100 resultados para Natural Language Processing,Recommender Systems,Android,Applicazione mobile


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Il lavoro svolto in questa tesi è volto alla descrizione dello sviluppo di un'applicazione mobile per Android legata al mondo della ristorazione. Viene descritta l'applicazione "Takeway", che svolge funzioni di presentazione di un ristorante e di gestione di ordini TakeAway. Viene inoltre proposta un'analisi del fenomeno di centralità del web/mobile nel quotidiano, delle tecnologie più recenti e dei limiti di queste piattaforme. Le sezioni più importanti riguardano la progettazione e l'implementazione del progetto, sono di carattere tecnico e analizzano le strutture utilizzate e gli strumenti impiegati nello sviluppo del software.

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L'indipendenza dai combustibili fossili è uno degli argomenti maggiormente trattati negli ultimi anni e lo sviluppo di tecnologie atte a produrre energia attraverso fonti rinnovabili è uno dei punti cruciali della ricerca moderna. L'utilizzo dei veicoli elettrici nel quotidiano rappresenta una delle vie principali per l'abbandono delle fonti non rinnovabili, tuttavia siamo ancora in presenza di qualche limite. Una delle principali ragioni per cui gli automobilisti sono restii ad utilizzare le auto elettriche è quella che in inglese viene definita Range Anxiety, ossia la preoccupazione di non riuscire a raggiungere la propria meta con l'autonomia residua del veicolo. Altri fattori che contribuiscono a scoraggiare gli automobilisti sono i lunghi tempi di ricarica e dove effettuare queste ultime. Per cercare di ridurre queste problematiche nel seguente elaborato viene descritto lo sviluppo di un applicazione per sistema Android, con lo scopo di simulare dei percorsi inseriti dall'utente come se venissero effettuati utilizzando un veicolo elettrico: l'applicativo, sfruttando un servizio esterno fornirà all'utente tutti i dati del percorso, come ad esempio dove effettuare una ricarica. Di seguito viene illustrato l'utilizzo dell'applicativo, la sua architettura, come è stato sviluppato e le sue future estensioni.

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L’obiettivo di questa tesi è la trasposizione del gioco da tavolo “Mahjong” su un’applicazione mobile. Essa è sviluppata in Android, ma l’idea è quella di estenderla anche alle altre piattaforme. Col passare del tempo il Mahjong si è diffuso in molti paesi e per questo ne sono nate molte varianti. In questo caso si adotta il regolamento ravennate 200-400, opportunamente modificato per adattarlo all’applicazione. Il nome dell’applicativo nasce dal fatto che esso dovrà gestire un numero molto elevato di lingue e che nessuno ha ancora sviluppato un gioco multiplayer sul Mahjong, per cui sarà il primo a livello mondiale. Nell’applicazione un utente dovrà creare il tavolo di gioco e solo allora gli altri potranno visualizzarlo. Dopo che tutti si saranno seduti, chiunque potrà chiedere di iniziare una partita, che comincerà non appena tutti avranno accettato la richiesta. È stato progettato un database, in modo da salvare lo stato attuale di tutti i tavoli. Le informazioni sullo stato di ogni partita, invece, sono salvate in un file diverso per ciascuna. L’architettura utilizzata per lo sviluppo dell’applicativo è del tipo client-server. Per la parte server dell’applicazione si è scelto di usare il linguaggio java, utilizzando le socket e instaurando connessioni SSL. Il server utilizza inoltre connessioni non persistenti. Tutte le richieste inviate e ricevute dal server sono create in un formato adatto all'interscambio di dati fra applicazioni client-server, chiamato JSON. Nel server si è creato, inoltre, un servizio di “caching” delle partite, in modo da incrementare le prestazioni e la velocità di elaborazione delle richieste. Per connettere in modo corretto il server al database si utilizza JDBC.

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In questo lavoro di tesi verrà presentato un applicativo, sviluppato con l’azienda EBWorld, per dispositivi con sistema operativo Android. L’applicazione ha come destinatari i tecnici e gli operatori sul campo di aziende clienti di EBWorld. Nel dispositivo vengono caricati i dati estratti dal database (porzioni di mappe e informazioni ad esse correlate) che vengono lette e mostrate nello schermo. Le funzionalità fornite sono: utilizzo dello strumento trail, per effettuare misurazioni; creazione di progetti all’interno delle esportazioni; inserimento di sketch, definiti in accordo con l’azienda, all’interno dei progetti; selezione degli sketch e delle informazioni estratte dal database e visualizzazione delle relative informazioni / proprietà; eliminazione di sketch inseriti. È stato effettuato uno studio di progettazione dell’interfaccia per offrire un’ottima usabilità anche in situazioni critiche.

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L'applicazione implementata in questa tesi è stata sviluppata per la piattaforma Android ed ha origine da un idea del Sig. Marco Casadio. Lo scopo principale è quella di monitorare l'attività sportiva e di chiamare aiuto in caso di incidente o malore. L'elaborato è stato ottimizzato per supportare un set predefinito di sport, e la tesi ne illustra gli algoritmi.

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Obiettivo dell'elaborato di tesi è il comprendere l'organizzazione di un azienda tipo al fine di ottimizzarla e renderla più efficiente. Per raggiungere questo obiettivo è stato progettato un sistema client server che prende in gestione le commissioni di un’azienda. Il sistema permette la suddivisione del lavoro, i progetti sono formati da moduli e i moduli composti da attività. C’è un capo progetto e un responsabile per ogni modulo secondo la gerarchia aziendale. Ogni qualvolta un impiegato effettua una mansione per un’attività segnala le ore svolte attraverso un report, costituendo così il timetracking. Il sistema è stato sviluppato per dispositivi Android.

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Questo documento di tesi si incentra principalmente sullo studio delle reti wireless mobili e dei relativi scenari di utilizzo. In particolare, come esse vengono applicate per il riconoscimento e la prevenzione di incidenti stradali. Vista l’importanza di questo problema a livello di sicurezza stradale, ho deciso di sviluppare un' applicazione per smartphone Android, in grado di riconoscere le attività di uso quotidiano dell’utente e associarle a dei comportamenti, come ad esempio quello di un ciclista, di un pedone o di un automobilista. Nel caso in cui, in uno scenario stradale i dispositivi si trovassero ad una distanza ravvicinata, possono comunicare tramite una connessione Wi-Fi Direct il loro ruolo e lanciare messaggi di pericolo per avvisare la loro presenza, in modo da prevenire collisioni stradali. La realtà in cui si vuole collocare questa applicazione è quella che viene chiamata Pedestrian Detection, già idea di General Motors, che la sta sviluppando sui futuri veicoli che metterà in produzione nei prossimi anni e che sicuramente integreranno funzionalità aggiuntive per la segnalazione di pericoli tramite smartphone e Wi-Fi Direct.

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Obbiettivo di questa tesi è presentare l'applicazione per dispositivi mobili denominata “dPiP” (che sta per “di Piazza in Piazza“), il suo scopo, il suo funzionamento ed il processo che ha portato dalla sua ideazione al suo utilizzo nell'ambito delle iniziative dell'Università di Bologna in occasione dell'EXPO2015. In particolare, l'applicazione è strettamente correlata all'installazione "di Piazza in Piazza" che è stata ospitata presso la Biblioteca Malatestiana di Cesena, da Settembre 2015 a Maggio 2016.

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In questa tesi si è progettata una applicazione Android che permettesse di controllare da remoto funzionalità hardware e software offerte da una piattaforma Raspberry Pi. Si sono infine svolte alcune misure atte a testare le performance di rete di questa scheda.

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Il progetto di tesi consiste nella progettazione e nell'implementazione di una applicazione mobile Android nativa per la generazione automatica di itinerari di viaggio in base ad alcuni dati inseriti in input dall'utente. La app è costituita da una serie di activity di raccolta dati in cui viene chiesto all'utente di inserire le sue preferenze in quanto a destinazione, periodo, modalità di viaggio ed altre informazioni. Completata questa fase viene attivato l'algoritmo che genera gli itinerari elaborando i dati raccolti. L'itinerario, che rappresenta il risultato ottenuto dall'algoritmo, è diviso in giorni ed ogni giorno di viaggio contiene i luoghi da visitare in ordine ottimizzato, con la possibilità di usufruire di ulteriori servizi di indicazioni stradali e visualizzazione su mappe. L'intero progetto è stato implementato in Java con l'ambiente di sviluppo Android Studio.

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Dopo lo sviluppo dei primi casi di Covid-19 in Cina nell’autunno del 2019, ad inizio 2020 l’intero pianeta è precipitato in una pandemia globale che ha stravolto le nostre vite con conseguenze che non si vivevano dall’influenza spagnola. La grandissima quantità di paper scientifici in continua pubblicazione sul coronavirus e virus ad esso affini ha portato alla creazione di un unico dataset dinamico chiamato CORD19 e distribuito gratuitamente. Poter reperire informazioni utili in questa mole di dati ha ulteriormente acceso i riflettori sugli information retrieval systems, capaci di recuperare in maniera rapida ed efficace informazioni preziose rispetto a una domanda dell'utente detta query. Di particolare rilievo è stata la TREC-COVID Challenge, competizione per lo sviluppo di un sistema di IR addestrato e testato sul dataset CORD19. Il problema principale è dato dal fatto che la grande mole di documenti è totalmente non etichettata e risulta dunque impossibile addestrare modelli di reti neurali direttamente su di essi. Per aggirare il problema abbiamo messo a punto nuove soluzioni self-supervised, a cui abbiamo applicato lo stato dell'arte del deep metric learning e dell'NLP. Il deep metric learning, che sta avendo un enorme successo soprattuto nella computer vision, addestra il modello ad "avvicinare" tra loro immagini simili e "allontanare" immagini differenti. Dato che sia le immagini che il testo vengono rappresentati attraverso vettori di numeri reali (embeddings) si possano utilizzare le stesse tecniche per "avvicinare" tra loro elementi testuali pertinenti (e.g. una query e un paragrafo) e "allontanare" elementi non pertinenti. Abbiamo dunque addestrato un modello SciBERT con varie loss, che ad oggi rappresentano lo stato dell'arte del deep metric learning, in maniera completamente self-supervised direttamente e unicamente sul dataset CORD19, valutandolo poi sul set formale TREC-COVID attraverso un sistema di IR e ottenendo risultati interessanti.

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Poiché la nostra conoscenza collettiva continua ad essere digitalizzata e memorizzata, diventa più difficile trovare e scoprire ciò che stiamo cercando. Abbiamo bisogno di nuovi strumenti computazionali per aiutare a organizzare, rintracciare e comprendere queste vaste quantità di informazioni. I modelli di linguaggio sono potenti strumenti che possono essere impiegati per estrarre conoscenza statisticamente significativa ed interpretabile tramite apprendimento non supervisionato, testuali o nel codice sorgente. L’obiettivo di questa tesi è impiegare una metodologia di descriptive text mining, denominata POIROT, per analizzare i rapporti medici del dataset Adverse Drug Reaction (ADE). Si vogliono stabilire delle correlazioni significative che permettano di comprendere le ragioni per cui un determinato rapporto medico fornisca o meno informazioni relative a effetti collaterali dovuti all’assunzione di determinati farmaci.

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Questa tesi di laurea compie uno studio sull’ utilizzo di tecniche di web crawling, web scraping e Natural Language Processing per costruire automaticamente un dataset di documenti e una knowledge base di coppie verbo-oggetto utilizzabile per la classificazione di testi. Dopo una breve introduzione sulle tecniche utilizzate verrà presentato il metodo di generazione, prima in forma teorica e generalizzabile a qualunque classificazione basata su un insieme di argomenti, e poi in modo specifico attraverso un caso di studio: il software SDG Detector. In particolare quest ultimo riguarda l’applicazione pratica del metodo esposto per costruire una raccolta di informazioni utili alla classificazione di documenti in base alla presenza di uno o più Sustainable Development Goals. La parte relativa alla classificazione è curata dal co-autore di questa applicazione, la presente invece si concentra su un’analisi di correttezza e performance basata sull’espansione del dataset e della derivante base di conoscenza.

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Nowadays, Recommender systems play a key role in managing information overload, particularly in areas such as e-commerce, music and cinema. However, despite their good-natured goal, in recent years there has been a growing awareness of their involvement in creating unwanted effects on society, such as creating biases of popularity or filter bubble. This thesis is an attempt to investigate the role of RS and its stakeholders in creating such effects. A simulation study will be performed using EcoAgent, an RL-based multi-stakeholder recommendation system, in a simulation environment that captures key user interactions, suppliers and the recommender system in order to identify possible unhealthy scenarios for stakeholders. In particular, we focus on analyzing the document catalog to see how the diversity of topics that users have access to varies during interactions. Finally, some post-processing methods will be defined on EcoAgent, one reactive and one proactive, which allows us to manipulate the agent’s behavior in order to study whether and how the topic distribution of documents is affected by content providers and by the fairness of the system.

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La tesi riguarda lo sviluppo di un'applicazione che estende la possibilità di effettuare i caricamenti dei package di SAP BPC ai dispositivi mobile, fino ad ora questo era possibile solo attraverso l'interfaccia di Microsoft Excel.