602 resultados para conglomerato bituminoso, prova di flessione su quattro punti, viscoelasticità, prove laboratorio, modulo di rigidezza, reologia
Resumo:
Progettazione, realizzazione ed analisi prestazionale e di robustezza di un sistema di cluster ad alta affidabilità basato su MariaDB Galera Cluster. Affiancamento al cluster di un sistema di proxy MaxScale. Studio e realizzazione di una procedura di migrazione da DBMS MySQL a MariaDB Galera Cluster.
Resumo:
I Social Network sono una fonte di informazioni di natura spontanea, non guidata, provviste di posizione spaziale e prodotte in tempo reale. Il Social Sensing si basa sull'idea che gruppi di persone possano fornire informazioni, su eventi che accadono nelle loro vicinanze, simili a quelle ottenibili da sensori. La letteratura in merito all’utilizzo dei Social Media per il rilevamento di eventi catastrofici mostra una struttura comune: acquisizione, filtraggio e classificazione dei dati. La piattaforma usata, nella maggior parte dei lavori e da noi, è Twitter. Proponiamo un sistema di rilevamento di eventi per l’Emilia Romagna, tramite l’analisi di tweet geolocalizzati. Per l’acquisizione dei dati abbiamo utilizzato le Twitter API. Abbiamo effettuato due passaggi per il filtraggio dei tweet. Primo, selezione degli account di provenienza dei tweet, se non sono personali è improbabile che siano usati per dare informazioni e non vanno tenuti in considerazione. Secondo, il contenuto dei tweet, vengono scartati se presentano termini scurrili, parole come “buon giorno” e un numero di tag, riferiti ad altri utenti, superiore a quattro. La rilevazione di un valore anomalo rispetto all'insieme delle osservazioni che stiamo considerando (outlier), è il primo indice di un evento eccezionale. Per l’analisi siamo ricorsi all’outlier detection come indice di rilevamento di un evento. Fatta questa prima analisi si controlla che ci sia un effettivo picco di tweet in una zona della regione. Durante il periodo di attività non sono accaduti eventi straordinari, abbiamo quindi simulato un avvenimento per testare l'efficacia del nostro sistema. La maggior difficoltà è che i dati geolocalizzati sono in numero molto esiguo, è quindi difficile l'identificazione dei picchi. Per migliorare il sistema si propone: il passaggio a streaming dei tweet e un aumento della velocità di filtraggio; la automatizzazione dei filtri; l'implementazione di un modulo finale che operi a livello del testo.
Resumo:
La tesi è stata incentrata sul gioco «Indovina chi?» per l’identificazione da parte del robot Nao di un personaggio tramite la sua descrizione. In particolare la descrizione avviene tramite domande e risposte L’obiettivo della tesi è la progettazione di un sistema in grado di capire ed elaborare dei dati comunicati usando un sottoinsieme del linguaggio naturale, estrapolarne le informazioni chiave e ottenere un riscontro con informazioni date in precedenza. Si è quindi programmato il robot Nao in modo che sia in grado di giocare una partita di «Indovina chi?» contro un umano comunicando tramite il linguaggio naturale. Sono state implementate regole di estrazione e categorizzazione per la comprensione del testo utilizzando Cogito, una tecnologia brevettata dall'azienda Expert System. In questo modo il robot è in grado di capire le risposte e rispondere alle domande formulate dall'umano mediante il linguaggio naturale. Per il riconoscimento vocale è stata utilizzata l'API di Google e PyAudio per l'utilizzo del microfono. Il programma è stato implementato in Python e i dati dei personaggi sono memorizzati in un database che viene interrogato e modificato dal robot. L'algoritmo del gioco si basa su calcoli probabilistici di vittoria del robot e sulla scelta delle domande da proporre in base alle risposte precedentemente ricevute dall'umano. Le regole semantiche realizzate danno la possibilità al giocatore di formulare frasi utilizzando il linguaggio naturale, inoltre il robot è in grado di distinguere le informazioni che riguardano il personaggio da indovinare senza farsi ingannare. La percentuale di vittoria del robot ottenuta giocando 20 partite è stata del 50%. Il data base è stato sviluppato in modo da poter realizzare un identikit completo di una persona, oltre a quello dei personaggi del gioco. È quindi possibile ampliare il progetto per altri scopi, oltre a quello del gioco, nel campo dell'identificazione.
Resumo:
Big data è il termine usato per descrivere una raccolta di dati così estesa in termini di volume,velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valori significativi. Molti sistemi sono sempre più costituiti e caratterizzati da enormi moli di dati da gestire,originati da sorgenti altamente eterogenee e con formati altamente differenziati,oltre a qualità dei dati estremamente eterogenei. Un altro requisito in questi sistemi potrebbe essere il fattore temporale: sempre più sistemi hanno bisogno di ricevere dati significativi dai Big Data il prima possibile,e sempre più spesso l’input da gestire è rappresentato da uno stream di informazioni continuo. In questo campo si inseriscono delle soluzioni specifiche per questi casi chiamati Online Stream Processing. L’obiettivo di questa tesi è di proporre un prototipo funzionante che elabori dati di Instant Coupon provenienti da diverse fonti con diversi formati e protocolli di informazioni e trasmissione e che memorizzi i dati elaborati in maniera efficiente per avere delle risposte in tempo reale. Le fonti di informazione possono essere di due tipologie: XMPP e Eddystone. Il sistema una volta ricevute le informazioni in ingresso, estrapola ed elabora codeste fino ad avere dati significativi che possono essere utilizzati da terze parti. Lo storage di questi dati è fatto su Apache Cassandra. Il problema più grosso che si è dovuto risolvere riguarda il fatto che Apache Storm non prevede il ribilanciamento delle risorse in maniera automatica, in questo caso specifico però la distribuzione dei clienti durante la giornata è molto varia e ricca di picchi. Il sistema interno di ribilanciamento sfrutta tecnologie innovative come le metriche e sulla base del throughput e della latenza esecutiva decide se aumentare/diminuire il numero di risorse o semplicemente non fare niente se le statistiche sono all’interno dei valori di soglia voluti.
Resumo:
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.
Resumo:
Il lavoro svolto per la tesi consiste nella realizzazione di un'applicazione Android che permetta all’utente di scattare o caricare dalla gallery una foto personale e prelevare da una ListView fotografie di abiti da provare mediante trascinamento di quest’ultimi sulla foto dell’utente. Le fasi di lavoro sono state principalmente quattro: - Ricerca sullo stato dell’arte della tecnologia legata al Virtual Dressing Room (storia, elenco e descrizione dei metodi utilizzati da piattaforme esistenti, esempi reali di queste metodologie) - Progettazione con individuazione degli obiettivi e featuring dell’applicazione - Implementazione dell'applicazione (creazione dei layout e codice java delle activity:inserimento taglie e scelta uomo/donna, scatto/caricamento foto, creazione del database e utilizzo mediante ListView, visualizzazione e gestione del carrello). Scrittura del volume di tesi (introduzione e descrizione della tecnologia, progettazione, implementazione con descrizione su Android SDK, Android Studio e implementazione con descrizione dei layout e classi).
Resumo:
Nella prima parte di questa tesi viene introdotto il concetto di Internet of Things. Vengono discussi gli elementi costituitivi fondamentali di tale tecnologia, le differenti architetture proposte nel corso degli anni e le sfide che devono ancora essere affrontate per vedere realizzato l’IoT. Questa prima parte si conclude inoltre con due esempi di applicazione dell’IoT. Questi due esempi, Smart City e Smart Healthcare, hanno l’obbiettivo di evidenziare quali sono i vantaggi ed i servizi che possono essere offerti all’utente finale una volta applicato l’IoT. Nel secondo capitolo invece, vengono presentate le funzionalità della piattaforma IoT ThingWorx, la quale mette a disposizione un ambiente di sviluppo per applicazioni IoT con l’obbiettivo di ridurre i tempi e quindi anche i costi di sviluppo delle stesse. Questa piattaforma cerca di ridurre al minimo la necessità di scrivere codice, utilizzando un sistema di sviluppo di tipo “Drag and Drop”. ThingWorx mette anche a disposizione degli SDK per facilitare la programmazione dei device, gestendo soprattutto la parte di comunicazione nodo – piattaforma. Questo argomento viene trattato ampiamente nella parte finale di questo capitolo dopo aver visto quali sono i concetti fondamentali di modellazione e rappresentazione dei dati sui quali si basa la piattaforma. Nel terzo e ultimo capitolo di questa tesi viene presentato innanzitutto il tutorial Android di ThingWorx. Svolgere e successivamente estendere il tutorial ha evidenziato alcune limitazioni del modello iniziale e questo ci ha portato a progettare e sviluppare il componente Aggregated & Complex Event Manager per la gestione di eventi complessi e che permette di sgravare parzialmente la piattaforma da tale compito. La tesi si conclude evidenziando, tramite dei test, alcune differenze fra la situazione iniziale nella quale il componente non viene utilizzato e la situazione finale, nella quale invece viene usato.
Resumo:
Le osservazioni e i risultati proposti in questo elaborato si inseriscono all'interno di un progetto più vasto frutto della collaborazione tra SRM e il Dipartimento di Trasporti dell'Università di Bologna. Infatti in occasione del European Cycling Challenge del 2013, SRM ha raccolto per la sola area di Bologna un dataset di 1,050,000 punti GPS registrati da ciclisti volontari durante l'interno mese di Maggio attraverso l'applicazione Endomondo. Ai ciclisti che partecipavano volontariamente all’iniziativa è stato chiesto di registrare i proprio viaggi nella città di Bologna effettuati con la bici, attraverso l’ applicazione, gratuitamente scaricabile sul proprio smartphone: all’inizio di ciascun viaggio, i partecipanti dovevano attivare l’applicazione, e quindi il sistema GPS del loro smartphone, e registrare lo spostamento. Questo campione è stato dunque utilizzato come punto di partenza per questo progetto che rappresenta il primo caso studio italiano in cui i modelli di scelta del percorso ciclabile si sono basati su un ampio campione di dati GPS raccolti mediante sondaggio RP. In questo elaborato quindi si è analizzato il campione dei percorsi in termini di singoli spostamenti, del confronto con il percorso di minor lunghezza e all'interno di un set di alternative compiute. Infine si sono indagati due parametri che hanno influenzato la scelta del percorso ciclabile da parte degli utenti.
Resumo:
La nostra sfida è stata sviluppare un dispositivo che potesse riunire differenti funzionalità, dalla telepresenza alla visione dei dati on demand, e fosse in grado di portare innovazione nel panorama attuale. Abbiamo quindi deciso di creare un device che potesse svolgere attività d’ispezione e monitoraggio, concentrandoci nel corso dell’implementazione su alcuni possibili campi di utilizzo. Il sistema che abbiamo realizzato è open-source, modulare e dinamico, in grado di rispondere a esigenze diverse e facilmente riadattabile. Il prototipo progettato è in grado di comunicare con uno smartphone, grazie al quale viene guidato dall’utente primario, e di trasmettere in rete i dati rilevati dai diversi sensori integrati. Le informazioni generate sono gestibili attraverso una piattaforma online: il device utilizza il Cloud per storicizzare i dati, rendendoli potenzialmente accessibili a chiunque. Per la configurazione hardware abbiamo usato la kit-board Pi2Go e la piattaforma Raspberry Pi, alle quali abbiamo unito una videocamera e alcuni sensori di prossimità, temperatura e umidità e distanza. È nato così il prototipo InspectorPi, un veicolo telecomandato tramite dispositivo mobile in grado di esplorare ambienti ostili in cui vi sono difficoltà fisiche o ambientali alle quali sovvenire.
Resumo:
Dall'analisi dei big data si possono trarre degli enormi benefici in svariati ambiti applicativi. Uno dei fattori principali che contribuisce alla ricchezza dei big data, consiste nell'uso non previsto a priori di dati immagazzinati in precedenza, anche in congiunzione con altri dataset eterogenei: questo permette di trovare correlazioni significative e inaspettate tra i dati. Proprio per questo, il Valore, che il dato potenzialmente porta con sè, stimola le organizzazioni a raccogliere e immagazzinare sempre più dati e a ricercare approcci innovativi e originali per effettuare analisi su di essi. L’uso fortemente innovativo che viene fatto dei big data in questo senso e i requisiti tecnologici richiesti per gestirli hanno aperto importanti problematiche in materia di sicurezza e privacy, tali da rendere inadeguati o difficilmente gestibili, gli strumenti di sicurezza utilizzati finora nei sistemi tradizionali. Con questo lavoro di tesi si intende analizzare molteplici aspetti della sicurezza in ambito big data e offrire un possibile approccio alla sicurezza dei dati. In primo luogo, la tesi si occupa di comprendere quali sono le principali minacce introdotte dai big data in ambito di privacy, valutando la fattibilità delle contromisure presenti all’attuale stato dell’arte. Tra queste anche il controllo dell’accesso ha riscontrato notevoli sfide causate dalle necessità richieste dai big data: questo elaborato analizza pregi e difetti del controllo dell’accesso basato su attributi (ABAC), un modello attualmente oggetto di discussione nel dibattito inerente sicurezza e privacy nei big data. Per rendere attuabile ABAC in un contesto big data, risulta necessario l’ausilio di un supporto per assegnare gli attributi di visibilità alle informazioni da proteggere. L’obiettivo di questa tesi consiste nel valutare fattibilità, caratteristiche significative e limiti del machine learning come possibile approccio di utilizzo.
Resumo:
Lo studio presentato in questo elaborato è stato sviluppato con la finalità di studiare il comportamento visivo del ciclista, in ambiente urbano, in modo tale da studiare i principali fattori che ne influenzano la guida. La prova è stata condotta mediante il contributo del mobile-eye detector, un dispositivo progettato per il monitoraggio ed il tracciamento dei movimenti oculari. In questo studio ci si è concentrati in particolar modo sulla strategia visiva del ciclista nel caso di pista ciclabile bidirezionale su marciapiede, con presenza di lievi discontinuità della carreggiata e presenza di intersezioni a raso. Lo studio è stato condotto esaminando prima i dati delle fissazioni a livello macroscopico definendo due aree di interesse e poi esaminando le fissazioni su ogni singola interferenza.
Resumo:
La tesi tratta dell'esplorazione di una possibile interfaccia utente per Smart Glass in un contesto di utilizzo hands-free con elementi virtuali appartenenti ad un sistema di riferimento solidale all'utente e non al dispositivo, e la conseguente realizzazione di un Framework per lo sviluppo di applicazioni Andoid rispondenti a tale interfaccia e relativo test.
Resumo:
I dispositivi mobili, dagli smartphone ai tablet, sono entrati a far parte della nostra quotidianità. Controllando l’infrastruttura delle comunicazioni, rispetto a qualsiasi altro settore, si ha un maggiore accesso a informazioni relative alla geo-localizzazione degli utenti e alle loro interazioni. Questa grande mole di informazioni può aiutare a costruire città intelligenti e sostenibili, che significa modernizzare ed innovare le infrastrutture, migliorare la qualità della vita e soddisfare le esigenze di cittadini, imprese e istituzioni. Vodafone offre soluzioni concrete nel campo dell’info-mobilità consentendo la trasformazione delle nostre città in Smart City. Obiettivo della tesi e del progetto Proactive è cercare di sviluppare strumenti che, a partire da dati provenienti dalla rete mobile Vodafone, consentano di ricavare e di rappresentare su cartografia dati indicanti la presenza dei cittadini in determinati punti d’interesse, il profilo di traffico di determinati segmenti viari e le matrici origine/destinazione. Per fare questo verranno prima raccolti e filtrati i dati della città di Milano e della regione Lombardia provenienti dalla rete mobile Vodafone per poi, in un secondo momento, sviluppare degli algoritmi e delle procedure in PL/SQL che siano in grado di ricevere questo tipo di dato, di analizzarlo ed elaborarlo restituendo i risultati prestabiliti. Questi risultati saranno poi rappresentati su cartografia grazie a QGis e grazie ad una Dashboard aziendale interna di Vodafone. Lo sviluppo delle procedure e la rappresentazione cartografica dei risultati verranno eseguite in ambiente di Test e se i risultati soddisferanno i requisiti di progetto verrà effettuato il porting in ambiente di produzione. Grazie a questo tipo di soluzioni, che forniscono dati in modalità anonima e aggregata in ottemperanza alle normative di privacy, le aziende di trasporto pubblico, ad esempio, potranno essere in grado di gestire il traffico in modo più efficiente.
Resumo:
L’obiettivo della tesi è definire un modello che permetta di realizzare applicazioni che integrino diverse tecnologie come la realtà aumentata, pervasive computing e Internet of Things. In particolare si analizza la nozione di "augmentation" che indica un’estensione e un arricchimento delle funzionalità e delle informazioni che possono essere percepite dai sensi umani e che può essere ritrovata, in modo diverso, nelle tecnologie trattate. A tal proposito, si introduce l’idea di augmented world, il cui scopo è quello di realizzare un livello aumentato collegato ad un livello fisico, attraverso il quale permettere l’interazione tra elementi virtuali ed elementi fisici. In seguito, tramite un'analisi tassonomica si vogliono individuare le caratteristiche ed i requisiti fondanti degli ambiti applicativi trattati per poter definire un modello che possa essere utilizzato come riferimento per le diverse tipologie di applicazioni. Infine il modello proposto è stato applicato a diversi casi di studio che spaziano tra i principali contesti applicativi in cui vengono utilizzate le tecnologie illustrate. La modellazione è fatta prescindendo da alcuni aspetti relativi alla comunicazione o alla sincronizzazione tra livello reale e livello aumentato, in quanto l’obiettivo è esporre una prima validazione del modello che permetta di riscontrarne l’adeguatezza ed eventuali limiti per una futura raffinazione.
Resumo:
Nell'elaborato presentato vengono analizzati ed elaborati i dati raccolti nei monitoraggi effettuati in alcune sezioni della tangenziale delle biciclette nel periodo di fine settembre 2015.