Metodo di calibrazione ottica per sistemi di lenti ipercentriche

Calibrazione di lente percientrica. Scrittura del codice di calibrazione in Python e utilizzo della libreria OpenCV. L' obbiettivo della tesi consisteva nel definire un modello matematico che potesse rappresentare le caratteristiche della lente pericentrica. Una volta fatto ciò sono state eseguite diverse prove sperimentali con l'obbiettivo di validare i risultati ottenuti. Come primo passo si è prodotto lo sviluppo planare di oggetti cilindrici acquisiti con la lente . successivamente sono state svolte alcune misure sugli sviluppi ottenuti. Infine si è implementato un sistema di calibrazione stereo per determinare la validità dell'algoritmo impiegato per la singola telecamera.

NLG-Metricverse: An End-to-End Library for Evaluating Natural Language Generation

Driven by recent deep learning breakthroughs, natural language generation (NLG) models have been at the center of steady progress in the last few years. However, since our ability to generate human-indistinguishable artificial text lags behind our capacity to assess it, it is paramount to develop and apply even better automatic evaluation metrics. To facilitate researchers to judge the effectiveness of their models broadly, we suggest NLG-Metricverse—an end-to-end open-source library for NLG evaluation based on Python. This framework provides a living collection of NLG metrics in a unified and easy- to-use environment, supplying tools to efficiently apply, analyze, compare, and visualize them. This includes (i) the extensive support of heterogeneous automatic metrics with n-arity management, (ii) the meta-evaluation upon individual performance, metric-metric and metric-human correlations, (iii) graphical interpretations for helping humans better gain score intuitions, (iv) formal categorization and convenient documentation to accelerate metrics understanding. NLG-Metricverse aims to increase the comparability and replicability of NLG research, hopefully stimulating new contributions in the area.

Work environments implementation for genomic reporting and analytics

A global italian pharmaceutical company has to provide two work environments that favor different needs. The environments will allow to develop solutions in a controlled, secure and at the same time in an independent manner on a state-of-the-art enterprise cloud platform. The need of developing two different environments is dictated by the needs of the working units. Indeed, the first environment is designed to facilitate the creation of application related to genomics, therefore, designed more for data-scientists. This environment is capable of consuming, producing, retrieving and incorporating data, furthermore, will support the most used programming languages for genomic applications (e.g., Python, R). The proposal was to obtain a pool of ready-togo Virtual Machines with different architectures to provide best performance based on the job that needs to be carried out. The second environment has more of a traditional trait, to obtain, via ETL (Extract-Transform-Load) process, a global datamodel, resembling a classical relational structure. It will provide major BI operations (e.g., analytics, performance measure, reports, etc.) that can be leveraged both for application analysis or for internal usage. Since, both architectures will maintain large amounts of data regarding not only pharmaceutical informations but also internal company informations, it would be possible to digest the data by reporting/ analytics tools and also apply data-mining, machine learning technologies to exploit intrinsic informations. The thesis work will introduce, proposals, implementations, descriptions of used technologies/platforms and future works of the above discussed environments.

Studio e implementazione di algoritmi per il tracciamento ottimo di satellite LEO da stazioni di terra di tipo radioamatoriale

Questo elaborato di tesi ha l’obbiettivo di studiare le limitazioni delle stazioni di terra nel tracciamento di satelliti in orbita LEO, investigare possibili soluzioni ed implementare queste soluzioni all’interno della Ground Station AMGS di Forlì per verificarne l’efficacia. A questo scopo, dopo un’attenta revisione della letteratura sono stati identificati due promettenti algoritmi descritti nei paper: “Trajectory optimisation to minimise antenna pointing error” di P. S. Crawford , R. J. H. Brush e “An optimal antenna motion generation using shortest path planning” di Moon-Jin Jeon , Dong-Soo Kwon. Questi algoritmi sono stati implementi in Python 3, al fine di inglobarli all’interno del software di tracking al momento in uso nella GS di Forlì, ovvero AMGS Orbit Predictor. All’interno di questo elaborato sono anche riportati i risultati dei test conseguiti e una valutazione dettagliata di questi ultimi.

RED-Bridge: A Multiprotocol Tool Prototype for IoT Sensors

The IoT is growing more and more each year and is becoming so ubiquitous that it includes heterogeneous devices with different hardware and software constraints leading to an highly fragmented ecosystem. Devices are using different protocols with different paradigms and they are not compatible with each other; some devices use request-response protocols like HTTP or CoAP while others use publish-subscribe protocols like MQTT. Integration in IoT is still an open research topic. When handling and testing IoT sensors there are some common task that people may be interested in: reading and visualizing the current value of the sensor; doing some aggregations on a set of values in order to compute statistical features; saving the history of the data to a time-series database; forecasting the future values to react in advance to a future condition; bridging the protocol of the sensor in order to integrate the device with other tools. In this work we will show the working implementation of a low-code and flow-based tool prototype which supports the common operations mentioned above, based on Node-RED and Python. Since this system is just a prototype, it has some issues and limitations that will be discussed in this work.

Supporto alla creazione e gestione di una rete virtualizzata basata su controller Ryu

L'erogazione dei servizi informatici tramite cloud è ormai una delle soluzioni più in voga nel mercato odierno, tant'è che, analizzando le statistiche fornite dalle piattaforme principali, anche il futuro sembra andare proprio in quella direzione. Quest'evoluzione avrà un forte impatto persino nelle telecomunicazioni, dove le tecniche di virtualizzazione e softwarizzazione vengono già oggi impiegate per facilitare la gestione delle infrastrutture di rete, creando le cosiddette SDN (Software Defined Network). I provider che scelgono di adottare queste soluzioni ottengono un elevato grado di flessibilità dei propri servizi, facilitando notevolmente lo sviluppo di nuove funzionalità, grazie alla presenza di controller esterni a cui vengono demandati gli aspetti di gestione della rete stessa. In uno scenario di questo tipo è fondamentale che gli strumenti volti allo studio e alla sperimentazione di reti software-based siano in grado di stare al passo con i tempi, utilizzando tecnologie all'avanguardia ed accessibili anche agli utenti che si interfacciano per la prima volta con queste metodologie. Perché questo sia possibile è necessario che telecomunicazioni e sviluppo software, aspetti storicamente appartenenti a due mondi dell'informatica paralleli, si uniscano. Ad oggi gli strumenti che permettono di operare su SDN sono innumerevoli, ma spesso accomunati dalla mancanza di qualsivoglia interfaccia grafica, restringendo l'utenza di riferimento ad un gruppo ancor più di nicchia, escludendo gli utilizzatori alle prime armi. L'obiettivo di questo progetto è proporre uno strumento alternativo, basato su Ryu, che permetta all’utente di creare, configurare e gestire secondo le proprie esigenze una rete virtuale, attraverso un’interfaccia grafica e un simulatore interattivo per controllare e visualizzare lo stato dei dispositivi connessi. Infine, verranno analizzati i vantaggi didattici ottenuti dall'impiego dell'applicativo rispetto alle metodologie classiche.

Progettazione e sviluppo di un supporto Industry 4.0 per la manutenzione predittiva di macchine in ambito farmaceutico

La mia tesi riguarda il progetto che ho sviluppato all'interno di IMA Active. Inizia con un'introduzione ai concetti e tecnologie presenti nell'Industry 4.0, ho illustrato i vantaggi dell'utilizzo di piattaforme per il monitoraggio e supporto alla manutenzione predittiva degli asset in ambito aziendale per poi addentrarmi nella demo che ho sviluppato in Python per simulare le funzionalità che dovranno essere implementate in un sistema terzo (di tipo OSISoft Pi). In questo percorso ho introdotto il concetto di DTW e Golden batch che sono stati indispensabili nello sviluppo del progetto.

Sviluppo ed applicazione di un algoritmo per la pallettizzazione e la saturazione del mezzo di trasporto: il caso Gruppo Montenegro S.r.l. - Food Division

L’elaborato di tesi è frutto di un percorso di tirocinio svolto in Gruppo Montenegro S.r.l., il cui obiettivo risiede nello sviluppo di un algoritmo per la pallettizzazione e la saturazione del mezzo di trasporto per la Divisione Food. Nello specifico viene proposto un algoritmo euristico elaborato nel linguaggio di programmazione Python. La divisione Food è costituita da tre categorie: Cannamela, Cuore e Vitalia.Queste comprendono prodotti molto eterogenei. Attraverso il coinvolgimento delle funzioni aziendali di Packaging e Qualità, sono stati stabiliti i vincoli da rispettare per la pallettizzazione dei prodotti. L’algoritmo proposto viene descritto suddividendo il processo in tre macro-step. La prima parte affronta il problema del 3D Bin Packing Problem, utilizzando e modificando un programma già presente in letteratura per soddisfare le esigenze della categoria Cannamela. Quest’ultima a differenza delle altre categorie, viene allestita in groupage preallestito poiché gli ordini Cannamela possono contenere quantità non-multiple rispetto alle quantità contenute nell’imballo secondario. La seconda parte dell’algoritmo si occupa della creazione dei pallet per le categorie Cuore e Vitalia. Attraverso l’utilizzo dell’algoritmo di clustering K-means sono state create famiglie di codici che permettessero l’allestimento di pallet con prodotti considerati simili. Di conseguenza, l’algoritmo per la pallettizzazione delle due categorie viene sviluppato ex-novo basandosi sulla percentuale di occupazione del prodotto nel pallet. L’ultima parte dell’algoritmo studia la possibilità di sovrapporre i pallet precedentemente creati. Infine, viene effettuata un’analisi di un periodo strategico confrontando i risultatidell’algoritmo Python con quelli dell’algoritmo presente nel gestionale aziendale. I risultati vengono poi analizzati in relazione a due impatti importanti per l’azienda:economici e ambientali.