Biblioteca

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
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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

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
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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
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Autore: GIAMMARELLA LEONARDO
Titolo: EXPLORING PITFALLS IN DIMENSIONALITY REDUCTION FOR SCRNA-SEQ ANALYSIS
Relatore: JURMAN GIUSEPPE
Anno accademico: 2023/2024
Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H]
Struttura didattica: Interfacoltà Rovereto
Formato: digitale
Segnatura: 0522H-120

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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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

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
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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
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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
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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

Autore: SAIANI ANNA
Titolo: SINGLE-CELL TRANSCRIPTOMIC GENE PRIORITIZATION WORKFLOW REVEALS CRITICAL GENES IN CELLULAR HETEROGENEITY
Relatore: POTESTIO RAFFAELLO
Secondo Relatore: JURMAN GIUSEPPE
Correlatore: TUBIANA LUCA
Secondo Correlatore: LAZZARO NICOLO'
Anno accademico: 2023/2024
Corso: Corso di Laurea Magistrale - FISICA [0518H]
Struttura didattica: Dipartimento di Fisica
Formato: digitale
Segnatura: 0518H-503
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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
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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
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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
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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
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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
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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