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Dopo una breve introduzione sulla realtà aumentata (definizione, storia e stato dell’arte) viene effettuata un'analisi delle librerie esistenti per l’implementazione su dispositivi mobile. Considerando compatibilità con i recenti SO, frequenza degli aggiornamenti, costi per le licenze e funzionalità offerte viene scelta la libreria Vuforia, originariamente sviluppata da Qualcomm e poi acquistata da PTC inc. Si conviene poi che le apps basate su realtà aumentata creano il contenuto “aumentato” in due maniere: o tramite riconoscimento di una specifica immagine oppure tramite localizzazione GPS. Di questi due metodi descritti, il primo risulta molto più affidabile e per questo viene sviluppata una app che crea un contenuto in 3D (aumentato) riconoscendo una immagine: funzionalità di Image Targeting. Il progetto considera le seguenti varianti: l’immagine da riconoscere, chiamata “target”, può essere in un database locale oppure cloud mentre il contenuto in 3D aumentato può essere sia statico che animato. Durante la fase di implementazione vengono fornite anche alcuni nozioni di base di Computer Graphic per il rendering del modello 3D. La tesi si conclude con una panoramica di apps presenti sullo store che funzionano secondo questo principio di Image Targeting, i possibili utilizzi in ambito educativo/ludico ed i costi di realizzazione.

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In questa tesi viene trattato l'argomento dello sviluppo multi-platform di applicazioni mobile. Viene effettuata una panoramica degli approcci possibili e dei relativi framework per lo sviluppo. Individuato l'approccio ritenuto piu interessante, viene affrontato un caso di studio per poter convalidare la tecnologia.

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Negli ultimi anni i documenti web hanno attratto molta attenzione, poiché vengono visti come un nuovo mezzo che porta quello che sono le esperienze ed opinioni di un individuo da una parte all'altra del mondo, raggiungendo quindi persone che mai si incontreranno. Ed è proprio con la proliferazione del Web 2.0 che l’attenzione è stata incentrata sul contenuto generato dagli utenti della rete, i quali hanno a disposizione diverse piattaforme sulle quali condividere i loro pensieri, opinioni o andare a cercarne di altrui, magari per valutare l’acquisto di uno smartphone piuttosto che un altro o se valutare l’opzione di cambiare operatore telefonico, ponderando quali potrebbero essere gli svantaggi o i vantaggi che otterrebbe modificando la sia situazione attuale. Questa grande disponibilità di informazioni è molto preziosa per i singoli individui e le organizzazioni, che devono però scontrarsi con la grande difficoltà di trovare le fonti di tali opinioni, estrapolarle ed esprimerle in un formato standard. Queste operazioni risulterebbero quasi impossibili da eseguire a mano, per questo è nato il bisogno di automatizzare tali procedimenti, e la Sentiment Analysis è la risposta a questi bisogni. Sentiment analysis (o Opinion Mining, come è chiamata a volte) è uno dei tanti campi di studio computazionali che affronta il tema dell’elaborazione del linguaggio naturale orientato all'estrapolazione delle opinioni. Negli ultimi anni si è rilevato essere uno dei nuovi campi di tendenza nel settore dei social media, con una serie di applicazioni nel campo economico, politico e sociale. Questa tesi ha come obiettivo quello di fornire uno sguardo su quello che è lo stato di questo campo di studio, con presentazione di metodi e tecniche e di applicazioni di esse in alcuni studi eseguiti in questi anni.

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Il progetto ArtMap! mette a disposizione un applicativo user, destinato agli utenti, che tramite una struttura a social network, propone una mappatura globale di street art. Viene messo a disposizione un archivio di informazioni, aggiornate direttamente dagli utenti, relative a opere ed artisti e la possibilità di creare itinerari personali. Inoltre, è stato sviluppato un applicativo di supporto per la convalidazione delle informazioni inserite dagli utenti, destinato ai gestori del database di informazioni.

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Quest' ultimo ventennio ha visto una vera e propria rivoluzione dei dispositivi, partendo dal computer desktop, passando ai laptop fino ad arrivare agli smartphone. Oggi giorno invece si parla di computer indossabili, i dispositivi stanno diventando sempre più piccoli e integrati in oggetti di moda come possono essere degli orologi, occhiali e orecchini.Questi sono connessi in rete con migliaia di dispositivi e con computer più grandi, con i quali, gli utenti nel corso della giornata interagiscono continuamente senza nemmeno rendersene conto scambiandosi migliaia di piccole informazioni: quando si cammina per strada, in centro città quando si fanno compere, quando si è in casa a guardare la TV. Questo ha portato quindi alla nascita di una nuova tipologia di sistemi, in risposta ai cambiamenti portati da questa rivoluzione, i così detti "Sistemi Context-Aware".Il context di un utente può essere descritto come la relazione che vi è tra i suoi dispositivi elettronici, e l' ambiente che lo circonda, a seconda di dove si trova esso dovrà dare delle risposte opportune, e compiere quindi autonomamente certe azioni, tal volta ad insaputa dell' utente. Le applicazioni che usano quindi questo sistema, vengono continuamente messe a conoscenza dei cambiamenti che vengono apportati all' ambiente circostante, regolandosi e reagendo di conseguenza in autonomia. Ad esempio, il nostro dispositivo scopre tramite la rete, la presenza di un amico nelle vicinanze, mentre stiamo passeggiano per strada, allora potrebbe inviarci un messaggio mostrandoci chi è, e dove si trova, con il tragitto da percorrere per raggiungerlo. Le migliaia di informazioni che vengono quindi scambiate in rete andranno a creare “un ambiente intelligente”, con il quale gli utenti interagiscono inviando informazioni sul proprio conto, senza nemmeno accorgersene, in modo da avere una risposta personalizzata, da parte dell' ambiente.