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DOMENICO AMATO

Curriculum e ricerca

AMATO DOMENICO

DOMENICO AMATO

 (INF/01)

Matematica e Informatica

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Curriculum non disponibile

Insegnamenti

Anno accademico Codice della materia Nome della materia CFU Corso di studi
2023/2024 22973 ALGORITMI PER IA 9 INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Pubblicazioni

Data Titolo Tipologia Scheda
2023 Metric Learning in Histopathological Image Classification: Opening the Black Box Articolo in rivista Vai
2023 Neural networks as building blocks for the design of efficient learned indexes Articolo in rivista Vai
2023 Correction to: Neural networks as building blocks for the design of efficient learned indexes Articolo in rivista Vai
2023 Learned Sorted Table Search and Static Indexes in Small-Space Data Models † Articolo in rivista Vai
2023 Standard versus uniform binary search and their variants in learned static indexing: The case of the searching on sorted data benchmarking software platform Articolo in rivista Vai
2022 An implementation of Generic Learned Static Sorted Sets Dictionaries Altro Vai
2022 On the Suitability of Neural Networks as Building Blocks for the Design of Efficient Learned Indexes Contributo in atti di convegno pubblicato in volume Vai
2022 Muscle Histopathological Abnormalities in a Patient With a CCT5 Mutation Predicted to Affect the Apical Domain of the Chaperonin Subunit Articolo in rivista Vai
2022 Learned Sorted Table Search and Static Indexes in Small Model Space Contributo in atti di convegno pubblicato in volume Vai
2022 A Benchmarking Platform for Atomic Learned Indexes Altro Vai
2021 A Learned Sorted Table Search Library Altro Vai
2021 Modified Search on Sorted Data Benchmark for Branchy vs Branchfree study. Altro Vai
2021 Classification of Sequences with Deep Artificial Neural Networks: Representation and Architectural Issues Capitolo o Saggio Vai
2020 Recurrent Deep Neural Networks for Nucleosome Classification Contributo in atti di convegno pubblicato in volume Vai
2020 CORENup: a combination of convolutional and recurrent deep neural networks for nucleosome positioning identification Articolo in rivista Vai