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Lauree magistrali 2019 On the use of the Rademacher complexity in mining sequential patterns - Santoro, Diego
Lauree triennali 2024 Personalizzazione Dinamica del Volantino Digitale nel Retail: Un Approccio Data-Driven con Architettura Two Towers Dynamic Personalisation of Digital Flyers in Retail: A Data-Driven Approach with a Two-Tower Architecture FAVRETTO, MATTIA
Lauree magistrali 2022 Representative Itemsets Mining: A Clustering Approach Representative Itemsets Mining: A Clustering Approach SENO, GIACOMO
Lauree magistrali 2024 Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models for Genetic Counseling on Rare Diseases and Mutations Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models for Genetic Counseling on Rare Diseases and Mutations DA RE, LEONARDO
Lauree magistrali 2023 Sampling for subtrajectory clustering Sampling for subtrajectory clustering POZZER, MATTEO
Lauree magistrali 2024 Scoperta di sottoreti e progettazione di funzionalità per la previsione del tipo di cancro Subnetwork Discovery and Feature Engineering for Cancer Type Prediction MOHAMMADI, HAMID
Lauree magistrali 2023 Size Generalization of Learning-Based Approaches for the Travelling Salesperson Problem Size Generalization of Learning-Based Approaches for the Travelling Salesperson Problem BULAT, NIKOLA
Lauree magistrali 2020 Studio dell'estrazione di sottografi mutati nei tumori tramite l'analisi di network motifs - Venir, Luca
Lauree triennali 2023 Studio di algoritmi con predizione per la stima di elementi frequenti in uno stream Study of prediction algorithms for estimating frequent elements in a data stream BERALDO, GIULIA
Lauree triennali 2020 Studio di algoritmi efficienti per il campionamento ed applicazione a dataset di sequenze di DNA Study of efficient algorithms for sampling and application to DNA sequence datasets BERTON, FEDERICO
Lauree magistrali 2016 Studio di metodi di apprendimento automatico per la predizione del tipo tumorale - Donami, Mattia
Lauree magistrali 2023 SubStAnce: Efficient Mining of Statistically Significant Subgraphs with Few-Shot Resampling SubStAnce: Efficient Mining of Statistically Significant Subgraphs with Few-Shot Resampling CARLESSO, DANIEL
Lauree magistrali 2021 Sviluppo e valutazione di una pipeline computazionale per la rilevazione e l'analisi di repeat expansions da dati di sequenziamento. Development and evaluation of a computational pipeline for the detection and analysis of repeat expansions from high-throughput sequencing. VETTOR, FEDERICA
Lauree magistrali 2023 Task-Oriented Embedding for Node Heaviness Prediction in Graphs Task-Oriented Embedding for Node Heaviness Prediction in Graphs SALVALAIO, MATTEO
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