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driele Perilli（简历（CV（CV）更新为06/202/2025）
1 - G. Fazio，L。Ferrighi，D。Perilli，C。DiValentin，“掺杂石墨烯的计算电化学作为燃料电池中的电催化材料”，《国际量子化学杂志》，2016，116，116（22），1623-1640。2 - C. Ronchi，M。Datteo，D。Perilli，L。Ferrighi，G。Fazio，D。Selli，C。DiValentin，π“石墨烯中碳单流量的磁性通过混合密度功能计算计算”，《物理化学杂志》，《杂志（联合第一位作者）3 - L. Ferrighi，D。Perilli，D。Selli，C。DiValentin，“缺陷的石墨烯与Cu或Pt（111）表面之间的界面上的水”，ACS应用材料和互动界面，2017，9（35），29932-299941。4 - D. Perilli，D。Selli，H。Liu，E。Bianchetti，C。DiValentin，“ H-BN有缺陷的层作为巨型N-供体宏观细胞，用于CU ADATOM捕获来自基础金属底物的Cu Adatom诱捕”，《物理化学杂志》，2018，2018，122（41），23610-23610-2610-23610-23610-23610-23610-2362222。（第一作者）5 - T.H.nguyen，D。Perilli，M。Cattelan，H。Liu，F。Sedona，N。A.Fox，C。DiValentin，S。Agnoli，“对石墨烯和六角硼硼之间平面异质结构的单步生长的微观见解”，Nano Research，2019，12（3），675-682。6 - D. Perilli，D。Selli，H。Liu，C。DiValentin，“金属载量和金属硫化有缺陷的H bn的水计算电化学”，Chemsuschem，2019，12，195，1995-2007。（第一作者）7 - H. Liu，D。Perilli，M。Dolce，C。Di Valentin，“对WSE 2X S 2（1-X）单层的NA吸附的洞察：一项混合功能研究”，《混合功能调查》，《杂志》物理学：冷凝物质：2020，32，32，395001。8 - S. Fiori，D。Perilli，M。Panighel，C。Cepek，A。Ugolotti，A，A，Sala，H。Liu，G。Comelli，C。Di Valentin，C。Africh，“'Inside Out Out'成长方法，用于高质量硝基化的石墨烯的'Inside Out'成长方法”，碳，碳，碳，2021，171，171，171，171，704-704-710。
机器学习操作（MLOPS）-EGI（INDICO）
valentin Kozlov 1）， *，Lisana Berberi 1），Borja Esteban Sanchis 1），Giang Nguyen 2），Judith Sainz-Pardo Diaz 3），Amanda Calatrava 4），GermánMucy 4），越南2），Alvaro Lopez Garcia 3）
介绍基于分数的生成模型讲座2
Giovanni Comfort，Alain Durmus，与外邦系统的理工学校，Emmanuel Gobet，Yazid Janati，'Eric Moulines。
LINACS的Photoneutron生产
Valentin Blideanu，ClémentBesnard Vauterin，Benjamin Rapp。LINACS的Photoneutron生产：蒙特卡洛模拟的测试性能和对相关应用的影响。Satif-16-16-16th关于屏蔽加速器，目标和辐射设施的屏蔽方面的研讨会，2024年5月，意大利弗拉斯卡蒂。CEA-04647750CEA-04647750
来自光核反应的中子光谱
Valentin Blideanu，Clement Besnard Vauterin，David Horvath，Benoit Lefebvre，Francesc Salvat-Pujol等。来自光核反应的中子光谱：蒙特 - 卡洛粒子转运模拟代码的性能测试。物理研究中的核仪器和方法B：梁与材料和原子的相互作用，2024，549，165292（14 p。）。10.1016/j.nimb.2024.165292。CEA-04477575
新型 DNA 分离系统关键蛋白 StbA 的 DNA 结合域表征
一种新型DNA分离系统的关键蛋白StbA的DNA结合域的表征等《分子生物学杂志》，2022，434（19），第167752页。 10.1016/j.jmb.2022.167752。 hal-03837249
已发表的科学作品的完整列表
Attila Tamas-Szora, Dan Ioan Tapor, Ramona Hărăguș, Cristian Valentin Cismaru, Teodora Odett Breaz, Georgiana Trif, Ioana Andreea Ciolomic, Claudia Olimpia Moisă, Larisa-Loredana Dragolea, Ionela Gavrilă-Paven, Claudiu Daniel Chindriș, Anca Nichita Puțan，Larissa Olda，历史地标，现实和当地经济和市场营销中的现实和观点，Aeternitas出版社，Alba Iulia，2024年，ISBN 978-606-613-259-6。
研讨会（非技术）
15:05休息/名片交换/互动休息15:10邀请15P-K201-5玻璃的结构和物理特性。 1, Richard Black 1, Pashmina Cameron 1, Burcu Canakci 1, Andromachi Chatzieleftheriou 1, James Clegg 1, Daniel Cletheroe 1, Tim Deegan 1 , Austin Donnelly 1 , Rokas Drevinskas 1 , Christos Gkantsidis 1 , Ariel Gomez Diaz 1 , Freddie Hong 1 , Valentin Kapitany 1 , Takashi Lawson 1 , Sergey Legtchenko 1，Antony Rowstron 1，Ioan Stefanovici 1，David Sweeney 1，Benn Thomsen 1，Charles Whittaker 1，Hugh Williams 1，Stefan Winzeck 1
Ioannis Antonopoulos、Valentin Robu、Benoit Couraud、Desen Kirli、Sonam Norbu 等人。人工智能和机器学习方法在能源需求侧响应中的应用：系统评价。《可再生和可持续能源评论》，2020 年，130，第 109899 页。�10.1016/j.rser.2020.109899�。�hal- 03601421�
随着间歇性可再生能源发电在能源结构中的占比不断增加以及负载类型更加不稳定（如电动汽车充电），近年来人们对能源需求侧响应 (DR) 的兴趣日益浓厚。需求侧响应计划被认为能够以经济高效的方式提供所需的灵活性，从而提高能源系统的可靠性。大规模需求侧响应服务的需求通常由需求侧响应聚合器来满足，即提供聚合服务并充当系统运营商和最终消费者之间的中介的实体。需求侧响应相关任务的高度复杂性，加上它们对大规模数据的使用以及对近乎实时决策的频繁需求，意味着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)——人工智能的一个分支——最近已成为实现需求侧响应的核心技术。人工智能方法可用于应对各种挑战，包括选择最佳消费者响应集、了解他们的属性和偏好、动态定价、设备调度和控制、学习如何激励需求响应计划的参与者以及如何以公平和经济高效的方式奖励他们。本文基于对 160 多篇论文（发表于 2009 年至 2019 年之间）、40 家公司和商业计划以及 21 个大型项目的系统回顾，概述了用于需求响应应用的人工智能方法。这些论文根据所使用的人工智能/机器学习算法和能源需求响应的应用领域进行分类。接下来，介绍了商业计划（包括初创公司和老牌公司）和大型创新项目，其中人工智能方法已用于能源需求响应。本文最后讨论了所审查的人工智能技术在不同需求响应任务中的优势和潜在局限性，并概述了这一快速增长领域未来研究的方向。