Pinned Repositories
daqh
daqh.github.io
derivative-calculator
dubito-cli
A smart and simple tool to search offers on the popular Italian website subito.it
gym-checkers
Gym-compatible implementation of English draughts.
health-tracking-system
health-tracking-system è un sistema Cloud-based ideato per il tracciamento di dati sanitari da dispositivi IoT, realizzato come progetto Universitario per il corso di Cloud Computing del dipartimento di informatica presso l'Università degli Studi di Salerno.
KDD-20-Hypergraph
Code, datasets & supplementary for "Structural Patterns and Generative Models of Real-world Hypergraphs"
parallel_deep_hypergraph_generation
Python implementation of the tools described in the thesis work in computer science "Generazione di Ipergrafi del Mondo Reale mediante l'Utilizzo di Tecniche di Deep Learning"
robomaquia
motif_representation_learning
This repository contains datasets and codes for the paper Hypergraph Motifs Representation Learning. Alessia Antelmi, Gennaro Cordasco, Daniele De Vinco, Valerio Di Pasquale, Mirko Polato, Carmine Spagnuolo, KDD 2025
daqh's Repositories
daqh/robomaquia
daqh/dubito-cli
A smart and simple tool to search offers on the popular Italian website subito.it
daqh/parallel_deep_hypergraph_generation
Python implementation of the tools described in the thesis work in computer science "Generazione di Ipergrafi del Mondo Reale mediante l'Utilizzo di Tecniche di Deep Learning"
daqh/daqh
daqh/daqh.github.io
daqh/derivative-calculator
daqh/gym-checkers
Gym-compatible implementation of English draughts.
daqh/health-tracking-system
health-tracking-system è un sistema Cloud-based ideato per il tracciamento di dati sanitari da dispositivi IoT, realizzato come progetto Universitario per il corso di Cloud Computing del dipartimento di informatica presso l'Università degli Studi di Salerno.
daqh/KDD-20-Hypergraph
Code, datasets & supplementary for "Structural Patterns and Generative Models of Real-world Hypergraphs"
daqh/quiad
daqh/sicurezza-informatica
daqh/llm-eval
This project applies the LLM-Eval framework to the PersonaChat dataset to assess response quality in a conversational context. Using GPT-4o-mini via the OpenAI API, the system generates scores (on a 0-5 or 0-100 scale) for four evaluation metrics: context, grammar, relevance, and appropriateness.
daqh/solidity-lottery