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List of theses with "Urgese, Gianvito as relator"

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[img] Andrea Spitale. Interfacing a Neuromorphic Coprocessor with a RISC-V Architecture. Rel. Gianvito Urgese, Evelina Forno. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2021

[img] 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

[img] Marco Capettini. A modern reimplementation of an alignment pipeline for the analysis and quantification of small non-coding RNA and isoforms using C++ and Python. Rel. Gianvito Urgese. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2020

[img] Marco De Franchis. Design of a CNN-based method for classifying subtype of kidney cancers using miRNA isoform profiles. Rel. Gianvito Urgese, Elisa Ficarra, Marta Lovino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2020

[img] 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

[img] Ilaria Roberti. A pipeline for gene expression profiles analysis to predict physical connections through the brain regions. Rel. Elisa Ficarra, Gianvito Urgese. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2018

[img] Evelina Forno. Design of a parallel hardware architecture for Quantum Annealing Algorithm acceleration. Rel. Andrea Acquaviva, Gianvito Urgese. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2018

[img] 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

[img] 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

This list was generated on Sun Oct 17 22:46:28 2021 CEST.