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Università degli Studi di Trieste: [3773] Istituto

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Università degli Studi di Trieste 2026 Protein Language Models: Interpretability and Applications -
Università degli Studi di Trieste 2026 VALIDATION OF GUIDELINE-ALIGNED LARGE LANGUAGE MODELS FOR SAFE CLINICAL DECISION MAKING IN DIGESTIVE DISEASES -
Università degli Studi di Trieste 2026 UTILIZZO DI NANOFIBRE DI POLICAPROLATTONE RIVESTITE DI COLLAGENE PER MIGLIORARE LA GUARIGIONE DI FERITE DIFFICILI -
Università degli Studi di Trieste 2026 Unveiling the Complexity of Substance Use Disorder: Insights from a Multimethod Investigation -
Università degli Studi di Trieste 2026 Error mitigation and performance trade-offs in scaling variational quantum algorithms -
Università degli Studi di Trieste 2026 NARRATIVE PRODUCTION IN PEOPLE WITH ACQUIRED BRAIN INJURIES: FROM ASSESSMENT TO TREATMENT OPPORTUNITIES -
Università degli Studi di Trieste 2026 A Computational Study of Optical Properties of Nonaromatic Proteins: The Case of α3C -
Università degli Studi di Trieste 2026 Cosmologia Fondamentale con la Foresta Lyman α: Rilevare il Fotone Oscuro come particella di Materia Oscura e Misurare l'Espansione dell'Universo -
Università degli Studi di Trieste 2026 HERMES Pathfinder and SpIRIT: From Technology Development to Operations, Data Analysis, and a Future Mission -
Università degli Studi di Trieste 2026 Intrappolamento, caricamento e imaging di array di atomi di itterbio fermionici. -
Università degli Studi di Trieste 2026 Esplorazione del processo di ossidazione di nanocluster metallici selezionati in massa su grafene e ossidi -
Università degli Studi di Trieste 2026 Protoclusters and High-z Clusters: Connecting Simulations and Observations -
Università degli Studi di Trieste 2026 Spazio e potere nelle città lombarde del XIV secolo: le cittadelle viscontee -
Università degli Studi di Trieste 2026 Highlighting the bottom: light jet mistag efficiency calibration with ML-based b-tagging algorithms and b-quark forward-backward asymmetry measurement with the ATLAS Experiment -
Università degli Studi di Trieste 2026 Measurement of the 30Si(n, γ) and 64Ni(n, γ) cross sections at CERN n_TOF -
Università degli Studi di Trieste 2026 Spectral Phase-Contrast X-ray Imaging: Methods and development with Synchrotron and Laboratory Sources -
Università degli Studi di Trieste 2026 Characterisation and simulation of 65 nm CMOS imaging process Monolithic Active Pixel silicon Sensors for the ALICE ITS3 Upgrade -
Università degli Studi di Trieste 2026 Advances in Cluster Analysis with Applications to Financial Risk Management -
Università degli Studi di Trieste 2026 Reliable AI in Material Science: A FAIR-by-Design Path from Data to Services -
Università degli Studi di Trieste 2026 Tiny Tools, Great Potential: Innovation in Carbon and Gold Nanostructures -
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Prodotti recenti

Towards Flexible and Expressive Generative Models for Tabular and Relational Data

Generative modeling has advanced significantly over the past decade, driven by methodological innovation and increased computational resources. While domains such as images, text, and audio have seen widespread adoption of advanced techniques, tabular and relational data present distinct challenges: complex marginal distributions, intricate dependencies, heterogeneous data types, missing values, and hard constraints. These challenges intensify in relational databases, where multiple interconn...

Uncertainty quantification and sensitivity analysis of the k-epsilon turbulence model closure coefficients for the prediction of cavitating and non-cavitating flows around the NACA66(MOD) hydrofoil and the PPTC propeller

The following Thesis presents the Uncertainty quantification and Sensitivity Analysis of the $k \varepsilon$ turbulence model applied to the numerical prediction of the cavitating and non-cavitating flows around the NACA66(MOD) hydrofoil and the PPTC (Potsdam Propeller Test Case) marine propeller. The turbulence model parameters are treated as epistemic uncertain variables, and the forward propagation of uncertainty is evaluated by using the Non-Intrusive Polynomial Chaos and the Polynomial C...

Non-intrusive multi-fidelity parametric reduced order model for industrial problems

Industrial problems often involve parametric design and deal with complex computational models or expensive experimental measurements. The study of multiple design configurations, such as optimization or uncertainty quantification, can become prohibitive, especially when the number of observations becomes too high. Consequently, there is a profound interest in lowering the computational cost of parametric problems. Surrogate models, as interpolations or regression models, are a great solution...

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The design and verification of in-vessel components for fusion devices require the coordinated handling of complex geometric constraints, multiphysics loads, structural integrity criteria, and assembly requirements. Among these components, the divertor plays a critical role, being subjected to severe thermal, electromagnetic, and mechanical loads while operating under stringent spatial and remote handling constraints. Ensuring the structural reliability of such systems demands a consistent an...

Dati tabulari sintetici all'incrocio tra IA e privacy: una valutazione formale dei rischi di divulgazione e dei meccanismi di protezione

Il rapido progresso dell'intelligenza artificiale generativa ha posizionato i dati tabulari sintetici come una soluzione promettente per la condivisione dei dati nel rispetto della privacy. Generando record artificiali che rispecchiano le proprietà statistiche dei set di dati sensibili, le organizzazioni mirano a superare le barriere restrittive delle normative sulla protezione dei dati come il GDPR. Tuttavia, la tensione tra l'utilità dei dati e la privacy rimane una sfida critica. I moderni...

Metodologia innovativa basata su simulazioni operative e modellazione 3D per la progettazione concettuale di una nave da crociera di lusso

La progettazione navale di una nave da crociera di lusso ha da tempo rappresentato una complessa sfida ingegneristica. Tradizionalmente, essa si basa su tecniche iterative e spesso dispendiose in termini di tempo, come la spirale di progetto o metodi di decisione multi-attributo di base. Tuttavia, con l’emergere di tecnologie sempre più efficaci, quali la modellazione parametrica tridimensionale e, in futuro, l’intelligenza artificiale, i tradizionali schemi di progettazione possono essere ri...

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Istituto
  • Università degli Studi di Trieste3773
Data di pubblicazione
  • 2020 - 2026795
  • 2010 - 20191477
  • 2000 - 2009969
  • 1990 - 1999430
  • 1987 - 198925
Settore disciplinare
  • Settore FIS/03 - Fisica della Mat...175
  • Settore CHIM/06 - Chimica Organica129
  • Settore BIO/12 - Biochimica Clini...68
  • Settore MED/38 - Pediatria Genera...64
  • Settore BIO/07 - Ecologia61
  • Settore FIS/05 - Astronomia e Ast...60
  • Settore BIO/10 - Biochimica57
  • Settore M-PSI/01 - Psicologia Gen...56
  • Settore MED/03 - Genetica Medica56
  • Settore FIS/01 - Fisica Sperimentale52
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