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giovanni isella cv -1 div>dario Polli- div>的课程
•自2014年以来的学术职业生涯自政治家DI Milano物理系副教授。自2020年以来，与意大利CNR（国家研究委员会）与研究任务相关联（类型为“ A”）。2010 - 2020年，隶属于意大利意大利米兰米兰理工学院的纳米科学技术中心（http://cnst.iit.it/）。2005 - 2014年“ Ricercatore di Ruolo”（与助理教授的全职永久职位）在Politecnico di Milano的物理系上。2002 - 2005 Politecnico di Milano物理系物理学博士学位（意大利）。 在此期间，他得到了意大利政府的奖学金的支持。 2001年硕士学位（最终标记：100/100暨优异）在政治上的米兰（意大利）（意大利）的2001年2001年在埃科尔市中心德巴黎（法国）的物理工程学硕士学位（法国）的“欧洲时间 - 顶级工业管理者”项目（双学位课程）中。 在国外花了两个学年。2002 - 2005 Politecnico di Milano物理系物理学博士学位（意大利）。在此期间，他得到了意大利政府的奖学金的支持。2001年硕士学位（最终标记：100/100暨优异）在政治上的米兰（意大利）（意大利）的2001年2001年在埃科尔市中心德巴黎（法国）的物理工程学硕士学位（法国）的“欧洲时间 - 顶级工业管理者”项目（双学位课程）中。在国外花了两个学年。
lunni dario - 机电一体化Engyneer
-Lunni，Dario等。“对软聚合物纳米纤维的光辅助旋转监测。”科学报告10.1（2020）：1-12。-Lunni，Dario等。“基于吸湿电纺纳米纤维的植物启发的软性双重结构。”高级材料接口7.4（2020）：1901310。-Lunni，Dario等。“空中操纵的非线性模型预测性控制”。2017年无人飞机系统（ICUAS），国际会议。
dario Coscia，Nicola Demo和Gianluigi Rozza
在这项工作中，我们提出了Garom，这是一种基于生成对抗网络（GAN）的订购建模（ROM）的新方法。gan试图使用两个神经网络，即歧视器和生成器，以与数据集的基础分布相同的统计数据生成数据。虽然广泛应用于深度学习的许多领域，但很少对其ROM的申请进行研究，即使用更简单的模型近似高保真模型。在这项工作中，我们结合了GAN和ROM框架，引入了一个数据驱动的生成对抗模型，能够学习参数微分方程的解决方案。在提出的方法中，鉴别器被建模为自动编码器，提取输入的相关特征，并将调理机制应用于指定微分方程参数的生成器和鉴别网络。我们展示了如何将我们的方法应用于推理，提供模型概括的实验证据，并对该方法进行收敛研究。
DR的证词。高级副总裁达里奥·吉尔（Dario Gil）
1“ 2021 Factbook”，半导体行业协会。https://www.spoomendonductors.org/wp-content/uploads/2021/05/2021-sia-factbook- final1.pdf。2“ Apple iPhone 12将由已在新iPad Air中看到的A14 Bionic 5nm芯片提供动力？”新闻18，2020年10月13日。https：//www.news18.com/news/tech/ahead/ahead-of-iphone-12-launch-apple-apple-execs-shed-light-a14-bionic-design-bionic-design-performance-29588803.html。3“全球晶圆能力，2021-2025”，IC Insights。https://www.icinsights.com/data/reports/5/5/9/brochure.pdf?parm=1625240565。 4“多少足够？”战略和国际研究中心，2021年4月21日。https：//www.csis.org/analysis/how-much-enough。 5“让筹码落在他们可能的地方：补贴和半导体的故事”，《经济合作与发展组织》，2019年12月4日。https：//www.oecd.org/trade/trade/let-chips-chips-chips-fall-where-where-where-may/。 6“由于芯片短缺，福特在更多植物上闲置或遏制输出，”《华尔街日报》，2021年6月30日。https：//www.wsj.com/articles/articles/articles/articles/articles/articles/ford-close-close-close-close-curs-orput-curb-curnput-curlput-atput-ap-some-plants-some-plants-bplants-bape-chip-Shortage-Shortage-Shortage-11625068975。 7“没有筹码，没有提示：计算机芯片短缺如何威胁着数千个餐厅服务工作，”《华盛顿邮报》，2021年6月11日。https：//www.washingtonpost.com/businse.com/business/2021/06/06/11/restaurant-workers-workers-workers-workers-workers-computer-computer-computer-chip-shortage/。 8“ 2021年的半导体短缺”，高盛，2021年3月17日。https：//www.goldmansachs.com/insights/pages/pages/the-spoomendonductor-shortoge-shortage-of-2021.html。https://www.icinsights.com/data/reports/5/5/9/brochure.pdf?parm=1625240565。4“多少足够？”战略和国际研究中心，2021年4月21日。https：//www.csis.org/analysis/how-much-enough。5“让筹码落在他们可能的地方：补贴和半导体的故事”，《经济合作与发展组织》，2019年12月4日。https：//www.oecd.org/trade/trade/let-chips-chips-chips-fall-where-where-where-may/。6“由于芯片短缺，福特在更多植物上闲置或遏制输出，”《华尔街日报》，2021年6月30日。https：//www.wsj.com/articles/articles/articles/articles/articles/articles/ford-close-close-close-close-curs-orput-curb-curnput-curlput-atput-ap-some-plants-some-plants-bplants-bape-chip-Shortage-Shortage-Shortage-11625068975。7“没有筹码，没有提示：计算机芯片短缺如何威胁着数千个餐厅服务工作，”《华盛顿邮报》，2021年6月11日。https：//www.washingtonpost.com/businse.com/business/2021/06/06/11/restaurant-workers-workers-workers-workers-workers-computer-computer-computer-chip-shortage/。8“ 2021年的半导体短缺”，高盛，2021年3月17日。https：//www.goldmansachs.com/insights/pages/pages/the-spoomendonductor-shortoge-shortage-of-2021.html。
人工智能中传统学习和在线学习的评估 Dario Lombardi 1
摘要 数字革命正在进行中，人工智能正在主导各个领域的发展。金融、娱乐、福利、健康，尤其是教育领域都被这些设备通过人类的智慧和技术所蕴含的潜力所淹没，这些设备可以引领社会走向繁荣和更好的现代化。在这方面，以下立场文件将通过非正式的探索性文献综述，评估人工智能在教育环境中的远程学习、现场和行政组织中带来的好处。为了分析此类技术设备在教育环境中的特殊性和潜力，我们将对人工智能进行初步定义。我们将研究人工智能在传统教育中作为支持和加强教育干预的工具的使用。本文的中间部分将分析国际教育系统中普遍使用的基于人工智能的教育平台的特点、实用性、好处以及有时至关重要的问题。本文的最后一部分将描述人工智能设备在管理、组织和优化教育和管理资源以及教师和行政人员干预方面的潜力。本研究的最终目标是展示人工智能如何在各个方面为教育界提供重要支持。作为实现教育机构最佳管理和组织的有用工具，旨在在学校和学术环境中传播知识。关键词 1 人工智能、Ruangguru、Embibe、Packback、Canvas、人类人工智能、斯坦福 HAI、牛津 AIxSDGs。
初步交流 神经网络与机器学习在图像识别中的应用 Dario GALIĆ*、Zvezdan STOJANOVIĆ、Elvir ČAJIĆ
初步交流 神经网络和机器学习在图像识别中的应用 Dario GALIĆ*、Zvezdan STOJANOVIĆ、Elvir ČAJIĆ 摘要：人工神经网络在各个领域都有广泛的应用，包括复杂的机器人技术、计算机视觉和分类任务。它们旨在模仿人类大脑高度复杂、非线性和并行的计算能力。就像大脑中的神经元一样，人工神经网络可以组织起来执行快速而具体的计算，例如感知和运动控制。从生物神经网络的行为及其学习和自适应能力中汲取灵感，这些技术对应物已被开发出来以模拟生物系统的特性。本文主要集中在两个领域。首先，它探索了使用人工神经网络对健康个体进行图像识别的近似方法。其次，它研究了与影响全球人口的常见肾脏疾病相关的肾脏疾病的识别。具体来说，本文研究了多囊肾病、肾囊肿和肾癌。最终目标是利用机器学习算法通过分析各种样本来帮助诊断肾脏疾病。 关键词：图像识别；医学诊断；神经网络 1 引言 神经网络的灵感来源于信息处理的生物过程，特别是神经系统中观察到的过程，其中基本单位是神经元或神经细胞（如图 1 所示）。神经元是神经组织（包括大脑）的基本功能组成部分。它由细胞体（也称为胞体）组成，细胞核就藏在细胞体里。从细胞体延伸出来的是无数的纤维，称为树突，在细胞周围形成复杂的网络状结构，还有一条细长的纤维，称为轴突。轴突可以延伸很长的距离，通常可达一厘米，在极端情况下甚至可以达到一米。此外，轴突分支成结构和子结构，与其他神经元的树突和细胞体建立连接。神经元之间的这些互连连接点称为突触 [1]。每个神经元都会与其他神经元形成突触，突触的数量从几十到几十万不等。一般来说，当神经元处于静止状态时，它会接收通过树突从其他神经元传输的电化学脉冲形式的信号。
博士学位学生研究项目日医学...
B IOSTATISTICS AND C LINICAL E PIDEMIOLOGY ▪ Maria Vittoria CHIARUTTINI – Tutor: Prof. Dario GREGORI – Co-Tutor: Prof. Giulia LORENZONI “WIN STATISTICS IN OBSERVATIONAL CANCER RESEARCH: INTEGRATING CLINICAL AND QUALITY-OF-LIFE OUTCOMES” ▪ Noor MUHAMMAD KHAN – Tutor: Prof. Dario GREGORI – Co-Tutor: Prof.朱利亚·洛伦佐尼（Giulia Lorenzoni ▪迭戈·佩拉佐洛（Diego Perazzolo） - 导师：Chiara Castellani教授 - 联合讲师：Pietro Fanton教授“增强心脏移植随访的八月且复杂的网络分析方法”
2024 年 5 月 28 日
弗雷德里科·阿尔维斯 费利乌 安东尼诺·邦乔瓦尼 毛罗·德·弗朗西斯科 马里奥·蒙塔尼亚 达里奥·帕斯库奇 亚历山德罗·斯卡西利亚 弗朗西斯科·西梅奥尼 克劳迪奥·特里比亚 卢森堡 LuxSpace Sarl