ANDREA CESCHINI

Dottorando

ciclo: XXXVII
email: andrea.ceschini@uniroma1.it, andrea@ceschini.it
telefono: 3387655663
edificio: San Pietro in Vincoli - RM032
stanza: 1° piano (floor), stanza n. 111




relatore: prof. Massimo Panella

Argomento di Ricerca: Quantum Machine Learning on NISQ devices
Curriculum: Ingegneria dell'Informazione e della Comunicazione

Inizio Dottorato di Ricerca: Novembre 2021
Commissione di affiancamento: prof. Fabio Sciarrino, prof. Stefan Wabnitz, prof. Giuseppe Scotti


Produzione scientifica

  • 11573/1657000 - 2022 - A Fast Deep Learning Technique for Wi-Fi-Based Human Activity Recognition (01a Articolo in rivista)
    Federico Succetti, ANTONELLO ROSATO, Francesco Di Luzio, ANDREA CESCHINI, Massimo PANELLA
  • 11573/1658031 - 2022 - Hybrid Quantum-Classical Recurrent Neural Networks for Time Series Prediction (04b Atto di convegno in volume)
    ANDREA CESCHINI, ANTONELLO ROSATO, Massimo PANELLA
  • 11573/1664099 - 2022 - Ensembling Techniques for Quantum Neural Networks (04d Abstract in atti di convegno)
    ANDREA CESCHINI, Massimo PANELLA
  • 11573/1664101 - 2022 - All-optical logic gates based on semiconductor optical amplifiers for implementing deep recurrent neural networks (04d Abstract in atti di convegno)
    BADRUL ALAM, ANDREA CESCHINI, ANTONELLO ROSATO, Massimo PANELLA, Rita ASQUINI
  • 11573/1655649 - 2022 - All-optical AND Logic Gate Based on Semiconductor Optical Amplifiers for Implementing Deep Recurrent Neural Networks (04b Atto di convegno in volume)
    BADRUL ALAM, ANDREA CESCHINI, ANTONELLO ROSATO, Massimo PANELLA, Rita ASQUINI
  • 11573/1655500 - 2022 - Multivariate time series analysis for electrical power theft detection in the distribution grid (04b Atto di convegno in volume)
    ANDREA CESCHINI, ANTONELLO ROSATO, Federico Succetti, Rodolfo ARANEO, Massimo PANELLA
  • 11573/1584748 - 2021 - Design of an LSTM cell on a quantum hardware (01a Articolo in rivista)
    ANDREA CESCHINI, ANTONELLO ROSATO, Massimo PANELLA
  • 11573/1566169 - 2021 - Time series prediction with autoencoding LSTM networks (04b Atto di convegno in volume)
    Federico Succetti, ANDREA CESCHINI, Francesco Di Luzio, ANTONELLO ROSATO, Massimo PANELLA
  • 11573/1630052 - 2021 - Multivariate Prediction of Energy Time Series by Autoencoded LSTM Networks (04b Atto di convegno in volume)
    Federico Succetti, Francesco Di Luzio, ANDREA CESCHINI, ANTONELLO ROSATO, Rodolfo ARANEO, Massimo PANELLA
  • 11573/1630054 - 2021 - Deep Neural Networks for Electric Energy Theft and Anomaly Detection in the Distribution Grid (04b Atto di convegno in volume)
    ANDREA CESCHINI, ANTONELLO ROSATO, Federico Succetti, Francesco Di Luzio, Rodolfo ARANEO, Massimo PANELLA

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