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Università degli Studi di Trieste: [3738] Istituto

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Università degli Studi di Trieste 2026 Multifunctional coatings based on ultrasmall CeO2 nanoparticles for complex surface protection -
Università degli Studi di Trieste 2026 Catalysis for a greener industry: from CO2 to syngas and e-methane -
Università degli Studi di Trieste 2026 MACHINE LEARNING FOR AUTOMATED RECOGNITION OF SEABED MORPHOLOGIES -
Università degli Studi di Trieste 2026 Graph Neural Networks for High-Resolution Climate Projections -
Università degli Studi di Trieste 2026 SUSTAINABLE COMPUTING IN THE AI ERA: ENERGY PROFILING AND RECONFIGURABLE HIGH-PERFORMANCE COMPUTING -
Università degli Studi di Trieste 2026 Towards End-to-End Explainability in Food Science -
Università degli Studi di Trieste 2026 MODELLI DATA-DRIVEN PER STUDIARE LA DINAMICA E FISIOLOGIA DEL FITOPLANCTON -
Università degli Studi di Trieste 2025 MOLECULAR DETERMINANTS OF MOTOR DYSFUNCTION ON ANIMAL MODEL FOR KERNICTERUS SPECTRUM DISORDER -
Università degli Studi di Trieste 2025 In silico Discovery and Translational Characterization of Biomarkers for Fibrosis in Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease -
Università degli Studi di Trieste 2025 3D Models of Rocky Coasts using Structure-from-Motion (SfM) Technology Enhanced by Deep Learning -
Università degli Studi di Trieste 2025 Secular Control of Saturation State on Carbonate Precipitation Rates in The Oceans: New Insights from Ancient Carbonate Platforms -
Università degli Studi di Trieste 2025 Structural and Functional Analysis of the Human RecQ4 Helicase -
Università degli Studi di Trieste 2025 Nanostructured cellulosic materials for historical paper preservation -
Università degli Studi di Trieste 2025 ARCHITECTED MATERIALS FOR FUNCTIONAL PROPERTIES -
Università degli Studi di Trieste 2025 SVILUPPO DI UN MOBILE MAPPING SYSTEM LOW-COST SEMI-AUTONOMO PER IL RILIEVO SPEDITIVO DI BENI ARCHITETTONICI -
Università degli Studi di Trieste 2025 MONITORAGGIO DELLE DINAMICHE SPONDALI DEL BASSO TAGLIAMENTO NEL TRATTO DI RONCHIS (UD) MEDIANTE FOTOGRAMMETRIA UAV MULTISPETTRALE E CHANGE DETECTION GEOMATICA -
Università degli Studi di Trieste 2025 Downscaling di scenari climatici futuri in orografia complessa, per comunità e portatori di interesse residenti in Alta Carnia -
Università degli Studi di Trieste 2025 Il Ruolo delle Strategie Cognitive nel Recupero Funzionale Durante la Riabilitazione in Seguito a Fratture degli Arti Inferiori -
Università degli Studi di Trieste Through the looking glass reflections on contemporary Canadian women's writing dottorato di ricerca in letterature e culture dei paesi di lingua inglese -
Università degli Studi di Trieste Calcolo quasidifferenziale estensioni ed applicazioni dottorato in matematica per le decisioni economiche tesi di dottoratoo -
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Prodotti recenti

Multifunctional coatings based on ultrasmall CeO2 nanoparticles for complex surface protection

The versatility and enhanced performances of today’s nanotechnologies pave the way for the design of surface coatings able to tackle several degradation pathways. Yet, designing effective strategies based on nanomaterials requires deep knowledge of their physico-chemical properties to better engineer their activity and tailor it to the final application. Cerium oxide nanoparticles (CeO2 NPs) are an exemplary case in which deep knowledge of their features allows to fully exploit and tune their...

Catalysis for a greener industry: from CO2 to syngas and e-methane

L'obiettivo del progetto era sviluppare catalizzatori attivi, stabili e selettivi a base di Ni per i processi di dry reforming del metano e metanazione della CO2. Il sistema catalitico scelto da migliorare è stato il classico Ni/Al2O3 supportato. Il progetto è stato sviluppato seguendo due approcci comuni per migliorare le prestazioni del catalizzatore: l'aggiunta di un promotore metallico in piccole quantità (1-3% in peso) e la modifica della struttura del catalizzatore. Pertanto, l'obiettiv...

MACHINE LEARNING FOR AUTOMATED RECOGNITION OF SEABED MORPHOLOGIES

The seabed hosts a wide variety of morphological features that record the geological and geomorphological processes shaping continental margins. Their systematic recognition is fundamental for marine geohazard assessment and for the planning of offshore infrastructures. However, conventional mapping relies heavily on manual interpretation of bathymetric data, which is time-consuming, subjective, and difficult to reproduce consistently across large areas. This thesis explores the use of machin...

Graph Neural Networks for High-Resolution Climate Projections

Graph neural networks (GNNs) have recently emerged as a powerful deep learning framework in scientific applications. This thesis explores their potential in the field of climate science, presenting a novel application of GNNs to climate projections and the challenging task of high-resolution precipitation downscaling. Climate projections are numerical simulations that estimate the future climate evolution under different greenhouse gas emission scenarios. They are typically produced by global...

SUSTAINABLE COMPUTING IN THE AI ERA: ENERGY PROFILING AND RECONFIGURABLE HIGH-PERFORMANCE COMPUTING

The surge of Artificial Intelligence (AI) and Deep Learning (DL) workloads has transformed high-performance computing (HPC), increasing demands for both computational power and energy efficiency. This dissertation addresses two key challenges in sustainable computing: energy accounting in next-generation supercomputers and the design of energy-efficient AI accelerators based on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs). First, a comprehensive methodology for fine-grained process-level energy co...

Towards End-to-End Explainability in Food Science

In the food industry, Artificial Intelligence (AI) techniques play a fundamental role, especially in product quality analysis, a field that requires processing large volumes of heterogeneous data and handling the complexity inherent in the subjective assessment of quality that is often needed in this sector. In response to the need for reliable AI models, EXplainable Artificial Intelligence (XAI) has emerged, providing explanations of how models make decisions and improving their transparency...

MODELLI DATA-DRIVEN PER STUDIARE LA DINAMICA E FISIOLOGIA DEL FITOPLANCTON

Il fitoplancton è alla base degli ecosistemi marini e guida i cicli biogeochimici globali. La sua composizione e produttività dipendono da gradienti ambientali, mescolamento fisico e disponibilità di nutrienti, mentre a livello cellulare il ciclo vitale è controllato da complessi programmi di regolazione genica. Comprendere questi processi è essenziale per prevedere la risposta dei produttori primari marini ai cambiamenti ambientali. Questa tesi affronta due dimensioni complementari: (1) la ...

MOLECULAR DETERMINANTS OF MOTOR DYSFUNCTION ON ANIMAL MODEL FOR KERNICTERUS SPECTRUM DISORDER

Kernicterus spectrum disorder (KSD) is a wide range of chronic auditory, cognitive, and motor signs and symptoms of varying severity caused by bilirubin neurotoxicity as consequence of neonatal hyperbilirubinemia. Using the spontaneous model of KSD, the Gunn rat, we aimed in identifying the biomolecular factors that could explain the variability of the bilirubin-induced chronic motor impairment. Task 1 was completed and published in 2023 reported 16 transcriptomically imprinted genes in the p...

In silico Discovery and Translational Characterization of Biomarkers for Fibrosis in Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease

Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) is the most prevalent chronic liver disease, affecting over 30% of adults globally, with projections rising to 55% by 2040 alongside obesity and metabolic syndromes. Hepatic fibrosis is the best predictor of MASLD-related morbidity and mortality, but liver biopsy, the gold standard for staging, is invasive and costly. Thus, there is a pressing need for non-invasive biomarkers for fibrosis diagnosis. This study employed integr...

3D Models of Rocky Coasts using Structure-from-Motion (SfM) Technology Enhanced by Deep Learning

Over 80% of the Mediterranean coastline is rocky, consisting of complex erosional landforms where marine and subaerial processes interact. These environments have been classified into seven distinct geomorphotypes, each with unique topographic, lithostructural, and geomorphological properties (Biolchi et al., 2016a). The primary objective of this thesis is to use an extensive archive of high-resolution images to study these environments by reconstructing detailed 3D models, combining the geo...

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Istituto
  • Università degli Studi di Trieste3679
Data di pubblicazione
  • 2020 - 2026701
  • 2010 - 20191486
  • 2000 - 20091018
  • 1990 - 1999431
  • 1987 - 198925
Settore disciplinare
  • Settore FIS/03 - Fisica della Mat...169
  • Settore CHIM/06 - Chimica Organica128
  • Settore BIO/12 - Biochimica Clini...68
  • Settore MED/38 - Pediatria Genera...63
  • Settore BIO/07 - Ecologia61
  • Settore FIS/05 - Astronomia e Ast...57
  • Settore M-PSI/01 - Psicologia Gen...56
  • Settore BIO/10 - Biochimica55
  • Settore MED/03 - Genetica Medica52
  • Settore FIS/01 - Fisica Sperimentale49
Accesso al fulltext
  • no fulltext2523
  • open1083
  • embargoed69
  • internalNetwork4