Actor Kit: Design and Development of an Actor Framework for Swift

Nell'ambito dello sviluppo software, la concorrenza è sempre stata vista come la strada del futuro. Tuttavia, questa è stata spesso ignorata a causa del continuo sviluppo dell'hardware che ha permesso agli sviluppatori di continuare a scrivere software sequenziale senza doversi preoccupare delle performance. In un'era in cui le nuove architetture hardware presentano processori multi-core, tutto questo non è più possibile. L'obiettivo di questa tesi è stato quello di considerare il Modello ad Attori come valida alternativa allo sviluppo di applicazioni in ambito mobile e quindi di progettare, sviluppare e distribuire un nuovo framework sulla base di tale modello. Il lavoro parte quindi da una panoramica di Swift, il nuovo linguaggio di programmazione presentato da Apple al WWDC 2014, in cui vengono analizzati nel dettaglio i meccanismi che abilitano alla concorrenza. Successivamente viene descritto il modello ad attori in termini di: attori, proprietà, comunicazione e sincronizzazione. Segue poi un'analisi delle principali implementazioni di questo modello, tra cui: Scala, Erlang ed Akka; quest'ultimo rappresenta la base su cui è stato ispirato il lavoro di progettazione e sviluppo del framework Actor Kit. Il quarto capitolo descrive tutti i concetti, le idee e i principi su cui il framework Actor Kit è stato progettato e sviluppato. Infine, l'ultimo capitolo presenta l'utilizzo del framework in due casi comuni della programmazione mobile: 1) Acquisizione dati da Web API e visualizzazione sull'interfaccia utente. 2) Acquisizione dati dai sensori del dispositivo. In conclusione Actor Kit abilita la progettazione e lo sviluppo di applicazioni secondo un approccio del tutto nuovo nell'ambito mobile. Un possibile sviluppo futuro potrebbe essere l'estensione del framework con attori che mappino i framework standard di Apple; proprio per questo sarà reso pubblico con la speranza che altri sviluppatori possano evolverlo e renderlo ancora più completo e performante.

Progettazione e sviluppo di una SDK in swift 2.1 per la piattaforma "Marketcloud"

Lo scopo di questa tesi di laurea è di presentare e documentare i risultati della tesi svolta in contesto aziendale presso la start-up "Marketcloud". L’obiettivo è stato quello di progettare, sviluppare e documentare una SDK REST in linguaggio Swift 2.1 per interfacciare eventuali future applicazioni iOS con le API Marketcloud. Viene fornita una panoramica sulla start-up in questione, sul linguaggio Swift, sulle motivazioni dietro lo sviluppo dell’SDK e sulle varie fasi di progettazione e sviluppo di quest’ultima. Tutto il lavoro in questione è documentato e reperibile sul repository Github di riferimento all'indirizzo https://github.com/Marketcloud/marketcloud-swift-sdk.

The molecular gas content of star-forming galaxies in the ALPINE fields.

In this thesis, I aim to study the evolution with redshift of the gas mass fraction of a sample of 53 sources (from z ∼ 0.5 to z > 5) serendipitously detected in ALMA band 7 as part of the ALMA Large Program to INvestigate C II at Early Times (ALPINE). First, I used SED-fitting software CIGALE, which is able to implement energy balancing between the optical and the far infrared part, to produce a best-fit template of my sources and to have an estimate of some physical properties, such as the star formation rate (SFR), the total infrared luminosity and the total stellar mass. Then, using the tight correlation found by Scoville et al. (2014) between the ISM molecular gas mass and the rest-frame 850 μm luminosity, I used the latter, extrapolating it from the best-fit template using a code that I wrote in Python, as a tracer for the molecular gas. For my sample, I then derived the most important physical properties, such as molecular gas mass, gas mass fractions, specific star formation rate and depletion timescales, which allowed me to better categorize them and find them a place within the evolutionary history of the Universe. I also fitted our sources, via another code I wrote again in Python, with a general modified blackbody (MBB) model taken from the literature (Gilli et al. (2014), D’Amato et al. (2020)) to have a direct method of comparison with similar galaxies. What is evident at the end of the paper is that the methods used to derive the physical quantities of the sources are consistent with each other, and these in turn are in good agreement with what is found in the literature.

Constraining FIR size, dust temperature and dust mass in ALPINE galaxies at redshift 4

The study of galaxies at high redshift plays a crucial role to understand the mechanism of galaxy formation and evolution. At redshifts just after the epoch of re-ionization (4ALPINE) survey, performed at high redshift (4