Modelli matematici applicati alla probabilità di default nei sistemi di rating.

L'obiettivo del seguente lavoro è determinare attraverso l'uso di procedure statistico-econometriche, in particolare del metodo ECM, le previsioni per i tassi di default nel triennio 2013-2015, partendo dalle serie storiche di questi ultimi e da quelle macroeconomiche.

Business process reengineering: soluzioni ingegneristiche in ottica di re-layout, riorganizzazione del processo "service" ed attività di vendor rating in HSD S.p.A.

L'attività svolta in HSD S.p.A. si è concentrata sulle seguenti tematiche: progettazione di un nuovo layout con annessa pianificazione delle attività necessarie e valutazione economica dell'investimento, audit focalizzato ad individuare le criticità legate al processo di logistica inversa e proporne soluzioni migliorative ed infine implementazione di un sistema di controllo specifico e comparato dei fornitori.

The core mass function in star-forming region NGC6357

The aim of this work was to study the dense cloud structures and to obtain the mass distribution of the dense cores (CMF) within the NGC6357 complex, from observations of the dust continuum at 450 and 850~$\mu$m of a 30 $\times$ 30 arcmin$^2$ region containing the H\textsc{ii} regions, G353.2+0.9 and G353.1+0.6.

From F energy rating to Nearly ZEB: project of energy retrofit and architectural upgrade of a brick terraced house in Co. Dublin, Ireland

Questo progetto è stato sviluppato durante un periodo di ricerca presso il Dipartimento di Ingegneria Civile del Trinity College e continuato presso l’Università di Bologna. Il progetto ha l’obiettivo di analizzare le soluzioni per l’ampliamento, la sostituzione degli impianti e l’ottimizzazione energetica di un tipico edificio residenziale Irlandese, una end of terrace in mattoni costruita negli anni ’20, collocata a Blackrock (Dublino). Diversi studi sostengono che lo stock abitativo irlandese è il peggiore del nord Europa per quanto riguarda la performance energetica. Questa tesi consta di una prima parte di studio del contesto e delle tecniche costruttive tradizionali irlandesi; è presente un capitolo di approfondimento sulle leggi riguardanti le costruzioni e gli incentivi forniti dal governo irlandese per interventi di retrofit energetico. Il terzo capitolo è un’analisi dell'esistente, con disegni del rilievo geometrico, immagini dell’edificio originale, termogrammi e dati riguardanti l’attuale performance energetica. Vengono poi mostrate diverse ipotesi di progetto e, una volta determinata la disposizione degli spazi interni, vengono considerate due soluzioni simili, ma costruite con pacchetti costruttivi diversi. Nel Progetto A l’involucro dell’addizione ha una struttura in muratura, nel Progetto B la struttura è in X-lam. Le performance energetiche delle due proposte vengono confrontate tramite una simulazione attuata grazie all'utilizzo del software dinamico IES-VE. Viene valutata l’applicazione di energie rinnovabili, quali l’energia solare e eolica e l’apporto che queste possono dare al bilancio energetico. Infine viene fatta un’analisi dei costi, valutando possibili suddivisioni dei lavori e ipotizzando un piano di ritorno dell’investimento, anche in combinazione con l’applicazione di energie rinnovabili. Alla fine del progetto si trova una valutazione quantitativa dei miglioramenti dell’edificio e un’analisi critica dei limiti del progetto.

Il “Penny for Penny” Player Efficiency Rating

“E’ vero che stiamo parlando di sport americani (dove i soldi sembrano non finire mai) ed è altrettanto vero che stiamo per inoltrarci nel mondo della National Basketball Association (la seconda Lega al mondo per introiti dietro alla sola National Football League), ma le cifre del nuovo contratto televisivo portato a casa dal commissioner Adam Silver hanno dell’incredibile.” ... “E’ d’obbligo al fine del proseguo di questo lavoro introdurre il PER (il Player Efficiency Rating). Stiamo parlando di quello che al momento è considerato dalla maggioranza il più avanzato strumento di valutazione delle prestazioni di un giocatore durante l’arco di una partita e quindi di una stagione.” ... “Se abbiamo standardizzato rispetto ai minuti giocati, al numero di possessi, ecc… perché non standardizzare anche rispetto allo stipendio percepito dal giocatore stesso?” ... “Da tutto ciò… comincia la mia idea.”

tecniche di machine learning per la predizione del rating delle applicazioni all’interno di un play store

Il mio progetto di tesi ha come obiettivo quello di creare un modello in grado di predire il rating delle applicazioni presenti all’interno del Play Store, uno dei più grandi servizi di distribuzione digitale Android. A tale scopo ho utilizzato il linguaggio Python, che grazie alle sue librerie, alla sua semplicità e alla sua versatilità è certamen- te uno dei linguaggi più usati nel campo dell’intelligenza artificiale. Il punto di partenza del mio studio è stato il Dataset (Insieme di dati strutturati in forma relazionale) “Google Play Store Apps” reperibile su Kaggle al seguente indirizzo: https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamen- to, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applica- to quattro di↵erenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni. In particolare, sono state utilizzate:https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamento, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applicato quattro differenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni: Ridje, Regressione Lineare, Random Forest e SVR. Tali algoritmi sono stati applicati attuando due tipi diversi di trasformazioni (Label Encoding e One Hot Encoding) sulla variabile ‘Category’, con lo scopo di analizzare come le suddette trasformazioni riescano a influire sulla bontà del modello. Ho confrontato poi l’errore quadratico medio (MSE), l’errore medio as- soluto (MAE) e l’errore mediano assoluto (MdAE) con il fine di capire quale sia l’algoritmo più efficiente.

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.