克里斯蒂亚诺·坦博里诺
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2020年–今天
2024 [i1] 克里斯蒂亚诺·坦博里诺 , 安东尼拉·法利尼 , 弗朗西丝卡·马齐亚 :
基于样条拟插值的经验密度估计及其在Copulas聚类建模中的应用。 CoRR公司 abs/2402.11552 ( 2024 ) 2023 【c4】 皮埃尔路易吉·阿莫迪奥 , 西西里露西亚 , 琳达·安东内拉·安东努奇 , 克里斯蒂亚诺·坦博里诺 , Pierpaolo巴西勒 , 保罗·陶里萨诺 , 马尔科·德·杰米斯 , 费利斯·伊亚韦纳罗 , Pasquale Lops公司 , 弗朗西丝卡·马齐亚 , Cataldo野马 , 马可·波利格纳诺 , 乔瓦尼·塞梅拉罗 :
人类对FAIR(未来人工智能研究)中共生人工智能系统的理解能力。 意大利-IA 2023 : 341-346 2022 [注2] 克里斯蒂亚诺·坦博里诺 , 罗伯托·Interdonato , 马格隆·蒂塞尔 :
使用Bernstein Copula方法进行Sentinel-2卫星图像时间序列土地覆盖分类。 远程。 传感器。 14 ( 13 ) : 3080 ( 2022 ) 2021 [j1] 安娜莉莎·阿皮斯 , 安吉洛Cannariel , 安东尼拉·法利尼 , 多纳托·马勒巴 , 弗朗西丝卡·马齐亚 , 克里斯蒂亚诺·坦博里诺 :
利用基于颜色的伪标签监督高光谱图像数据集中的显著性检测。 J.智力。 信息系统。 57 ( 三 ) : 423-446 ( 2021 ) 2020 【c3】 安东尼拉·法利尼 , 格拉齐亚诺·卡斯特拉诺 , 克里斯蒂亚诺·坦博里诺 , 弗朗西丝卡·马齐亚 , 罗莎·玛丽亚·米尼尼 , 安娜丽莎·阿皮斯 , 多纳托·马勒巴 :
基于稀疏非负矩阵分解和新距离测度的高光谱图像显著性检测 * . EAIS公司 2020 : 1-8 【c2】 安娜莉莎·阿皮斯 , 弗朗西斯科·洛穆西奥 , 安东尼拉·法利尼 , 克里斯蒂亚诺·坦博里诺 , 弗朗西丝卡·马齐亚 , 多纳托·马勒巴 :
基于自编码器数据重建的高光谱图像显著性检测。 ISMIS系统 2020 : 161-170 【c1】 安东尼拉·法利尼 , 克里斯蒂亚诺·坦博里诺 , 格拉齐亚诺·卡斯特拉诺 , 弗朗西丝卡·马齐亚 , 罗莎·玛丽亚·米尼尼 , 安娜莉莎·阿皮斯 , 多纳托·马尔巴 :
用于高光谱图像显著性检测的新重建误差。 检测限(1) 2020 : 113-124