Eventi IAC

Internal workshop

1st Workshop on Physical Biomedicine

L'infiammazione cronica di basso grado è tra i fattori più onnipresenti correlati allo sviluppo di malattie non trasmissibili (NCD). Molti ricercatori stanno studiando gli effetti antiinfiammatori degli stimoli fisici (magnetico, meccanico, elettrico, ottico), sebbene la medicina ancora non abbia traslato i risultati ottenuti in terapie applicate ai pazienti.

Questo workshop mira a far incontrare esperti di queste tematiche e altri stakeholders del settore medico, per discutere dei futuri sviluppi applicativi.

L'evento si svolgerà online.

Seminario di Carola-Bibiane Schönlieb per il ciclo AIM 2022

Carola-Bibiane Schönlieb sarà ospite di Italia De Feis e Flavio Lombardi per il ciclo di seminari Artificial Intelligence and Mathematics 2022. Carola è professore presso il Dipartimento di Matematica Applicata e Fisica Teorica (DAMTP) dell'Università di Cambridge e presenta un talk dal titolo "Intelligenza Artificiale e imaging matematico" con il seguente abstract:

Daniela Di Serafino: On Some Research Lines in Optimization Methods for Machine Learning

Mercoledì 18 maggio Daniela Di Serafino parteciperà con un talk al ciclo di seminari Artificial Intelligence and Mathematics 2022. 

Daniela Di Serafino è docente di Analisi Numerica presso il Dipartimento di Matematica e Applicazioni "R. Caccioppoli" dell'Università degli Studi di Napoli Federico II.

Daniela De Canditiis: The adaptive Lasso estimator for INAR(p) time series and application to Hawkes processes

We propose an adaptive Lasso estimator for inferring the fertility function of a Hawkes stationary point process, without any assumption on its form. We study both the numerical and theoretical properties of this estimator. We will show its numerical advantages over the classical CLS estimator and over the non-adaptive Lasso estimator, both in simulation and when applied to a set of epidemiological data.

Eleonora Messina: Qualitative properties and asymptotic behavior of numerical solutions to Volterra equations

In some important biological phenomena Volterra integral and integro-differential equations represent an appropriate mathematical model for the description of the dynamics involved. In the simulation of these real-life problems, numerical solutions should mirror the characteristic physical properties of the original system and maintain accuracy over long-time simulations. We follow this approach to construct and analyze numerical approximations in two cases of interest.

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