Damiana Lazzaro

Tesi di Laurea

• Analisi comparativa di modelli di Deep Learning per la riduzione del rumore in immagini digitali
• Analisi e progettazione di un chatbot vocale per la gestione delle prenotazioni in ambito sanitario
• Applicazioni Industriali di Vision Transformers: un caso studio in ambito agro-tecnico
• Approcci generativi basati sull'intelligenza artificiale per la generazione di mesh
• Creazione di una pipeline con tecniche innovative per l'ottimizzazione del rendering grafico
• Dalle nuvole di punti alle superfici 3d: confronto tra tecniche di ricostruzione tradizionali e basate sul machine learning
• Effetti Visivi Avanzati in CGI: Studio di Compute Shaders e Sistemi di Particelle con Applicazioni a Simulazioni Dinamiche
• Estrazione di dati da documenti mediante intelligenza artificiale e gestione dei risultati: un caso di studio
• Evoluzione delle Tecniche di Intelligenza Artificiale nel Riconoscimento Ottico dei Caratteri: Dalla Pattern Recognition ai Modelli di Deep Learning
• Fluidi ”Light-weight”: Progettazione e Sviluppo di uno Shader in Unity 3D
• Integrazione di sistemi decisionali e algoritmi di grafica avanzati per agenti di gioco in Unity
• L'uso dell'intelligenza artificiale in ambito medico
• Motion Capture e Animazione 3D: Implementazione di un Sistema Low-Cost basato su Kinect e OpenGL
• OpenGL e Vulkan: uno studio comparativo
• Progettazione e sviluppo di un Sistema di LOD Adattivo basato su Tessellazione Hardware e Geometry Shader
• Prompt-to-Action: progettazione e validazione di un server MCP per l’integrazione real-time con configuratori 3D
• Simulazioni Fisiche in Mixed Reality: Progettazione e Realizzazione di un Laboratorio Scientifico Interattivo
• Studio e applicazione del filtro di Kalman e sue varianti per il tracciamento di corpi celesti
• Studio e Applicazione di Graph Convolutional Network per il Denoising di Mesh 3D
• Studio ed implementazione di tecniche per la ricostruzione di mesh da nuvole di punti
• Sviluppo ed analisi di modelli generativi di immagini basati su diffusione e autoencoder variazionali
• Tecniche avanzate di Ray Tracing
• Tecniche di Deep Learning impiegate per la previsione delle vendite nella GDO
• Tecniche di Deep Learning per il rilevamento e il tracciamento veicolare: analisi architetturale per sistemi Edge
• Valutazione Metodologica ed Applicativa di KAN, MLP, Random Forest e XGBoost con Tecniche di Ottimizzazione su differenti casi di studio
• Visualizzazione degli effetti gravitazionali sui fotoni attraverso tecniche di Ray-Tracing
• WebGL: Grafica 2D e 3D per il Web