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Consultabile ABID MUHAMMAD USMAN, CLASSIFICATION OF ACCELEROMETER DATA STREAM FOR ASSET MONITORING., Rel. BRUNELLI DAVIDE, AA 2021/2022
Autore: ABID MUHAMMAD USMAN
Titolo: CLASSIFICATION OF ACCELEROMETER DATA STREAM FOR ASSET MONITORING.
Relatore: BRUNELLI DAVIDE
Correlatore: ALBANESE ANDREA
Anno accademico: 2021/2022
Corso: Corso di Laurea Magistrale - Ingegneria Meccatronica [0333H]
Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria Industriale
Formato: digitale
Segnatura: 0333H-483
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Consultabile AVI ALESSANDRO, COMPARISON OF INCREMENTAL ONLINE LEARNING ALGORITHMS FOR GESTURE AND VISUAL SMART SENSORS, Rel. BRUNELLI DAVIDE, AA 2020/2021
Autore: AVI ALESSANDRO
Titolo: COMPARISON OF INCREMENTAL ONLINE LEARNING ALGORITHMS FOR GESTURE AND VISUAL SMART SENSORS
Relatore: BRUNELLI DAVIDE
Correlatore: ALBANESE ANDREA
Anno accademico: 2020/2021
Corso: Corso di Laurea Magistrale - Ingegneria Meccatronica [0333H]
Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria Industriale
Formato: digitale
Segnatura: 0333H-442
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Consultabile HASSAN WAEL, DEVELOPMENT OF AN INFERENCE CAMERA SYSTEM WITH TINY MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR HIGH ACCURACY PRODUCT QUALITY INSPECTION, Rel. BRUNELLI DAVIDE, Rel. ALBANESE ANDREA, AA 2022/2023
Autore: HASSAN WAEL
Titolo: DEVELOPMENT OF AN INFERENCE CAMERA SYSTEM WITH TINY MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR HIGH ACCURACY PRODUCT QUALITY INSPECTION
Relatore: BRUNELLI DAVIDE
Secondo Relatore: ALBANESE ANDREA
Anno accademico: 2022/2023
Corso: Corso di Laurea Magistrale - Ingegneria Meccatronica [0333H]
Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria Industriale
Formato: digitale
Segnatura: 0333H-570
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Consultabile POLETTI GIOVANNI, TINY NEURAL DEEP CLUSTERING: A SEMI-UNSUPERVISED APPROACH FOR CONTINUAL MACHINE LEARNING ON THE EDGE, Rel. BRUNELLI DAVIDE, AA 2021/2022
Autore: POLETTI GIOVANNI
Titolo: TINY NEURAL DEEP CLUSTERING: A SEMI-UNSUPERVISED APPROACH FOR CONTINUAL MACHINE LEARNING ON THE EDGE
Relatore: BRUNELLI DAVIDE
Correlatore: ALBANESE ANDREA
Anno accademico: 2021/2022
Corso: Corso di Laurea Magistrale - Ingegneria Meccatronica [0333H]
Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria Industriale
Formato: digitale
Segnatura: 0333H-525
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