Approccio combinato geo-location database e sensing per individuare i livelli di potenza trasmissibili da white space device

La Cognitive Radio è un dispositivo in grado di reagire ai cambiamenti dell’ambiente radio in cui opera, modificando autonomamente e dinamicamente i propri parametri funzionali tra cui la frequenza, la potenza di trasmissione e la modulazione. Il principio di base di questi dispositivi è l’accesso dinamico alle risorse radio potenzialmente non utilizzate, con cui utenti non in possesso di licenze possono sfruttare le frequenze che in un determinato spazio temporale non vengono usate, preoccupandosi di non interferire con gli utenti che hanno privilegi su quella parte di spettro. Devono quindi essere individuati i cosiddetti “spectrum holes” o “white spaces”, parti di spettro assegnate ma non utilizzate, dai quali prendono il nome i dispositivi.Uno dei modi per individuare gli “Spectrum holes” per una Cognitive Radio consiste nel cercare di captare il segnale destinato agli utenti primari; questa tecnica è nota con il nome di Spectrum Sensing e consente di ottenere essenzialmente una misura all’interno del canale considerato al fine di determinare la presenza o meno di un servizio protetto. La tecnica di sensing impiegata da un WSD che opera autonomamente non è però molto efficiente in quanto non garantisce una buona protezione ai ricevitori DTT che usano lo stesso canale sul quale il WSD intende trasmettere.A livello europeo la soluzione che è stata ritenuta più affidabile per evitare le interferenze sui ricevitori DTT è rappresentata dall’uso di un geo-location database che opera in collaborazione con il dispositivo cognitivo.Lo scopo di questa tesi è quello di presentare un algoritmo che permette di combinare i due approcci di geo-location database e Sensing per definire i livelli di potenza trasmissibile da un WSD.

Sviluppo di componenti per una piattaforma web database-independent.

Lo scopo di questo lavoro è realizzare, in ambito web, un'applicazione client-server database-independent, ovvero un'applicazione il cui funzionamento non è vincolato da uno specifico tipo di base di dati.

Modello per la stima del tempo di percorrenza in bicicletta, basato sugli attributi del percorso ciclabile, usando il database openstreetmap

Il lavoro svolto in questo lavoro di tesi magistrale ha avuto come obiettivo proporre un modello per la stima del tempo di percorrenza sugli archi ciclabili, in relazione alle caratteristiche geometriche dei percorsi e sfruttando il database open source OpenStreetMap. E' stato svolto un lavoro di rilievo e aggiornamento della schematizzazione della rete ciclabile; inoltre è sta condotta una campagna di rilevazioni GPS sulle piste ciclabili della città di Bologna al fine di poter svolgere la calibrazione dei parametri dei modelli proposti.

Machine Learning applicato al Web Semantico: Statistical Relational Learning vs Tensor Factorization

Obiettivo della tesi è analizzare e testare i principali approcci di Machine Learning applicabili in contesti semantici, partendo da algoritmi di Statistical Relational Learning, quali Relational Probability Trees, Relational Bayesian Classifiers e Relational Dependency Networks, per poi passare ad approcci basati su fattorizzazione tensori, in particolare CANDECOMP/PARAFAC, Tucker e RESCAL.

Progettazione e realizzazione di una soluzione ORM Multi Database con NHIbernate

Esplicazione documentata del processo di progettazione e sviluppo di una libreria in grado di comunicare in maniera standard con 8 diversi database, sia a livello di query SQL che a livello di ORM transazionale, con opportuni richiami di ingegneria del software

Mongodb tra i database non relazionali - focus su Map-Reduce e gestione della memoria

Panoramica delle caratteristiche dei database NoSQL, con dettaglio su MongoDB: filosofia di progettazione, modello dei dati, indicizzazione, algoritmo Map-Reduce e gestione della memoria.

Progettazione di database con Mysql e MongoDB: analisi di prestazioni su un caso di studio

Analisi di prestazioni di un database costruito con MongoDB e uno con Mysql residenti su due macchine virtuali uguali configurate appositamente per i test di inserimento, interrogazione e eliminazione.

Terminologia accademico-istituzionale in inglese lingua franca: Revisione del database terminologico dell'università di Bologna.

Il presente lavoro rientra nella cornice dei progetti volti ad agevolare la traduzione e produzione da parte delle Università italiane di contenuti online e documentazione ufficiale anche in ELF, in modo da renderli più facilmente accessibili a livello internazionale. Uno strumento utile a questo scopo, di cui molte università si stanno dotando, è un supporto terminologico relativo al dominio accademico-istituzionale. Questo elaborato si suddivide in sei capitoli. Il primo capitolo, di introduzione, è seguito dal capitolo 2, che presenta la terminologia come disciplina, offre una descrizione dei concetti della terminologia classica rilevanti per il lavoro, seguita da una panoramica degli strumenti di sistematizzazione della conoscenza utilizzati. Il capitolo 3 introduce il processo europeo di riforma dei sistemi di istruzione superiore, che ha motivato la creazione da parte di diverse università europee di strumenti di gestione della terminologia accademico-istituzionale. Vengono anche illustrate alcune Banche Dati terminologiche reperite presso altre università europee. Segue l’analisi dei progetti avviati dall’Università di Bologna, in particolare della Banca Dati di terminologia riferita alla Didattica e all’Organizzazione dell’Ateneo creata dall’Ufficio Relazioni Internazionali. All’interno del capitolo 4 viene descritto il lavoro di analisi delle fonti utilizzate durante la creazione della Banca Dati. Il capitolo 5 introduce le fonti aggiuntive utilizzate nel processo di revisione e compilazione, ovvero i corpora specialistici di dominio accademico-istituzionale, e descrive il processo di analisi metodologica e le modifiche strutturali implementate sulla Banca Dati originale, per poi illustrare le modalità di ricerca e di compilazione dei campi della Banca Dati. L’ultimo capitolo descrive la Banca Dati finale, riassumendo brevemente i risultati del lavoro svolto e presentando la proposta del metodo di assegnazione della tipologia di scheda terminologica a ciascun termine in base alle sue caratteristiche funzionali come punto di riferimento per la successiva compilazione delle restanti sezioni della Banca Dati.