Algoritmi per la distribuzione dei dati in reti non cablate di sensori

Le reti di sensori non cablate producono una grande quantità di informazioni sotto forma di flusso continuo di dati, provenienti da una certa area fisica. Individualmente, ogni sensore è autonomo, dotato di batteria limitata e possiede una piccola antenna per la comunicazione; collettivamente, i sensori cooperano su un’ area più o meno vasta per far giungere i dati gene- rati ad un unità centrale. Poiché la sostituzione delle batterie è spesso un operazione troppo costosa o inattuabile, l’efficienza energetica è considerata una metrica prioritaria durante la progettazione delle reti di sensori non cablate. Si richiede non solo di ridurre le richieste energetiche di ogni singolo nodo, ma anche di massimizzare il tempo di vita dell’intera rete, considerando i costi di comunicazione tra sensori. Ciò ha portato allo studio di come rimuo- vere le inefficienze energetiche sotto ogni aspetto: dalla piattaforma hardware, al software di base, ai protocolli di comunicazione al software applicativo. Nella tesi è illustrata una tecnica per il risparmio energetico che consiste nell’applicare memorie fisiche ad alcuni nodi della rete, in modo da accumulare in esse porzioni dei dati ge- nerati; successivamente le informazioni possono essere recuperate dall’unità centrale tramite interrogazioni. Questo permette di ridurre il numero di dati trasmessi, e conseguentemente diminuire l’assorbimento energetico della rete. Scopo della presente tesi è individuare algo- ritmi per determinare la disposizione ottima delle memorie tra i nodi.

Progettazione e sviluppo di una versione distribuita di un algoritmo di subspace clustering

Il task del data mining si pone come obiettivo l'estrazione automatica di schemi significativi da grandi quantità di dati. Un esempio di schemi che possono essere cercati sono raggruppamenti significativi dei dati, si parla in questo caso di clustering. Gli algoritmi di clustering tradizionali mostrano grossi limiti in caso di dataset ad alta dimensionalità, composti cioè da oggetti descritti da un numero consistente di attributi. Di fronte a queste tipologie di dataset è necessario quindi adottare una diversa metodologia di analisi: il subspace clustering. Il subspace clustering consiste nella visita del reticolo di tutti i possibili sottospazi alla ricerca di gruppi signicativi (cluster). Una ricerca di questo tipo è un'operazione particolarmente costosa dal punto di vista computazionale. Diverse ottimizzazioni sono state proposte al fine di rendere gli algoritmi di subspace clustering più efficienti. In questo lavoro di tesi si è affrontato il problema da un punto di vista diverso: l'utilizzo della parallelizzazione al fine di ridurre il costo computazionale di un algoritmo di subspace clustering.

Analisi delle funzionalità respiratorie: monitoraggio della respirazione attraverso uno stetoscopio elettronico

Implementazione di un prototipo di un sistema di monitoraggio delle apnee notturne su un soggetto attraverso uno stetoscopio elettronico.

Mixnets e EasyCrypt: dimostrazioni crittografiche assistite da calcolatore

Negli ultimi anni l'avanzamento della ricerca in campo crittografico ha portato alla necessità di utilizzare strumenti software per la verifica delle prove formali. EasyCrypt è un tool, in fase di sviluppo, ideato per dimostrazioni basate su sequenze di giochi. Nella presente tesi viene presentato un caso di studio riguardante l'applicabilità di EasyCrypt alle mixing networks (abbr. mixnets). è presente un'esaustiva rassegna delle mixnets proposte in letteratura ed è descritta la teoria alla base delle dimostrazioni critografiche basate su sequenze di giochi. EasyCrypt viene analizzato nei suoi fondamenti teorici nonché nelle applicazioni pratiche, con riferimento particolare agli esperimenti svolti per la dimostrazione di proprietà di sicurezza delle mixnets.

A study of two Languages for Active Objects with Futures

In computer systems, specifically in multithread, parallel and distributed systems, a deadlock is both a very subtle problem - because difficult to pre- vent during the system coding - and a very dangerous one: a deadlocked system is easily completely stuck, with consequences ranging from simple annoyances to life-threatening circumstances, being also in between the not negligible scenario of economical losses. Then, how to avoid this problem? A lot of possible solutions has been studied, proposed and implemented. In this thesis we focus on detection of deadlocks with a static program analysis technique, i.e. an analysis per- formed without actually executing the program. To begin, we briefly present the static Deadlock Analysis Model devel- oped for coreABS−− in chapter 1, then we proceed by detailing the Class- based coreABS−− language in chapter 2. Then, in Chapter 3 we lay the foundation for further discussions by ana- lyzing the differences between coreABS−− and ASP, an untyped Object-based calculi, so as to show how it can be possible to extend the Deadlock Analysis to Object-based languages in general. In this regard, we explicit some hypotheses in chapter 4 first by present- ing a possible, unproven type system for ASP, modeled after the Deadlock Analysis Model developed for coreABS−−. Then, we conclude our discussion by presenting a simpler hypothesis, which may allow to circumvent the difficulties that arises from the definition of the ”ad-hoc” type system discussed in the aforegoing chapter.

Una base dati per il knowledge discovery in genetica medica

L'innovazione delle tecnologie di sequenziamento negli ultimi anni ha reso possibile la catalogazione delle varianti genetiche nei campioni umani, portando nuove scoperte e comprensioni nella ricerca medica, farmaceutica, dell'evoluzione e negli studi sulla popolazione. La quantità di sequenze prodotta è molto cospicua, e per giungere all'identificazione delle varianti sono necessari diversi stadi di elaborazione delle informazioni genetiche in cui, ad ogni passo, vengono generate ulteriori informazioni. Insieme a questa immensa accumulazione di dati, è nata la necessità da parte della comunità scientifica di organizzare i dati in repository, dapprima solo per condividere i risultati delle ricerche, poi per permettere studi statistici direttamente sui dati genetici. Gli studi su larga scala coinvolgono quantità di dati nell'ordine dei petabyte, il cui mantenimento continua a rappresentare una sfida per le infrastrutture. Per la varietà e la quantità di dati prodotti, i database giocano un ruolo di primaria importanza in questa sfida. Modelli e organizzazione dei dati in questo campo possono fare la differenza non soltanto per la scalabilità, ma anche e soprattutto per la predisposizione al data mining. Infatti, la memorizzazione di questi dati in file con formati quasi-standard, la dimensione di questi file, e i requisiti computazionali richiesti, rendono difficile la scrittura di software di analisi efficienti e scoraggiano studi su larga scala e su dati eterogenei. Prima di progettare il database si è perciò studiata l’evoluzione, negli ultimi vent’anni, dei formati quasi-standard per i flat file biologici, contenenti metadati eterogenei e sequenze nucleotidiche vere e proprie, con record privi di relazioni strutturali. Recentemente questa evoluzione è culminata nell’utilizzo dello standard XML, ma i flat file delimitati continuano a essere gli standard più supportati da tools e piattaforme online. È seguita poi un’analisi dell’organizzazione interna dei dati per i database biologici pubblici. Queste basi di dati contengono geni, varianti genetiche, strutture proteiche, ontologie fenotipiche, relazioni tra malattie e geni, relazioni tra farmaci e geni. Tra i database pubblici studiati rientrano OMIM, Entrez, KEGG, UniProt, GO. L'obiettivo principale nello studio e nella modellazione del database genetico è stato quello di strutturare i dati in modo da integrare insieme i dati eterogenei prodotti e rendere computazionalmente possibili i processi di data mining. La scelta di tecnologia Hadoop/MapReduce risulta in questo caso particolarmente incisiva, per la scalabilità garantita e per l’efficienza nelle analisi statistiche più complesse e parallele, come quelle riguardanti le varianti alleliche multi-locus.

Confronto tra strumenti per lo sviluppo di ontologie

Nella tesi viene effettuato un confronto tra diversi strumenti di sviluppo per ontologie, considerando vari criteri e caratteristiche relativi a questi strumenti. Viene inoltre approfondito il contesto in cui operano tali editor, presentando il Web Semantico, e tutte le tecnologie, linguaggi e applicazioni di supporto per lo sviluppo ontologico.

Sentiment analysis in Twitter

Gli ultimi anni hanno visto una crescita esponenziale nell’uso dei social media (recensioni, forum, discussioni, blog e social network); le persone e le aziende utilizzano sempre più le informazioni (opinioni e preferenze) pubblicate in questi mezzi per il loro processo decisionale. Tuttavia, il monitoraggio e la ricerca di opinioni sul Web da parte di un utente o azienda risulta essere un problema molto arduo a causa della proliferazione di migliaia di siti; in più ogni sito contiene un enorme volume di testo non sempre decifrabile in maniera ottimale (pensiamo ai lunghi messaggi di forum e blog). Inoltre, è anche noto che l’analisi soggettiva delle informazioni testuali è passibile di notevoli distorsioni, ad esempio, le persone tendono a prestare maggiore attenzione e interesse alle opinioni che risultano coerenti alle proprie attitudini e preferenze. Risulta quindi necessario l’utilizzo di sistemi automatizzati di Opinion Mining, per superare pregiudizi soggettivi e limitazioni mentali, al fine di giungere ad una metodologia di Sentiment Analysis il più possibile oggettiva.

Imparare il pensiero computazionale, imparare a programmare

Nell'ultimo decennio il trend topic nell'ambito dell'insegnamento dell'informatica è il pensiero computazionale. Concetto già presente, è stato risaltato nel 2006 da Jeannette Wing, che ha mostrato come l'informatica abbia portato alla scienza non solo strumenti (computer e linguaggi di programmazione) ma anche innovazioni nel modo di pensare (es. algoritmo shotgun per sequenziamento del DNA umano). Il pensiero computazionale è il processo mentale coinvolto nel formulare problemi e loro soluzioni, rappresentate in una forma che sia effettivamente eseguibile da un agente che processa informazioni. Si tratta di “pensare come un informatico” quando si affronta un problema. Dopo aver passato in rassegna la letteratura sul pensiero computazionale, viene proposta una definizione del concetto. Si prende atto che la ricerca in questi anni sia rimasta molto legata ai linguaggi di programmazione, concetto centrale dell’Informatica. Vengono allora proposte due strade. La prima strada consiste nella riesumazione di tutta una serie di studi di Psicologia della Programmazione, in particolare: studi sulle misconcezioni, che si occupano di individuare i concetti che sono compresi male dai programmatori novizi, e studi sul commonsense computing, che cercano di capire come persone che non hanno mai ricevuto nozioni di programmazione - o più in generale di informatica – esprimano (in linguaggio naturale) concetti e processi computazionali. A partire da queste scoperte, si forniscono una serie di consigli per insegnare al meglio la programmazione (con i linguaggi attuali, con nuovi linguaggi appositamente progettati, con l'aiuto di strumenti ed ambienti ad-hoc) al più ampio pubblico possibile. La seconda strada invece porta più lontano: riconoscere il pensiero computazionale come quarta abilità di base oltre a leggere, scrivere e calcolare, dandogli dunque grande importanza nell’istruzione. Si vuole renderlo “autonomo” rispetto alla programmazione, fornendo consigli su come insegnarlo senza - ma anche con - l'ausilio di un formalismo.

Progettazione e realizzazione di un sito web e-commerce per l'editoria utilizzando la piattaforma Magento

La tesi analizza e approfondisce vari concetti tra cui l'e-commerce e il suo impatto nel mercato degli ultimi decenni, le fasi progettuali di un sito web, i linguaggi principali sullo sviluppo web, la piattaforma Magento e le sue funzionalità. Dopo lo studio e l'analisi di tali concetti si è passato alla fase di realizzazione del sito web applicando le conoscenze e gli strumenti base della programmazione web come i linguaggi PHP, HTML5, CSS3 e JavaScript.

Esperimenti di integrazione ViewOS-Rump: lo stack di rete NetBSD

In questo lavoro si indaga la possibilita' di includere lo stack TCP-IP NetBSD, estratto come libreria dinamica ed eseguito all'interno di un kernel rump, come sottomodulo di rete della System Call Virtual Machine UMView di Virtual Square. Il risultato ottenuto consiste in umnetbsd, il modulo che ne dimostra la fattibilita', e libvdeif, una libreria per connettere kernel rump a switch VDE.

Macchine di Schönhage e Complessità Computazionale implicita

Partendo dallo studio del modello computazionale introdotto da Schönhage, la presente tesi si propone di fornire una simulazione delle Evolving Graph Structures di Leivant e Marion che ne conservi le proprietà in termini di complessità computazionale.