Rassegna di strutture dati e algoritmi per l'indicizzazione di basi di dati.

La frenetica evoluzione sociale e culturale, data dal crescente e continuo bisogno di conoscenza dell’uomo, ha portato oggi a navigare in un oceano sconfinato di dati e informazioni. Esse assumono una propria peculiare importanza, un valore sia dal punto di vista del singolo individuo, sia all’interno di un contesto sociale e di un settore di riferimento specifico e concreto. La conseguente mutazione dell’interazione e della comunicazione a livello economico della società, ha portato a parlare oggi di economia dell’informazione. In un contesto in cui l’informazione rappresenta la risorsa principale per l’attività di crescita e sviluppo economico, è fondamentale possedere la più adeguata strategia organizzativa per la gestione dei dati grezzi. Questo per permetterne un’efficiente memorizzazione, recupero e manipolazione in grado di aumentare il valore dell’organizzazione che ne fa uso. Un’informazione incompleta o non accurata può portare a valutazioni errate o non ottimali. Ecco quindi la necessità di gestire i dati secondo specifici criteri al fine di creare un proprio vantaggio competitivo. La presente rassegna ha lo scopo di analizzare le tecniche di ottimizzazione di accesso alle basi di dati. La loro efficiente implementazione è di fondamentale importanza per il supporto e il corretto funzionamento delle applicazioni che ne fanno uso: devono garantire un comportamento performante in termini di velocità, precisione e accuratezza delle informazioni elaborate. L’attenzione si focalizzerà sulle strutture d’indicizzazione di tipo gerarchico: gli alberi di ricerca. Verranno descritti sia gli alberi su dati ad una dimensione, sia quelli utilizzati nel contesto di ricerche multi dimensionali (come, ad esempio, punti in uno spazio). L’ingente sforzo per implementare strutture di questo tipo ha portato gli sviluppatori a sfruttare i principi di ereditarietà e astrazione della programmazione ad oggetti al fine di ideare un albero generalizzato che inglobasse in sé tutte le principali caratteristiche e funzioni di una struttura di indicizzazione gerarchica, così da aumentarne la riusabilità per i più particolari utilizzi. Da qui la presentazione della struttura GiST: Generalized Search Tree. Concluderà una valutazione dei metodi d’accesso esposti nella dissertazione con un riepilogo dei principali dati relativi ai costi computazionali, vantaggi e svantaggi.

Model-driven Usability: alcuni approcci e un prototipo.

Questa tesi si occupa degli aspetti di usabilità nell'interazione degli utenti con le applicazioni, usando le tecniche di generazione automatica della Model-Driven Architecture. Viene prodotto un generatore di applicazioni model-driven, basato su un modello di progettazione Goal-Oriented, con risultati apprezzabili nel fornire all'utente un'interazione dinamica con l'applicazione prodotta.

Ottimalità dell'ottimalità - Complessità della riduzione su grafi di condivisione

Trent’anni or sono il concetto di ottimalità venne formulato in senso teorico da Lévy, ma solo un decennio dopo Lamping riesce a darne elegante implementazione algoritmica. Realizza un sistema di riduzione su grafi che si scoprirà poi avere interessanti analogie con la logica lineare presentata nello stesso periodo da Girard. Ma l’ottimalità è davvero ottimale? In altre parole, l’implementazione ottimale del λ calcolo realizzata attraverso i grafi di condivisione, è davvero la migliore strategia di riduzione, in termini di complessità? Dopo anni di infondati dubbi e di immeritato oblìo, alla conferenza LICS del 2007, Baillot, Coppola e Dal Lago, danno una prima risposta positiva, seppur parziale. Considerano infatti il caso particolare delle logiche affini elementare e leggera, che possiedono interessanti proprietà a livello di complessità intrinseca e semplificano l’arduo problema. La prima parte di questa tesi presenta, in sintesi, la teoria dell’ottimalità e la sua implementazione condivisa. La seconda parte affronta il tema della sua complessità, a cominciare da una panoramica dei più importanti risultati ad essa legati. La successiva introduzione alle logiche affini, e alle relative caratteristiche, costituisce la necessaria premessa ai due capitoli successivi, che presentano una dimostrazione alternativa ed originale degli ultimi risultati basati appunto su EAL e LAL. Nel primo dei due capitoli viene definito un sistema intermedio fra le reti di prova delle logiche e la riduzione dei grafi, nel secondo sono dimostrate correttezza ed ottimalità dell’implementazione condivisa per mezzo di una simulazione. Lungo la trattazione sono offerti alcuni spunti di riflessione sulla dinamica interna della β riduzione riduzione e sui suoi legami con le reti di prova della logica lineare.

Geolocalizzazione e QRCode come strumenti a supporto di applicazioni turistico-culturali

Gli smartphone, sono dispositivi per la telefonia mobile che oramai includono una serie di funzionalità a supporto della multimedialità e non solo. Divenuti quasi dei notebook in miniatura, ne esistono di vari tipi e dimensioni e anche se la loro potenza di calcolo rimane di gran lunga inferiore a quella di un PC, riescono comunque a effettuare operazioni abbastanza evolute e con prestazioni accettabili. Quello che si vuole realizzare con questo lavoro non è uno studio su questi dispositivi (anche se in parte sarà affrontato), ma un approfondimento sulla possibilità di utilizzare una buona fetta di essi, a supporto dello sviluppo turistico nel nostro paese. In particolare si vuole realizzare una piattaforma mobile che metta in comunicazione individui che vogliono fornire informazione di tipo turistico (beni culturali, eventi, attività commerciali, ecc.) con individui che vogliono fruire di tali contenuti (un qualsiasi turista che sia in grado di utilizzare uno smartphone). Tale applicazione dovrà raccogliere informazioni su una determinata città e riuscire in maniera chiara e intuitiva a dare risposte alle principali domande che un turista si pone: • dove sono? • Cosa c’è d’interessante da visitare nei dintorni? • Interessante questa statua! Di cosa si tratta? • Quali sono gli eventi più interessanti ai quali potrei partecipare? • Ho un leggero appetito dove posso andare a mangiare? • Dove posso fare un po’ di shopping?

Data cloud through google cloud storage

Il Cloud Storage è un modello di conservazione dati su computer in rete, dove i dati stessi sono memorizzati su molteplici server, reali e/o virtuali, generalmente ospitati presso strutture di terze parti o su server dedicati. Tramite questo modello è possibile accedere alle informazioni personali o aziendali, siano essi video, fotografie, musica, database o file in maniera “smaterializzata”, senza conoscere l’ubicazione fisica dei dati, da qualsiasi parte del mondo, con un qualsiasi dispositivo adeguato. I vantaggi di questa metodologia sono molteplici: infinita capacita’ di spazio di memoria, pagamento solo dell’effettiva quantità di memoria utilizzata, file accessibili da qualunque parte del mondo, manutenzione estremamente ridotta e maggiore sicurezza in quanto i file sono protetti da furto, fuoco o danni che potrebbero avvenire su computer locali. Google Cloud Storage cade in questa categoria: è un servizio per sviluppatori fornito da Google che permette di salvare e manipolare dati direttamente sull’infrastruttura di Google. In maggior dettaglio, Google Cloud Storage fornisce un’interfaccia di programmazione che fa uso di semplici richieste HTTP per eseguire operazioni sulla propria infrastruttura. Esempi di operazioni ammissibili sono: upload di un file, download di un file, eliminazione di un file, ottenere la lista dei file oppure la dimensione di un dato file. Ogniuna di queste richieste HTTP incapsula l’informazione sul metodo utilizzato (il tipo di richista, come GET, PUT, ...) e un’informazione di “portata” (la risorsa su cui effettuare la richiesta). Ne segue che diventa possibile la creazione di un’applicazione che, facendo uso di queste richieste HTTP, fornisce un servizio di Cloud Storage (in cui le applicazioni salvano dati in remoto generalmene attraverso dei server di terze parti). In questa tesi, dopo aver analizzato tutti i dettagli del servizio Google Cloud Storage, è stata implementata un’applicazione, chiamata iHD, che fa uso di quest’ultimo servizio per salvare, manipolare e condividere dati in remoto (nel “cloud”). Operazioni comuni di questa applicazione permettono di condividere cartelle tra più utenti iscritti al servizio, eseguire operazioni di upload e download di file, eliminare cartelle o file ed infine creare cartelle. L’esigenza di un’appliazione di questo tipo è nata da un forte incremento, sul merato della telefonia mobile, di dispositivi con tecnologie e con funzioni sempre più legate ad Internet ed alla connettività che esso offre. La tesi presenta anche una descrizione delle fasi di progettazione e implementazione riguardanti l’applicazione iHD. Nella fase di progettazione si sono analizzati tutti i requisiti funzionali e non funzionali dell’applicazione ed infine tutti i moduli da cui è composta quest’ultima. Infine, per quanto riguarda la fase di implementazione, la tesi presenta tutte le classi ed i rispettivi metodi presenti per ogni modulo, ed in alcuni casi anche come queste classi sono state effettivamente implementate nel linguaggio di programmazione utilizzato.