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[C-49] A. Rosato, R. Altilio, R. Araneo e M. Panella, “A Smart Grid in Ponza Island: Battery Energy Storage Management by Echo State Neural Network”, Proc. of IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (IEEE EEEIC / I&CPS Europe 2018), pp. 1-4, ISBN: 978-1-5386-5186-5, DOI: 10.1109/EEEIC.2018.8493820, IEEE, Palermo, Italia, 12-15 giugno 2018.

[C-50] A. Rosato, R. Altilio, R. Araneo e M. Panella, “Neural Network Approaches to Electricity Price Forecasting in Day-Ahead Markets”, Proc. of IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (IEEE EEEIC / I&CPS Europe 2018), pp. 1-5, ISBN: 978-1-5386-5186-5, DOI: 10.1109/EEEIC.2018.8493837, IEEE, Palermo, Italia, 12-15 giugno 2018.

[C-51] H.A. Nascimento Silva, A. Rosato, R. Altilio e M. Panella, “Water Quality Prediction Based on Wavelet Neural Networks and Remote Sensing”, Proc. of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2018), pp. 1-6, ISBN: 978-1-5090-6014-6, ISSN: 2161-4407, DOI: 10.1109/IJCNN.2018.8489662, IEEE, Rio de Janeiro, Brasile, 8-13 luglio 2018.

[C-52] R. Altilio, A. Rosato e M. Panella, “A Sparse Bayesian Model for Random Weight Fuzzy Neural Networks”, Proc. of IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE 2018), pp. 1-7, ISBN: 978-1-5090-6020-7, ISSN: 1544-5615 (già 1098-7584), DOI: 10.1109/FUZZ-IEEE.2018.8491645, IEEE, Rio de Janeiro, Brasile, 8-13 luglio 2018.

[C-53] H.A. Nascimento Silva e M. Panella, “Eutrophication Analysis of Water Reservoirs by Remote Sensing and Neural Networks”, Proc. of Progress in Electromagnetics Research Symposium (PIERS-Toyama 2018), pp. 458-463, ISBN: 978-4-8855-2316-8, ISSN: 1559-9450, DOI: 10.23919/PIERS.2018.8597731, IEEE, Toyama, Giappone, 1-4 agosto 2018.

[C-54] M. Panella e A. Rosato, “A Training Procedure for Quantum Random Vector Functional-link Networks”, Proc. of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2019), pp. 7973-7977, ISBN: 978-1-4799-8131-1, ISSN: 1520-6149, DOI: 10.1109/ICASSP.2019.8683532, IEEE, Brighton, U.K., 12-17 maggio 2019.

[C-55] A. Rosato, R. Araneo, A. Andreotti e M. Panella, “2-D Convolutional Deep Neural Network for Multivariate Energy Time Series Prediction”, Proc. of IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe 2019), pp. 1-4, ISBN: 978-1-7281-0653-3, DOI: 10.1109/EEEIC.2019.8783304, IEEE, Genova, Italia, 11-14 giugno 2019.

[C-56] A. Rosato, R. Araneo, A. Andreotti e M. Panella, “Predictive Analysis of Photovoltaic Power Generation Using Deep Learning”, Proc. of IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe 2019), pp. 1-4, ISBN: 978-1-7281-0653-3, DOI: 10.1109/EEEIC.2019.8783868, IEEE, Genova, Italia, 11-14 giugno 2019.

[C-57] A. Stolfi, F. Angeletti, P. Gasbarri e M. Panella, “A deep learning strategy for on-orbit servicing via space robotic manipulator”, Proc. of International Congress of the Italian Association of Aeronautics and Astronautics (AIDAA 2019), pp. 722-734, ISBN: 978-88-943960-1-0, AIDAA, Roma, Italia, 9-12 settembre 2019.

[C-58] H.A. Nascimento Silva, A. Rosato e M. Panella, “A Fuzzy Neural Network Approach to Quality Assessment of Water Reservoirs”, Proc. of PhotonIcs & Electromagnetics Research Symposium (PIERS-Spring 2019), pp. 2927-2932, ISBN: 978-1-7281-3403-1, ISSN: 1559-9450, DOI: 10.1109/PIERS-Spring46901.2019.9017525, IEEE, Roma, Italia, 17-20 giugno 2019.

[C-59] A. Rosato, R. Araneo e M. Panella, “Decentralized Prediction of Electrical Time Series in Smart Grids Using Long Short-Term Memory Neural Networks”, Proc. of PhotonIcs & Electromagnetics Research Symposium (PIERS-Spring 2019), pp. 2899-2907, ISBN: 978-1-7281-3403-1, ISSN: 1559-9450, DOI: 10.1109/PIERS-Spring46901.2019.9017674, IEEE, Roma, Italia, 17-20 giugno 2019.

[C-60] L. Di Antonio, A. Rosato, V. Colaiuda, A. Lombardi, B. Tomassetti e M. Panella, “Multivariate Prediction of PM10 Concentration by LSTM Neural Networks”, Proc. of PhotonIcs & Electromagnetics Research Symposium (PIERS-Fall 2019), pp. 423-431, ISBN: 978-1-7281-5304-9, ISSN: 1559-9450, DOI: 10.1109/PIERS-Fall48861.2019.9021929, IEEE, Xiamen, Cina, 17-20 dicembre 2019.

[C-61] A. Rosato, R. Araneo e M. Panella, “Multivariate Prediction in Photovoltaic Power Plants by a Stacked Deep Neural Network”, Proc. of PhotonIcs & Electromagnetics Research Symposium (PIERS-Fall 2019), pp. 451-457, ISBN: 978-1-7281-5304-9, ISSN: 1559-9450, DOI: 10.1109/PIERS-Fall48861.2019.9021584, IEEE, Xiamen, Cina, 17-20 dicembre 2019.

[C-62] F. Succetti, A. Rosato, R. Araneo e M. Panella, “Multidimensional Feeding of LSTM Networks for Multivariate Prediction of Energy Time Series”, Proc. of IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe 2020), pp. 1-5, ISBN: 978-1-7281-7455-6, DOI: 10.1109/EEEIC/ICPSEurope49358.2020.9160593, IEEE, Madrid (virtual), Spagna, 9-12 giugno 2020.

[C-63] G.C. Cardarilli, R. Fazzolari, M. Matta, M. Panella, A. Rosato e S. Spanò, “An Energy-Aware Hardware Implementation of 2D Hierarchical Clustering”, Proc. of IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe 2020), pp. 1-5, ISBN: 978-1-7281-7455-6, DOI: 10.1109/EEEIC/ICPSEurope49358.2020.9160773, IEEE, Madrid (virtual), Spagna, 9-12 giugno 2020.

[C-64] F. De Caro, A. Andreotti, R. Araneo, M. Panella, A. Vaccaro e D. Villacci, “A Review of the Enabling Methodologies for Knowledge Discovery from Smart Grids Data”, Proc. of IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe 2020), pp. 1-6, ISBN: 978-1-7281-7455-6, DOI: 10.1109/EEEIC/ICPSEurope49358.2020.9160678, IEEE, Madrid (virtual), Spagna, 9-12 giugno 2020.

[C-65] A. Rosato, F. Succetti, R. Araneo, A. Andreotti, M. Mitolo e M. Panella, “A Combined Deep Learning Approach for Time Series Prediction in Energy Environments”, Proc. of IEEE/IAS Industrial and Commercial Power Systems Technical Conference (I&CPS 2020), pp. 1-5, ISBN:978-1-7281-7195-1, ISSN: 2158-4907, DOI: 10.1109/ICPS48389.2020.9176818, IEEE, Las Vegas (virtual), U.S.A., 29 giugno-28 luglio 2020.

[C-66] A. Rosato e M. Panella, “Time Series Prediction Using Random Weights Fuzzy Neural Networks”, Proc. of IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE 2020), pp. 1-6, ISBN:978-1-7281-6932-3, ISSN: 1544-5615, DOI: 10.1109/FUZZ48607.2020.9177651, IEEE, Glasgow (virtual), U.K., 19-24 luglio 2020.

[C-67] A. Rosato, R. Araneo e M. Panella, “Prediction of Photovoltaic Time Series by Recurrent Neural Networks and Genetic Embedding”, Proc. of IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2020), pp. 1-8, ISBN: 978-1-7281-6929-3, DOI: 10.1109/CEC48606.2020.9185891, IEEE, Glasgow (virtual), U.K., 19-24 luglio 2020.

[C-68] A. Rosato, F. Succetti, M. Barbirotta e M. Panella, “ADMM Consensus for Deep LSTM Networks”, Proc. of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2020), pp. 1-8, ISBN: 978-1-7281-6926-2, ISSN: 2161-4407, DOI: 10.1109/IJCNN48605.2020.9207512, IEEE, Glasgow (virtual), U.K., 19-24 luglio 2020.

[C-69] P. Iannelli, F. Angeletti, P. Gasbarri, M. Panella e A. Rosato, “Deep Learning for local damage identification in large space structures via sensor-measured time responses”, Proc. of International Astronautical Congress (IAC 2020), pp. 1-8, Vol. 2020, ISSN: 0074-1795, International Astronautical Federation (IAF), Virtual Conference, 12-14 ottobre 2020.

[C-70] R. Walshe, A. Koene, S. Baumann, M. Panella, L. Maglaras e F. Medeiros, “Artificial Intelligence as Enabler for Sustainable Development”, Proc. of IEEE International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC 2021), pp. 1-7, ISBN: 978-1-6654-4963-2, ISSN: 2693-8855, DOI: 10.1109/ICE/ITMC52061.2021.9570215, IEEE, Cardiff (virtual), U.K., 21-23 giugno 2021.    

[C-71] F. Di Luzio, A. Rosato, F. Succetti e M. Panella, “A Blockwise Embedding for Multi-Day-Ahead Prediction of Energy Time Series by Randomized Deep Neural Networks”, Proc. of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2021), pp. 1-7, ISBN: 978-0-7381-3366-9, ISSN: 2161-4407, DOI: 10.1109/IJCNN52387.2021.9533746, IEEE, Shenzhen (virtual), Cina, 18-22 luglio 2021.

[C-72] A. Rosato, M. Panella e D. Kleyko, “Hyperdimensional Computing for Efficient Distributed Classification with Randomized Neural Networks”, Proc. of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2021), pp. 1-10, ISBN: 978-0-7381-3366-9, ISSN: 2161-4407, DOI: 10.1109/IJCNN52387.2021.9533805, IEEE, Shenzhen (virtual), Cina, 18-22 luglio 2021.

[C-73] F. Succetti, F. Di Luzio, A. Ceschini, A. Rosato, R. Araneo e M. Panella, “Multivariate Prediction of Energy Time Series by Autoencoded LSTM Networks”, Proc. of IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe 2021), pp. 1-5, ISBN: 978-1-6654-3613-7, DOI: 10.1109/EEEIC/ICPSEurope51590.2021.9584744, IEEE, Bari, Italia, 7-10 settembre 2021.

[C-74] A. Ceschini, A. Rosato, F. Succetti, F. Di Luzio, M. Mitolo, R. Araneo e M. Panella, “Deep Neural Networks for Electric Energy Theft and Anomaly Detection in the Distribution Grid”, Proc. of IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe 2021), pp. 1-5, ISBN: 978-1-6654-3613-7, DOI: 10.1109/EEEIC/ICPSEurope51590.2021.9584796, IEEE, Bari, Italia, 7-10 settembre 2021.

[C-75] R. Loggia, M. Kermani, R. Araneo, D. Borello, M. Panella e L. Martirano, “A Hybrid Energy Hub Investigation with Renewables and Electric Vehicle in a Smart Microgrid Lab”, Proc. of IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe 2021), pp. 1-7, ISBN: 978-1-6654-3613-7, DOI: 10.1109/EEEIC/ICPSEurope51590.2021.9584669, IEEE, Bari, Italia, 7-10 settembre 2021.

[C-76] A. Ceschini, A. Rosato, F. Succetti, R. Araneo e M. Panella, “Multivariate Time Series Analysis for Electrical Power Theft Detection in the Distribution Grid”, Proc. of IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe 2022), pp. 1-5, ISBN: 978-1-6654-8537-1, DOI: 10.1109/EEEIC/ICPSEurope54979.2022.9854628, IEEE, Praga, Repubblica Ceca, 28 giugno-1 luglio, 2022.

[C-77] F. Di Luzio, F. Succetti, A. Rosato, R. Araneo e M. Panella, “A Price-aware Dynamic Decision System in Energy Communities”, Proc. of IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe 2022), pp. 1-6, ISBN: 978-1-6654-8537-1, DOI: 10.1109/EEEIC/ICPSEurope54979.2022.9854767, IEEE, Praga, Repubblica Ceca, 28 giugno-1 luglio, 2022.

[C-78] A. Verdone, S. Scardapane e M. Panella, “Multi-site Forecasting of Energy Time Series with Spatio-Temporal Graph Neural Networks”, Proc. of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2022), pp. 1-8, ISBN: 978-1-7281-8671-9, ISSN: 2161-4407, DOI: 10.1109/IJCNN55064.2022.9892160, IEEE, Padova, Italia, 18-23 luglio 2022.

[C-79] A. Ceschini, A. Rosato e M. Panella, “Hybrid Quantum-Classical Recurrent Neural Networks for Time Series Prediction”, Proc. of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2022), pp. 1-8, ISBN: 978-1-7281-8671-9, ISSN: 2161-4407, DOI: 10.1109/IJCNN55064.2022.9892441, IEEE, Padova, Italia, 18-23 luglio 2022.

[C-80] A. Rosato, M. Panella, E. Osipov e D. Kleyko, “Few-shot Federated Learning in Randomized Neural Networks via Hyperdimensional Computing”, Proc. of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2022), pp. 1-8, ISBN: 978-1-7281-8671-9, ISSN: 2161-4407, DOI: 10.1109/IJCNN55064.2022.9892007, IEEE, Padova, Italia, 18-23 luglio 2022.

[C-81] B. Alam, A. Ceschini, A. Rosato, M. Panella e R. Asquini, “All-optical AND Logic Gate Based on Semiconductor Optical Amplifiers for Implementing Deep Recurrent Neural Networks”, Proc. of International Conference on Numerical Simulation of Optoelectronic Devices (NUSOD 2022), pp. 25-26, ISBN: 978-1-6654-7899-1, ISSN: 2158-3234, DOI: 10.1109/NUSOD54938.2022.9894780, IEEE, Torino (online), Italia, 12-16 settembre 2022.

[C-82] M. Incudini, M. Grossi, A. Ceschini, A. Mandarino, M. Panella, S. Vallecorsa, D. Windridge e A. Di Pierro, “Ensembling Techniques for Quantum Neural Networks”, Quantum Techniques in Machine Learning (QTML 2022), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-6, Università degli Studi di Napoli Federico II, Napoli, Italia, 8-11 novembre 2022.

[C-83] V. Eramo, F.G. Lavacca, F. Valente, V. Filippetti, A. Rosato, A. Verdone e M. Panella, “Neural Graphs: an Effective Solution for the Resource Allocation in NFV Sites interconnected by Elastic Optical Networks”, Proc. of International Conference on Transparent Optical Networks (ICTON 2023), articolo invitato, pp. 1-6, ISBN: 979-8-3503-0303-2, ISSN: 2161-2064, DOI: 10.1109/ICTON59386.2023.10207206, IEEE, Bucarest, Romania, 2-6 luglio 2023.

[C-84] F. Scala, A. Ceschini, D. Gerace e M. Panella, “A General Approach for Dropout in Quantum Neural Networks”, Proc. of International Conference on Quantum Techniques in Machine Learning (QTML 2023), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-4, CERN, Ginevra, Svizzera, 19-24 novembre 2023.

[C-85] F. De Falco, A. Ceschini, A. Sebastianelli, M. Panella e B. Le Saux, “Towards Quantum Diffusion Models”, Proc. of International Conference on Quantum Techniques in Machine Learning (QTML 2023), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-4, CERN, Ginevra, Svizzera, 19-24 novembre 2023.

[C-86] S. Mair, A. Sebastianelli, A. Ceschini, S. Vidal, M. Panella e B. Le Saux, “Towards Strategies to Avoid Barren Plateaus”, Proc. of International Conference on Quantum Techniques in Machine Learning (QTML 2023), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-4, CERN, Ginevra, Svizzera, 19-24 novembre 2023.

[C-87] F. Succetti, A. Dell’Era, A. Rosato, A. Fioravanti, R. Araneo e M. Panella, “A Deep Learning-based Approach for Battery Life Classification”, Proc. of IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe 2024), pp. 1-4, ISBN: 979-8-3503-5518-5, IEEE, Roma, Italia, 17-20 giugno, 2024.

[C-88] A. Verdone, S. Scardapane, R. Araneo e M. Panella, “On the Exploration of Graph State-Space Models for Spatio-Temporal Renewable Energy Forecasting”, Proc. of IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe 2024), pp. 1-5, ISBN: 979-8-3503-5518-5, IEEE, Roma, Italia, 17-20 giugno, 2024.

[C-89] L. Lavagna, A. Ceschini, A. Rosato e M. Panella, “A Layerwise-Multi-Angle Approach to Fine-Tuning the Quantum Approximate Optimization Algorithm”, Proc. of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2024), pp. 1-8, ISSN: 2161-4393, IEEE, Yokohama, Giappone, 30 giugno-5 luglio 2024.

[C-90] F. Angeletti, F. Succetti, M. Panella e A. Rosato, “A Neural Network Symbolic Approach to Structural Health Monitoring in Aerospace Applications”, Proc. of IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2024), pp. 1-8, IEEE, Yokohama, Giappone, 30 giugno-5 luglio 2024.

Atti di congressi italiani

[I-1] G. Martinelli e M. Panella, “Oscillatori quasi-caotici”, in Memorie ET2001 (XVII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, p. 1, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Catania, Italia, 06-09 settembre 2001.

[I-2] M. Panella, A. Rizzi, F. M. Frattale Mascioli e G. Martinelli, “Ottimizzazione costruttiva di reti neurali per il clustering gerarchico”, in Memorie ET2001 (XVII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, p. 1, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Catania, Italia, 06-09 settembre 2001.

[I-3] F.M. Frattale Mascioli, M. Panella, G. Martinelli e A. Rizzi, “Ottimizzazione di classificatori non-esclusivi per l’elaborazione del segnale musicale”, in Memorie ET2001 (XVII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, p. 1, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Catania, Italia, 06-09 settembre 2001.

[I-4] A. Rizzi, M. Panella, F. M. Frattale Mascioli e G. Martinelli, “Reti neurofuzzy Min-Max a risoluzione adattativa per la classificazione”, in Memorie ET2001 (XVII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Catania, Italia, 06-09 settembre 2001.

[I-5] G. Martinelli, F. M. Frattale Mascioli, A. Rizzi e M. Panella, “Reti Neurofuzzy per il Modellamento Data Driven: Approssimazione Funzionale e Predizione”, in Memorie ET2002 (XVIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Messina, Italia, 27-29 giugno 2002.

[I-6] G. Martinelli, F. M. Frattale Mascioli, A. Rizzi e M. Panella, “Reti Neurofuzzy per il Modellamento Data Driven: Classificazione e Clustering”, in Memorie ET2002 (XVIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Messina, Italia, 27-29 giugno 2002.

[I-7] R. Colicchia, F. M. Frattale Mascioli, T. Valentinetti e M. Panella, “Nuove tecniche per l’elaborazione predittiva dei dati ambientali”, in Atti della Giornata di Studio sulle Tecnologie Elettriche nel Rispetto del Territorio, Università degli Studi di Roma “La Sapienza”, abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-11, Sezione AEI di Roma, Enel Distribuzione S.p.A., Roma, Italia, 21 giugno 2002.

[I-8] A. Rizzi, F.M. Frattale Mascioli e M. Panella, “Applicazione di classificatori neurofuzzy alla diagnostica di cavi in media tensione”, in Memorie ET2003 (XIX Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Perugia, Italia, 18-21 giugno 2003.

[I-9] G. Martinelli, M. Panella, E. Di Claudio, F.M. Frattale Mascioli e A. Rizzi, “Circuiti di potenza per lo smorzamento di vibrazioni meccaniche tramite trasduttori piezoelettrici”, in Memorie ET2003 (XIX Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Perugia, Italia, 18-21 giugno 2003.

[I-10] M. Panella e G. Martinelli, “Circuiti RNS per la realizzazione di modulatori quasi-caotici”, in Memorie ET2003 (XIX Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Perugia, Italia, 18-21 giugno 2003.

[I-11] F.M. Frattale Mascioli, M. Panella, A. Rizzi e G. Martinelli, “Reti neurali e neurofuzzy per la predizione e la codifica robusta di serie caotiche naturali”, in Memorie ET2003 (XIX Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Perugia, Italia, 18-21 giugno 2003.

[I-12] F.M. Frattale Mascioli, G. Martinelli, M. Panella e A. Rizzi, “Applicazione delle reti neurofuzzy alla diagnostica dell'isolamento di cavi per la trasmissione e distribuzione dell’energia elettrica”, in Memorie ET2004 (XX Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Salerno, Italia, 16-19 giugno 2004.

[I-13] G. Martinelli, F.M. Frattale Mascioli, M. Panella, M. Porfiri e M. Paschero, “Sintesi di circuiti autoalimentati a capacità negativa per lo smorzamento di vibrazioni meccaniche mediante trasduttori piezoelettrici”, in Memorie ET2004 (XX Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Salerno, Italia, 16-19 giugno 2004.

[I-14] G. Martinelli, M. Panella e T. Loreto, “Ottimizzazione distribuita per imitazione biologica”, in Memorie ET2005 (XXI Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, p. 1, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Roma, Italia, 16-19 giugno 2005.

[I-15] F.M. Frattale Mascioli, M. Panella e A. Rizzi, “Reti neurali per l’acquisizione e l’analisi dei dati nel campo dell’infomobilità”, in Memorie ET2005 (XXI Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Roma, Italia, 16-19 giugno 2005.

[I-16] M. Panella, F.M. Frattale Mascioli, G. Martinelli e M. Paschero, “Sintesi di circuiti e reti neurali per il controllo delle informazioni in una rete di sensori”, in Memorie ET2005 (XXI Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Roma, Italia, 16-19 giugno 2005.

[I-17] G. Martinelli e M. Panella, “Circuiti quantistici e reti neurali quantistiche”, in Memorie ET2006 (XXII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, p. 1, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Torino, Italia, 15-17 giugno 2006.

[I-18] M. Panella, F.M. Frattale Mascioli, M. Paschero e G. Martinelli, “Sintesi di circuiti intelligenti per il controllo di sistemi ibridi”, in Memorie ET2006 (XXII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Torino, Italia, 15-17 giugno 2006.

[I-19] Albenzio Cirillo, Raffaele Parisi, Massimo Panella e Aurelio Uncini, “Localizzazione di sorgenti sonore in ambienti riveberanti”, in Memorie ET2007 (XXIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, p. 1, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Firenze, Italia, 28-30 giugno 2007.

[I-20] M. Panella, “Reti neurofuzzy per il controllo e l'assistenza in tempo reale alla guida dei veicoli”, in Memorie ET2007 (XXIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Firenze, Italia, 28-30 giugno 2007.

[I-21] G. Martinelli, M. Panella e A. Rizzi, “Reti neurali, neurofuzzy e memorie associative quantistiche”, in Memorie ET2007 (XXIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, p. 1, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Firenze, Italia, 28-30 giugno 2007.

[I-22] M. Panella, “Analisi simbolica ed ottimizzazione circuitale di sistemi piezo-elettromeccanici”, in Memorie ET2008 (XXIV Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, relazione invitata, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Pavia, Italia, 19-21 giugno 2008.

[I-23] G. Martinelli, M. Panella e A. Rizzi, “Ottimizzazione per imitazione: dal calcolo evolutivo al calcolo quantistico”, in Memorie ET2008 (XXIV Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Pavia, Italia, 19-21 giugno 2008.

[I-24] M. Panella, “Circuiti Quantistici per la Realizzazione di Nuove Tecniche di Imaging Diagnostico”, in Memorie ET2010 (XXVI Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Napoli, Italia, 9-11 giugno 2010.

[I-25] Massimo Panella e Francesco Barcellona, “Reti neurali per la predizione delle dinamiche dei prezzi delle commodity energetiche”, in Memorie ET2011 (XXVII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Bologna, Italia, 15-17 giugno 2011.

[I-26] Massimo Panella e Francesco Barcellona, “Computational intelligence per il modellamento del mercato delle commodity energetiche”, in Memorie ET2012 (XXVIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Taormina (ME), Italia, 20-22 giugno 2012.

[I-27] Massimo Panella, Marco Maisto, Marco Barbato, Luca Liparulo e Andrea Proietti, “Algoritmi di riconoscimento e applicazioni basate su smart cameras e telecamere RGB-D”, in Memorie ET2013 (XXIX Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Padova, Italia, 20-21 giugno 2013.

[I-28] Luca Liparulo, Massimo Panella e Andrea Proietti, “Reti neurali e logica fuzzy per il modellamento di sistemi complessi in contesti reali”, in Memorie ET2013 (XXIX Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Padova, Italia, 20-21 giugno 2013.

[I-29] A. Proietti, L. Liparulo, M. Barbato e M. Panella, “Tecniche di intelligenza computazionale per rilevazione e analisi di depositi di polvere in ambienti museali”, in Memorie ET2014 (XXX Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Sorrento (NA), Italia, 19-20 giugno 2014.

[I-30] L. Liparulo, A. Proietti, M. Maisto e M. Panella, “Tecniche di pattern recognition per l’elaborazione di dati provenienti da sensori inerziali (IMU)”, in Memorie ET2014 (XXX Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Sorrento (NA), Italia, 19-20 giugno 2014.

[I-31] L. Liparulo, A. Proietti, R. Altilio e M. Panella, “Tecniche di fuzzy pattern recognition per l’elaborazione di dati provenienti da elettromiografia di superficie (sEMG)”, in Memorie ET2015 (XXXI Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Genova, Italia, 18-19 giugno 2015.

[I-32] A. Proietti, L. Liparulo e M. Panella, “Fuzzy clustering per l’analisi di dati tramite modelli geometrici non vincolati e funzioni di appartenenza basate su kernel”, in Memorie ET2015 (XXXI Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Genova, Italia, 18-19 giugno 2015.

[I-33] S. Scardapane, R. Altilio, R. Fierimonte, A. Uncini e M. Panella, “Apprendimento distribuito di reti neurali e neurofuzzy”, in Memorie ET2016 (XXXII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Palermo, Italia, 15-17 giugno 2016.

[I-34] A. Proietti, A. Rosato, H.A. Nascimento Silva e M. Panella, “Machine learning per l’analisi ambientale”, in Memorie ET2016 (XXXII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Palermo, Italia, 15-17 giugno 2016.

[I-35] R. Altilio, L. Liparulo, M. Barbato e M. Panella, “Tecniche di intelligenza computazionale applicate alla riabilitazione motoria”, in Memorie ET2016 (XXXII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Palermo, Italia, 15-17 giugno 2016.

[I-36] R. Altilio, G. Andreasi e M. Panella, “Tecniche di pattern recognition applicate alla riabilitazione motoria”, in Memorie ET2017 (XXXIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Milano, Italia, 29-30 giugno 2017.

[I-37] M. Panella, R. Altilio e A. Rosato, “Apprendimento di reti neurali in circuiti a precisione numerica finita”, in Memorie ET2017 (XXXIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Milano, Italia, 29-30 giugno 2017.

[I-38] A. Rosato, R. Altilio, R. Araneo e M. Panella, “Reti neurali e logica fuzzy per la predizione di serie energetiche”, in Memorie ET2017 (XXXIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Milano, Italia, 29-30 giugno 2017.

[I-39] S. Scardapane, D. Comminiello, M. Scarpiniti, M. Panella e A. Uncini, “Apprendimento distribuito in scenari single-task e multi-task”, in Memorie ET2017 (XXXIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Milano, Italia, 29-30 giugno 2017.

[I-40] R. Altilio, A. Rosato e M. Panella, “Apprendimento sparso di reti neurofuzzy”, in Memorie ET2018 (XXXIV Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Roma, Italia, 14-15 giugno 2018.

[I-41] M. Panella, R. Altilio e A. Rosato, “Apprendimento on-line di reti neurali su architetture a precisione numerica finita”, in Memorie ET2018 (XXXIV Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Roma, Italia, 14-15 giugno 2018.

[I-42] M. Panella e A. Rosato, “Reti neurali quantistiche random vector functional-link”, in Memorie ET2019 (XXXV Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Viterbo, Italia, 20-21 giugno 2019.

[I-43] A. Rosato, R. Araneo e M. Panella, “Deep learning per il controllo predittivo nella gestione delle risorse energetiche distribuite”, in Memorie ET2019 (XXXV Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Viterbo, Italia, 20-21 giugno 2019.

[I-44] M. Panella e A. Proietti, “Intelligenza artificiale per l’offerta di servizi turistici personalizzati”, in Atti del 2° Convegno Annuale del Distretto Tecnologico Beni e Attivtà Culturali (DTC) Lazio – Centro di Eccellenza, abstract di comunicazione a congresso, “L'Erma” di Bretschneider, Roma, Italia, 4 novembre 2021.

[I-45] A. Ceschini, A. Rosato e M. Panella, “Reti neurali quantistiche per dispositivi Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)”, in Memorie ET2022 (XXXVI Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Ancona, Italia, 23-24 giugno 2022.

[I-46] F. Di Luzio, A. Rosato e M. Panella, “Reti neurali randomizzate per la predizione di serie energetiche”, in Memorie ET2022 (XXXVI Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Ancona, Italia, 23-24 giugno 2022.

[I-47] A. Rosato e M. Panella, “Calcolo iperdimensionale e architetture a vettori simbolici per le reti neurali”, in Memorie ET2022 (XXXVI Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Ancona, Italia, 23-24 giugno 2022.

[I-48] F. Succetti, A. Rosato, R. Araneo e M. Panella, “Deep learning per la predizione multivariata di serie energetiche”, in Memorie ET2022 (XXXVI Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Ancona, Italia, 23-24 giugno 2022.

[I-49] A. Verdone, S. Scardapane e M. Panella, “Spatiotemporal graph neural network per energy forecasting e anomaly detection”, in Memorie ET2022 (XXXVI Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Ancona, Italia, 23-24 giugno 2022.

[I-50] B. Alam, A. Ceschini, A. Rosato, M. Panella e R. Asquini, “All-optical logic gates based on semiconductor optical amplifiers for implementing deep recurrent neural networks”, in Atti della 53.ma Riunione Annuale dell’Associazione Società Italiana di Elettronica (SIE), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Associazione Società Italiana di Elettronica, Pizzo (VV), Italia, 7-9 settembre 2022.

[I-51] A. Ceschini, L. Lavagna, F. De Falco, A. Rosato e M. Panella, “Convergenza e generalizzazione nelle reti neurali quantistiche”, in Memorie ET2024 (XXXVIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Bari, Italia, 19-21 giugno 2024.

[I-52] F. De Falco, A. Ceschini, A. Rosato e M. Panella, “Modelli generativi quantistici”, in Memorie ET2024 (XXXVIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Bari, Italia, 19-21 giugno 2024.

[I-53] F. Di Luzio, F. Colonnese, A. Rosato e M. Panella, “Reti neurali applicate all’elaborazione di segnali biomedici per l’analisi comportamentale”, in Memorie ET2024 (XXXVIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Bari, Italia, 19-21 giugno 2024.

[I-54] V. Mottola, A. Ceschini, M. Panella e A. Tamburrino, “Il quantum computing per la tomografia elettromagnetica”, in Memorie ET2024 (XXXVIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Bari, Italia, 19-21 giugno 2024.

[I-55] A. Rosato e M. Panella, “Integrazione del calcolo iperdimensionale nei circuiti digitali e nelle reti neurali”, in Memorie ET2024 (XXXVIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Bari, Italia, 19-21 giugno 2024.

[I-56] F. Succetti, A. Rosato e M. Panella, “Reti neurali e neurofuzzy per la classificazione di serie temporali energetiche”, in Memorie ET2024 (XXXVIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Bari, Italia, 19-21 giugno 2024.

[I-57] A. Verdone, S. Scardapane e M. Panella, “Temporal Graph Neural Networks and Explainability for Future Energy Scenarios”, in Memorie ET2024 (XXXVIII Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica), abstract di comunicazione a congresso, pp. 1-2, Gruppo Nazionale Ricercatori di Elettrotecnica, Bari, Italia, 19-21 giugno 2024.

Articoli su libro

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[B-2] P. Burrascano, S. Fiori, F.M. Frattale Mascioli, G. Martinelli, M. Panella e A. Rizzi, “Visual Path Following and Obstacle Avoidance by Artificial Neural Networks”, in Enabling technologies for the PRASSI autonomous robot (S. Taraglio e V. Nanni Eds.), pp. 30-39, ISBN: 88-8286-024-8, ENEA Research Institute, Roma, Italia, 2002.

[B-3] G. Martinelli, F.M. Frattale Mascioli, M. Panella e A. Rizzi, “Extended Random Neural Networks”, in Neural Nets (WIRN VIETRI 2002, M. Marinaro e R. Tagliaferri Eds.), Lecture Notes in Computer Science, Vol. 2486, pp. 75-82, ISBN: 978-3-540-44265-3, ISSN: 0302-9743, DOI: 10.1007/3-540-45808-5_7, Springer-Verlag, Germania, 2002.

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Brevetti e licenze

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[P-3] M. Panella, E. Pucci e A. Rosato, “Metodo per riconoscere un corpo vivente”, brevetto per invenzione industriale (IT Italia) n. 102019000012852 del 13 luglio 2021.

[P-4] G. Lais, M. Panella, D. Romanini, A. Rosato e F. Succetti, “Metodo di identificazione di utente durante accessi tramite computer, e relativo sistema”, brevetto per invenzione industriale (IT Italia) n. 102021000016136 del 03 agosto 2023.