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Neural Networks try to emulate the behavior of human brain in performing simple classification and pattern recognition tasks. The huge explosion in both quality and quantity of data experienced in the last decade by both astronomy and high energy physics, has stimulated the search for artificial intelligence tools capable to help the scientist in both the routine work (such as prereduction and analysis) and in thevisualization and interpretation of the data. In this review we outline some recent developments in the field of neural networks, together with their main applications to a variety of problems.
Applications of Neural Networks in Astronomy and Astroparticle Physics
Neural Networks try to emulate the behavior of human brain in performing simple classification and pattern recognition tasks. The huge explosion in both quality and quantity of data experienced in the last decade by both astronomy and high energy physics, has stimulated the search for artificial intelligence tools capable to help the scientist in both the routine work (such as prereduction and analysis) and in thevisualization and interpretation of the data. In this review we outline some recent developments in the field of neural networks, together with their main applications to a variety of problems.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/11367/2415
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.