This thesis investigates the intersection of housing, property, and climate governance by analysing public funding for energy retrofitting not as a neutral technical intervention, but as a political and institutional process that enhances property relations and produces differentiated political subjectivities. Situated within the EU’s 2021–2027 budgetary cycle and the policy horizon of the European Green Deal and Renovation Wave, the research asks: how do property regimes mediate the implemen...
Metagenomic assembly and classification are essential for uncovering the taxonomic structure of microbial communities, yet existing approaches often struggle with fragmented short-read assemblies and ambiguous contig assignments. This thesis investigates a graph-based learning framework for metagenomic contig classification, introducing a Graph Neural Network (GNN) that incorporates both sequence-derived features and assembly graph topology. By leveraging contig connectivity, the model learns...
Questa tesi affronta il problema relativo alla rappresentazione compatta ed efficiente di insiemi di k-mer colorati. Ciò risulta utile in molte applicazioni bioinformatiche per il trattamento di dati genomici di dimensioni considerevoli in maniera pratica ed efficiente. Il lavoro analizza tecniche già esistenti e le utilizza per ovviare ad alcuni problemi dei metodi allo stato dell’arte. Le soluzioni adottate vengono valutate su dataset genomici al fine di analizzarne l’efficienza in termini ...
La tubercolosi (TB) rimane una delle principali minacce per la salute globale, alimentata in gran parte dalla complessità di regimi terapeutici prolungati e basati su più farmaci, che favoriscono l'emergere di resistenze. Lo sviluppo farmacologico tradizionale, con il suo approccio sequenziale, costoso e incentrato sulla mono terapia, non è adatto a valutare in modo efficiente le terapie di combinazione essenziali per la TB. In risposta, lo sviluppo del farmaco basato su modelli (MIDD) offre ...
This thesis presents a throughput-aware beam optimization framework for smart antenna systems based on deep reinforcement learning. A PPO agent with recurrent neural networks is trained using real-time throughput measurements collected via an embedded system, enabling online adaptation to dynamic wireless environments. Experimental results demonstrate improved throughput and more robust beam selection compared to conventional heuristic approaches.
This thesis focuses on USTAR, a k-mer based tool designed to compress large k-mer sets through an approach based on De Bruijn Graphs representations. By exploiting the structural properties of these graphs, USTAR generates compact representations of k-mer collections that are substantially smaller than the original datasets. The main objective of this work is to assess whether USTAR-based compression can be effectively integrated into bioinformatics pipelines that rely on k-mer based tools. I...
I Local Field Potentials (LFPs) sono ampiamente utilizzati nelle neuroscienze come segnali mesoscalari in grado di catturare l’attività coordinata di popolazioni neuronali con elevata risoluzione temporale. Nonostante la loro rilevanza nello studio delle dinamiche corticali, dell’elaborazione sensoriale e degli stati patologici cerebrali, la loro analisi richiede spesso lo sviluppo di codice personalizzato e competenze avanzate di elaborazione dei segnali, limitando
l’accessibilità e la stand...
The thesis investigates methods and applications of similarity search within 3D CAD databases, with the aim of supporting the retrieval and reuse of existing components in industrial design processes.
In the first part, the work presents an overview of methodological approaches to 3D similarity search, including the role of geometric descriptors, feature extraction techniques, and the distinction between global and local representations of shape. The study highlights how these methods can im...
Per indagare come l’esperienza comportamentale influenzi la plasticità sinaptica, questo studio ha valutato l’impatto di un ambiente arricchito combinato con un addestramento motorio complesso (EE–CMS) nella barrel cortex in un modello murino di emicrania emiplegica familiare di tipo 1 (FHM1). I topi FHM1 adulti hanno completato un periodo di abituazione di 8 giorni, seguito da 30 giorni di addestramento (1 ora per sessione, 3 sessioni a settimana). Come controllo di attività motoria (MC), un...
This thesis investigates the integration of sensing and communication functionalities in unmanned aerial vehicle (UAV) platforms within the framework of Integrated Sensing and Communication (ISAC) systems. UAV-enabled ISAC represents a promising paradigm for efficient spectrum utilization and unified signal processing, enabling simultaneous information exchange and environmental perception. The research focuses on the development of a unified channel model that captures the time-varying and s...
