Analisi e progettazione di un sistema di link discovery semi-automatico nell'ambito dei Linked Open Data

Lo scopo di questo elaborato è di analizzare e progettare un sistema in grado di supportare la definizione dei dati nel formato utilizzato per definire in modo formale la semantica dei dati, ma soprattutto nella complessa e innovativa attività di link discovery. Una attività molto potente che, tramite gli strumenti e le regole del Web Semantico (chiamato anche Web of Data), permette data una base di conoscenza sorgente ed altre basi di conoscenza esterne e distribuite nel Web, di interconnettere i dati della base di conoscenza sorgente a quelli esterni sulla base di complessi algoritmi di interlinking. Questi algoritmi fanno si che i concetti espressi sulla base di dati sorgente ed esterne vengano interconnessi esprimendo la semantica del collegamento ed in base a dei complessi criteri di confronto definiti nel suddetto algoritmo. Tramite questa attività si è in grado quindi di aumentare notevolmente la conoscenza della base di conoscenza sorgente, se poi tutte le basi di conoscenza presenti nel Web of Data seguissero questo procedimento, la conoscenza definita aumenterebbe fino a livelli che sono limitati solo dalla immensa vastità del Web, dando una potenza di elaborazione dei dati senza eguali. Per mezzo di questo sistema si ha l’ambizioso obiettivo di fornire uno strumento che permetta di aumentare sensibilmente la presenza dei Linked Open Data principalmente sul territorio nazionale ma anche su quello internazionale, a supporto di enti pubblici e privati che tramite questo sistema hanno la possibilità di aprire nuovi scenari di business e di utilizzo dei dati, dando una potenza al dato che attualmente è solo immaginabile.

Frame-driven Extraction of Linked Data and Ontologies from Text

Ontology design and population -core aspects of semantic technologies- re- cently have become fields of great interest due to the increasing need of domain-specific knowledge bases that can boost the use of Semantic Web. For building such knowledge resources, the state of the art tools for ontology design require a lot of human work. Producing meaningful schemas and populating them with domain-specific data is in fact a very difficult and time-consuming task. Even more if the task consists in modelling knowledge at a web scale. The primary aim of this work is to investigate a novel and flexible method- ology for automatically learning ontology from textual data, lightening the human workload required for conceptualizing domain-specific knowledge and populating an extracted schema with real data, speeding up the whole ontology production process. Here computational linguistics plays a fundamental role, from automati- cally identifying facts from natural language and extracting frame of relations among recognized entities, to producing linked data with which extending existing knowledge bases or creating new ones. In the state of the art, automatic ontology learning systems are mainly based on plain-pipelined linguistics classifiers performing tasks such as Named Entity recognition, Entity resolution, Taxonomy and Relation extraction [11]. These approaches present some weaknesses, specially in capturing struc- tures through which the meaning of complex concepts is expressed [24]. Humans, in fact, tend to organize knowledge in well-defined patterns, which include participant entities and meaningful relations linking entities with each other. In literature, these structures have been called Semantic Frames by Fill- 6 Introduction more [20], or more recently as Knowledge Patterns [23]. Some NLP studies has recently shown the possibility of performing more accurate deep parsing with the ability of logically understanding the structure of discourse [7]. In this work, some of these technologies have been investigated and em- ployed to produce accurate ontology schemas. The long-term goal is to collect large amounts of semantically structured information from the web of crowds, through an automated process, in order to identify and investigate the cognitive patterns used by human to organize their knowledge.

Seismic performance of rooftop cooling towers in buildings

Negli ultimi anni la ricerca ha fatto grandi passi avanti riguardo ai metodi di progetto e realizzazione delle strutture portanti degli edifici, a tal punto da renderle fortemente sicure sotto tutti i punti di vista. La nuova frontiera della ricerca sta quindi virando su aspetti che non erano mai stati in primo piano finora: gli elementi non-strutturali. Considerati fino ad oggi semplicemente carico accessorio, ci si rende sempre più conto della loro capacità di influire sui comportamenti delle strutture e sulla sicurezza di chi le occupa. Da qui nasce l’esigenza di questo grande progetto chiamato BNCs (Building Non-structural Component System), ideato dall’Università della California - San Diego e sponsorizzato dalle maggiori industrie impegnate nel campo delle costruzioni. Questo progetto, a cui ho preso parte, ha effettuato test su tavola vibrante di un edificio di cinque piani in scala reale, completamente arredato ed allestito dei più svariati elementi non-strutturali. Lo scopo della tesi in questione, ovviamente, riguarda l’identificazione strutturale e la verifica della sicurezza di uno di questi elementi non-strutturali: precisamente la torre di raffreddamento posta sul tetto dell’edificio (del peso di circa 3 tonnellate). Partendo da una verifica delle regole e calcoli di progetto, si è passato ad una fase di test sismici ed ispezioni post-test della torre stessa, infine tramite l’analisi dei dati raccolti durante i test e si è arrivati alla stesura di conclusioni.

Ecological status of mesophotic biogenic reefs off Chioggia

This study investigated the coralligenous reefs' benthic assemblages at 6 sites off Chioggia, in the northern Adriatic Sea, comparing 2 different methods of analysis of photographic samples: the grid method (overlapping a grid of 400 cells) and the random point method (random distribution of 100 points on the photo). For the first method, taxonomic recognition and the percentage coverage estimations were performed manually using photoQuad software. In the second, CoralNet semi-automated web-based annotation system was applied. This allows for assisted and supervised identification, the success rate of which gradually improves after initial software training. The results obtained with the two methods of analysing photographic samples are slightly different. The random points method gives lower species richness values and some differences in coverage estimations; all of this is reflected in the calculation of the biotic index. NAMBER values are significantly lower with the random points method and provide locally different classifications (3 out of 6 sites). However, the results obtained with the two methods are closely related to each other and depict a similar spatial trend. These results rise caution in applying different, albeit similar, methods in the analysis of benthic assemblages aimed to environmental quality assessment.

Web Component per un Design System: un caso di studio aziendale

I contenuti e i servizi offerti dal Web hanno subito negli anni una costante e continua evoluzione, dovuti alla maggiore disponibilità di dispositivi in grado di navigarlo. Oggi i requisiti e le aspettative che gli utenti hanno nei confronti delle applicazioni Web sono sempre maggiori, desiderano un accesso ai contenuti sempre più rapido, interfacce semplici e facili da usare, oltre che reattive, e che tali contenuti siano accessibili da una vasta gamma di dispositivi che presentino sempre più funzionalità. Le aziende devono essere pronte a rispondere a queste esigenze e a fornire agli utenti finali la miglior esperienza possibile, rimanendo aggiornati sulle tecnologie per la creazione di applicazioni Web. Questo è ancora più importante per un'azienda possiede più prodotti, sviluppati da team diversi che usano tecnologie diverse. Per alcune aziende è importante che i propri prodotti, sebbene trattino tematiche differenti, si presentino con interfacce che rimandino al proprio marchio, non solo grazie al nome o al logo, quanto più nei componenti utilizzati per creare le interfacce. Succede così che i vari team devono progettare e sviluppare i componenti nella propria tecnologia, in modo che abbiano le stesse funzionalità, stesso stile e stesso comportamento in ogni situazione. Il più delle volte questo è difficile da realizzare e anche costoso da mantenere. Riuscire a centralizzare lo sviluppo di questi elementi in un unico punto aiuta l'azienda a mantenere bassi i costi di manutenzione e a rendere omogenea l'esperienza degli utenti tra i vari prodotti. Obiettivo del lavoro svolto è illustrare le potenzialità e l'utilità fornite dall'introduzione di una suite di componenti personalizzati, seguendo lo standard dei Web Component, all'interno dei prodotti forniti da una grande impresa. L'analisi si concentra sulll'esperienza di chi utilizza tali componenti all'interno dei propri progetti per creare l'interfaccia utente da presentare poi agli utenti finali.