Studio e sviluppo di un Framework in ambiente Android per la realizzazione di Interfacce Utente Innovative basate su Smart Glass

La tesi tratta dell'esplorazione di una possibile interfaccia utente per Smart Glass in un contesto di utilizzo hands-free con elementi virtuali appartenenti ad un sistema di riferimento solidale all'utente e non al dispositivo, e la conseguente realizzazione di un Framework per lo sviluppo di applicazioni Andoid rispondenti a tale interfaccia e relativo test.

Realizzazione di un controller su piattaforma Android per la movimentazione di manipolatori industriali

Nell'ottica di trovare modalità sempre più intuitive per movimentare manipolatori industriali l’obiettivo della tesi è quello di realizzare una mobile app su piattaforma Android in grado appunto di movimentare un generico manipolatore industriale. L'applicazione sviluppata fornisce all'utente un’interfaccia semplice e intuitiva che permette, dopo un’opportuna configurazione iniziale, di controllare il moto di un manipolatore industriale attraverso l’uso del touch screen e degli elementi grafici dell’interfaccia. Oltre a istruire un manipolatore l’applicazione offre anche delle funzionalità per il salvataggio e la gestione di determinate configurazioni che il manipolatore può assumere nello spazio. Il grande vantaggio dell’applicazione è quello di fornire un’interfaccia universale per la movimentazione di qualsiasi manipolatore. Si può affermare quindi che essa fornisce un livello di astrazione superiore. In questo progetto di tesi è stato effettuato il testing dell'applicazione sviluppata sia con il manipolatore industriale Comau Smart Six, robot antropomorfo a 6 gradi di libertà, sia con un manipolatore simulato in Unity 3D. Sono stati raccolti dei dati, in particolare dei grafici, che mettono in relazione i comandi impartiti al manipolatore e i dati ricevuti da questo, in modo da ricavarne dei parametri che misurano l'efficienza e la correttezza dell'applicazione.

Implementazione e analisi di un’applicazione Android per il Dynamic Adaptive Streaming cooperativo tramite Http e WiFi-Direct

Questo lavoro ha lo scopo di presentare l’implementazione e la valutazione di un’applicazione Android che permetta la riproduzione di uno streaming auto-adattante conforme allo standard DASH sfruttando le funzionalità offerte dal player ”ExoPLayer” a cui viene aggiunta la funzionalità di caching e condivisione dei relativi segmenti tramite WiFi-Direct. Questo al fine di raggiungere diversi obiettivi come la riduzione dell’utilizzo di reti mobili, l’aumento della qualità e/o una riproduzione più fluida. Si è inoltre sviluppato un simulatore in C++ che permette di valutare il comportamento dell’applicazione, l’algoritmo usato per la scelta dei segmenti, e i vantaggi correlati.

FastLApp: Un'applicazione Android per la telemetria di motocicli su strada e su pista

L'elaborato tratta del progetto di tesi "FastLApp". "FastLApp" e un'applicazione per la piattaforma Android che si pone come obbiettivo l'acquisizione dei dati di telemetria relativi al comportamento di un motoveicolo su strada e su circuito e come target i motociclisti amatoriali. Dopo un'introduzione sul sistema operativo Android, sulle principali tecniche di telemetria e di acquisizione dati e sulle applicazioni correlate, vengono descritte le funzionalita, l'implementazione e il testing del applicazione oggetto di tesi. Dopo una breve descrizione degli strumenti e delle tecnologie utilizzate, viene infine data una valutazione all'applicazione e discussi i suoi eventuali sviluppi futuri.

A Personalized Privacy Management Framework for Android Applications

Ogni giorno, l'utente di smartphon e tablet, spesso senza rendersene conto, condivide, tramite varie applicazioni, un'enorme quantità di informazioni. Negli attuali sistemi operativi, l'assenza di meccanismi utili a garantire adeguatamente l'utente, ha spinto questo lavoro di ricerca verso lo sviluppo di un inedito framework.È stato necessario uno studio approfondito dello stato dell'arte di soluzioni con gli stessi obiettivi. Sono stati esaminati sia modelli teorici che pratici, con l'analisi accurata del relativo codice. Il lavoro, in stretto contatto con i colleghi dell'Università Centrale della Florida e la condivisione delle conoscenze con gli stessi, ha portato ad importanti risultati. Questo lavoro ha prodotto un framework personalizzato per gestire la privacy nelle applicazioni mobili che, nello specifico, è stato sviluppato per Android OS e necessita dei permessi di root per poter realizzare il suo funzionamento. Il framework in questione sfrutta le funzionalità offerte dal Xposed Framework, con il risultato di implementare modifiche al sistema operativo, senza dover cambiare il codice di Android o delle applicazioni che eseguono su quest’ultimo. Il framework sviluppato controlla l’accesso da parte delle varie applicazioni in esecuzione verso le informazioni sensibili dell’utente e stima l’importanza che queste informazioni hanno per l’utente medesimo. Le informazioni raccolte dal framework sulle preferenze e sulle valutazioni dell’utente vengono usate per costruire un modello decisionale che viene sfruttato da un algoritmo di machine-learning per migliorare l’interazione del sistema con l’utente e prevedere quelle che possono essere le decisioni dell'utente stesso, circa la propria privacy. Questo lavoro di tesi realizza gli obbiettivi sopra citati e pone un'attenzione particolare nel limitare la pervasività del sistema per la gestione della privacy, nella quotidiana esperienza dell'utente con i dispositivi mobili.

Advantages and Applications of Transforming Empirical Model Input Space with Dimensional Models

Model-based calibration of steady-state engine operation is commonly performed with highly parameterized empirical models that are accurate but not very robust, particularly when predicting highly nonlinear responses such as diesel smoke emissions. To address this problem, and to boost the accuracy of more robust non-parametric methods to the same level, GT-Power was used to transform the empirical model input space into multiple input spaces that simplified the input-output relationship and improved the accuracy and robustness of smoke predictions made by three commonly used empirical modeling methods: Multivariate Regression, Neural Networks and the k-Nearest Neighbor method. The availability of multiple input spaces allowed the development of two committee techniques: a 'Simple Committee' technique that used averaged predictions from a set of 10 pre-selected input spaces chosen by the training data and the "Minimum Variance Committee" technique where the input spaces for each prediction were chosen on the basis of disagreement between the three modeling methods. This latter technique equalized the performance of the three modeling methods. The successively increasing improvements resulting from the use of a single best transformed input space (Best Combination Technique), Simple Committee Technique and Minimum Variance Committee Technique were verified with hypothesis testing. The transformed input spaces were also shown to improve outlier detection and to improve k-Nearest Neighbor performance when predicting dynamic emissions with steady-state training data. An unexpected finding was that the benefits of input space transformation were unaffected by changes in the hardware or the calibration of the underlying GT-Power model.

Transient rhythmic network activity in the somatosensory cortex evoked by distributed input in vitro

The initiation and maintenance of physiological and pathophysiological oscillatory activity depends on the synaptic interactions within neuronal networks. We studied the mechanisms underlying evoked transient network oscillation in acute slices of the adolescent rat somatosensory cortex and modeled its underpinning mechanisms. Oscillations were evoked by brief spatially distributed noisy extracellular stimulation, delivered via bipolar electrodes. Evoked transient network oscillation was detected with multi-neuron patch-clamp recordings under different pharmacological conditions. The observed oscillations are in the frequency range of 2-5 Hz and consist of 4-12 mV large, 40-150 ms wide compound synaptic events with rare overlying action potentials. This evoked transient network oscillation is only weakly expressed in the somatosensory cortex and requires increased [K+]o of 6.25 mM and decreased [Ca2+]o of 1.5 mM and [Mg2+]o of 0.5 mM. A peak in the cross-correlation among membrane potential in layers II/III, IV and V neurons reflects the underlying network-driven basis of the evoked transient network oscillation. The initiation of the evoked transient network oscillation is accompanied by an increased [K+]o and can be prevented by the K+ channel blocker quinidine. In addition, a shift of the chloride reversal potential takes place during stimulation, resulting in a depolarizing type A GABA (GABAA) receptor response. Blockade of alpha-amino-3-hydroxy-5-methyl-4-isoxazole-proprionate (AMPA), N-methyl-D-aspartate (NMDA), or GABA(A) receptors as well as gap junctions prevents evoked transient network oscillation while a reduction of AMPA or GABA(A) receptor desensitization increases its duration and amplitude. The apparent reversal potential of -27 mV of the evoked transient network oscillation, its pharmacological profile, as well as the modeling results suggest a mixed contribution of glutamatergic, excitatory GABAergic, and gap junctional conductances in initiation and maintenance of this oscillatory activity. With these properties, evoked transient network oscillation resembles epileptic afterdischarges more than any other form of physiological or pathophysiological neocortical oscillatory activity.

The impact of input fluctuations on the frequency-current relationships of layer 5 pyramidal neurons in the rat medial prefrontal cortex

The role of irregular cortical firing in neuronal computation is still debated, and it is unclear how signals carried by fluctuating synaptic potentials are decoded by downstream neurons. We examined in vitro frequency versus current (f-I) relationships of layer 5 (L5) pyramidal cells of the rat medial prefrontal cortex (mPFC) using fluctuating stimuli. Studies in the somatosensory cortex show that L5 neurons become insensitive to input fluctuations as input mean increases and that their f-I response becomes linear. In contrast, our results show that mPFC L5 pyramidal neurons retain an increased sensitivity to input fluctuations, whereas their sensitivity to the input mean diminishes to near zero. This implies that the discharge properties of L5 mPFC neurons are well suited to encode input fluctuations rather than input mean in their firing rates, with important consequences for information processing and stability of persistent activity at the network level.