• Non ci sono risultati.

UNIVERSITÀ DI PISA FACOLTÀ DI INGEGNERIA DIPARTIMENTO DI SISTEMI ELETTRICI E AUTOMAZIONE CENTRO INTERDIPARTIMENTALE DI RICERCA “E. PIAGGIO” DOTTORATO DI RICERCA IN AUTOMATICA, ROBOTICA E BIOINGEGNERIA -

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Condividi "UNIVERSITÀ DI PISA FACOLTÀ DI INGEGNERIA DIPARTIMENTO DI SISTEMI ELETTRICI E AUTOMAZIONE CENTRO INTERDIPARTIMENTALE DI RICERCA “E. PIAGGIO” DOTTORATO DI RICERCA IN AUTOMATICA, ROBOTICA E BIOINGEGNERIA -"

Copied!
1
0
0

Testo completo

(1)

UNIVERSITÀ DI PISA

FACOLTÀ DI INGEGNERIA

DIPARTIMENTO DI SISTEMI ELETTRICI E AUTOMAZIONE CENTRO INTERDIPARTIMENTALE DI RICERCA “E. PIAGGIO”

DOTTORATO DI RICERCA IN AUTOMATICA, ROBOTICA E BIOINGEGNERIA

-XVIII CICLO- TESI DI DOTTORATO

Hypothesis Driven and Data Driven Approaches for

functional Magnetic Resonance Imaging Data Analysis

Model Enhancement Through Exploratory Tools

CANDIDATO

Ing. Nicola Vanello TUTORE

Prof. Luigi Landini

Riferimenti

Documenti correlati

Private parties’ litigation behaviour is of no concern, since private parties do not have to respect 23.2 DSU, the obligation on WTO Members to submit their disputes exclusively to

In questo capitolo cercherò di evidenziare come, nonostante nei decenni sia andata crescendo la retorica anti-islamica, il mondo occidentale abbia continuato a fare

Questo modello è inoltre molto efficiente nella minimizzazione dell’errore di II specie (ovvero quello più grave) essendo superato, per poco, solamente dallo Z’-Score di Altman..

In the short term, what is perceived to be the most imminent threat is that the concentration of information under only a few gatekeepers, and the

The transition stage from state-dominated structure to a competitive one comprises too many actors, including but not limited to the government, EMRA,

The term 'revolving door (RD) phenomenon” was coined to define recurrent hospitalizations of chronically ill patients after closure of psychiatric hospitals and implementation

We will apply this procedure to the supervised classification, through logistic regres- sion on multivariate functional depths, of a dataset composed of ECG traces both