Sviluppo, validazione e spiegabilità di metodi basati sul deep learning per l’analisi e la classificazione di radiografie e TAC del torace di pazienti COVID-19 – prof.ssa M.E. Fantacci – responsabile del procedimento Alessandro Antonelli

Simulazione numerica di qubit superconduttori e di qubit in silicio

Studio della reazione μˉ+ d → n + n + νμ e delle sue implicazioni in ambito astrofisico.

Esecuzione e analisi di misure fonometriche per la determinazione dei parametri acustici caratterizzanti la qualità di ambienti interni ad imbarcazioni.

Analisi dei dati del rivelatore a tempo di volo dell’esperimento FOOT per l’identificazione di frammenti nucleari in reazioni di interesse in adroterapia

“Analisi di misure fonometriche e modellizzazione rumore stradale per l’implementazione del modello armonizzato europeo di cui alla direttiva 996/2015/UE”

Produzione ed evoluzione di buchi neri primordiali.

Modellizzazione microscopica e caratterizzazione di sistemi quantistici a molti corpi in interazione con un bagno

Studio delle proprietà topologiche delle teorie di Gauge mediante simulazioni numeriche e loro legame con gli assioni.

"Ottimizzare il metodo di Deep Learning gia esistente per il tagging di b in eventi in cui è prodotta una coppia di Higgs che decade in due getti da b quark e due leptoni tau"

“Sviluppo di algoritmi per l’analisi dei dati clinici di un sistema di monitoraggio del range delle particelle in adroterapia” – Prof.ssa Bisogni – scad. 13/11/2020 ore 12:00