Elenco delle tesi il cui relatore è "Barchi, Francesco"

Franco Volante. OpenTitan Integration in a SoC: A Software Stack Development from OpenSSL to the Device Driver. Rel. Edoardo Patti, Emanuele Parisi, Francesco Barchi, Luca Barbierato, Andrea Acquaviva. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2022

Ankit Madaan. A Comparison Study of Wireless Mesh Routing Protocols for Internet of Flying Things Applications. Rel. Edoardo Patti, Andrea Acquaviva, Luca Barbierato, Francesco Barchi, Emanuele Parisi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ict For Smart Societies (Ict Per La Società Del Futuro), 2022

Alessandro Iodice. Design and Development of a Distributed Mininet-WiFi for IoFT Communication Network Performance Analysis. Rel. Edoardo Patti, Andrea Acquaviva, Luca Barbierato, Francesco Barchi, Emanuele Parisi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ict For Smart Societies (Ict Per La Società Del Futuro), 2022

Alessandro Salvato. A graph oriented approach for implementing the MPI multicast communicator on a many-core GALS platform. Rel. Gianvito Urgese, Elisa Ficarra, Evelina Forno, Francesco Barchi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2020

Luca Zanatta. Spiking neural networks from theory to practice: machine learning with biological plausible neuron model. Rel. Elisa Ficarra, Francesco Barchi, Francesco Ponzio, Gianvito Urgese. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2019

Luca Peres. Methods to exploit core-parallelism to improve configuration and results gathering phases of SNN simulations in a many-core neuromorphic platform. Rel. Andrea Acquaviva, Gianvito Urgese, Francesco Barchi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2018

Adriano Lodia. Modellizzazione energetica di tecniche di posizionamento di reti neurali su architettura neuromorfica multi-core = Placement analysis and energy impact of SNN on massive many-core neuromorphic architecture. Rel. Andrea Acquaviva, Gianvito Urgese, Francesco Barchi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Elettronica (Electronic Engineering), 2018