MASCOLINI, ALESSIO

MASCOLINI, ALESSIO  

Dipartimento di Automatica e Informatica  

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Neuro-symbolic Empowered Denoising Diffusion Probabilistic Models for Real-time Anomaly Detection in Industry 4.0 / Capogrosso, Luigi; Mascolini, Alessio; Girella, Federico; Skenderi, Geri; Gaiardelli, Sebastiano; Dall'Ora, Nicola; Ponzio, Francesco; Fraccaroli, Enrico; DI CATALDO, Santa; Vinco, Sara; Macii, Enrico; Fummi, Franco; Cristani, Marco. - (2023), pp. 1-4. (Intervento presentato al convegno Forum on specification & Design Languages tenutosi a Turin, Italy nel 13-15 September 2023) [10.1109/FDL59689.2023.10272095]. 1-gen-2023 Luigi CapogrossoAlessio MascoliniFrancesco PonzioSanta Di CataldoSara VincoEnrico MaciiFranco Fummi + WildAndCrazyIdea_FDL2023.pdfNeuro-Symbolic_Empowered_Denoising_Diffusion_Probabilistic_Models_for_Real-Time_Anomaly_Detection_in_Industry_4.0_Wild-and-Crazy-Idea_Paper.pdf
Robotic Arm Dataset (RoAD): a Dataset to Support the Design and Test of Machine Learning-driven Anomaly Detection in a Production Line / Mascolini, Alessio; Gaiardelli, Sebastiano; Ponzio, Francesco; Dall’Ora, Nicola; Macii, Enrico; Vinco, Sara; DI CATALDO, Santa; Fummi, Franco. - ELETTRONICO. - (2023), pp. -7. (Intervento presentato al convegno The 49th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society tenutosi a Singapore, Singapore nel 16-19 October 2023) [10.1109/IECON51785.2023.10311726]. 1-gen-2023 Alessio MascoliniFrancesco PonzioEnrico MaciiSara VincoSanta Di CataldoFranco Fummi + TAD_dataset.pdfRobotic_Arm_Dataset_RoAD_A_Dataset_to_Support_the_Design_and_Test_of_Machine_Learning-Driven_Anomaly_Detection_in_a_Production_Line.pdf
Exploiting generative self-supervised learning for the assessment of biological images with lack of annotations / Mascolini, Alessio; Cardamone, Dario; Ponzio, Francesco; Di Cataldo, Santa; Ficarra, Elisa. - In: BMC BIOINFORMATICS. - ISSN 1471-2105. - 23:1(2022). [10.1186/s12859-022-04845-1] 1-gen-2022 Mascolini, AlessioPonzio, FrancescoDi Cataldo, Santa + s12859-022-04845-1.pdf
High Resolution Explanation Maps for CNNs using Segmentation Networks / Mascolini, Alessio; Ponzio, Francesco; Macii, Enrico; Ficarra, Elisa; Di Cataldo, Santa. - (2022), pp. 1-3. (Intervento presentato al convegno 2022 IEEE Symposium on Visual Languages and Human-Centric Computing (VL/HCC) tenutosi a Rome (Italy) nel 12-16 September 2022) [10.1109/VL/HCC53370.2022.9833004]. 1-gen-2022 Mascolini, AlessioPonzio, FrancescoMacii, EnricoDi Cataldo, Santa + VLHCC_2022_Camera_Ready (3).pdfHigh_Resolution_Explanation_Maps_for_CNNs_using_Segmentation_Networks.pdf
Non-linear optimized spatial filter for single-trial identification of movement related cortical potential / Mascolini, A.; Niazi, I. K.; Mesin, L.. - In: BIOCYBERNETICS AND BIOMEDICAL ENGINEERING. - ISSN 0208-5216. - 42:1(2022), pp. 426-436. [10.1016/j.bbe.2022.02.013] 1-gen-2022 Mascolini A.Mesin L. + NonlinearFilterBCI.pdfPaper_MRCP_LMesin.pdfPaper_MRCP_LMesin_revision_2_clean.pdf
A Bayesian approach to Expert Gate Incremental Learning / Mieuli, Valerio; Ponzio, Francesco; Mascolini, Alessio; Macii, Enrico; Ficarra, Elisa; Di Cataldo, Santa. - (2021), pp. 1-7. (Intervento presentato al convegno 2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) tenutosi a Shenzhen (China) nel 18-22 July 2021) [10.1109/IJCNN52387.2021.9534204]. 1-gen-2021 Ponzio, FrancescoMascolini, AlessioMacii EnricoFicarra, ElisaDi Cataldo, Santa + IJCNN.pdfA_Bayesian_approach_to_Expert_Gate_Incremental_Learning.pdf
A Novel Proof-of-concept Framework for the Exploitation of ConvNets on Whole Slide Images / Mascolini, Alessio; Puzzo, S.; Incatasciato, G.; Ponzio, F.; Ficarra, E.; Di Cataldo, S. - In: Progresses in Artificial Intelligence and Neural Systems. Smart Innovation, Systems and Technologies / Esposito A., Faundez-Zanuy M., Morabito F.C., Pasero E.. - Singapore : Springer, Singapore, 2020. - ISBN 978-981-15-5093-5. - pp. 125-136 [10.1007/978-981-15-5093-5_12] 1-gen-2020 MASCOLINI, ALESSIOF. PonzioE. FicarraS. Di Cataldo + A_Novel_POC_Framework_for_ConvNets_on_WSIs.pdfWIRN_2019.pdf