| Topic | People | Description | |
|---|---|---|---|
| Computational Biology standard compliant ACM 2012 | |||
| Computational Biology |
Rosalba Giugno |
Efficiently analyze biomedical data by developing innovative methods for mining biological networks, integrating diverse datasets, analyzing omics data, reconstructing pangenomes, performing haplotype-aware genome analyses, predicting drug repurposing and combination therapies, identifying optimal treatments, and implementing advanced strategies for patient classification and stratification. | |
| Data management systems standard compliant ACM 2012 | |||
| Spatial query processing and optimization |
Alberto Belussi Sara Migliorini |
This research topic deals with the study of new approaches for the specification of spatial queries in geographical applications and the techniques for their execution and optimization. | |
| Context and Ethics Aware Data Integration and Management |
Elisa Quintarelli |
In the era of big data and semantically rich information, integrating data from diverse sources while customizing it for high-quality, context-aware applications, such as recommender systems, has become essential. This approach ensures that these applications meet functional requirements and align with ethical standards and user expectations. | |
| Temporal BPMN Models |
Carlo Combi Roberto Posenato Pietro Sala |
Representing and managing temporal constraints in BPMN (Business Process Model and Notation) specifications. | |
| Data Mining standard compliant ACM 2012 | |||
| Temporal data mining |
Carlo Combi Matteo Mantovani Pietro Sala |
Temporal data mining focuses on discovering patterns, trends, and relationships in time-series or temporal data using specialized algorithms and techniques. It encompasses methods for analyzing sequential data, detecting temporal patterns, and making predictions based on historical trends, with applications ranging from financial forecasting to healthcare monitoring. | |
| Temporal Data Mining |
Beatrice Amico |
Tecniche di mining con dipendenze funzionali temporali approssimate | |
| Information systems applications standard compliant ACM 2012 | |||
| Data intensive scalable computing |
Alberto Belussi Damiano Carra Sara Migliorini |
Analysis, evaluation and design of large scale parallel systems, with particular emphasis on scalable data processing, Big Data systems, and Cloud Computing | |
| Semistructured databases |
Carlo Combi Barbara Oliboni |
This research topic deals with data models and languages for representing and querying semistructured data in a general and flexible way. | |
| BPMN Systems in Medicine |
Carlo Combi Roberto Posenato |
Using and extending open-source BPMN-based (Business Process Model and Notation) systems to manage healthcare processes. | |
| Machine learning on spatial data |
Alberto Belussi Sara Migliorini |
This topic is about the study of novel machine learning techniques based on spatial data for estimating approximate queries and cost models. | |
| Process control systems |
Matteo Cristani |
Process control systems | |
| Conceptual modeling of spatial databases |
Alberto Belussi Sara Migliorini |
This research topic regards the study of new approaches for the conceptual modeling of geographical databases, with particular emphasis on the spatial integrity constraints specification. In cooperation with Politecnico di Milano and with CISIS (Centro Interregionale per i Sistemi Informatici, geografici e Statistici) a new conceptual data model has been defined and used as Italian standard for the conceptual schema of the National Core database. More details about this project and the GeoUML tools can be found at http://spatialdbgroup.polimi.it/. | |
| Sistemi di raccomandazione |
Alberto Belussi Sara Migliorini Elisa Quintarelli |
Studio di tecniche per la progettazione e realizzazione di sistemi di raccomandazione. | |
| Process-Aware Information Systems |
Carlo Combi Sara Migliorini Barbara Oliboni Elisa Quintarelli |
Process-Aware Information Systems is a research field dealing with the management of business processes by taking into account different aspects including ethical issues. Desing and reengineering of business processes, representation and management of temporal aspects of business processes and conceptual representation of processes together with ethical properties and their related data are the some of the possibile topics. | |
| Retrieval Models and Ranking standard compliant ACM 2012 | |||
| Keyword Search over Structured Data |
Vittoria Cozza |
Keyword Search over Structured Data refers to retrieve top-k search results in a structured dataset based on a set of keywords specified by the user. It encompasses methods for processing textual data and graph analysis. It applies enanched graph search algorithms and heuristic-based ranking measurements. One main objective is providing an easy access to the terabytes of structured data, often inexplored, available in the deep web. It also apply to smaller structured data collections in companies and organizations. | |
| Stochastic Differential Equations standard compliant ACM 2012 | |||
| Stochastic data-driven forecasting |
Luca Di Persio |
Stochastic Data-Driven Forecasting focuses on integrating stochastic analysis with data-driven methods to enhance predictive accuracy in systems governed by random processes. By utilizing stochastic models, such as stochastic differential equations and time series with noise components, and calibrating them through machine learning on observed data, this field aims to yield robust probabilistic forecasts. Applications include dynamic systems in finance, climatology, and energy, where accurate uncertainty quantification is essential for predictive reliability and risk evaluation. | |
| Name | Description | URL |
|---|---|---|
| Algoritmi | Il gruppo persegue lo studio degli aspetti strutturali di problemi fondamentali in informatica e dei loro modelli. Lo scopo è porre le basi per la progettazione di algoritmi protocolli e sistemi migliori e comprenderne i limiti computazionali. Aree specifiche di interesse includono: progettazione di algoritimi, strutture dati, algoritmi su stringhe, complessità, ottimizzazione combinatoriale, codici e teoria dell’informazione, machine learning. I problemi investigati hanno forti connessioni con le aree della bioinformatica, delle reti di comunicazione, della ricerca operativa e dell’intelligenza artificiale. | |
| Algoritmi in Bioinformatica e Calcolo Naturale | Applicazione di metodi teorici e di analisi dati per modellare l’informazione sottostante ai processi biologici: algoritmi su grafi e stringhe per la biologia dei sistemi; strutture dati avanzate per sequenze di dati; misure di distanza tra sequenze biologiche; calcolo naturale (biotecnologico, e a membrane), riconoscimento di pattern, e apprendimento automatico da dati biomedicali. | |
| Basi di dati e Sistemi Informativi | Questo gruppo di ricercatori si occupa di varie tematiche nell'ambito dei sistemi informativi | http://stars.di.univr.it |
| Big Data Analytics | Questo gruppo di ricerca si occupa di tematiche relative alla rappresentazione, gestione e analisi di grandi quantità di dati caratterizzate in particolare dalla dimensione spaziale e temporale. | |
| Big Data, Data Science e Process Mining | Questo gruppo di ricerca si occupa di Big Data, Data Science e Process Mining | |
| Blockchain | L'attività del gruppo di ricerca riguarda diverse tematiche relative allo sviluppo e all'applicazione della tecnologia blockchain e dell'infrastruttura degli smart contracts. | |
| INdAM - Unità di Ricerca dell'Università di Verona | Raccogliamo qui le attività scientifiche dell'Unità di Ricerca dell'Istituto Nazionale di alta Matematica INdAM presso l'Università di Verona | |
| InfOmics | La nostra ricerca mira ad analizzare i dati biomedici in modo efficiente, in particolare sviluppiamo nuovi metodi per estrarre reti biologiche, integrare dati eterogenei, analizzare omici, ricostruire pangenomi, analizzare genomi consapevoli dell'aplotipo e classificare i pazienti. Utilizziamo la teoria derivante dall'apprendimento automatico, dalla scienza dei dati, dalla matematica e dalla teoria dei grafi. | https://infomics.github.io/InfOmics/index.html |
| Intelligenza Artificiale (IA) | Il gruppo svolge ricerche in Intelligenza Artificiale: Ragionamento Automatico, Algoritmi di Ricerca, Rappresentazione della Conoscenza, Apprendimento Automatico, Sistemi Multi-Agenti e applicazioni. | |
| K.Re.Art.I. | Rappresentazione della conoscenza tramite tecniche di IJntelligenza Artificiale | |
| Logica | Logica in matematica ed informatica. | https://www.logicverona.it/ |
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