Återgå till huvudnavigering Återgå till sök Gå direkt till huvudinnehållet
1998 …2025

Forskningsoutput per år

Personlig profil

Expertis relaterad till FN:s globala mål för hållbar utveckling (SDG:er)

2015 godkände FN:s medlemsstater 17 globala mål för en hållbar utveckling (SDG:er), för att utrota fattigdomen, skydda planeten och garantera framgång för alla. Denna personens arbete bidrar till följande SDG(:er):

  1. SDG 3 – God hälsa och välbefinnande
    SDG 3 – God hälsa och välbefinnande
  2. SDG 4 – God utbildning
    SDG 4 – God utbildning
  3. SDG 9 – Hållbar industri, innovationer och infrastruktur
    SDG 9 – Hållbar industri, innovationer och infrastruktur

Fingeravtryck

Fördjupa i forskningsämnen där Luigia Petre är aktiv. Dessa ämnesetiketter kommer från personens arbeten. Tillsammans bildar de ett unikt fingeravtryck.
  • 1 Liknande profiler

Samarbeten och ledande forskningsområden under de senaste fem åren

Tidigare externt samarbete på landsnivå. Se mera information genom att klicka på cirklar.
  • Detecting Gravitational Waves as Anomalies with Convolutional Autoencoders

    Morawski, F., Bejger, M., Cuoco, E. & Petre, L., 12 apr. 2025, Gravitational Wave Science with Machine Learning. Cuoco, E. (red.). Springer, s. 173-197 29 s. (Springer Series in Astrophysics and Cosmology).

    Forskningsoutput: Kapitel i bok/konferenshandlingKapitelVetenskapligPeer review

  • Special Collection on Computer Science Education

    Petre, L. & Cavalcanti, A., 6 feb. 2025, I: Formal Aspects of Computing. 37, 1, s. 1-2 2 s., 5.

    Forskningsoutput: TidskriftsbidragLedareProfessionell

    Öppen tillgång
  • Scalable reaction network modeling with automatic validation of consistency in Event-B

    Sanwal, U., Hoang, T. S., Petre, L. & Petre, I., jan. 2022, I: Scientific Reports. 12, 9 s., 1287.

    Forskningsoutput: TidskriftsbidragArtikelVetenskapligPeer review

    Öppen tillgång
    Fil
    3 Citeringar (Scopus)
    51 Nedladdningar (Pure)
  • Anomaly detection in gravitational waves data using convolutional autoencoders

    Morawski, F., Bejger, M., Cuoco, E. & Petre, L., 2021, I: Machine Learning: Science and Technology. 2, 4, 29 s., 045014.

    Forskningsoutput: TidskriftsbidragArtikelVetenskapligPeer review

    Öppen tillgång
    Fil
    24 Citeringar (Scopus)
    136 Nedladdningar (Pure)
  • A software quality course: the breadth approach

    Petre, L., 2021, Quality of Information and Communications Technology. Paiva, A. C. R., Cavalli, A. R., Ventura Martins, P. & Pérez-Castillo, R. (red.). Springer, s. 536-552 17 s. (Communications in Computer and Information Science; vol. 1439).

    Forskningsoutput: Kapitel i bok/konferenshandlingPublicerad konferensartikelVetenskapligPeer review

    Öppen tillgång
    Fil
    131 Nedladdningar (Pure)