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ii级别的大学硕士肩膀和肘部手术：110/110投票和赞美圣卡米卢斯国际健康与医学科学大学 - 罗马国际医科大学。骨科和创伤学专业文凭：波洛尼亚的110/110投票和IRCS骨科研究所Rizzoli；博洛尼亚的IRCCS医院大学；母校学习 - 博洛尼亚大学；讨论实验论文，题为：“两阶段”手术治疗的“结果”，股骨远端的巨大骨骼被银覆盖，用于慢性感染性膝盖和严重的骨不足的慢性感染性。”发言人：Chiar.mo教授Stefano Zaffagnini，共同宣布者：Massimiliano de Paolis博士在F.I.G.C.技术领域的登记册和角色中入学。（意大利足球联合会）：医疗外墙活动的专业资格▪博洛尼亚的医生和牙医的命令，序列号N.17983奖学金，Internees，Internees，Training受训者▪内部Racia（> 6个月，2016-2017）在U.O.学科的儿科 -
保拉·菲奥雷托
意大利糖尿病学会科学委员会 (1997 年 - 1998 年) 意大利糖尿病学会肾病研究组协调员 (1996 年 - 1999 年) 意大利糖尿病学会董事会 (2004 年 - 2008 年) 意大利糖尿病学会科学委员会协调员 (2006 年 - 2008 年) 欧洲糖尿病研究协会肾病研究组主席 (2005 年 - 2008 年)。欧洲糖尿病研究协会和欧洲共同体项目 DIAMAP (欧洲糖尿病研究路线图) 微血管病并发症工作组协调员 (2008-2010) 意大利糖尿病学会威尼托 - 特伦蒂诺上阿迪杰分会主席 (2010 -2012) 欧洲糖尿病研究协会副主席 (2014-2017) 教学活动 2008 年至今 (2010 年至 2012 年) 担任临床医学综合课程、医学和外科单周期专家学位课程教师
这是作者接受的文章版本。 IEEE发布的最终版本是A.T-J。 Akem，G。Fraysse和M. Fiore，“加密流量
摘要 - 加密的交通分类（ETC）已成为机器学习（ML）方法的重要领域。但是，大多数现有的SOTICT要么基于收集的网络数据或在线依赖于离线等等，要么在软件定义网络（SDN）的控制平面中运行的模型，所有这些模型都不以线速率运行，并且将无法满足现代网络中时间敏感应用程序的延迟要求。这项工作利用了数据平面可编程性的最新进展，以实现可编程开关的实现，并具有很高的吞吐量和低延迟。所提出的解决方案包括（i）一个etc-感知的随机森林（RF）建模过程，其中仅根据数据包大小和数据包到达时间进行基于功能，以及（ii）将训练有素的RF模型编码到生产级P4可编程开关中。在40 GBPS的背景流量的情况下，使用3个带有Intel Tofino开关的实验的加密流量数据集评估了建议的内开关等框架的性能。结果表明，该解决方案如何达到高达95％的高分类精度，并以亚微秒延迟，而平均消耗少于可用的开关硬件资源的10％。索引术语 - 加密流量分类，机器学习，可编程开关，P4，随机森林