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

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Numero di pubblicazioni : 34.

[img] Giulio Nenna. Anomaly Detection in Multivariate Time Series using Graph Convolutional Networks. Rel. Francesco Vaccarino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2024

[img] Amri Myftija. Anomaly detection from vehicle data. Rel. Luca Cagliero, Francesco Vaccarino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2023

[img] Jiahao Zhang. Anomaly detection on vehicle data: models and explainability. Rel. Luca Cagliero, Francesco Vaccarino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2023

[img] Faezeh Kazemihatami. Outlier detection from CAN bus signals transmitted by industrial vehicles. Rel. Francesco Vaccarino, Luca Cagliero. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2023

[img] Emanuele Pinna. Study of Shapley value-based explainability in machine learning. Rel. Francesco Vaccarino, Antonio Mastropietro. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2023

[img] Marco Nurisso. Analytical characterization of the simplicial Kuramoto model. Rel. Francesco Vaccarino, Giovanni Petri. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2022

[img] Rocco Elia. TOPOLOGICAL DATA ANALYSIS AND FREQUENT ITEMSETS MINING: POTENTIAL SYNERGIES AND CURRENT CHALLENGES. Rel. Francesco Vaccarino, Luca Cagliero. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2022

[img] Nicola Braile. Analisi multivariata di serie temporali mediante contrastive learning = Multivariate time series analysis based on contrastive learning. Rel. Luca Cagliero, Francesco Vaccarino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2022

[img] Marianna Del Corso. Anomaly detection mediante Contrastive Learning: applicazioni su dati veicolari =  Anomaly detection based on contrastive learning: application to vehicle usage data. Rel. Francesco Vaccarino, Luca Cagliero. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2022

[img] Mauro Bellinazzi. Forecast of the financial risk using time series analysis. Rel. Francesco Vaccarino, Luca Cagliero. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2022

[img] Andrea Arcidiacono. Efficent Transformer attentions in time series forecasting. Rel. Francesco Vaccarino, Rosalia Tatano. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2022

[img] Filippo Cortese. Offline Reinforcement Learning for Smart HVAC Optimal Control. Rel. Francesco Vaccarino, Luca Sorrentino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2022

[img] Matteo Bunino. Reinforcement Learning per l'Analisi Dinamica di Malware Evasivo = Reinforcement Learning-aided Dynamic Analysis of Evasive Malware. Rel. Francesco Vaccarino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2022

[img] Federico Gambassi. Offline reinforcement learning for hybrid vehicles energy consumption optimization. Rel. Francesco Vaccarino, Luca Sorrentino, Rosalia Tatano. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2022

[img] Raluca Gabriela Tabacaru. Active monitoring of CAN Bus data quality. Rel. Luca Cagliero, Francesco Vaccarino, Luca Vassio. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2021

[img] Matteo Villosio. Data-driven Analysis of Interactions and Popularity Increase in Online Social Networks. Rel. Luca Vassio, Martino Trevisan, Francesco Vaccarino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2021

[img] Matteo Latino. Self-supervised contrastive learning with hard positive mining for online action detection. Rel. Francesco Vaccarino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2021

[img] Francesco Saracco. Fault detection and explanation applied to engine control unit data = Fault detection and explanation applied to engine control unit data. Rel. Francesco Vaccarino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2021

[img] Marina D'Amato. Computational neuroscience between machine learning and topology. Rel. Francesco Vaccarino, Robert Leech, Marco Guerra. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2021

[img] Ruggiero Francavilla. An autoencoder-based clustering strategy for usage pattern detection on heavy duty’s vehicles’ CAN bus data. Rel. Francesco Vaccarino, Luca Cagliero, Silvia Buccafusco. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2021

[img] Alberto Riva. A Machine learning approach to anomaly detection on derivative pricing. Rel. Francesco Vaccarino, Luca Cagliero. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2021

[img] Andrea Gardetto. Ricerca di anomalie su sistemi ingegneristici attraverso metodi di intelligenza artificiale = Artificial Intelligence based anomaly detection on engineered systems. Rel. Francesco Vaccarino, Alessandro De Gregorio, Antonio Mastropietro. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2021

[img] Ilaria Scagno. Topological informed optimization of car-sharing resources allocation. Rel. Francesco Vaccarino, Luca Vassio, Alessandro De Gregorio, Alessandro Ciociola. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2021

[img] Andrea Megaro. Multivariate time-series clustering for vehicle usage states identification. Rel. Francesco Vaccarino, Roberto Notari, Luca Cagliero. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2020

[img] Silvia Buccafusco. Profile heavy duty vehicle usage based on CAN bus data mining. Rel. Francesco Vaccarino, Luca Cagliero. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2020

[img] Valeria Encin. Quantum Machine Learning: continuous-variable approach with application to Neural Networks. Rel. Francesco Vaccarino, Emanuele Gallo. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2020

[img] Francesca Nuzzo. Sanity Checks for Explanations of Deep Neural Networks Predictions. Rel. Francesco Vaccarino, Antonio Mastropietro. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2020

[img] Debora Cravero. Apples recognition on trees with neural networks. Rel. Francesco Vaccarino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2019

[img] Simone Luetto. People counting using detection networks and self calibrating cameras on edge computing. Rel. Francesco Vaccarino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2019

[img] Lorenzo Perini. Predictive Maintenance for off-road vehicles based on Hidden Markov Models and Autoencoders for trend Anomaly Detection. Rel. Francesco Vaccarino, Luca Cagliero. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2019

[img] Giulia Rocca. Predictive methods for calculating the non-life insurance premium. Rel. Francesco Vaccarino, Paolo Brandimarte. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2019

[img] Simone Scarsi. Machine Learning methods for root cause analysis in Industry 4.0. Rel. Francesco Vaccarino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2019

[img] Carla Federica Melia. Topological Data Analysis and Persistent Homology. Rel. Francesco Vaccarino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2018

[img] Marco Guerra. Graphlet Counting for Topological Data Analysis. Rel. Francesco Vaccarino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2018

Questa lista è stata generata il Mon Nov 18 21:35:36 2024 CET.