
Autore:
FURLANELLO TOMMASO
Titolo: BRAIN NETWORK IDENTIFICATION AND CLASSIFICATION Relatore: CORICELLI GIORGIO Correlatore: JURMAN GIUSEPPE Anno accademico: 2012/2013 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Cognitive Science - Scienze Cognitive [0708H] Struttura didattica: Centro Interdipartimentale Mente/Cervello - CIMEC Formato: digitale Segnatura: 0708H-58 Richiedi la consultazione |
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GIARRATANO YLENIA, PHYLOGENETIC CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS IN METAGENOMICS,
Rel. AGOSTINELLI CLAUDIO,
AA 2015/2016
Autore:
GIARRATANO YLENIA
Titolo: PHYLOGENETIC CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS IN METAGENOMICS Relatore: AGOSTINELLI CLAUDIO Correlatore: JURMAN GIUSEPPE Anno accademico: 2015/2016 Corso: Corso di Laurea Magistrale - MATEMATICA [0519H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0519H-232 Richiedi la consultazione |
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GOBBI ANDREA, ALGEBRAIC RECONSTRUCTION OF GENE REGULATORY NETWORKS.,
Rel. CARANTI ANDREA,
AA 2009/2010
Autore:
GOBBI ANDREA
Titolo: ALGEBRAIC RECONSTRUCTION OF GENE REGULATORY NETWORKS. Relatore: CARANTI ANDREA Correlatore: JURMAN GIUSEPPE Anno accademico: 2009/2010 Corso: Corso di Laurea Specialistica - Matematica [0511D] Struttura didattica: Facoltà di Scienze Formato: digitale Segnatura: QO83 Richiedi la consultazione |
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MACCABIANI ELISA, INVESTIGATING CLIMATE FRAGILITY IN THE CITY OF BOLOGNA. AN ANALYSIS TO UNDERSTAND POSSIBLE CAUSES AND CONSEQUENCES,
Rel. JURMAN GIUSEPPE,
AA 2022/2023
Autore:
MACCABIANI ELISA
Titolo: INVESTIGATING CLIMATE FRAGILITY IN THE CITY OF BOLOGNA. AN ANALYSIS TO UNDERSTAND POSSIBLE CAUSES AND CONSEQUENCES Relatore: JURMAN GIUSEPPE Correlatore: NAPOLITANO MAURIZIO Secondo Correlatore: NANNI RICCARDO Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Interfacoltà Rovereto Formato: digitale Segnatura: 0522H-96 Richiedi la consultazione |
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MARCHESI RAFFAELE, GENERATIVE APPROACHES VERSUS RESAMPLING FOR TIME-SERIES CLINICAL DATA: METHODS TO MITIGATE HEALTH DATA POVERTY,
Rel. JURMAN GIUSEPPE,
AA 2022/2023
Autore:
MARCHESI RAFFAELE
Titolo: GENERATIVE APPROACHES VERSUS RESAMPLING FOR TIME-SERIES CLINICAL DATA: METHODS TO MITIGATE HEALTH DATA POVERTY Relatore: JURMAN GIUSEPPE Correlatore: OSMANI VENET Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-78 Richiedi la consultazione |
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MERZI NICOLÒ, GENDER AND GEOGRAPHICAL FACTORS IMPACTING STROKE ADMISSIONS,
Rel. JURMAN GIUSEPPE,
AA 2019/2020
Autore:
MERZI NICOLÒ
Titolo: GENDER AND GEOGRAPHICAL FACTORS IMPACTING STROKE ADMISSIONS Relatore: JURMAN GIUSEPPE Correlatore: BISON IVANO Anno accademico: 2019/2020 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-10 Richiedi la consultazione |
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NERVINI VIOLA, WAVELETS AND CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR FOOD QUALITY CONTROL,
Rel. AGOSTINELLI CLAUDIO,
AA 2016/2017
Autore:
NERVINI VIOLA
Titolo: WAVELETS AND CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR FOOD QUALITY CONTROL Relatore: AGOSTINELLI CLAUDIO Correlatore: JURMAN GIUSEPPE Anno accademico: 2016/2017 Corso: Corso di Laurea Magistrale - MATEMATICA [0519H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0519H-272 Richiedi la consultazione |
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PAOLAZZI ELISA, ENHANCING REPRODUCIBILITY AND INTERPRETABILITY IN CROHN'S DISEASE AND ULCERATIVE COLITIS DETECTION,
Rel. JURMAN GIUSEPPE,
AA 2021/2022
Autore:
PAOLAZZI ELISA
Titolo: ENHANCING REPRODUCIBILITY AND INTERPRETABILITY IN CROHN'S DISEASE AND ULCERATIVE COLITIS DETECTION Relatore: JURMAN GIUSEPPE Correlatore: CHIERICI MARCO Anno accademico: 2021/2022 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-65 Richiedi la consultazione |
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PAPA BRUNO, DEEP FEATURES ANALYSIS WITH GEOMETRIC METHODS IN DIGITAL PATHOLOGY: QUANTIFICATION OF THE IMMUNE RESPONSE IN NEUROBLASTOMA PATIENTS,
Rel. FONTANARI CLAUDIO,
AA 2019/2020
Autore:
PAPA BRUNO
Titolo: DEEP FEATURES ANALYSIS WITH GEOMETRIC METHODS IN DIGITAL PATHOLOGY: QUANTIFICATION OF THE IMMUNE RESPONSE IN NEUROBLASTOMA PATIENTS Relatore: FONTANARI CLAUDIO Correlatore: JURMAN GIUSEPPE Anno accademico: 2019/2020 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-4 Richiedi la consultazione |
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PUICA NICOLAE RAZVAN, AI IN PREDICTIVE DIAGNOSTICS: DL FOR GASTROINTESTINAL ENDOSCOPIC IMAGING IN INFLAMMATORY BOWEL DISEASES,
Rel. RICCI ELISA,
AA 2019/2020
Autore:
PUICA NICOLAE RAZVAN
Titolo: AI IN PREDICTIVE DIAGNOSTICS: DL FOR GASTROINTESTINAL ENDOSCOPIC IMAGING IN INFLAMMATORY BOWEL DISEASES Relatore: RICCI ELISA Correlatore: JURMAN GIUSEPPE Secondo Correlatore: CHIERICI MARCO Anno accademico: 2019/2020 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-690 Richiedi la consultazione |
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REHMAN HUMA, ENHANCING LUNGS CANCER PROGNOSIS WITH RADIOMIC FEATURES: A COMPARATIVE EVALUATION OF HAND-CREAFTED AND DEEP LEARNING SEGMENTATION IN CT SCANS,
Rel. JURMAN GIUSEPPE,
AA 2022/2023
Autore:
REHMAN HUMA
Titolo: ENHANCING LUNGS CANCER PROGNOSIS WITH RADIOMIC FEATURES: A COMPARATIVE EVALUATION OF HAND-CREAFTED AND DEEP LEARNING SEGMENTATION IN CT SCANS Relatore: JURMAN GIUSEPPE Correlatore: MORONI MONICA Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-80 |
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RICCARDI CHIARA, OBJECT DETECTION OF T LYMPHOCYTES IN NEUROBLASTOMA USING DEEP LEARNING,
Rel. DOMENICI ENRICO,
AA 2019/2020
Autore:
RICCARDI CHIARA
Titolo: OBJECT DETECTION OF T LYMPHOCYTES IN NEUROBLASTOMA USING DEEP LEARNING Relatore: DOMENICI ENRICO Correlatore: JURMAN GIUSEPPE Secondo Correlatore: BUSSOLA NICOLE Anno accademico: 2019/2020 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Biologia Quantitativa e Computazionale [0521H] Struttura didattica: Dipartimento CIBIO Formato: digitale Segnatura: 0521H-53 Richiedi la consultazione |
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RIGNANESE FEDERICA, HARNESSING PET/CT RADIOMICS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO UNCOVER LATENT PROGNOSTIC FACTORS IN NON-SMALL CELL LUNG CANCER,
Rel. RICCI ELISA,
AA 2022/2023
Autore:
RIGNANESE FEDERICA
Titolo: HARNESSING PET/CT RADIOMICS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO UNCOVER LATENT PROGNOSTIC FACTORS IN NON-SMALL CELL LUNG CANCER Relatore: RICCI ELISA Correlatore: CHIERICI MARCO Secondo Correlatore: JURMAN GIUSEPPE Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Biologia Quantitativa e Computazionale [0521H] Struttura didattica: Dipartimento CIBIO Formato: digitale Segnatura: 0521H-105 Richiedi la consultazione |
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RIGONI ELISA, TOURISM IN TRENTINO: AN EXPLORATORY AND FORECAST LONGITUDINAL ANALYSIS
EXPLOITING HBENCHMARK DATA IN COLLABORATION WITH
TRENTINO MARKETING,
Rel. JURMAN GIUSEPPE,
AA 2022/2023
Autore:
RIGONI ELISA
Titolo: TOURISM IN TRENTINO: AN EXPLORATORY AND FORECAST LONGITUDINAL ANALYSIS EXPLOITING HBENCHMARK DATA IN COLLABORATION WITH TRENTINO MARKETING Relatore: JURMAN GIUSEPPE Correlatore: DATRES MASSIMILIANO Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-79 Richiedi la consultazione |
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RIMESSI ALESSIO, A MACHINE LEARNING APPROACH IN THE PREDICTIVE MODELLING OF RESOURCE ALLOCATION IN ARTIFICIAL SNOW- MAKING,
Rel. JURMAN GIUSEPPE,
AA 2021/2022
Autore:
RIMESSI ALESSIO
Titolo: A MACHINE LEARNING APPROACH IN THE PREDICTIVE MODELLING OF RESOURCE ALLOCATION IN ARTIFICIAL SNOW- MAKING Relatore: JURMAN GIUSEPPE Correlatore: GOBBI ANDREA Anno accademico: 2021/2022 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-66 |
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SOLINAS ERIC, DATA SCIENCE IN THE ICU: MACHINE LEARNING MODELS TO PREDICT DETERIORATION OF CRITICALLY ILL PATIENTS,
Rel. JURMAN GIUSEPPE,
AA 2020/2021
Autore:
SOLINAS ERIC
Titolo: DATA SCIENCE IN THE ICU: MACHINE LEARNING MODELS TO PREDICT DETERIORATION OF CRITICALLY ILL PATIENTS Relatore: JURMAN GIUSEPPE Correlatore: OSMANI VENET Anno accademico: 2020/2021 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-24 Richiedi la consultazione |
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TADDEI DALLA TORRE FABIO, HIGH-RESOLUTION SYM-H DATA PREDICTION USING DEEP LEARNING FOR GEOMAGNETIC STORM
FORECASTING,
Rel. PASSERINI ANDREA,
Rel. CRISTOFORETTI MARCO,
AA 2020/2021
Autore:
TADDEI DALLA TORRE FABIO
Titolo: HIGH-RESOLUTION SYM-H DATA PREDICTION USING DEEP LEARNING FOR GEOMAGNETIC STORM FORECASTING Relatore: PASSERINI ANDREA Secondo Relatore: CRISTOFORETTI MARCO Correlatore: JURMAN GIUSEPPE Anno accademico: 2020/2021 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-28 Richiedi la consultazione |
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TRASTULLA LUCIA, TECHNIQUES OF INTEGRATION FOR HIGH-THROUGHPUT OMICS DATA,
Rel. AGOSTINELLI CLAUDIO,
AA 2015/2016
Autore:
TRASTULLA LUCIA
Titolo: TECHNIQUES OF INTEGRATION FOR HIGH-THROUGHPUT OMICS DATA Relatore: AGOSTINELLI CLAUDIO Correlatore: JURMAN GIUSEPPE Secondo Correlatore: ZANDONA' ALESSANDRO Anno accademico: 2015/2016 Corso: Corso di Laurea Magistrale - MATEMATICA [0519H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0519H-202 Richiedi la consultazione |
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VISINTAINER ROBERTO, FEATURE RANKING AND CLASSIFICATION OF MOLECULAR DATA BASED ON DISCRIMINANT ANALYSIS METHODS.,
Rel. BRUZZONE LORENZO,
AA 2006/2007
Autore:
VISINTAINER ROBERTO
Titolo: FEATURE RANKING AND CLASSIFICATION OF MOLECULAR DATA BASED ON DISCRIMINANT ANALYSIS METHODS. Relatore: BRUZZONE LORENZO Correlatore: JURMAN GIUSEPPE Anno accademico: 2006/2007 Corso: Corso di Laurea Specialistica - Ingegneria delle Telecomunicazioni [0319D] Struttura didattica: Facoltà di Ingegneria Formato: digitale Segnatura: SG164 Richiedi la consultazione |
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ZAUPA EROS, INVESTIGATING EXPLAINABLE MACHINE LEARNING METHODS IN PREDICTING DIABETES RELATED COMPLICATIONS,
Rel. JURMAN GIUSEPPE,
Rel. RICCI ELISA,
AA 2021/2022
Autore:
ZAUPA EROS
Titolo: INVESTIGATING EXPLAINABLE MACHINE LEARNING METHODS IN PREDICTING DIABETES RELATED COMPLICATIONS Relatore: RICCI ELISA Secondo Relatore: JURMAN GIUSEPPE Correlatore: OSMANI VENET Secondo Correlatore: CHIERICI MARCO Anno accademico: 2021/2022 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-849 Richiedi la consultazione |
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ZORZONI RICCARDO, PREDICTION AND SIMULATION OF FOOTBALL TEAMS' BEHAVIOUR THROUGH DEEP LEARNING TECHNIQUES,
Rel. JURMAN GIUSEPPE,
AA 2020/2021
Autore:
ZORZONI RICCARDO
Titolo: PREDICTION AND SIMULATION OF FOOTBALL TEAMS' BEHAVIOUR THROUGH DEEP LEARNING TECHNIQUES Relatore: JURMAN GIUSEPPE Correlatore: CINTIA PAOLO Anno accademico: 2020/2021 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-26 |