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Esplorazione delle Reti Neurali a Spike per il riconoscimento di pattern temporali, utilizzando architetture ispirate alla biologia e tecniche avanzate di addestramento.
Investigato il metodo dell'Information Bottleneck per analizzare i compromessi tra compressione della rappresentazione e accuratezza della previsione nei modelli di machine learning.
Sviluppati modelli e simulazioni per reti veicolari utilizzando la teoria dei giochi per ottimizzare le strategie di comunicazione e allocazione delle risorse.
Implementato CSRNet in PyTorch per il conteggio della folla, concentrandosi su dataset ad alta densità di popolazione e migliorando l'accuratezza e la scalabilità del modello.
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