Risultati

Risultati trovati 2

Dati completi Dati sintetici

Clicca sul titolo per vedere i dati completi di ogni documento e la segnatura con la quale richiederlo.

Consultabilità delle tesi

Consultabile Consultabile
Non consultabile Non consultabile

Modalità di consultazione e contatti


Non consultabile MAO JILEI, AN EMPIRICAL ACTIVE LEARNING STUDY FOR TEMPORAL SEGMENT NETWORKS , Rel. FRANSEN ERIK, AA 2022/2023
Autore: MAO JILEI
Titolo: AN EMPIRICAL ACTIVE LEARNING STUDY FOR TEMPORAL SEGMENT NETWORKS
Relatore: FRANSEN ERIK
Correlatore: TROUBITSYNA ELENA
Anno accademico: 2022/2023
Corso: Corso di Laurea Magistrale - Ingegneria Meccatronica [0333H]
Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria Industriale
Formato: digitale
Segnatura: 0333H-557
Consultabile TUCCIO GIULIA, PARAMETER ESTIMATION IN A CARDIOVASCULAR COMPUTATIONAL MODEL USING NUMERICAL OPTIMIZATION. PATIENT SIMULATION, SEARCHING FOR A DIGITAL TWIN, Rel. FRANSEN ERIK, Rel. GIORDANO GIULIA, AA 2021/2022
Autore: TUCCIO GIULIA
Titolo: PARAMETER ESTIMATION IN A CARDIOVASCULAR COMPUTATIONAL MODEL USING NUMERICAL OPTIMIZATION. PATIENT SIMULATION, SEARCHING FOR A DIGITAL TWIN
Relatore: FRANSEN ERIK
Secondo Relatore: GIORDANO GIULIA
Anno accademico: 2021/2022
Corso: Corso di Laurea Magistrale - Ingegneria Meccatronica [0333H]
Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria Industriale
Formato: digitale
Segnatura: 0333H-498
Richiedi la consultazione