484 resultados para Ballerina,Cloud Native,API,Linguaggio di Programmazione


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Lo studio ha indagato l’impatto delle reti di distribuzione idrica sulla qualità dell’acqua ed il supporto che in questo ambito possono fornire i modelli numerici nella redazione dei Piani di Sicurezza delle Acque (PSA) o Water Safety Plan (WSP). In una prima fase, esso è stato analizzato prendendo atto del percorso normativo europeo e nazionale e delle linee guida fornite dall’Organizzazione Mondiale di Sanità (OMS) e dall’Istituto Superiore di Sanità (ISS) che hanno portato i Piani di Sicurezza delle Acque nell’ambito del controllo delle acque potabili, tenendo conto, anche, dei vari soggetti coinvolti e delle problematiche generate dai cambiamenti climatici. In una seconda fase, si è analizzato il caso studio della rete di distribuzione idrica della città di Cesena, fornito dal gestore HERA S.p.A., modellando la qualità dell’acqua attraverso il programma EPANET 2.2. Questa analisi è stata sviluppata successivamente alla calibrazione del modello idraulico. Per gli aspetti che richiedono una georeferenziazione è stato utilizzato il programma open source QGIS, mentre per le analisi dei dati e le elaborazioni statistiche relative al campionamento del cloro residuo e delle portate immesse dalle fonti idriche è stato utilizzato il linguaggio R. E' stato quindi possibile creare mappe georeferenziate per diversi momenti della giornata del tempo di permanenza dell'acqua nella rete di distribuzione, delle concentrazioni di cloro residuo dell'acqua prelevata dagli utenti e analizzare il ruolo dei serbatoi di compenso.

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Le malattie rare pongono diversi scogli ai pazienti, ai loro familiari e ai sanitari. Uno fra questi è la mancanza di informazione che deriva dall'assenza di fonti sicure e semplici da consultare su aspetti dell'esperienza del paziente. Il lavoro presentato ha lo scopo di generare da set termini correlati semanticamente, delle frasi che abbiamo la capacità di spiegare il legame fra di essi e aggiungere informazioni utili e veritiere in un linguaggio semplice e comprensibile. Il problema affrontato oggigiorno non è ben documentato in letteratura e rappresenta una sfida interessante si per complessità che per mancanza di dataset per l'addestramento. Questo tipo di task, come altri di NLP, è affrontabile solo con modelli sempre più potenti ma che richiedono risorse sempre più elevate. Per questo motivo, è stato utilizzato il meccanismo di recente pubblicazione del Performer, dimostrando di riuscire a mantenere uno stesso grado di accuratezza e di qualità delle frasi prodotte, con una parallela riduzione delle risorse utilizzate. Ciò apre la strada all'utilizzo delle reti neurali più recenti anche senza avere i centri di calcolo delle multinazionali. Il modello proposto dunque è in grado di generare frasi che illustrano le relazioni semantiche di termini estratti da un mole di documenti testuali, permettendo di generare dei riassunti dell'informazione e della conoscenza estratta da essi e renderla facilmente accessibile e comprensibile al pazienti o a persone non esperte.

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A differenza di quanto avviene nel commercio tradizionale, in quello online il cliente non ha la possibilità di toccare con mano o provare il prodotto. La decisione di acquisto viene maturata in base ai dati messi a disposizione dal venditore attraverso titolo, descrizioni, immagini e alle recensioni di clienti precedenti. É quindi possibile prevedere quanto un prodotto venderà sulla base di queste informazioni. La maggior parte delle soluzioni attualmente presenti in letteratura effettua previsioni basandosi sulle recensioni, oppure analizzando il linguaggio usato nelle descrizioni per capire come questo influenzi le vendite. Le recensioni, tuttavia, non sono informazioni note ai venditori prima della commercializzazione del prodotto; usando solo dati testuali, inoltre, si tralascia l’influenza delle immagini. L'obiettivo di questa tesi è usare modelli di machine learning per prevedere il successo di vendita di un prodotto a partire dalle informazioni disponibili al venditore prima della commercializzazione. Si fa questo introducendo un modello cross-modale basato su Vision-Language Transformer in grado di effettuare classificazione. Un modello di questo tipo può aiutare i venditori a massimizzare il successo di vendita dei prodotti. A causa della mancanza, in letteratura, di dataset contenenti informazioni relative a prodotti venduti online che includono l’indicazione del successo di vendita, il lavoro svolto comprende la realizzazione di un dataset adatto a testare la soluzione sviluppata. Il dataset contiene un elenco di 78300 prodotti di Moda venduti su Amazon, per ognuno dei quali vengono riportate le principali informazioni messe a disposizione dal venditore e una misura di successo sul mercato. Questa viene ricavata a partire dal gradimento espresso dagli acquirenti e dal posizionamento del prodotto in una graduatoria basata sul numero di esemplari venduti.

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Nel seguente documento di tesi lo scopo della tecnologia blockchain è quello di creare un’architettura sicura per gli scambi di utility token basata su un sistema distribuito, ovvero un insieme eterogeneo formato da più calcolatori che appare all’utilizzatore come un unico dispositivo. Questa tesi descrive la progettazione e realizzazione di una rete blockchain Stellar permissioned capace di gestire transazioni di token applicabile a innumerevoli contesti all’interno di un ecosistema di pagamenti e di servizi. La tecnologia blockchain offre molteplici vantaggi tra cui la possibilità di diminuire le commissioni delle transazioni rispetto agli attuali sistemi di pagamento. L’architettura dell’infrastruttura di rete progettata prevede, oltre ai nodi della rete blockchain vera e propria, altri server che si occupano in particolare di offrire un servizio di database di custodia delle chiavi, un servizio di load balancing ed un servizio di accesso ai dati presenti nella rete tramite chiamate API fornite dai nodi Horizon. Oltre a questi è stato creato un elemento ad-hoc, ovvero il software BTKL, utilizzato per semplificare la comunicazione con la blockchain e per incrementare la sicurezza di comunicazione con il database di custodia.

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Lo scopo del presente elaborato è ottenere dati grezzi dai maggiori offerwalls affinché si renda possibile elaborarli ed analizzarli per metterli a disposizione delle figure che si occupano di account management di un potenziale Ad Network quale è MyAppFree. Il primo Ad Network competitor a venire integrato nel presente tool di Business Intelligence è OfferToro, seguito da AdGem, il quale è attualmente in fase di integrazione. Prima di presentare i risultati del tool, a cui è stato dedicato l’ultimo capitolo dell’elaborato, sono stati approfonditi ed analizzati ampiamente i concetti fondamentali per la comprensione del progetto insieme agli strumenti utilizzati per la costituzione dell’architettura software. Successivamente, viene presentata l'architettura dei singoli microservizi oltre a quella sistemistica generale, la quale tratta come le parti che compongono iBiT, interagiscono tra loro. Infine, l’ultima parte della trattazione è dedicata al funzionamento del Front End Side per la figura account manager, che rappresenta l’utente finale del progetto. Unita alle analisi dei risultati ottenuti tramite una fase di benchmark testing, metrica che misura un insieme ripetibile di risultati quantificabili che serve come punto di riferimento perché prodotti e servizi possano essere confrontati. Lo scopo dei risultati dei test di benchmark è quello di confrontare le versioni presenti e future del software tramite i rispettivi benchmark.

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The main objective of my thesis work is to exploit the Google native and open-source platform Kubeflow, specifically using Kubeflow pipelines, to execute a Federated Learning scalable ML process in a 5G-like and simplified test architecture hosting a Kubernetes cluster and apply the largely adopted FedAVG algorithm and FedProx its optimization empowered by the ML platform ‘s abilities to ease the development and production cycle of this specific FL process. FL algorithms are more are and more promising and adopted both in Cloud application development and 5G communication enhancement through data coming from the monitoring of the underlying telco infrastructure and execution of training and data aggregation at edge nodes to optimize the global model of the algorithm ( that could be used for example for resource provisioning to reach an agreed QoS for the underlying network slice) and after a study and a research over the available papers and scientific articles related to FL with the help of the CTTC that suggests me to study and use Kubeflow to bear the algorithm we found out that this approach for the whole FL cycle deployment was not documented and may be interesting to investigate more in depth. This study may lead to prove the efficiency of the Kubeflow platform itself for this need of development of new FL algorithms that will support new Applications and especially test the FedAVG algorithm performances in a simulated client to cloud communication using a MNIST dataset for FL as benchmark.

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The goal of this final dissertation is to propose a partial translation of the Young Adult novel I Wish You All the Best by nonbinary author Mason Deaver, which was published in the United States by PUSH in 2019 and is currently still unpublished in Italy. The book follows the story of eighteen-year-old Ben De Backer. After coming out as nonbinary to their parents, they are kicked out of their home; thanks to the help of their older sister, they will manage to get back on their feet and start a new life, although their trauma will continue to pose a great obstacle to their growth and happiness. I Wish You All the Best is one of the first novels with a nonbinary protagonist in the Young Adult category and is particularly interesting from a linguistic standpoint. The first chapter serves as introduction to the author, Mason Deaver, their life and their relationship with gender identity and writing; and also as an introduction to the book itself and how its main characters and themes are developed in relation to the plot. The second chapter looks at the Young Adult genre as a whole; it explores its origins and development through the years and seeks to find a definition for this type of literature which has often been misrepresented both in the eyes of literary critics and the general public. Additionally, the chapter will describe some of the main characteristics of YA literature and analyze them in relation to I Wish You All the Best. The third chapter aims to examine the role of language, and how it can be inclusive to people outside of the gender binary. It will also touch upon the sociocultural contexts in which the speakers of different languages operate. The fourth and final chapter will present the translation of several passages taken from the novel I Wish You All the Best and offer an analysis of the most interesting and difficult aspects of this translation process.

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All’inizio di questa tesi viene discusso il funzionamento delle tecnologie visionate, Bitcoin ed Ethereum, cercando di identificarne i punti principali e salienti: la gestione delle transazioni, le tipologie di Blockchain adottate oggi e l’introduzione degli Smart Contract per sviluppare applicazioni decentralizzate. Successivamente viene considerato il caso di studio, il quale sottolinea la distribuzione delle sacche di sangue tra un centro trasfusionale e un’azienda sanitaria, con lo scopo di mettere in evidenza le interazioni tra queste, concentrandosi sulla disponibilità. Infine, dopo un’analisi del linguaggio Solidity e dopo la descrizione della modalità di sviluppo adottata accompagnata da una fase di testing, viene esposta l’implementazione realizzata concentrandosi sui dettagli delle funzionalità proposte.

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Questo elaborato si propone di presentare il progetto Il Teatro Fa Bene realizzato da Jacopo Fo in collaborazione con Eni Foundation e i Medici con l’Africa CUAMM, con l’obiettivo di dimostrare che l’arte del teatro può essere uno strumento di sensibilizzazione e cambiamento attraverso la propria forza emotiva e tramite il suo linguaggio universale, quello del corpo. Lo spettacolo è stato ideato allo scopo di portare informazione e prevenzione sanitaria nella regione di Cabo Delgado, a nord del Mozambico, al fine di promuovere la salute materno-infantile e la partecipazione delle donne nei Centri di Salute che il CUAMM gestisce nel paese. Il primo capitolo offre una rapida panoramica della storia mozambicana focalizzandosi sugli eventi sociali più rilevanti per contestualizzare il progetto che viene esposto; nel secondo capitolo, invece, si trattano più da vicino i fattori che determinano la scarsa affluenza nei centri di salute come conseguenza del forte legame con la tradizione medica dei “curandeiros”. Il terzo capitolo presenta il progetto e ne descrive le fasi di sviluppo, includendo la trama dello spettacolo ed esponendo i cambiamenti rilevati in seguito all’iniziativa; infine, il quarto comprende una piccola intervista che Jacopo Fo ha gentilmente concesso telefonicamente.

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L’elaborato consiste nella traduzione dal francese in italiano dell'albo illustrato ELLE, scritto e illustrato da Ania Lemin. La scelta di ELLE è dovuta principalmente all'interesse di questo albo nel contesto di una generale scarsità di libri su queste tematiche, peraltro poco studiati anche da un punto di vista teorico. La tesi si articola in quattro capitoli: il primo presenta un approfondimento teorico sulla letteratura per l’infanzia e sugli albi illustrati, per poi affrontare più specificatamente la rappresentazione di tematiche LGBTQ+ in questo ambito e le differenze fra l’editoria francese e quella italiana, anche in relazione alle due diverse società e culture. Il secondo capitolo espone le problematiche teoriche specifiche alla traduzione di libri sensibili alle tematiche di genere e LGBTQ+ e le strategie da utilizzare, facendo anche attenzione all'uso di un linguaggio inclusivo e non sessista. Il terzo presenta una breve analisi dell’autrice e dell’opera scelta, seguita dalla proposta di traduzione. Infine, l’ultimo capitolo è costituito dal commento alla traduzione, nel quale vengono elencate le problematiche affrontate e le strategie utilizzate per risolverli.

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Il segreto di Pietramala (La nave di Teseo, 2018) è il primo romanzo di Andrea Moro e si caratterizza per la discussione di teorie linguistiche all’interno di una veste narrativa. A partire dai contenuti del romanzo, i cinque capitoli in cui si articola l’elaborato propongono una riflessione sul ruolo che la linguistica riveste e sul modo in cui emerge nella narrazione, sui principi di analogia e anomalia e sul rapporto tra sintassi e cervello, sull’acquisizione del linguaggio e sull’ipotesi di una lingua primigenia, sulla linguistica come scienza empirica e sulla natura della sintassi, sull’impossibilità di stilare graduatorie di valore delle lingue.

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L’elaborato è incentrato sulla manipolazione del linguaggio del partito di estrema destra spagnolo, Vox. Dopo una breve introduzione sulla sua nascita, quindi sulla successiva affermazione e l'ideologia portante dello stesso, si sviluppa una descrizione delle strategie discorsive volte alla manipolazione, messe in atto nei dibattiti elettorali e social media nei seguenti campi: politiche interne, politiche migratorie e politiche sociali. A tal fine è stato creato un corpus formato da citazioni di discorsi, tweet e post su Instagram dei principali esponenti del partito.

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Il ruolo dell’informatica è diventato chiave del funzionamento del mondo moderno, ormai sempre più in progressiva digitalizzazione di ogni singolo aspetto della vita dell’individuo. Con l’aumentare della complessità e delle dimensioni dei programmi, il rilevamento di errori diventa sempre di più un’attività difficile e che necessita l’impiego di tempo e risorse. Meccanismi di analisi del codice sorgente tradizionali sono esistiti fin dalla nascita dell’informatica stessa e il loro ruolo all’interno della catena produttiva di un team di programmatori non è mai stato cosi fondamentale come lo è tuttora. Questi meccanismi di analisi, però, non sono esenti da problematiche: il tempo di esecuzione su progetti di grandi dimensioni e la percentuale di falsi positivi possono, infatti, diventare un importante problema. Per questi motivi, meccanismi fondati su Machine Learning, e più in particolare Deep Learning, sono stati sviluppati negli ultimi anni. Questo lavoro di tesi si pone l’obbiettivo di esplorare e sviluppare un modello di Deep Learning per il riconoscimento di errori in un qualsiasi file sorgente scritto in linguaggio C e C++.

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Il seguente elaborato di tesi prevede la simulazione del comportamento di quattro diversi layout di magazzino contenenti lo stesso numero di vani, ipotizzando uno stoccaggio della merce secondo il criterio delle classi. Inoltre è stata analizzata l’influenza della variabile altezza sul tempo di ciclo dei singoli magazzini. I quattro layout analizzati sono stati: il layout tradizionale, il layout diagonal cross aisle, il layout fishbone e il layout leaf. Il primo è un magazzino “convenzionale”, nel quale l’intersezione dei corridoi genera sempre angoli retti, i restanti tre sono magazzini “non convenzionali”, ovvero l’intersezione dei corridoi genera angoli particolari. Per ciascun magazzino è stato realizzato un modello matematico discreto in grado di determinare la posizione di ogni singolo vano, la sua distanza dal punto I/O e la sua altezza da terra. Il modello matematico e la tipologia di gestione del magazzino sono stati successivamente implementati in un programma scritto su Microsoft Excel, mediante il linguaggio integrato VBA (Visual Basic for Application). Questo ha permesso di determinare i tempi di ciclo medi per ciascun magazzino, facendo il rapporto tra le distanze precedentemente calcolate e le velocità di traslazione e sollevamento del carrello elevatore. Per ottenere dalla simulazioni dei valori il più possibile prossimi alla realtà è stata adottata la metodologia di Simulazione Monte Carlo e un numero di estrazioni pari a 1000. Dai risultati ottenuti è emerso che il magazzino fishbone è in grado di garantire i miglior tempo di ciclo e che i tempi di ciclo più bassi si ottengono, a parità di vani presenti in un magazzino, aumentando le dimensioni in pianta piuttosto che aumentando l’altezza del magazzino.

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I notevoli sviluppi tecnologici che hanno caratterizzato l’ultimo decennio hanno portato con sé alcune minacce alla sicurezza. In questa tesi, completamento di un progetto di tirocinio svolto presso il CINECA, ci si concentra sulla realizzazione di una baseline dinamica in grado di apprendere il comportamento degli utenti. Grazie ad essa e con l’aiuto di uno script Python, è possibile rilevare i comportamenti anomali e segnalarli agli interessati. Il focus principale del progetto riguarda il possibile esaurimento di sessioni in applicazioni web e la conseguente negazione del servizio. La raccolta dei dati dai vari applicativi è stata possibile utilizzando il SIEM QRadar di IBM, le funzionalità in esso presenti e le API che hanno consentito un agevole interfacciamento con gli script esterni.