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Consultabilità delle tesi
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APRICENO GIANLUCA, DEEP STRUCTURED PREDICTION IN EMBEDDING SPACE,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2017/2018
Autore:
APRICENO GIANLUCA
Titolo: DEEP STRUCTURED PREDICTION IN EMBEDDING SPACE Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: DRAGONE PAOLO Anno accademico: 2017/2018 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-518 Richiedi la consultazione |
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ARDINO PIERFRANCESCO, MULTINOMIAL CONSTRAINED ADVERSARIAL NETWORKS,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2017/2018
Autore:
ARDINO PIERFRANCESCO
Titolo: MULTINOMIAL CONSTRAINED ADVERSARIAL NETWORKS Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: MORETTIN PAOLO Anno accademico: 2017/2018 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-483 Richiedi la consultazione |
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ASTEGHER MAURIZIO, AUTOMATIC FEATURE EXTRACTION FOR COACTIVE LEARNING,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2015/2016
Autore:
ASTEGHER MAURIZIO
Titolo: AUTOMATIC FEATURE EXTRACTION FOR COACTIVE LEARNING Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: DRAGONE PAOLO Anno accademico: 2015/2016 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-360 Richiedi la consultazione |
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AZZOLIN STEVE, GLOBAL EXPLAINABILITY OF GNNS VIA LEARNED LOGIC FORMULAS,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2021/2022
Autore:
AZZOLIN STEVE
Titolo: GLOBAL EXPLAINABILITY OF GNNS VIA LEARNED LOGIC FORMULAS Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: LIÒ PIETRO Anno accademico: 2021/2022 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Artificial Intelligence Systems [0342H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0342H-15 Richiedi la consultazione |
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BARBERA CESARE, EXPLOITING IMPACT VERSUS POSTERIOR PROBABILITY IN MACHINE LEARNING: AN EXPLORATORY STUDY,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2021/2022
Autore:
BARBERA CESARE
Titolo: EXPLOITING IMPACT VERSUS POSTERIOR PROBABILITY IN MACHINE LEARNING: AN EXPLORATORY STUDY Relatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2021/2022 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-54 Richiedi la consultazione |
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BATTOCCHIO EDOARDO, A MODULAR ARCHITECTURE FOR DEEP STRUCTURED OUTPUT PREDICTION,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2019/2020
Autore:
BATTOCCHIO EDOARDO
Titolo: A MODULAR ARCHITECTURE FOR DEEP STRUCTURED OUTPUT PREDICTION Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: APRICENO GIANLUCA Anno accademico: 2019/2020 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-633 Richiedi la consultazione |
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BENEDETTI EMMA, STRATEGY-ROBUST RECOURSE MODELS THROUGH PERFORMATIVE PREDICTION
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Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2022/2023
Autore:
BENEDETTI EMMA
Titolo: STRATEGY-ROBUST RECOURSE MODELS THROUGH PERFORMATIVE PREDICTION Relatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-82 Richiedi la consultazione |
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BERTAMINI GIULIO, MINING SETS OF PATTERNS TO DISCLOSE RIBO-CODING CLUSTERS OF RNA-BINDING PROTEINS AND NCRNAS,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2011/2012
Autore:
BERTAMINI GIULIO
Titolo: MINING SETS OF PATTERNS TO DISCLOSE RIBO-CODING CLUSTERS OF RNA-BINDING PROTEINS AND NCRNAS Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: VIERO GABRIELLA Controrelatore: BLANZIERI ENRICO Anno accademico: 2011/2012 Corso: Corso di Laurea - Informatica (triennale) [0507C] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0507C-411 Richiedi la consultazione |
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BOGDAN LIVIU ALEXANDRU, COLLABORATIVE HUMAN-MACHINE ACTIVITY RECOGNITION,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2016/2017
Autore:
BOGDAN LIVIU ALEXANDRU
Titolo: COLLABORATIVE HUMAN-MACHINE ACTIVITY RECOGNITION Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: GIUNCHIGLIA FAUSTO Anno accademico: 2016/2017 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-407 Richiedi la consultazione |
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BONTEMPELLI ANDREA, SKEPTICAL LEARNING IN AN OPEN WORLD: A GAUSSIAN PROCESS APPROACH,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2017/2018
Autore:
BONTEMPELLI ANDREA
Titolo: SKEPTICAL LEARNING IN AN OPEN WORLD: A GAUSSIAN PROCESS APPROACH Relatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2017/2018 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-521 Richiedi la consultazione |
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BORTOLOTTI SAMUELE, FROM MODELS TO ARGUMENTS AND BACK: A MULTI-SHOT INTERACTIVE DEBUGGING PROTOCOL,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2022/2023
Autore:
BORTOLOTTI SAMUELE
Titolo: FROM MODELS TO ARGUMENTS AND BACK: A MULTI-SHOT INTERACTIVE DEBUGGING PROTOCOL Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: TESO STEFANO Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-898 Richiedi la consultazione |
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BRANCHI PAOLO, MIRNAFIND: A MACHINE LEARNING APPROACH FOR MIRNA IDENTIFICATION,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2015/2016
Autore:
BRANCHI PAOLO
Titolo: MIRNAFIND: A MACHINE LEARNING APPROACH FOR MIRNA IDENTIFICATION Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: FURLANELLO CESARE Anno accademico: 2015/2016 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-361 Richiedi la consultazione |
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BRANCHI STEFANO, LEVERAGING REINFORCEMENT LEARNING FOR RECOMMENDING NEXT ACTIVITIES IN BUSINESS PROCESSES,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2020/2021
Autore:
BRANCHI STEFANO
Titolo: LEVERAGING REINFORCEMENT LEARNING FOR RECOMMENDING NEXT ACTIVITIES IN BUSINESS PROCESSES Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: GHIDINI CHIARA Secondo Correlatore: DI FRANCESCOMARINO CHIARA Anno accademico: 2020/2021 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-769 Richiedi la consultazione |
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BRONZINI MARCO, ANOMALY DETECTION AND PREDICTIVE MAINTENANCE FOR PHOTOVOLTAIC SYSTEMS IN A REAL CASE SCENARIO,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2020/2021
Autore:
BRONZINI MARCO
Titolo: ANOMALY DETECTION AND PREDICTIVE MAINTENANCE FOR PHOTOVOLTAIC SYSTEMS IN A REAL CASE SCENARIO Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: TARANTINO GIANMARIA Anno accademico: 2020/2021 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-40 Richiedi la consultazione |
BUENO GARCIA MARINA, GENERATING TEST SPECIFICATIONS USING LARGE LANGUAGE MODELS,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2023/2024
Autore:
BUENO GARCIA MARINA
Titolo: GENERATING TEST SPECIFICATIONS USING LARGE LANGUAGE MODELS Relatore: PASSERINI ANDREA Relatore Esterno: MARTINET JEAN Anno accademico: 2023/2024 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Interfacoltà Rovereto Formato: digitale Segnatura: 0517H-952 |
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BUSARELLO EMMA, TOWARDS UNDERSTANDING AMYOTROPHIC LATERAL SCLEROSIS FROM MICE TO PATIENTS BY AN INTEGRATIVE AND MULTILEVEL APPROACH,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2020/2021
Autore:
BUSARELLO EMMA
Titolo: TOWARDS UNDERSTANDING AMYOTROPHIC LATERAL SCLEROSIS FROM MICE TO PATIENTS BY AN INTEGRATIVE AND MULTILEVEL APPROACH Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: VIERO GABRIELLA Anno accademico: 2020/2021 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Biologia Quantitativa e Computazionale [0521H] Struttura didattica: Dipartimento CIBIO Formato: digitale Segnatura: 0521H-66 Richiedi la consultazione |
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Autore:
CAPPUZZO ENRICO
Titolo: DEEP LEARNING FOR APPLE POSITION ESTIMATION Relatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2021/2022 Corso: Corso di Laurea Magistrale - MATEMATICA [0519H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0519H-615 Richiedi la consultazione |
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CAURIO VINCENZO, ALGORITMI DI RICERCA PER ANALISI DI CLUSTER DI FATTORI REGOLATORI,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2013/2014
Autore:
CAURIO VINCENZO
Titolo: ALGORITMI DI RICERCA PER ANALISI DI CLUSTER DI FATTORI REGOLATORI Relatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2013/2014 Corso: Corso di Laurea - Informatica [0514G] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0514G-175 Richiedi la consultazione |
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CHIETERA MARIA TERESA, A HYBRID APPROACH FOR A MOVIE RECOMMENDER SYSTEM,
Rel. PASSERINI ANDREA,
Rel. SÀNCHEZ MARRÈ MIQUEL,
AA 2015/2016
Autore:
CHIETERA MARIA TERESA
Titolo: A HYBRID APPROACH FOR A MOVIE RECOMMENDER SYSTEM Relatore: PASSERINI ANDREA Secondo Relatore: SÀNCHEZ MARRÈ MIQUEL Anno accademico: 2015/2016 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-318 Richiedi la consultazione |
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CORRADO GIANLUCA, TOWARDS THE POST-TRANSCRIPTIONAL OPERON MODEL: MACHINE LEARNING TECHNIQUES FOR COMBINATORIAL RNA-PROTEIN INTERACTION PREDICTION,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2012/2013
Autore:
CORRADO GIANLUCA
Titolo: TOWARDS THE POST-TRANSCRIPTIONAL OPERON MODEL: MACHINE LEARNING TECHNIQUES FOR COMBINATORIAL RNA-PROTEIN INTERACTION PREDICTION Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: TEBALDI TOMA Anno accademico: 2012/2013 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-143 Richiedi la consultazione |
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COSENTINO SALVATORE, MIRNA-SPYSVM: METODO PER L'IDENTIFICAZIONE DI TARGET DI MICRORNA.,
Rel. BLANZIERI ENRICO,
AA 2009/2010
Autore:
COSENTINO SALVATORE
Titolo: MIRNA-SPYSVM: METODO PER L'IDENTIFICAZIONE DI TARGET DI MICRORNA. Relatore: BLANZIERI ENRICO Correlatore: RE ANGELA Controrelatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2009/2010 Corso: Corso di Laurea Specialistica - Informatica [0510D] Struttura didattica: Facoltà di Scienze Formato: digitale Segnatura: QN175 |
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COSER OMAR, IDENTIFYING RIBOSOME PATTERNS IN MAMMALIAN POLYSOMES THROUGH THE SUBGRAPH MATCHING ALGORITHM,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2020/2021
Autore:
COSER OMAR
Titolo: IDENTIFYING RIBOSOME PATTERNS IN MAMMALIAN POLYSOMES THROUGH THE SUBGRAPH MATCHING ALGORITHM Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: VIERO GABRIELLA Anno accademico: 2020/2021 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Biologia Quantitativa e Computazionale [0521H] Struttura didattica: Dipartimento CIBIO Formato: digitale Segnatura: 0521H-65 Richiedi la consultazione |
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DALLACHIESA MICHELE, RECONSTRUCTING CURVES FROM SPARSE AND NOISY DATA THROUGH REACTIVE SEARCH OPTIMIZATION TECHNIQUES.,
Rel. BATTITI ROBERTO,
AA 2008/2009
Autore:
DALLACHIESA MICHELE
Titolo: RECONSTRUCTING CURVES FROM SPARSE AND NOISY DATA THROUGH REACTIVE SEARCH OPTIMIZATION TECHNIQUES. Relatore: BATTITI ROBERTO Controrelatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2008/2009 Corso: Corso di Laurea Specialistica - Informatica [0510D] Struttura didattica: Facoltà di Scienze Formato: digitale Segnatura: QN135 Richiedi la consultazione |
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DE LUCA VINCENZO MARCO, REGULARIZE LEARNING IN GRAPH NEURAL NETWORKS THROUGH EXPLAINABILITY,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2022/2023
Autore:
DE LUCA VINCENZO MARCO
Titolo: REGULARIZE LEARNING IN GRAPH NEURAL NETWORKS THROUGH EXPLAINABILITY Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: LONGA ANTONIO Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Artificial Intelligence Systems [0342H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0342H-32 Richiedi la consultazione |
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DE TONI GIOVANNI, NEURAL PROGRAM SYNTHESIS: AUTOMATIC PROCEDURE LEARNING WITH NEURAL NETWORKS,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2018/2019
Autore:
DE TONI GIOVANNI
Titolo: NEURAL PROGRAM SYNTHESIS: AUTOMATIC PROCEDURE LEARNING WITH NEURAL NETWORKS Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: ERCULIANI LUCA Anno accademico: 2018/2019 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-598 Richiedi la consultazione |
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DEMURTAS PIETRO, DEEP LEARNING FOR TRANSCRIPTION FACTORS BINDING PREDICTION,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2023/2024
Autore:
DEMURTAS PIETRO
Titolo: DEEP LEARNING FOR TRANSCRIPTION FACTORS BINDING PREDICTION Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: FIORESI RITA Secondo Correlatore: PERINI GIOVANNI Anno accademico: 2023/2024 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Artificial Intelligence Systems [0342H] Struttura didattica: Interfacoltà Rovereto Formato: digitale Segnatura: 0342H-79 |
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DI LIELLO LUCA, GAME LEVEL GENERATION WITH CONSTRAINED ADVERSARIAL NETWORKS,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2018/2019
Autore:
DI LIELLO LUCA
Titolo: GAME LEVEL GENERATION WITH CONSTRAINED ADVERSARIAL NETWORKS Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: MORETTIN PAOLO Anno accademico: 2018/2019 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-565 Richiedi la consultazione |
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DORINI LORENZO, EMPIRICAL ANALYSIS OF A DEEP LEARNING MODEL FOR WHITE MATTER TRACT SEGMENTATION,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2018/2019
Autore:
DORINI LORENZO
Titolo: EMPIRICAL ANALYSIS OF A DEEP LEARNING MODEL FOR WHITE MATTER TRACT SEGMENTATION Relatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2018/2019 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-566 Richiedi la consultazione |
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ERCULIANI LUCA, CONSTRUCTIVE LAYOUT SYNTHESIS AND RECOMMENDATION VIA OPTIMIZATION MODULO THEORY,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2016/2017
Autore:
ERCULIANI LUCA
Titolo: CONSTRUCTIVE LAYOUT SYNTHESIS AND RECOMMENDATION VIA OPTIMIZATION MODULO THEORY Relatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2016/2017 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-409 Richiedi la consultazione |
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FERRETTI PAMELA, EMPIRICAL EVALUATION OF SEQUENCE ASSEMBLERS AND GENOME RECONSTRUCTION OF NOVEL CLINICALLY RELEVANT PATHOGEN STRAINS,
Rel. BLANZIERI ENRICO,
AA 2012/2013
Autore:
FERRETTI PAMELA
Titolo: EMPIRICAL EVALUATION OF SEQUENCE ASSEMBLERS AND GENOME RECONSTRUCTION OF NOVEL CLINICALLY RELEVANT PATHOGEN STRAINS Relatore: BLANZIERI ENRICO Correlatore: JOUSSON OLIVIER Controrelatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2012/2013 Corso: Corso di Laurea - Informatica [0514G] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0514G-123 Richiedi la consultazione |
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Autore:
FERRINI FRANCESCO
Titolo: LEARNING METAPATH GNN Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: JAEGER MANFRED Anno accademico: 2021/2022 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Artificial Intelligence Systems [0342H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0342H-4 Richiedi la consultazione |
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FINELLI SARA, A REVISED IMAGE PROCESSING PIPELINE REVEALS POLYRIBOSOME ORGANIZATION EVOLUTION,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2019/2020
Autore:
FINELLI SARA
Titolo: A REVISED IMAGE PROCESSING PIPELINE REVEALS POLYRIBOSOME ORGANIZATION EVOLUTION Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: VIERO GABRIELLA Anno accademico: 2019/2020 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Biologia Quantitativa e Computazionale [0521H] Struttura didattica: Dipartimento CIBIO Formato: digitale Segnatura: 0521H-36 Richiedi la consultazione |
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FOLCHINI SARA, A SYSTEMATIC BENCHMARK OF SUPERVISED LEARNING APPROACHES FOR CLINICAL-LIKE ARTIFICIAL DATASETS,
Rel. LAIO ALESSANDRO,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2018/2019
Autore:
FOLCHINI SARA
Titolo: A SYSTEMATIC BENCHMARK OF SUPERVISED LEARNING APPROACHES FOR CLINICAL-LIKE ARTIFICIAL DATASETS Relatore: PASSERINI ANDREA Secondo Relatore: LAIO ALESSANDRO Anno accademico: 2018/2019 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Biologia Quantitativa e Computazionale [0521H] Struttura didattica: Dipartimento CIBIO Formato: digitale Segnatura: 0521H-29 Richiedi la consultazione |
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FRACCARO MATTIA, LEVERAGING MULTI-PERSPECTIVE A-PRIORI KNOWLEDGE FOR TIME-RELATED PREDICTIONS IN PREDICTIVE PROCESS MONITORING
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Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2017/2018
Autore:
FRACCARO MATTIA
Titolo: LEVERAGING MULTI-PERSPECTIVE A-PRIORI KNOWLEDGE FOR TIME-RELATED PREDICTIONS IN PREDICTIVE PROCESS MONITORING Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: GHIDINI CHIARA Anno accademico: 2017/2018 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-527 Richiedi la consultazione |
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FRUET MAURO, A MACHINE LEARNING APPROACH FOR PREDICTING PROTEIN-RNA INTERACTION SITES,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2011/2012
Autore:
FRUET MAURO
Titolo: A MACHINE LEARNING APPROACH FOR PREDICTING PROTEIN-RNA INTERACTION SITES Relatore: PASSERINI ANDREA Controrelatore: BLANZIERI ENRICO Anno accademico: 2011/2012 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-118 Richiedi la consultazione |
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GABBURO MATTEO, LEARNING ACTIVATION FUNCTIONS FOR TYPE EXTENSION TREES,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2017/2018
Autore:
GABBURO MATTEO
Titolo: LEARNING ACTIVATION FUNCTIONS FOR TYPE EXTENSION TREES Relatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2017/2018 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-528 Richiedi la consultazione |
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GERBALDO VALENTINA, STATISTICAL RELATIONAL LEARNING FOR COLLECTIVE PROTEIN FEATURE PREDICTION,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2015/2016
Autore:
GERBALDO VALENTINA
Titolo: STATISTICAL RELATIONAL LEARNING FOR COLLECTIVE PROTEIN FEATURE PREDICTION Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: TESO STEFANO Anno accademico: 2015/2016 Corso: Corso di Laurea Magistrale - MATEMATICA [0519H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0519H-230 Richiedi la consultazione |
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GHISLENI GABRIELE, LEARNING, DEBUGGING AND DEPLOYING NLP CLASSIFIERS FOR SUSTAINABLE DEVELOPMENT GOALS,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2021/2022
Autore:
GHISLENI GABRIELE
Titolo: LEARNING, DEBUGGING AND DEPLOYING NLP CLASSIFIERS FOR SUSTAINABLE DEVELOPMENT GOALS Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: TESO STEFANO Anno accademico: 2021/2022 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-57 |
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GOBBI JACOPO, CONSTRAINING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS WITH SEMANTIC LOSS,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2018/2019
Autore:
GOBBI JACOPO
Titolo: CONSTRAINING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS WITH SEMANTIC LOSS Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: MORETTIN PAOLO Anno accademico: 2018/2019 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-569 Richiedi la consultazione |
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GRASSI ALESSANDRO, EARLY WARNING SYSTEM FOR DESERT LOCUST INFESTATIONS IN THE HORN OF AFRICA: A MACHINE LEARNING APPROACH,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2022/2023
Autore:
GRASSI ALESSANDRO
Titolo: EARLY WARNING SYSTEM FOR DESERT LOCUST INFESTATIONS IN THE HORN OF AFRICA: A MACHINE LEARNING APPROACH Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: NATALI STEFANO Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Artificial Intelligence Systems [0342H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0342H-54 |
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GUERRIERI ALESSIO, DECENTRALIZED CLUSTERING WITH ESTIMATION OF THE NUMBER OF CLUSTERS.,
Rel. MONTRESOR ALBERTO,
AA 2009/2010
Autore:
GUERRIERI ALESSIO
Titolo: DECENTRALIZED CLUSTERING WITH ESTIMATION OF THE NUMBER OF CLUSTERS. Relatore: MONTRESOR ALBERTO Controrelatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2009/2010 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Facoltà di Scienze Formato: digitale Segnatura: QQ21 Richiedi la consultazione |
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HERDAGDELEN DILEK TURSUN, KERNEL MACHINES FOR PROTEIN-MRNA BINDING PREDICTION,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2013/2014
Autore:
HERDAGDELEN DILEK TURSUN
Titolo: KERNEL MACHINES FOR PROTEIN-MRNA BINDING PREDICTION Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: CORRADO GIANLUCA Anno accademico: 2013/2014 Corso: Corso di Laurea Specialistica - Informatica [0510D] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0510D-196 Richiedi la consultazione |
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INNAMORATO BARBARA, EXPLAINABLE AI FOR DATA DRIFT DETECTION,
Rel. BIANCHI LUIGI AMEDEO,
AA 2020/2021
Autore:
INNAMORATO BARBARA
Titolo: EXPLAINABLE AI FOR DATA DRIFT DETECTION Relatore: BIANCHI LUIGI AMEDEO Correlatore: PASSERINI ANDREA Secondo Correlatore: LUIJKX ADRIANUS RUDOLPHUS Anno accademico: 2020/2021 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-33 Richiedi la consultazione |
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JADIDI OMID, DEEP LEARNING EXPLANATION CORRECTION FOR CLASSIFICATION AND LOCALIZATION OF COVID-19 MARKERS IN POINT-OF-CARE LUNG ULTRASOUND,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2020/2021
Autore:
JADIDI OMID
Titolo: DEEP LEARNING EXPLANATION CORRECTION FOR CLASSIFICATION AND LOCALIZATION OF COVID-19 MARKERS IN POINT-OF-CARE LUNG ULTRASOUND Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: TESO STEFANO Anno accademico: 2020/2021 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-807 Richiedi la consultazione |
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JAUPAJ ERINDA, SENSING USERS' TRANSPORTATION MODE THROUGH SMARTPHONES: A DATA MINING APPROACH,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2012/2013
Autore:
JAUPAJ ERINDA
Titolo: SENSING USERS' TRANSPORTATION MODE THROUGH SMARTPHONES: A DATA MINING APPROACH Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: CARRERAS IACOPO Anno accademico: 2012/2013 Corso: Corso di Laurea - Informatica [0514G] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0514G-97 Richiedi la consultazione |
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JAUPAJ ERINDA, EXTRACTING DEFINITIONS FROM TEXT: A DEEP LEARNING APPROACH,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2016/2017
Autore:
JAUPAJ ERINDA
Titolo: EXTRACTING DEFINITIONS FROM TEXT: A DEEP LEARNING APPROACH Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: GHIDINI CHIARA Secondo Correlatore: PETRUCCI GIULIO Anno accademico: 2016/2017 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-453 Richiedi la consultazione |
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LALLETTI CRISTIANA, DEALING WITH CONFOUNDERS IN EXPLANATION-BASED DRIFT DETECTION
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Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2021/2022
Autore:
LALLETTI CRISTIANA
Titolo: DEALING WITH CONFOUNDERS IN EXPLANATION-BASED DRIFT DETECTION Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: TESO STEFANO Anno accademico: 2021/2022 Corso: Corso di Laurea Magistrale - MATEMATICA [0519H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0519H-556 Richiedi la consultazione |
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Autore:
LONGA ANTONIO
Titolo: GRAPH EMBEDDING IN 2D Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: COSTA FABRIZIO Anno accademico: 2018/2019 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-580 Richiedi la consultazione |
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LÓPEZ PÉREZ ELSA, REINFORCEMENT LEARNING SOLUTIONS FOR REAL-WORLD MULTI-ROBOT NAVIGATION SIMULATIONS,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2022/2023
Autore:
LÓPEZ PÉREZ ELSA
Titolo: REINFORCEMENT LEARNING SOLUTIONS FOR REAL-WORLD MULTI-ROBOT NAVIGATION SIMULATIONS Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: AYOUBI SARA Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-907 Richiedi la consultazione |
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LUCERO TAYLOR, EVALUATING THE INTERPRETABILITY OF XAI TECHNIQUES ACROSS IMAGE, TEXT, AND TABULAR DATA.,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2022/2023
Autore:
LUCERO TAYLOR
Titolo: EVALUATING THE INTERPRETABILITY OF XAI TECHNIQUES ACROSS IMAGE, TEXT, AND TABULAR DATA. Relatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-889 |
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MARRONE FRANCESCO MARIA, DEEP LEARNING FOR COVID-19 DIAGNOSIS: LEARNING FROM EXPLANATIONS TO OUTPUT BETTER EXPLANATIONS,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2019/2020
Autore:
MARRONE FRANCESCO MARIA
Titolo: DEEP LEARNING FOR COVID-19 DIAGNOSIS: LEARNING FROM EXPLANATIONS TO OUTPUT BETTER EXPLANATIONS Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: TESO STEFANO Anno accademico: 2019/2020 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-694 Richiedi la consultazione |
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MASERA LUCA, MULTIPLE PROTEIN FEATURE PREDICTION WITH STATISTICAL RELATIONAL LEARNING,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2013/2014
Autore:
MASERA LUCA
Titolo: MULTIPLE PROTEIN FEATURE PREDICTION WITH STATISTICAL RELATIONAL LEARNING Relatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2013/2014 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-240 Richiedi la consultazione |
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MASINA GABRIELE, EXTENDING WEIGHTED MODEL INTEGRATION WITH STRUCTURE AWARENESS AND MULTIPLE INTEGRATION APPROACHES,
Rel. SEBASTIANI ROBERTO,
AA 2021/2022
Autore:
MASINA GABRIELE
Titolo: EXTENDING WEIGHTED MODEL INTEGRATION WITH STRUCTURE AWARENESS AND MULTIPLE INTEGRATION APPROACHES Relatore: SEBASTIANI ROBERTO Correlatore: SPALLITTA GIUSEPPE Secondo Correlatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2021/2022 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-842 Richiedi la consultazione |
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Autore:
MORETTIN PAOLO
Titolo: LEARNING MODULO THEORIES WITH LATENT VARIABLES Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: TESO STEFANO Anno accademico: 2014/2015 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-304 Richiedi la consultazione |
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NANYS PATRICK, THE ART OF CONDENSATION: CONSTRUCTING A STATE-OF-THE-ART MULTILINGUAL DATASET,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2023/2024
Autore:
NANYS PATRICK
Titolo: THE ART OF CONDENSATION: CONSTRUCTING A STATE-OF-THE-ART MULTILINGUAL DATASET Relatore: PASSERINI ANDREA Relatore Esterno: BENCZUR ANDRAS Secondo Relatore Esterno: MIHALTZ MARTON Anno accademico: 2023/2024 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Interfacoltà Rovereto Formato: digitale Segnatura: 0517H-958 Richiedi la consultazione |
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NICOLÒ CARLO, COMBINING DEEP LEARNING AND CONSTRAINT SOLVING FOR HANDWRITTEN ALGEBRAIC EQUATION RECOGNITION,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2017/2018
Autore:
NICOLÒ CARLO
Titolo: COMBINING DEEP LEARNING AND CONSTRAINT SOLVING FOR HANDWRITTEN ALGEBRAIC EQUATION RECOGNITION Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: DRAGONE PAOLO Anno accademico: 2017/2018 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-535 |
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PAGANIN MARTINA, TSPOLYSOMES - DEVELOPMENT OF A COMPUTATIONAL PIPELINE TO UNRAVEL A STRUCTURAL CODE IN CELLULAR POLYSOMES,
Rel. PASSERINI ANDREA,
Rel. VIERO GABRIELLA,
AA 2018/2019
Autore:
PAGANIN MARTINA
Titolo: TSPOLYSOMES - DEVELOPMENT OF A COMPUTATIONAL PIPELINE TO UNRAVEL A STRUCTURAL CODE IN CELLULAR POLYSOMES Relatore: PASSERINI ANDREA Secondo Relatore: VIERO GABRIELLA Anno accademico: 2018/2019 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-549 Richiedi la consultazione |
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Autore:
PAISSAN DENIS
Titolo: DEEP LEARNING FOR IT SYSTEM FAILURE PREDICTION Relatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2018/2019 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-616 |
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PELLEGRINI GIOVANNI, NEURO-SYMBOLIC LEARNING WITH TYPE EXTENSION TREES,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2016/2017
Autore:
PELLEGRINI GIOVANNI
Titolo: NEURO-SYMBOLIC LEARNING WITH TYPE EXTENSION TREES Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: JAEGER MANFRED Anno accademico: 2016/2017 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-383 Richiedi la consultazione |
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PERKOWSKI ERNEST, ASTRONOMY MEETS LLAMAS: MULTI-STAGE FINE-TUNING OF OPEN-SOURCE LARGE LANGUAGE MODELS USING SCHOLARLY ARTICLES,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2022/2023
Autore:
PERKOWSKI ERNEST
Titolo: ASTRONOMY MEETS LLAMAS: MULTI-STAGE FINE-TUNING OF OPEN-SOURCE LARGE LANGUAGE MODELS USING SCHOLARLY ARTICLES Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: KRUK SANDOR Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-948 |
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Autore:
PIANESI LUNA
Titolo: GNNS AND XAI FOR A NEW AURORA KINASE INHIBITOR Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: LIÒ PIETRO Anno accademico: 2021/2022 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Artificial Intelligence Systems [0342H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0342H-17 Richiedi la consultazione |
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POJER RAFFAELE, NEURO-SYMBOLIC INTEGRATION FOR LEARNING AND REASONING ABOUT GRAPH DATA,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2021/2022
Autore:
POJER RAFFAELE
Titolo: NEURO-SYMBOLIC INTEGRATION FOR LEARNING AND REASONING ABOUT GRAPH DATA Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: JAEGER MANFRED Anno accademico: 2021/2022 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Artificial Intelligence Systems [0342H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0342H-19 Richiedi la consultazione |
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ROBBI ERICH, AI-ENHANCED DECISION MAKING FOR SURGICAL INTERVENTION IN ABDOMINAL AORTIC ANEURYSM
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Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2022/2023
Autore:
ROBBI ERICH
Titolo: AI-ENHANCED DECISION MAKING FOR SURGICAL INTERVENTION IN ABDOMINAL AORTIC ANEURYSM Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: ROVERI MARCO Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-83 |
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SHUVO MD AZGAR HOSSAIN, DESIGN OF AN APPLICATION FOR PRODUCTION SCHEDULING BASED ON THE COMBINATION OF A MONTE CARLO TREE SEARCH ALGORITHM WITH A REINFORCEMENT LEARNING ALGORITHM,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2022/2023
Autore:
SHUVO MD AZGAR HOSSAIN
Titolo: DESIGN OF AN APPLICATION FOR PRODUCTION SCHEDULING BASED ON THE COMBINATION OF A MONTE CARLO TREE SEARCH ALGORITHM WITH A REINFORCEMENT LEARNING ALGORITHM Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: GROTH MICHAEL Relatore Esterno: SCHUMANN MATTHIAS Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-951 Richiedi la consultazione |
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SOMMAVILLA FRANCESCO, PUSHING THE ENVELOPE OF SMT-BASED WEIGHTED MODEL INTEGRATION,
Rel. PASSERINI ANDREA,
Rel. SEBASTIANI ROBERTO,
AA 2018/2019
Autore:
SOMMAVILLA FRANCESCO
Titolo: PUSHING THE ENVELOPE OF SMT-BASED WEIGHTED MODEL INTEGRATION Relatore: SEBASTIANI ROBERTO Secondo Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: MORETTIN PAOLO Anno accademico: 2018/2019 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-551 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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Autore:
TANEBURGO GIANVITO
Titolo: CONSTRAINED ADVERSARIAL NETWORKS Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: MORETTIN PAOLO Anno accademico: 2016/2017 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-461 Richiedi la consultazione |
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TESO STEFANO, A COMBINED ON/OFF LATTICE APPROACH FOR PROTEIN STRUCTURE PREDICTION.,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2008/2009
Autore:
TESO STEFANO
Titolo: A COMBINED ON/OFF LATTICE APPROACH FOR PROTEIN STRUCTURE PREDICTION. Relatore: PASSERINI ANDREA Controrelatore: BATTITI ROBERTO Anno accademico: 2008/2009 Corso: Corso di Laurea Specialistica - Informatica [0510D] Struttura didattica: Facoltà di Scienze Formato: digitale Segnatura: QN136 Richiedi la consultazione |
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TODESCHI DAVIDE, INSIDE W-NET. INSIGHT INTO THE TRAINING OF A COMPOSITE NEURAL ARCHITECTURE,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2017/2018
Autore:
TODESCHI DAVIDE
Titolo: INSIDE W-NET. INSIGHT INTO THE TRAINING OF A COMPOSITE NEURAL ARCHITECTURE Relatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2017/2018 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-505 Richiedi la consultazione |
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TRAN ANH MINH CHAU, A RELATIONAL LEARNING APPROACH FOR
MULTI-POINT MUTANT PREDICTION APPLIED TO
TUMOR PROTEIN P53
,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2013/2014
Autore:
TRAN ANH MINH CHAU
Titolo: A RELATIONAL LEARNING APPROACH FOR MULTI-POINT MUTANT PREDICTION APPLIED TO TUMOR PROTEIN P53 Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: TESO STEFANO Anno accademico: 2013/2014 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-206 Richiedi la consultazione |
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TREBUCCHI GAIA, GENERATING TEMPORAL GRAPHS VIA LABELED EGOCENTRIC TEMPORAL NEIGHBORHOODS,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2022/2023
Autore:
TREBUCCHI GAIA
Titolo: GENERATING TEMPORAL GRAPHS VIA LABELED EGOCENTRIC TEMPORAL NEIGHBORHOODS Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: LONGA ANTONIO Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Artificial Intelligence Systems [0342H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0342H-33 Richiedi la consultazione |
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TUPINI ANDREA, SOWEEGO: ENSEMBLE LEARNING APPLIED TO RECORD LINKAGE,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2018/2019
Autore:
TUPINI ANDREA
Titolo: SOWEEGO: ENSEMBLE LEARNING APPLIED TO RECORD LINKAGE Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: FOSSATI MARCO Anno accademico: 2018/2019 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-577 Richiedi la consultazione |
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VINCZE MATYAS, MODULAR NON-AUTOREGRESSIVE TRAJECTORY PREDICTION,
Rel. PASSERINI ANDREA,
Rel. SANGINETO ENVER,
AA 2022/2023
Autore:
VINCZE MATYAS
Titolo: MODULAR NON-AUTOREGRESSIVE TRAJECTORY PREDICTION Relatore: PASSERINI ANDREA Secondo Relatore: SANGINETO ENVER Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Artificial Intelligence Systems [0342H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0342H-37 |
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Autore:
VITRAI GÁBOR
Titolo: MULTILINGUAL ADDRESS EXTRACTION FROM WEBSITES Relatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2021/2022 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-805 Richiedi la consultazione |
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XAUSA LUCIA, DETECTING COVARIATE DRIFT TO MONITOR MACHINE LEARNING MODELS IN PRODUCTION SETTING,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2022/2023
Autore:
XAUSA LUCIA
Titolo: DETECTING COVARIATE DRIFT TO MONITOR MACHINE LEARNING MODELS IN PRODUCTION SETTING Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: LOZZA LISA Secondo Correlatore: MORETTI FEDERICA Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - MATEMATICA [0519H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0519H-660 |
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YILMA BEREKET ABERA, CONSTRUCTIVE SOCIAL CHOICE WITH SETWISE MAX-MARGIN,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2016/2017
Autore:
YILMA BEREKET ABERA
Titolo: CONSTRUCTIVE SOCIAL CHOICE WITH SETWISE MAX-MARGIN Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: TESO STEFANO Anno accademico: 2016/2017 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-437 Richiedi la consultazione |
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ZAGHEN OLGA, NONLINEAR SHEAF DIFFUSION IN GRAPH NEURAL NETWORKS,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2022/2023
Autore:
ZAGHEN OLGA
Titolo: NONLINEAR SHEAF DIFFUSION IN GRAPH NEURAL NETWORKS Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: LIÒ PIETRO Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Artificial Intelligence Systems [0342H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0342H-58 Richiedi la consultazione |
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ZARA GIACOMO, DESIGN, MODELING AND IMPLEMENTATION OF AN ACTION SCHEDULER FOR TWITTER,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2018/2019
Autore:
ZARA GIACOMO
Titolo: DESIGN, MODELING AND IMPLEMENTATION OF AN ACTION SCHEDULER FOR TWITTER Relatore: PASSERINI ANDREA Correlatore: CLAUDIO GIULIANO Anno accademico: 2018/2019 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-579 Richiedi la consultazione |
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ZELEKE TIGIST ABEBAW, VECTOR ARITHMETIC ON GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS,
Rel. PASSERINI ANDREA,
AA 2016/2017
Autore:
ZELEKE TIGIST ABEBAW
Titolo: VECTOR ARITHMETIC ON GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS Relatore: PASSERINI ANDREA Anno accademico: 2016/2017 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-462 Richiedi la consultazione |