Giovanni Pollo

Dottorando in Ingegneria Informatica E Dei Sistemi , 39^o ciclo (2023-2026)
Dipartimento di Automatica e Informatica (DAUIN)

Docente esterno e/o collaboratore didattico
Dipartimento di Automatica e Informatica (DAUIN)

giovanni.pollo@polito.it

Profilo

Dottorato di ricerca

Argomento di ricerca

Design techniques for low-area digital circuits in industrial and medical applications

Tutori

Interessi di ricerca

Computer architectures and Computer aided design

Data science, Computer vision and AI

Biografia

Giovanni Pollo is a PhD Student at Politecnico di Torino, Department of Control and Computer Engineering, since 2023. He completed a Bachelor's degree in Electronic Engineering and a Master's degree in Computer Engineering at Politecnico di Torino. His research focuses on developing efficient machine learning and deep learning techniques for applications in industrial and medical fields.

Didattica

Insegnamenti

Corso di laurea di 1° livello

Tecniche di programmazione. A.A. 2024/25, INGEGNERIA INFORMATICA. Collaboratore del corso
Tecniche di programmazione. A.A. 2023/24, INGEGNERIA INFORMATICA. Collaboratore del corso

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Gruppi di ricerca

EDA - Electronic Design Automation (DAUIN)

Pubblicazioni

Coautori PoliTO

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Pubblicazioni più recenti Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris

Burrello, Alessio; Carlucci, Francesco; Pollo, Giovanni; Wang, Xiaying; Poncino, ... (2024)
Optimization and Deployment of Deep Neural Networks for PPG-based Blood Pressure Estimation Targeting Low-power Wearables. In: Biomedical Circuits and Systems Conference (BIOCAS) 2024, Xi'an (CHN), 24-26 October 2024, pp. 1-5. ISBN: 979-8-3503-5495-9
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)
Hamdi, MOHAMED AMINE; Pollo, Giovanni; Risso, Matteo; Haugou, Germain; Burrello, ... (2024)
Integrating SystemC-AMS power modeling with a RISC-V ISS for virtual prototyping of battery-operated embedded devices. In: Computing Frontiers Open-Source Hardware Workshop, Ischia (ITA), May 7 - 9, 2024, pp. 51-54. ISBN: 979-8-4007-0492-5
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)
Sidahmed Alamin, Khaled Sidahmed; Daghero, Francesco; Pollo, Giovanni; Pagliari, Daniele ... (2023)
Model-Driven Dataset Generation for Data-Driven Battery SOH Models. In: IEEE/ACM International Symposium on Low Power Electronics and Design (ISLPED), Vienna (AUT), 07-08 August 2023, pp. 1-6. ISBN: 979-8-3503-1175-4
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)