7 resultados para POORLY SOLUBLE API

em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna


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La stima della frequenza di accadimento di eventi incidentali di tipo random da linee e apparecchiature è in generale effettuata sulla base delle informazioni presenti in banche dati specializzate. I dati presenti in tali banche contengono informazioni relative ad eventi incidentali avvenuti in varie tipologie di installazioni, che spaziano dagli impianti chimici a quelli petrolchimici. Alcune di queste banche dati risultano anche piuttosto datate, poiché fanno riferimento ad incidenti verificatisi ormai molto addietro negli anni. Ne segue che i valori relativi alle frequenze di perdita forniti dalle banche dati risultano molto conservativi. Per ovviare a tale limite e tenere in conto il progresso tecnico, la linea guida API Recommended Pratice 581, pubblicata nel 2000 e successivamente aggiornata nel 2008, ha introdotto un criterio per determinare frequenze di perdita specializzate alla realtà propria impiantistica, mediante l’ausilio di coefficienti correttivi che considerano il meccanismo di guasto del componente, il sistema di gestione della sicurezza e l’efficacia dell’attività ispettiva. Il presente lavoro di tesi ha lo scopo di mettere in evidenza l’evoluzione dell’approccio di valutazione delle frequenze di perdita da tubazione. Esso è articolato come descritto nel seguito. Il Capitolo 1 ha carattere introduttivo. Nel Capitolo 2 è affrontato lo studio delle frequenze di perdita reperibili nelle banche dati generaliste. Nel Capitolo 3 sono illustrati due approcci, uno qualitativo ed uno quantitativo, che permettono di determinare le linee che presentano priorità più alta per essere sottoposte all’attività ispettiva. Il Capitolo 4 è dedicato alla descrizione della guida API Recomended Practice 581. L’applicazione ad un caso di studio dei criteri di selezione delle linee illustrati nel Capitolo 3 e la definizione delle caratteristiche dell’attività ispettiva secondo la linea guida API Recomended Practice 581 sono illustrati nel Capitolo 5. Infine nel Capitolo 6 sono rese esplicite le considerazioni conclusive dello studio effettuato.

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La tesi tratta la tematica delle web API implementate secondo i vincoli dello stile architetturale ReST e ne propone un esempio concreto riportando la progettazione delle API di un sistema di marcature realizzato in ambito aziendale.

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Questa tesi esamina la progettazione e lo sviluppo di un'applicazione mobile Android che è in grado di gestire l'attività sportiva di un utente. L'applicazione offre numerose funzionalità, che permettono all'utente di eseguire allenamenti per il fitness e allenamenti per la corsa, tenendo sempre sotto controllo i risultati ottenuti e tutte le informazioni necessarie. Oltre ad eseguire allenamenti l'utente può crearne di propri e modificarli a suo piacimento, in più nell'App è inserito lo shop dove l'utilizzatore può comprare allenamenti messi a disposizione direttamente da FitBody. Gli aspetti visti sopra saranno descritti attraverso un'analisi del problema e un'analisi sulla progettazione architetturale. In particolare verranno sottolineati aspetti riguardanti l'interazione tra utenti e l'utilizzo di API che permetteranno all'utilizzatore di condividere le proprie esperienze sul social network Facebook e di avere un'esperienza completa con l'app. In questo scritto si parlerà anche della comunicazione tra applicazione e server, che avviene grazie a chiamate HTTP con metodo POST. Attraverso queste chiamate l'applicazione leggerà e scriverà informazioni sul database online, 'hostato' sulla piattaforma Altervista. L'applicazione web, di cui sarà data solamente un'infarinatura, è stata sviluppata utilizzando il linguaggio di programmazione PHP. Ogni 'response' inviata dal server al client è composta da uno o più oggetti JSON.

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La grande crescita e l'enorme distribuzione che hanno avuto negli ultimi tempi i moderni devices mobile (smartphones, tablet, dispositivi wearable, etc...) ha dato l'avvio ad un massiccio sviluppo di applicazioni mobile di qualunque genere, dall'health-care all'AR (Augmented Reality, realtà aumentata), dalle applicazioni social alle applicazioni che offrono servizi all'utente.

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In questa tesi sono stati introdotti e studiati i Big Data, dando particolare importanza al mondo NoSQL, approfondendo MongoDB, e al mondo del Machine Learning, approfondendo PredictionIO. Successivamente è stata sviluppata un'applicazione attraverso l'utilizzo di tecnologie web, nodejs, node-webkit e le tecnologie approfondite prima. L'applicazione utilizza l'interpolazione polinomiale per predirre il prezzo di un bene salvato nello storico presente su MongoDB. Attraverso PredictionIO, essa analizza il comportamento degli altri utenti consigliando dei prodotti per l'acquisto. Infine è stata effetuata un'analisi dei risultati dell'errore prodotto dall'interpolazione.

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In questo lavoro di tesi si è analizzato il problema di creare un sistema di assistenza allo shopping integrabile in applicazioni e-commerce web e mobile sviluppate con le tecnologie messe a disposizione da Marketcloud, ovvero un progetto che punta a fornire strumenti per la realizzazione, la manutenzione, la gestione, la diffusione e la pubblicizzazione di tali applicazioni limitando i costi e le problematiche di sviluppo a carico delle aziende che intendono fornire servizi di e-commerce. Dopo aver discusso gli aspetti principali del progetto Marketcloud, sono state analizzate le necessità delle aziende interessate allo sviluppo del sistema di assistenza in esame, così come le aspettative degli utenti (i clienti) finali, ed è stato discusso perché fosse necessario e preferibile, nel caso in esame, non utilizzare soluzioni già presenti sul mercato. Infine, è stata progettata ed implementata un’applicazione web che includesse tale sistema e che fosse immediatamente integrabile tra i servizi già sviluppati da Marketcloud, testandone risultati, prestazioni, problemi e possibili sviluppi futuri. Al termine del lavoro di implementazione, il sistema e l'applicazione garantiscono all'utente finale l'utilizzo di tre funzioni: ricerca per categoria, ricerca libera, recommendation di prodotti. Per gestire la ricerca libera, è stato implementato un sistema di filtri successivi, ed una rete neurale multi-livello dotata di un opportuno algoritmo di machine learning per poter apprendere dalle scelte degli utenti; per la recommendation di prodotti, è stato utilizzato un sistema di ranking (classificazione). Le prestazioni della rete neurale sono state oggetto di attenta analisi.

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Sono dette “challenged networks” quelle reti in cui lunghi ritardi, frequenti partizionamenti e interruzioni, elevati tassi di errore e di perdita non consentono l’impiego dei classici protocolli di comunicazione di Internet, in particolare il TCP/IP. Il Delay-/Disruption-Tolerant Networking (DTN) è una soluzione per il trasferimento di dati attraverso queste reti. L’architettura DTN prevede l’introduzione, sopra il livello di trasporto, del cosiddetto “bundle layer”, che si occupa di veicolare messaggi, o bundle, secondo l’approccio store-and-forward: ogni nodo DTN conserva persistentemente un bundle finché non si presenta l’opportunità di inoltrarlo al nodo successivo verso la destinazione. Il protocollo impiegato nel bundle layer è il Bundle Protocol, le cui principali implementazioni sono tre: DTN2, l’implementazione di riferimento; ION, sviluppata da NASA-JPL e più orientata alle comunicazioni spaziali; IBR-DTN, rivolta soprattutto a dispositivi embedded. Ciascuna di esse offre API che consentono la scrittura di applicazioni in grado di inviare e ricevere bundle. DTNperf è uno strumento progettato per la valutazione delle prestazioni in ambito DTN. La più recente iterazione, DTNperf_3, è compatibile sia con DTN2 che con ION nella stessa versione del programma, grazie all’introduzione di un “Abstraction Layer” che fornisce un’unica interfaccia per l’interazione con le diverse implementazioni del Bundle Protocol e che solo internamente si occupa di invocare le API specifiche dell’implementazione attiva. Obiettivo della tesi è estendere l’Abstraction Layer affinché supporti anche IBR-DTN, cosicché DTNperf_3 possa essere impiegato indifferentemente su DTN2, ION e IBR DTN. Il lavoro sarà ripartito su tre fasi: nella prima esploreremo IBR DTN e le sue API; nella seconda procederemo all’effettiva estensione dell’Abstraction Layer; nella terza verificheremo il funzionamento di DTNperf a seguito delle modifiche, sia in ambiente esclusivamente IBR-DTN, sia ibrido.