Sistema per la gestione di basi di dati relazionali da XML

Nello sviluppo di sistemi informatici si sono affermate numerose tecnologie, che vanno utilizzate in modo combinato e, possibilmente sinergico. Da una parte, i sistemi di gestione di basi di dati relazionali consentono una gestione efficiente ed efficace di dati persistenti, condivisi e transazionali. Dall'altra, gli strumenti e i metodi orientati agli oggetti (linguaggi di programmazione, ma anche metodologie di analisi e progettazione) consentono uno sviluppo efficace della logica applicativa delle applicazioni. E’ utile in questo contesto spiegare che cosa s'intende per sistema informativo e sistema informatico. Sistema informativo: L'insieme di persone, risorse tecnologiche, procedure aziendali il cui compito è quello di produrre e conservare le informazioni che servono per operare nell'impresa e gestirla. Sistema informatico: L'insieme degli strumenti informatici utilizzati per il trattamento automatico delle informazioni, al fine di agevolare le funzioni del sistema informativo. Ovvero, il sistema informatico raccoglie, elabora, archivia, scambia informazione mediante l'uso delle tecnologie proprie dell'Informazione e della Comunicazione (ICT): calcolatori, periferiche, mezzi di comunicazione, programmi. Il sistema informatico è quindi un componente del sistema informativo. Le informazioni ottenute dall'elaborazione dei dati devono essere salvate da qualche parte, in modo tale da durare nel tempo dopo l'elaborazione. Per realizzare questo scopo viene in aiuto l'informatica. I dati sono materiale informativo grezzo, non (ancora) elaborato da chi lo riceve, e possono essere scoperti, ricercati, raccolti e prodotti. Sono la materia prima che abbiamo a disposizione o produciamo per costruire i nostri processi comunicativi. L'insieme dei dati è il tesoro di un'azienda e ne rappresenta la storia evolutiva. All'inizio di questa introduzione è stato accennato che nello sviluppo dei sistemi informatici si sono affermate diverse tecnologie e che, in particolare, l'uso di sistemi di gestione di basi di dati relazionali comporta una gestione efficace ed efficiente di dati persistenti. Per persistenza di dati in informatica si intende la caratteristica dei dati di sopravvivere all'esecuzione del programma che li ha creati. Se non fosse cosi, i dati verrebbero salvati solo in memoria RAM e sarebbero persi allo spegnimento del computer. Nella programmazione informatica, per persistenza si intende la possibilità di far sopravvivere strutture dati all'esecuzione di un programma singolo. Occorre il salvataggio in un dispositivo di memorizzazione non volatile, come per esempio su un file system o su un database. In questa tesi si è sviluppato un sistema che è in grado di gestire una base di dati gerarchica o relazionale consentendo l'importazione di dati descritti da una grammatica DTD. Nel capitolo 1 si vedranno più in dettaglio cosa di intende per Sistema Informativo, modello client-server e sicurezza dei dati. Nel capitolo 2 parleremo del linguaggio di programmazione Java, dei database e dei file XML. Nel capitolo 3 descriveremo un linguaggio di analisi e modellazione UML con esplicito riferimento al progetto sviluppato. Nel capitolo 4 descriveremo il progetto che è stato implementato e le tecnologie e tools utilizzati.

Analisi di riferimenti bibliografici in documenti XML

Con il seguente elaborato propongo di presentare il lavoro svolto sui documenti XML che ci sono stati forniti. Più nello specifico, il lavoro è incentrato sui riferimenti bibliografici presenti in ogni documento e ha come fine l'elaborazione delle informazioni estrapolate al fine di poterle esportare nel formato RDF (Resource Description Framework). I documenti XML (eXtensible Markup Language) fornitimi provengono dalla casa editrice Elsevier, una delle più grandi case editrici di articoli scientifici organizzati in riviste specializzate (journal).

Analisi di algoritmi per il rilevamento delle differenze fra documenti XML e integrazione con gli editor

Il successo di XML ha rinnovato l'interesse per il controllo delle modifiche sugli alberi e i dati semi-strutturati. Le necessità principali sono gestire le revisioni dei documenti, interrogare e monitorare i cambiamenti e scambiare efficientemente i documenti e i loro aggiornamenti. I cambiamenti che si verificano tra due versioni di un documento sono sconosciuti al sistema. Quindi, un algoritmo di diffing viene utilizzato per costruire un delta che rappresenta i cambiamenti. Sono stati proposti vari algoritmi di diffing. Alcuni considerano la struttura ad albero dei documenti XML, mentre altri non lo fanno. Inoltre, alcuni algoritmi possono trovare una sequenza più "sintetica" delle modifiche. Questo migliora la qualità del monitoraggio e l'interrogazione delle modifiche. Esistono altri approcci sviluppati per monitorare i cambiamenti sui documenti XML, differenti dagli algoritmi di diffing, ma che comunque ottengono risultati quasi identici ed offrono un'interrogazione delle modifiche più agevole per gli utenti umani. Esistono infatti programmi di editing con strumenti di change tracking, che permettono a più autori di modificare diverse versioni dei documenti contemporaneamente e registrando in tempo reale tutti i cambiamenti da loro apportati. In questo lavoro studio i diversi strumenti e confronto i loro risultati sulla base di esperimenti condotti su documenti XML opportunamente modificati per riconoscere determinati cambiamenti. Ci sono anche diverse proposte di formati del delta per rappresentare i cambiamenti in XML, ma non vi è ancora alcuno standard. Espongo le principali proposte in base alle loro specifiche, le loro implementazioni e sui risultati degli esperimenti condotti. L'obiettivo è di fornire una valutazione della qualità degli strumenti e, sulla base di questo, guidare gli utenti nella scelta della soluzione appropriata per le loro applicazioni.

Studio di un algoritmo per confrontare documenti xml

Tesi sullo studio di algoritmi per il confronto di documenti XML, panoramica sui vari algoritmi. Focalizzazione sull'algoritmo NDiff e in particolare sulla gestione degli attributi.

Metodi di map-matching per l'identificazione degli itinerari dei ciclisti

Negli ultimi anni si è assistito al considerevole aumento della disponibilità di dati GPS e della loro precisione, dovuto alla diffusione e all’evoluzione tecnologica di smartphone e di applicazioni di localizzazione. Il processo di map-matching consiste nell’integrare tali dati - solitamente una lista ordinata di punti, identificati tramite coordinate geografiche ricavate mediante un sistema di localizzazione, come il GPS - con le reti disponibili; nell’ambito dell’ingegneria dei trasporti, l’obiettivo è di identificare il percorso realmente scelto dall’utente per lo spostamento. Il presente lavoro si propone l’obiettivo di studiare alcune metodologie di map-matching per l’identificazione degli itinerari degli utenti, in particolare della mobilità ciclabile. Nel primo capitolo è esposto il funzionamento dei sistemi di posizionamento e in particolare del sistema GPS: ne sono discusse le caratteristiche, la suddivisione nei vari segmenti, gli errori di misurazione e la cartografia di riferimento. Nel secondo capitolo sono presentati i vari aspetti del procedimento di map-matching, le sue principali applicazioni e alcune possibili classificazioni degli algoritmi di map-matching sviluppati in letteratura. Nel terzo capitolo è esposto lo studio eseguito su diversi algoritmi di map-matching, che sono stati testati su un database di spostamenti di ciclisti nell’area urbana di Bologna, registrati tramite i loro smartphone sotto forma di punti GPS, e sulla relativa rete. Si analizzano altresì i risultati ottenuti in un secondo ambiente di testing, predisposto nell’area urbana di Catania, dove sono state registrate in modo analogo alcune tracce di prova, e utilizzata la relativa rete. La comparazione degli algoritmi è eseguita graficamente e attraverso degli indicatori. Vengono inoltre proposti e valutati due algoritmi che forniscono un aggiornamento di quelli analizzati, al fine di migliorarne le prestazioni in termini di accuratezza dei risultati e di costo computazionale.

Convolutional Neural Network Architectures for Template Matching

The Neural Networks customized and tested in this thesis (WaldoNet, FlowNet and PatchNet) are a first exploration and approach to the Template Matching task. The possibilities of extension are therefore many and some are proposed below. During my thesis, I have analyzed the functioning of the classical algorithms and adapted with deep learning algorithms. The features extracted from both the template and the query images resemble the keypoints of the SIFT algorithm. Then, instead of similarity function or keypoints matching, WaldoNet and PatchNet use the convolutional layer to compare the features, while FlowNet uses the correlational layer. In addition, I have identified the major challenges of the Template Matching task (affine/non-affine transformations, intensity changes...) and solved them with a careful design of the dataset.

Mitigating non-Lambertian surfaces issues in Stereo Matching with Neural Radiance Fields

Depth estimation from images has long been regarded as a preferable alternative compared to expensive and intrusive active sensors, such as LiDAR and ToF. The topic has attracted the attention of an increasingly wide audience thanks to the great amount of application domains, such as autonomous driving, robotic navigation and 3D reconstruction. Among the various techniques employed for depth estimation, stereo matching is one of the most widespread, owing to its robustness, speed and simplicity in setup. Recent developments has been aided by the abundance of annotated stereo images, which granted to deep learning the opportunity to thrive in a research area where deep networks can reach state-of-the-art sub-pixel precision in most cases. Despite the recent findings, stereo matching still begets many open challenges, two among them being finding pixel correspondences in presence of objects that exhibits a non-Lambertian behaviour and processing high-resolution images. Recently, a novel dataset named Booster, which contains high-resolution stereo pairs featuring a large collection of labeled non-Lambertian objects, has been released. The work shown that training state-of-the-art deep neural network on such data improves the generalization capabilities of these networks also in presence of non-Lambertian surfaces. Regardless being a further step to tackle the aforementioned challenge, Booster includes a rather small number of annotated images, and thus cannot satisfy the intensive training requirements of deep learning. This thesis work aims to investigate novel view synthesis techniques to augment the Booster dataset, with ultimate goal of improving stereo matching reliability in presence of high-resolution images that displays non-Lambertian surfaces.

La riabilitazione dello schema corporeo in fisioterapia: Scoping Review

Introduzione Lo schema corporeo è la rappresentazione sensori-motoria del corpo che elabora input propriocettivi, somatosensoriali e visivi per guidare le azioni. Poiché è essenziale nel movimento, è importante considerare il valore che ha un intervento sullo schema corporeo nella riabilitazione motoria. Studiare i diversi interventi in letteratura, può essere un interessante primo approccio all’argomento per un fisioterapista. Obiettivi Il fine di questa Scoping Review è quello di identificare in letteratura gli interventi riabilitativi, in ambito fisioterapico, che agiscono sullo schema corporeo del paziente osservandone poi, le popolazioni e gli outcome. Metodi Nel periodo tra luglio e ottobre 2022, si sono interrogate le seguenti banche dati: PubMed, Cochrane Library, PEDro, Scopus, Trip Medical Database. La ricerca ha prodotto 138 risultati, selezionati poi con i seguenti criteri di eleggibilità: lingua inglese o italiana, testo integrale, intervento riabilitativo rivolto allo schema corporeo, descrizione dell'outcome relativo e intervento di competenza fisioterapica. Hanno soddisfatto i criteri fissati 17 studi. Risultati All'interno dei 17 studi, sono stati individuati 17 interventi diversi con un'azione sullo schema corporeo; lo spettro di popolazione osservato include pazienti eterogenei per numero, età e condizione. Gli outcome descritti sono: modifiche nella rappresentazione corporea, miglioramento della performance motoria, riduzione del dolore, incremento del ROM, diminuzione della paura del movimento, del distress psicologico e aumento della qualità della vita. Conclusioni La revisione ha mostrato grande eterogeneità negli interventi, nelle popolazioni e negli outcome. La presente Scoping Review, fornisce una panoramica di come la letteratura tratti il tema della riabilitazione dello schema corporeo in fisioterapia, mostra diverse tipologie di trattamento e lascia intuire le potenzialità di questo tipo di intervento sulla riabilitazione del paziente.

Stereo matching su GPU

La Stereo Vision è un popolare argomento di ricerca nel campo della Visione Artificiale; esso consiste nell’usare due immagini di una stessa scena,prodotte da due fotocamere diverse, per estrarre informazioni in 3D. L’idea di base della Stereo Vision è la simulazione della visione binoculare umana:le due fotocamere sono disposte in orizzontale per fungere da “occhi” che guardano la scena in 3D. Confrontando le due immagini ottenute, si possono ottenere informazioni riguardo alle posizioni degli oggetti della scena.In questa relazione presenteremo un algoritmo di Stereo Vision: si tratta di un algoritmo parallelo che ha come obiettivo di tracciare le linee di livello di un area geografica. L’algoritmo in origine era stato implementato per la Connection Machine CM-2, un supercomputer sviluppato negli anni 80, ed era espresso in *Lisp, un linguaggio derivato dal Lisp e ideato per la macchina stessa. Questa relazione tratta anche la traduzione e l’implementazione dell’algoritmo in CUDA, ovvero un’architettura hardware per l’elaborazione pa- rallela sviluppata da NVIDIA, che consente di eseguire codice parallelo su GPU. Si darà inoltre uno sguardo alle difficoltà che sono state riscontrate nella traduzione da *Lisp a CUDA.