Il rilevamento di veicoli e pedoni è uno dei compiti più critici in un sistema avanzato di assistenza alla guida AutonomousDriving. Si tratta di un problema di rilevamento di oggetti che richiede un compromesso tra accuratezza, velocità e costo computazionale. La maggior parte dei metodi esistenti si concentra sul miglioramento dell’accuratezza del rilevamento, trascurando l’onere...Read More

Il riconoscimento automatico delle emozioni offre grandi ed interessanti opportunità in campo clinico, anche se diversi aspetti critici rimangono ancora aperti, come ad esempio la sperimentazione principalmente su persone sane anziché affette da patologie. In questo contesto, il lavoro che vi proponiamo questa settimana presenta una revisione sistematica della letteratura scientifica sui sistemi di riconoscimento...Read More

Il lavoro che vi proponiamo questa settimana dimostra l’impiego di un microscopio a microonde in campo vicino (SMM) nella misura delle caratteristiche di un transistor ad alta mobilità in nitruro di Gallio (GaN HEMT), prima che venga depositato l’elettrodo di Gate.Questo prova che l’SMM è un promettente mezzo per la caratterizzazione e il monitoraggio della...Read More

Il settore industriale consuma la porzione maggiore di energia a livello mondiale e presenta un potenziale, ancora inesplorato, riguardo l’ottimizzazione dei consumi e la riduzione degli sprechi. Avere informazioni più dettagliate sull’impiego di energia all’interno di stabilimenti industriali permetterebbe una significativa riduzione di costi e emissioni di C02.In questo contesto, il lavoro che vi proponiamo...Read More

Il diabete gestazionale (GDM) è una condizione eterogenea; data tale variabilità tra le pazienti, la capacità di riconoscere sottogruppi distinti utilizzando variabili cliniche di routine può guidare trattamenti più personalizzati.In questo contesto, il lavoro che vi proponiamo questa settimana, frutto della collaborazione con la Medical University of Vienna, la University of Berlin, la Medical University...Read More

La visita virtuale ai musei rappresenta oggi un’importante opportunità per promuovere un accesso aperto alla cultura.In questo contesto, il lavoro che vi presentiamo questa settimana propone un approccio per valutare le aree di interesse nelle immagini panoramiche di musei. L’obiettivo è sviluppare algoritmi per raccomandare alle/agli utenti aree che, per vari motivi, risultano poco esplorate...Read More

A causa dei recenti e rilevanti progressi nella computazione quantistica, la comunità crittografica sta sviluppando schemi post-quantum, la cui sicurezza si fonda su problemi matematici che non possono essere risolti in modo efficiente, anche con l’ausilio di computer quantistici.Il lavoro che vi proponiamo questa settimana approfondisce uno di questi problemi, noto come Syndrome Decoding Problem...Read More

Ottimizzare l’energia domestica è cruciale per ridurre i costi e raggiungere gli obiettivi del GreenDeal europeo. Nella nostra nuova ricerca, frutto del progetto MIRACLE (POR MARCHE FESR 2014-2020), esploriamo soluzioni innovative per l’autoconsumo di energia rinnovabile, combinando programmazione matematica e AI per l’uso efficiente di carichi elettrici e batterie di accumulo. Il paper è disponibile...Read More

I Data Lake sono sistemi di archiviazione per conservare grandi quantità di dati eterogenei, di tipo strutturato e non solo. Tale flessibilità rende complesso integrare i dati e reperire le informazioni utili. In questo contesto, il lavoro che vi proponiamo questa settimana presenta un framework basato su un Knowledge Graph per supportare query semantiche di...Read More

Ultimamente si sta assistendo sempre più frequentemente ad una diminuzione del tasso di occupazione delle auto private (numero di passeggeri per viaggio), diminuzione principalmente dovuta ad un aumento del numero di auto di proprietà,  oltre che all’uso prolungato dell’auto per gli spostamenti. Aumenta di conseguenza la congestione del traffico, particolarmente in contesti urbani, con impatti...Read More