BIANCHINI MONICA

Monica
Bianchini
Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione e Scienze Matematiche
Professore Associato

Orari di ricevimento

  • Giovedi' dalle 14:30 alle 16:30
    Luogo: Stanza 120
    Nota: Ricevimento anche su appuntamento richiesto via email.

Contatti

monica.bianchini@unisi.it

Attività didattica

ANNO ACCADEMICO DI ESPLETAMENTO: 2019/2020

BIOINFORMATICS
Anno di corso: 2 Corso di Laurea Magistrale APPLIED MATHEMATICS - MATEMATICA APPLICATA A.A. 2018/2019
SISTEMI OPERATIVI
Anno di corso: 3 Laurea triennale (DM 270) INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'INFORMAZIONE A.A. 2017/2018

ANNO ACCADEMICO DI ESPLETAMENTO: 2018/2019

BIOINFORMATICS
Anno di corso: 2 Corso di Laurea Magistrale APPLIED MATHEMATICS - MATEMATICA APPLICATA A.A. 2017/2018
SISTEMI OPERATIVI
Anno di corso: 3 Laurea triennale (DM 270) INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'INFORMAZIONE A.A. 2016/2017

ANNO ACCADEMICO DI ESPLETAMENTO: 2017/2018

BIOINFORMATICS
Anno di corso: 2 Corso di Laurea Magistrale COMPUTER AND AUTOMATION ENGINEERING – INGEGNERIA INFORMATICA E DELL’AUTOMAZIONE A.A. 2016/2017
SISTEMI OPERATIVI
Anno di corso: 3 Laurea triennale (DM 270) INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'INFORMAZIONE A.A. 2015/2016

ANNO ACCADEMICO DI ESPLETAMENTO: 2016/2017

ANNO ACCADEMICO DI ESPLETAMENTO: 2015/2016

Iscrizione agli esami

Attività di ricerca

Ultime pubblicazioni:

  • Andreini, P., Bonechi, S., Bianchini, M., Mecocci, A., & Scarselli, F. (2018). A deep learning approach to bacterial colony segmentation. In Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2018 (pp.522-533). Springer Verlag. - dettaglio
  • Spiga, O., Cicaloni, V., Zatkova, A., Millucci, L., Bernardini, G., Bernini, A., et al. (2018). A new integrated and interactive tool applicable to inborn errors of metabolism: Application to alkaptonuria. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, 103, 1-7. - dettaglio
  • Rossi, A., Tiezzi, M., Dimitri, G.M., Bianchini, M., Maggini, M., & Scarselli, F. (2018). Inductive–Transductive Learning with Graph Neural Networks. In Artificial Neural Networks in Pattern Recognition (pp.201-212). Berlin : Springer-Verlag. - dettaglio
  • Bianchini, M., Dimitri, G.M., Maggini, M., & Scarselli, F. (2018). Deep Neural Networks for Structured Data. In Computational Intelligence for Pattern Recognition (pp. 29-51). Berlin : Springer-Verlag. - dettaglio
  • Bonechi, S., Andreini, P., Bianchini, M., & Scarselli, F. (2018). Generating Bounding Box Supervision for Semantic Segmentation with Deep Learning. In S.F. Pancioni L. (a cura di), ANNPR 2018: Artificial Neural Networks in Pattern Recognition (pp. 190-200). Cham : Springer. - dettaglio
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