Hidden proxy per comunicazioni seamless da dispositivi multi-homed

Il concetto di mobilita' delle persone, assieme alla sempre maggior dipendenza di queste ai servizi offerti da Internet,ha fatto nascere la necessita' di rimanere connessi ad Internet indipendentemente dai propri spostamenti, mantenendo inalterate le prestazioni delle connessioni. HPforMSC, l'oggetto di questa tesi, e' un'architettura basata su hidden proxy che permette in maniera del tutto trasparente all'utente di utilizzare contemporaneamente le varie interfacce di rete a disposizione mantenendo inalterate le performance di tutte le comunicazioni in essere durante un handover, sia esso orizzontale o verticale.

Utilizzo di variabili proxy per la disaggregazione delle emissioni atmosferiche a livello locale e stima delle relative pressioni ambientali

Il presente lavoro di tesi nasce dalla collaborazione tra l’Università di Bologna, Polo Scientifico Didattico di Ravenna, e l’Agenzia Regionale Prevenzione ed Ambiente dell’Emilia Romagna (ARPA EMR), sezione di Ravenna, inserendosi nell’ambito del progetto di Dottorato “Sviluppo di tecniche per la progettazione delle reti di monitoraggio della qualità dell’aria”. Lo scopo principale dello studio è quello di definire una metodologia di tipo Top-Down per disaggregare spazialmente sulla Provincia di Ravenna le emissioni in atmosfera stimate dall’inventario provinciale di ARPA EMR. La metodologia CORINAIR (COordination INformation AIR), sviluppata dalla Agenzia Europea per l’Ambiente, prefigura due possibili procedure di stima delle emissioni in atmosfera: Top-Down (parte dalla scala spaziale più ampia e discende a livelli inferiori) e Bottom-Up (parte invece dall’analisi della realtà produttiva locale per passare a quella relativa a livelli di aggregazione maggiori). La metodologia proposta, di tipo Top-Down, si avvale volutamente di variabili proxy facilmente reperibili a livello comunale, in modo che possa essere applicata anche ad altre realtà locali, meno ricche di dati statistici e ambientali di quanto non lo sia la regione Emilia Romagna in generale e la provincia di Ravenna in particolare. La finalità ultima dello studio è quella di fornire una metodologia per ottenere, attraverso dati resi disponibili da ogni amministrazione comunale, un quadro conoscitivo della situazione emissiva in atmosfera a livello locale a supporto della gestione della qualità dell’aria e dei relativi fattori di pressione. Da un punto di vista operativo, il lavoro di tesi è stato suddiviso in: una fase progettuale, con l’obiettivo di individuare i Macrosettori CORINAIR e gli inquinanti principali da tenere in considerazione nello studio, ed identificare le variabili proxy più opportune per la disaggregazione delle emissioni; una fase di raccolta dei dati ed infine, l’elaborazione dei dati con l’ausilio del software GIS ArcMap 9.3. La metodologia Top-Down è stata applicata in due fasi: con la prima si è effettuata la disaggregazione dal livello provinciale a quello comunale; con la seconda, le emissioni attribuite al comune di Ravenna sono state distribuite spazialmente su una griglia le cui celle hanno dimensione 100m x 100m in modo da ottenere una disaggregazione ad alta risoluzione. I risultati ottenuti dalla disaggregazione effettuata sono stati confrontati, là dove possibile, con dati ottenuti da un approccio Bottom-Up, allo scopo di validare la metodologia proposta. I confronti fra le stime effettuate con l’approccio Top-Down e quelle derivanti dall’approccio Bottom-Up hanno evidenziato risultati diversi per i differenti Macrosettori investigati. Per il macrosettore industriale, si sono evidenziate una serie di limitazioni dimostrando che l’utilizzo della proxy ‘superficie industriale’, così come applicata, non è adeguata né a livello qualitativo né quantitativo. Limitazioni significative, si osservano anche per il macrosettore ‘traffico veicolare’ per il quale è possibile effettuare una stima accurata delle emissioni totali ma poi la disaggregazione spaziale ad alta risoluzione appare insoddisfacente. Ottime risultano invece le performance della metodologia proposta per il macrosettore combustione non industriale, per il quale si osserva un buon accordo sia per i valori emissivi globali, sia per la loro distribuzione spaziale ad alta risoluzione. Relativamente agli altri settori e macrosettori analizzati (‘Altre sorgenti mobili’ e ‘Agricoltura’), non è stato possibile effettuare confronti con dati provenienti dall’approccio Bottom- Up. Nonostante ciò, dopo un’attenta ricerca bibliografica, si può affermare, che le proxy utilizzate sono fra quelle più impiegate in letteratura, ed il loro impiego ha permesso l’ottenimento di una distribuzione spaziale verosimile ed in linea con l’inventario provinciale ARPA EMR. In ultimo, le mappe di pressione ottenute con l’ausilio di ArcMap sono state analizzate qualitativamente per identificare, nel territorio del Comune di Ravenna, le zone dove insiste una maggiore pressione emissiva sul comparto atmosferico. E’ possibile concludere che il livello di dettaglio ottenuto appare sufficiente a rappresentare le zone più critiche del territorio anche se un ulteriore lavoro dovrà essere previsto per sviluppare meglio i macrosettori che hanno mostrato le maggiori criticità. Inoltre, si è riusciti a tracciare una metodologia sufficientemente flessibile per poterla applicare anche ad altre realtà locali, tenendo comunque sempre presente che, la scelta delle proxy, deve essere effettuata in funzione delle caratteristiche intrinseche del territorio.

Proxy sip/rtp/rtcp a supporto della mobilita: Architettura

Proxy SIP per garantire la comunicazione tra due host

Proxy sip/rtp/rtcp a supporto della mobilita: Prestazioni.

Scenario VoIP, tecnologia PjSip e descrizione dell'implementazione di un Proxy Relay per la soluzione di alcune problematiche SIP

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.

Un proxy VoIP basato su PJSIP a sostegno della mobilità

Proxy VoIP basato su PJSIP

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.”

Depth Estimation in Stereo Biomedical Images via Proxy-Supervised Deep Learning

In order to estimate depth through supervised deep learning-based stereo methods, it is necessary to have access to precise ground truth depth data. While the gathering of precise labels is commonly tackled by deploying depth sensors, this is not always a viable solution. For instance, in many applications in the biomedical domain, the choice of sensors capable of sensing depth at small distances with high precision on difficult surfaces (that present non-Lambertian properties) is very limited. It is therefore necessary to find alternative techniques to gather ground truth data without having to rely on external sensors. In this thesis, two different approaches have been tested to produce supervision data for biomedical images. The first aims to obtain input stereo image pairs and disparities through simulation in a virtual environment, while the second relies on a non-learned disparity estimation algorithm in order to produce noisy disparities, which are then filtered by means of hand-crafted confidence measures to create noisy labels for a subset of pixels. Among the two, the second approach, which is referred in literature as proxy-labeling, has shown the best results and has even outperformed the non-learned disparity estimation algorithm used for supervision.

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.