BIANCHINI MONICA

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

Orari di ricevimento

  • Martedi' dalle 14:30 alle 16:30

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:

  • Rossi, A., Barlacchi, G., Bianchini, M., & Lepri, B. (2019). Modelling taxi drivers' behaviour for the next destination prediction. IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, 1-10. - dettaglio
  • Bongini, P., Niccolai, N., & Bianchini, M. (2019). Glycine induced formation and druggability score prediction of protein surface pockets. JOURNAL OF BIOINFORMATICS AND COMPUTATIONAL BIOLOGY, 18. - dettaglio
  • Crivello, A., Palumbo, F., Barsocchi, P., La Rosa, D., Scarselli, F., & Bianchini, M. (2019). Understanding Human Sleep Behaviour by Machine Learning. In Cognitive Infocommunications, Theory and Applications (pp. 227-252). Springer-Verlag. - dettaglio
  • Bonechi, S., Bianchini, M., Bongini, P., Ciano, G., Giacomini, G., Rosai, R., et al. (2019). Fusion of Visual and Anamnestic Data for the Classification of Skin Lesions with Deep Learning. In P.A. Cristani M. (a cura di), New Trends in Image Analysis and Processing – ICIAP 2019. ICIAP 2019 (pp. 211-219). Springer-Verlag. - dettaglio
  • Bonechi, S., Andreini, P., Bianchini, M., & Scarselli, F. (2019). COCO_TS Dataset: Pixel–Level Annotations Based on Weak Supervision for Scene Text Segmentation. In K.P. Tetko I.V. (a cura di), Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2019: Image Processing. ICANN 2019 (pp. 238-250). Springer-Verlag. - dettaglio
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