2024 深度学习理论(比萨大学数学系博士课程)、数理统计(比萨大学数学系)、统计学 I(比萨大学工程系)、2023 概率论与统计学(比萨大学数学系)、统计学 I(比萨大学工程系)、2022 随机过程 (STA 210)(昆山杜克大学数学系)、概率论与统计学(比萨大学数学系)、统计学 I(比萨大学工程系)、2021 概率 (MATH 230)(杜克大学数学系)、统计学习理论 (STA 303)(昆山杜克大学数学系)、随机过程 (STA 210)(昆山杜克大学数学系)、2020 概率 (MATH 230)(数学系,杜克大学),随机微积分(MATH 545)(杜克大学数学系),毕业设计指导(杜克大学数学系),2019随机微积分(杜克大学数学系),
MILP模型通常包含一些“垃圾”,即,通过强迫求解器执行无用的操作来减慢解决方案过程的冗余或弱信息。因此,现代的MILP求解器具有清理和增强模型的能力,以创建一个定期实例,然后将MILP技术应用于该实例。
Andrea Barison博士是PISA(意大利)Fondazione CNR/Arimate toke the Arigane the Arimane顾问心脏病专家。他于2005年毕业于比萨大学和Scuola Superiore Sant'anna,在2009年在皮萨大学的心脏,胸腔和血管系专门从事心脏病学,并于2013年获得了Scuola Superora Superemora Sant'anna的翻译医学博士学位。 他的临床和研究活动包括心脏病学和心血管成像,特别关注心肌病和心脏磁共振。 自2018年以来,他一直是Scuola Superiore Sant'anna(意大利PISA)的“健康科学”跨学科中心的会员研究员,也是博士学位课程“健康科学,技术和管理”的教职员工。他于2005年毕业于比萨大学和Scuola Superiore Sant'anna,在2009年在皮萨大学的心脏,胸腔和血管系专门从事心脏病学,并于2013年获得了Scuola Superora Superemora Sant'anna的翻译医学博士学位。他的临床和研究活动包括心脏病学和心血管成像,特别关注心肌病和心脏磁共振。自2018年以来,他一直是Scuola Superiore Sant'anna(意大利PISA)的“健康科学”跨学科中心的会员研究员,也是博士学位课程“健康科学,技术和管理”的教职员工。
可持续商业研究中心(6,800美元),2024年最佳文章奖,《消费者研究杂志》,2022年杰出审稿人奖,消费者研究杂志,2021年,亨利·阿萨尔(Henry Assael)学生 - 学生 - 学生 - 学生 - 教师联合研究赠款(1,400美元),2021年,2021年,2021年营销科学研究赠款($ 9,500),2021年,2021年,2021年,不及格;研究员,2019年跨学科研究种子赠款(35,000美元),2018年杰出审稿人奖,消费者研究杂志,2017年市场营销科学学院年轻学者,2017年案例写作奖学金,案例中心,2014年最佳纸质纸奖,跨大西洋博士学位,伦敦商业学校,2010年,2010
1. Asnicar, F.、AM Thomas、A. Passerini、L. Waldron 和 N. Segata (2024)。面向微生物学家的机器学习。《自然微生物学评论》22 (4),191–205。2. Bronzini, M.、C. Nicolini、B. Lepri 等人 (2024)。闪光还是金子?通过大型语言模型从可持续发展报告中获得结构化见解。《EPJ 数据科学》13,41。3. Longa, A.、G. Cencetti、S. Lehmann、A. Passerini 和 B. Lepri (2024)。生成细粒度代理时间网络。《通信物理学》7 (22)。4. Robbi, E.、M. Bronzini、P. Viappiani 和 A. Passerini (2024)。使用偏好引出和 Choquet 积分进行个性化捆绑推荐。 Frontiers in Artificial Intelligence 7 , 1346684. 5. Spallitta, G.、G. Masina、P. Morettin、A. Passerini 和 R. Sebastiani (2024)。通过结构感知增强基于 SMT 的加权模型集成。人工智能 328 , 104067。6. Toni, GD、P. Viappiani、S. Teso、B. Lepri 和 A. Passerini (2024)。具有偏好引出的个性化算法资源。机器学习研究汇刊。
scuola normale superiore pisa,意大利宇宙学教授•意大利比萨Scuola Normale超级宇宙学教授。 Normale Superiore,意大利PISA•INAF理事会成员(2014年至2015年)•宇宙物理与数学研究所联合教授,日本东京,日本东京(2011-2021)•欧洲研究委员会(ERC)高级授予奖(2017年) Austin, USA • Severo Ochoa Prize, Instituto de Astrofisica de Canarias, Spain • Alexander von Humboldt Foundation, Humboldt Research Award • In the World's Top 2% Scientists 2020 by Stanford University • Top Italian Scientist #52 • 206 among Invited, Review and Summary talks at International Conferences • 126 Colloquia in top scientific/academic institutes of 13 major countries • Expert evaluator欧盟,欧洲科学基金会和美国国家研究补助计划,
Andrea Marongiu 于 2010 年获得意大利博洛尼亚大学电子、计算机和电信工程博士学位。` 他曾担任瑞士苏黎世理工大学(ETHZ)的博士后研究员和博洛尼亚大学计算机科学与工程系(DISI)的助理教授(RTD A)。他目前是摩德纳和雷焦艾米利亚大学物理、计算机和数学科学系 (FIM) 的副教授。` 他是摩德纳和雷焦艾米利亚大学技术与社会创新计算机与数据科学博士课程的协调员。他的研究兴趣集中于单芯片异构、高度并行系统(MPSoC)的架构和编程模型。这包括语言、编译器和运行时系统方面,用于有效处理多核和众核嵌入式系统中的性能、可预测性、功率效率和可靠性问题,以及基于加速器的 MPSoC 的硬件/软件协同设计。在该领域,他在国际会议和期刊上发表了 120 多篇论文,被引用超过 2000 次,h 指数为 28 [Google Scholar]。他与众多研究和工业机构进行了合作和协作。