Elenco delle tesi del corso di laurea "Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering" nell'anno "2026" - WebThesis

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Numero di pubblicazioni : 37.

Fatemeh Ahmadpour. LLM-Driven Interface for Manufacturing Execution Systems. Rel. Giulia Bruno. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026
Bianca Bartoli. Deep Learning-Based Estimation of Regional Snow Water Equivalent and Snow Depth Variations from InSAR Sentinel-1 Observations. Rel. Paolo Garza, Luca Barco, Lorenzo Innocenti. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Davide Benotto. Automated Landslide Detection from InSAR Sentinel-1 Acquisitions using Advanced Deep Learning Architectures. Rel. Paolo Garza, Luca Barco, Lorenzo Innocenti. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Lorenzo Calogiuri. A Unified Approach for Sexism and Misogyny Detection in Social Media Memes Under Hard and Soft Evaluation Settings. Rel. Luca Cagliero, Elöd Egyed-Zsigmond. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026
Cagberk Cura. Automated Visual Inspection for the Fiat 500e Seat Assembly Line: A Deep Learning Case Study at Martur Srl Italy. Rel. Andrea Bottino, Mustafa Kayan. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026
Christian D'Alleva. Multimodal Transformer for Spatio-Temporal Urban Air Quality Forecasting: An Ablation Study over Milan. Rel. Andrea Bottino, Luca Barco, Lorenzo Innocenti, Giacomo Blanco. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Arash Daneshvar. Real-World Industrial Deployment of Vision–Based Robotic Manipulation in the Beverage Industry. Rel. Giuseppe Bruno Averta, Davide Buoso. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Elia Faure Rolland. Enabling Autonomous Agentic Client Participation in Federated Learning. Rel. Paolo Garza, Pietro Michiardi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026
Ginevra Giulia Galeotti. The MultiMotion Project : A Multimodal Multivariate Fusion Framework for Continous Emotion Recognition. Rel. Gabriella Olmo, Vito De Feo. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026
Mohammadmahdi Gheisari Hassanabadi. One-Shot Learning algorithms in computer vision task on thermographic acquisition. Rel. Raffaella Sesana. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026
Francesco Giannuzzo. Automatic Generation of Tool-Use Traces for Evaluating LLM Agents. Rel. Paolo Garza, Paolo Papotti. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026
Francesco Giuseppe Gillio. Development of a Robotic Framework for the Simulation and Cooperative Navigation of Nano-Drone Swarms. Rel. Alessio Burrello, Daniele Jahier Pagliari, Giovanni Pollo, Beatrice Alessandra Motetti. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026
Sara Giorza. Zampa Ideale: a Web and Mobile Platform for Conscious Pet Adoptions. Rel. Alessandro Fiori. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026
Hamed Goldoust. Machine Learning per prevedere le prestazioni degli studenti. = Machine Learning for student performance prediction. Rel. Paolo Giaccone, Paolo Manfredi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Reza Kharamani. Thermographic images post processing for welding process monitoring. Rel. Raffaella Sesana, Luca Santoro. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Alexandre Korosi Casarin. Optimization of Employee Scheduling in a Dark Kitchen Company. Rel. Giovanni Zenezini. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026
Francesco La Rota. Design and Deployment of a Multi-Agent Chatbot for Incident Management and System Monitoring. Rel. Luca Cagliero. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Aurora Leone. Design and Implementation of a Metadata-Driven Enterprise ETL Framework on Databricks. Rel. Daniele Apiletti. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Zepeng Li. Incremental Learning for sEMG-Based Neuroprosthetic Control Using TCNformer Model. Rel. Alessio Burrello, Daniele Jahier Pagliari. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026
Mehrnoosh Liravi. Deep Learning for Electric Network Mapping Using Aerial Imagery. Rel. Paolo Garza, Daniele Rege Cambrin. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026
Leonardo Maggio. Enhancing Supply Chain Performance Through Integrated KPI Analytics: A Case Study on Weight Per Shipment. Rel. Daniele Apiletti. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026
Maham Maham. Bidirectional Text Style Transfer via Reinforcement Learning for Professional Social Media Communication. Rel. Riccardo Cantoro, Nicolo' Bellarmino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Federica Mendoza. Exploiting skeleton-based Motion Encoder Networks to characterize Parkinsonian gait. Rel. Gabriella Olmo, Gianluca Amprimo. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Felipe Toshiyuki Miamoto. The Role of Large Language Models in Clinical Decision Support: A Systematic Literature Review and a Survey with Physicians. Rel. Marco Cantamessa. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Yasaman Noshirvanbaboli. Data-Driven Modeling of Multivariate Energy Signatures for Building Performance Analysis and Forecasting. Rel. Davide Papurello. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Mehrbod Nowrouz. Multimodal Interpretation of Time-Series Discords: A Hybrid Approach using Matrix Profile and Visual Language Models. Rel. Luca Cagliero, Ali Yassine. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Vito Perrucci. Real-Time 3D Reconstruction of Indoor Environments with NVIDIA NvBlox. Rel. Marina Indri, Gianluca Prato, Enrico Ferrera. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Riccardo Pisanu. Hateful Meme Detection via Large Language Models: A Comparative Analysis. Rel. Luca Cagliero, Lorenzo Vaiani. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026
Abdessamed Qchohi. On the Role of Uncertainty in In-Context Grokking: a Bayesian Approach. Rel. Paolo Garza, Simone Rossi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026
Shakti Singh Rathore. Spiking Neural Networks in PPG-Based Blood Pressure Estimation. Rel. Alessio Burrello, Daniele Jahier Pagliari, Vittorio Fra. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Mattia Sabato. Higher-Order Message Passing for Structured Video Understanding of Human Dynamics. Rel. Giuseppe Bruno Averta, Francesca Pistilli, Simone Alberto Peirone, Giulia Fracastoro. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026
Cesar Augusto Seminario Yrigoyen. Investigating LIONESS-Derived Gene Regulatory Networks and Advanced Graph Neural Networks for Leukemia Subtype Classification and Cross-Cancer Disease Association Analysis. Rel. Roberta Bardini, Stefano Di Carlo, Alessandro Savino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Sahil Singh. Enhanced Time Series Analysis and Trading Strategy Development Using Dynamic Time Warping. Rel. Monica Visintin. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Giovanni Stina'. Popularity Dynamics on Bluesky: A Large-Scale Stochastic Analysis of High-Volatility Environments. Rel. Emilio Leonardi, Franco Galante. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Filippo Struffi. Data Guided Benchmarking of Optimization Strategies = -. Rel. Paolo Garza, Daniele Rege Cambrin. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Parsa Taati. Machine Learning per predire la produzione di energia = Machine Learning to Predict Energy Production. Rel. Michela Meo, Greta Vallero. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Farhad Yousefi Razin. Variational Autoencoders for Multi-Omic Transcriptomic and Epigenomic Data. Rel. Roberta Bardini, Stefano Di Carlo, Alessandro Savino, Lorenzo Martini. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2026

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Questa lista è stata generata il Fri Apr 17 21:42:07 2026 CEST.