Fabrizio Ruffini

Location: VIA G. CARUSO, 16, 56122 PISA

Email: fabrizio.ruffini@unipi.it

Profile

Position: Ricercatore a tempo determinato L.240/2010

Unit: Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione

Scientific-disciplinary sector: Sistemi di Elaborazione delle Informazioni IINF-05/A

Teaching

Incarichi di co-docenza in moduli/insegnamenti



Student consultation hours

Mode of office hours: Ricevimento studenti: martedi pomeriggio h. 16-18. Si invitano gli studenti a inviare una mail a fabrizio.ruffini@ing.unipi.it per concordare obiettivo incontro, orario e luogo

Location:

Time:

Research

Publications

  • On Predicting Spare Parts for Field Services by Leveraging Fault Description and Historical Repairing Data (Schiavo, Alessio; Marcelloni, Francesco; Ducange, Pietro; Renda, Alessandro; Ruffini, Fabrizio; Dani, Renzo - 2024 - 1.1 Articolo in rivista)
  • Consistent Post-Hoc Explainability in Federated Learning through Federated Fuzzy Clustering (Marcelloni, Francesco; Ducange, Pietro; Renda, Alessandro; Ruffini, Fabrizio - 2024 - 4.1 Contributo in Atti di convegno)
  • Federated Learning of XAI models in healthcare: a case study on Parkinson's Disease (Ducange, Pietro; Marcelloni, Francesco; Renda, Alessandro; Ruffini, Fabrizio - 2024 - 1.1 Articolo in rivista)
  • Experimental Assessment of Heterogeneous Fuzzy Regression Trees (Bárcena, José; Ducange, Pietro; Gallo, Riccardo; Marcelloni, Francesco; Renda, Alessandro; Ruffini, Fabrizio - 2023 - 4.1 Contributo in Atti di convegno)
  • Federated TSK Models for Predicting Quality of Experience in B5G/6G Networks (Corcuera Bárcena, José Luis; Ducange, Pietro; Marcelloni, Francesco; Renda, Alessandro; Ruffini, Fabrizio; Schiavo, Alessio - 2023 - 4.1 Contributo in Atti di convegno)
  • Federated Learning of Explainable Artificial Intelligence Models for Predicting Parkinson’s Disease Progression (Corcuera Barcena, J. L.; Ducange, P.; Marcelloni, F.; Renda, A.; Ruffini, F. - 2023 - 4.1 Contributo in Atti di convegno)
  • Enabling federated learning of explainable AI models within beyond-5G/6G networks (Corcuera Bárcena, José Luis; Ducange, Pietro; Marcelloni, Francesco; Nardini, Giovanni; Noferi, Alessandro; Renda, Alessandro; Ruffini, Fabrizio; Schiavo, Alessio; Stea, Giovanni; Virdis, Antonio - 2023 - 1.1 Articolo in rivista)
  • Hoeffding Regression Trees for Forecasting Quality of Experience in B5G/6G Networks (CORCUERA BÁRCENA, JOSÉ LUIS; Ducange, Pietro; Marcelloni, Francesco; Renda, Alessandro; Ruffini, Fabrizio - 2022 - 4.1 Contributo in Atti di convegno)
  • High-precision measurement of the W boson mass with the CDF II detector (Aaltonen T.,Amerio S.,Amidei D.,Anastassov A.,Annovi A.,Antos J.,Apollinari G.,Appel J. A.,Arisawa T.,Artikov A.,Asaadi J.,Ashmanskas W.,Auerbach B.,Aurisano A.,Azfar F.,Badgett W.,Bae T.,Barbaro-Galtieri A.,Barnes V. E.,Barnett B. A.,Barria P.,Bartos P.,Bauce M.,Bedeschi F.,Behari S.,Bellettini G.,Bellinger J.,Benjamin D.,Beretvas A.,Bhatti A.,Bland K. R.,Blumenfeld B.,Bocci A.,Bodek A.,Bortoletto D.,Boudreau J.,Boveia A.,Brigliadori L.,Bromberg C.,Brucken E.,Budagov J.,Budd H. S.,Burkett K.,Busetto G.,Bussey P.,Butti P.,Buzatu A.,Calamba A.,Camarda S.,Campanelli M.,Carls B.,Carlsmith D.,Carosi R.,Carrillo S.,Casal B.,Casarsa M.,Castro A.,Catastini P.,Cauz D.,Cavaliere V.,Cerri A.,Cerrito L.,Chen Y. C.,Chertok M.,Chiarelli G.,Chlachidze G.,Cho K.,Chokheli D.,Clark A.,Clarke C.,Convery M. E.,Conway J.,Corbo M.,Cordelli M.,Cox C. A.,Cox D. J.,Cremonesi M.,Cruz D.,Cuevas J.,Culbertson R.,d'Ascenzo N.,Datta M.,de Barbaro P.,Demortier L.,Deninno M.,D'Errico M.,Devoto F.,Di Canto A.,Di Ruzza B.,Dittmann J. R.,Donati S.,D'Onofrio M.,Dorigo M.,Driutti A.,Ebina K.,Edgar R.,Elagin A.,Erbacher R.,Errede S.,Esham B.,Farrington S.,Ramos J. P. F.,Field R.,Flanagan G.,Forrest R.,Franklin M.,Freeman J. C.,Frisch H.,Funakoshi Y.,Galloni C.,Garfinkel A. F.,Garosi P.,Gerberich H.,Gerchtein E.,Giagu S.,Giakoumopoulou V.,Gibson K.,Ginsburg C. M.,Giokaris N.,Giromini P.,Glagolev V.,Glenzinski D.,Gold M.,Goldin D.,Golossanov A.,Gomez G.,Gomez-Ceballos G.,Goncharov M.,Lopez O. G.,Gorelov I.,Goshaw A. T.,Goulianos K.,Gramellini E.,Grosso-Pilcher C.,da Costa J. G.,Hahn S. R.,Han J. Y.,Happacher F.,Hara K.,Hare M.,Harr R. F.,Harrington-Taber T.,Hatakeyama K.,Hays C.,Heinrich J.,Herndon M.,Hocker A.,Hong Z.,Hopkins W.,Hou S.,Hughes R. E.,Husemann U.,Hussein M.,Huston J.,Introzzi G.,Iori M.,Ivanov A.,James E.,Jang D.,Jayatilaka B.,Jeon E. J.,Jindariani S.,Jones M.,Joo K. K.,Jun S. Y.,Junk T. R.,Kambeitz M.,Kamon T.,Karchin P. E.,Kasmi A.,Kato Y.,Ketchum W.,Keung J.,Kilminster B.,Kim D. H.,Kim - 2022 - 1.1 Articolo in rivista)
  • Fed-XAI: Federated Learning of Explainable Artificial Intelligence Models (CORCUERA BÁRCENA, JOSÉ LUIS; Daole, Mattia; Ducange, Pietro; Marcelloni, Francesco; Renda, Alessandro; Ruffini, Fabrizio; Schiavo, Alessio - 2022 - 4.1 Contributo in Atti di convegno)