Game Design & Programming: progettazione e sviluppo di un videogioco 3D con Unity

Questa Tesi prende in esame tutte le fasi che portano alla realizzazione di un generico videogioco applicandole per creare, dal principio, un gioco 3D con Unity. Se ne analizzerà l'ideazione, la progettazione degli ambienti ma anche degli algoritmi implementati, la produzione e quindi la scrittura del codice per poi terminare con i test effettuati.

Gestione automatica di namespace di rete privati in ambienti linux

Sempre più sono i servizi offerti oggigiorno sul cloud. L’isolamento dei vari utenti diviene una componente fondamentale se si vuole proteggere la privacy e la confidenzialità dei dati dei clienti. Mantenere una struttura che offre questo genere di servizi però è estremamente complesso ed oneroso. Si vuole mostrare come sia possibile evitare la creazione di centinaia di migliaia di macchine virtuali, quando potrebbe bastare creare una macchina virtuale per tipo di servizio offerto, e far accedere ogni cliente che necessita di quel servizio semplicemente isolandolo con linux namespace, in maniera automatica.

RSLT: trasformazione di Open LinkedData in testi in linguaggio naturaletramite template dichiarativi

La diffusione del Semantic Web e di dati semantici in formato RDF, ha creato la necessità di un meccanismo di trasformazione di tali informazioni, semplici da interpretare per una macchina, in un linguaggio naturale, di facile comprensione per l'uomo. Nella dissertazione si discuterà delle soluzioni trovate in letteratura e, nel dettaglio, di RSLT, una libreria JavaScript che cerca di risolvere questo problema, consentendo la creazione di applicazioni web in grado di eseguire queste trasformazioni tramite template dichiarativi. Verranno illustrati, inoltre, tutti i cambiamenti e tutte le modi�che introdotte nella versione 1.1 della libreria, la cui nuova funzionalit�à principale �è il supporto a SPARQL 1.0.

Simulazione di protocolli di gossip in territori a bassa connettività

I mondi di Smart City e Internet-of-Things si stanno ampliando notevolmente grazie all'evoluzione continua delle tecnologie. Tuttavia risultano escluse dall'ambito di interesse le zone rurali e decentralizzate perché spesso prive di un'infrastruttura di rete ben definita. A fronte di questo problema, i dispositivi che si trovano in queste zone potrebbero auto-organizzarsi per comunicare instaurando collegmenti di tipo peer-to-peer e utilizzando protocolli di disseminazione di informazioni basati su gossip. In questa tesi sono trattate le seguenti questioni e mediante alcune simulazioni al calcolatore sono riprodotti alcuni scenari per valutare le prestazioni degli algoritmi di Gossip with Fixed Probability e Conditional Broadcast e la diffusione delle informazioni tra i nodi all'interno di una rete creata in maniera opportunistica.

Implementazione e benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO per l'analisi di big data genomici

Dato il recente avvento delle tecnologie NGS, in grado di sequenziare interi genomi umani in tempi e costi ridotti, la capacità di estrarre informazioni dai dati ha un ruolo fondamentale per lo sviluppo della ricerca. Attualmente i problemi computazionali connessi a tali analisi rientrano nel topic dei Big Data, con databases contenenti svariati tipi di dati sperimentali di dimensione sempre più ampia. Questo lavoro di tesi si occupa dell'implementazione e del benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO, sviluppato dal gruppo di Biofisica dell'Università di Bologna: il metodo consente l'elaborazione di dati ad alta dimensionalità per l'estrazione di una Signature a bassa dimensionalità di features con un'elevata performance di classificazione, mediante una pipeline d'analisi che comprende algoritmi di dimensionality reduction. Il metodo è generalizzabile anche all'analisi di dati non biologici, ma caratterizzati comunque da un elevato volume e complessità, fattori tipici dei Big Data. L'algoritmo QDANet PRO, valutando la performance di tutte le possibili coppie di features, ne stima il potere discriminante utilizzando un Naive Bayes Quadratic Classifier per poi determinarne il ranking. Una volta selezionata una soglia di performance, viene costruito un network delle features, da cui vengono determinate le componenti connesse. Ogni sottografo viene analizzato separatamente e ridotto mediante metodi basati sulla teoria dei networks fino all'estrapolazione della Signature finale. Il metodo, già precedentemente testato su alcuni datasets disponibili al gruppo di ricerca con riscontri positivi, è stato messo a confronto con i risultati ottenuti su databases omici disponibili in letteratura, i quali costituiscono un riferimento nel settore, e con algoritmi già esistenti che svolgono simili compiti. Per la riduzione dei tempi computazionali l'algoritmo è stato implementato in linguaggio C++ su HPC, con la parallelizzazione mediante librerie OpenMP delle parti più critiche.