Swarm intelligence in computer vision: an application to object tracking

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Progettazione di un sistema di Social Intelligence e Sentiment Analysis per un'azienda del settore consumer goods

Progettazione di un sistema di Social Intelligence e Sentiment Analysis per un'azienda del settore consumer goods

Open source intelligence applicata all'analisi criminologica del terrorismo

A partire dagli anni '70, si è assistito ad un progressivo riassetto geopolitico a livello mondiale Grazie anche all’evoluzione tecnologica ed alla sua diffusione di massa, il tempo e lo spazio si contraggono nel processo di globalizzazione che ha caratterizzato le società contemporanee ove l'informazione e la comunicazione assumono ormai un ruolo centrale nelle dinamiche di conoscenza. Il presente studio, intende far luce in primis sulla disciplina dell'intelligence, così come enunciata in ambito militare e "civile", in particolare nel contesto USA, NATO ed ONU, al fine quindi di evidenziare le peculiarità di una nuova disciplina di intelligence, cosiddetta Open Source Intelligence, che ha come elemento di innovazione l'utilizio delle informazioni non classificate. Dopo aver affrontato il problema della concettualizzazione ed evoluzione del fenomeno terroristico, sarà posto il focus sull’espressione criminale ad oggi maggiormente preoccupante, il terrorismo internazionale di matrice islamica, in prospettiva multidimensionale, grazie all’adozione di concetti criminologici interdisciplinari. Sotto il profilo della sperimentazione, si è, quindi, deciso di proporre, progettare e sviluppare l’architettura della piattaforma Open Source Intellicence Analysis Platform,un tool operativo di supporto per l’analista Open Source Intelligence, che si pone quale risorsa del’analisi criminologica, in grado di fornire un valido contributo, grazie al merge tra practice e research, nell’applicazione di tale approccio informativo al fenomeno terroristico.

Applicazioni informatiche della Swarm Intelligence

Lo studio che si ha in informatica ha come obiettivo la scoperta di algoritmi sempre più efficienti per riuscire, con componenti semplici, a svolgere compiti complessi, con il minore carico di lavoro possibile. Le applicazioni di tale studio trovano risultati anche nel campo del controllo adattativo di robot. Si vogliono confrontare tramite questo studio le osservazioni più importanti riguardati queste caratteristiche rese note dalla scienza e applicarle ai campi sopra citati per dimostrare l'effettivo valore e affidabilità che si guadagnano andando a utilizzare degli algoritmi che rispecchiano le stesse caratteristiche che si possono notare nel regno animale. La metodologia di interesse usata come caso di studio è quella del recupero di oggetti. Esistono numerose soluzioni a questo problema che possono trovare uso in molte realtà utili all'uomo. Ne verranno presentate e confrontate due all'interno di questo elaborato, studiando le caratteristiche positive e negative di entrambe. Questi due approcci sono chiamati a soglia fissa e a soglia variabile. Entrambe sono tipologie di adattamento che prendono spunto dal comportamento che hanno le colonie di formiche quando si muovono alla ricerca di cibo. Si è deciso di analizzare queste due metodologie partendo da una panoramica generale di come cooperano gli insetti per arrivare al risultato finale, per poi introdurre nello specifico le caratteristiche di entrambe analizzando per ognuna i risultati ottenuti tramite grafici, e confrontandoli tra di loro.

Metodi e strumenti di business intelligence per i processi di ciclo attivo: un caso di studio in un?azienda di servizi

Relazione tecnica e funzionale, con rimandi teorici disciplinari, riguardo la realizzazione di un sistema informatico su piattaforma Microsoft per l'organizzazione e la fruizione delle informazioni di Ciclo attivo in un'azienda di servizi di grandi dimensioni.

Realizzazione di un sistema di Social Business Intelligence basato sul motore SPSS

Realizzazione di un sistema di Social Business Intelligence basato sul motore SPSS.

Pervasive Business Intelligence

In the last few years, a new generation of Business Intelligence (BI) tools called BI 2.0 has emerged to meet the new and ambitious requirements of business users. BI 2.0 not only introduces brand new topics, but in some cases it re-examines past challenges according to new perspectives depending on the market changes and needs. In this context, the term pervasive BI has gained increasing interest as an innovative and forward-looking perspective. This thesis investigates three different aspects of pervasive BI: personalization, timeliness, and integration. Personalization refers to the capacity of BI tools to customize the query result according to the user who takes advantage of it, facilitating the fruition of BI information by different type of users (e.g., front-line employees, suppliers, customers, or business partners). In this direction, the thesis proposes a model for On-Line Analytical Process (OLAP) query personalization to reduce the query result to the most relevant information for the specific user. Timeliness refers to the timely provision of business information for decision-making. In this direction, this thesis defines a new Data Warehuose (DW) methodology, Four-Wheel-Drive (4WD), that combines traditional development approaches with agile methods; the aim is to accelerate the project development and reduce the software costs, so as to decrease the number of DW project failures and favour the BI tool penetration even in small and medium companies. Integration refers to the ability of BI tools to allow users to access information anywhere it can be found, by using the device they prefer. To this end, this thesis proposes Business Intelligence Network (BIN), a peer-to-peer data warehousing architecture, where a user can formulate an OLAP query on its own system and retrieve relevant information from both its local system and the DWs of the net, preserving its autonomy and independency.

MongoDB: analisi e prototipazione su applicazioni di social business intelligence

L’ultimo decennio ha visto un radicale cambiamento del mercato informatico, con la nascita di un numero sempre maggiore di applicazioni rivolte all’interazione tra utenti. In particolar modo, l’avvento dei social network ha incrementato notevolmente le possibilità di creare e condividere contenuti sul web, generando volumi di dati sempre maggiori, nell’ordine di petabyte e superiori. La gestione di tali quantità di dati ha portato alla nascita di soluzioni non relazionali appositamente progettate, dette NoSQL. Lo scopo di questo documento è quello di illustrare come i sistemi NoSQL, nello specifico caso di MongoDB, cerchino di sopperire alle difficoltà d’utilizzo dei database relazionali in un contesto largamente distribuito. Effettuata l'analisi delle principali funzionalità messe a disposizione da MongoDB, si illustreranno le caratteristiche di un prototipo di applicazione appositamente progettato che sfrutti una capacità peculiare di MongoDB quale la ricerca full-text. In ultima analisi si fornirà uno studio delle prestazioni di tale soluzione in un ambiente basato su cluster, evidenziandone il guadagno prestazionale.