970 resultados para Giornalismo,Notizie,Similarità,Python,Argos,SpaCy,Pandas,Scrapy,confronto
Resumo:
La tesi è stata incentrata sul gioco «Indovina chi?» per l’identificazione da parte del robot Nao di un personaggio tramite la sua descrizione. In particolare la descrizione avviene tramite domande e risposte L’obiettivo della tesi è la progettazione di un sistema in grado di capire ed elaborare dei dati comunicati usando un sottoinsieme del linguaggio naturale, estrapolarne le informazioni chiave e ottenere un riscontro con informazioni date in precedenza. Si è quindi programmato il robot Nao in modo che sia in grado di giocare una partita di «Indovina chi?» contro un umano comunicando tramite il linguaggio naturale. Sono state implementate regole di estrazione e categorizzazione per la comprensione del testo utilizzando Cogito, una tecnologia brevettata dall'azienda Expert System. In questo modo il robot è in grado di capire le risposte e rispondere alle domande formulate dall'umano mediante il linguaggio naturale. Per il riconoscimento vocale è stata utilizzata l'API di Google e PyAudio per l'utilizzo del microfono. Il programma è stato implementato in Python e i dati dei personaggi sono memorizzati in un database che viene interrogato e modificato dal robot. L'algoritmo del gioco si basa su calcoli probabilistici di vittoria del robot e sulla scelta delle domande da proporre in base alle risposte precedentemente ricevute dall'umano. Le regole semantiche realizzate danno la possibilità al giocatore di formulare frasi utilizzando il linguaggio naturale, inoltre il robot è in grado di distinguere le informazioni che riguardano il personaggio da indovinare senza farsi ingannare. La percentuale di vittoria del robot ottenuta giocando 20 partite è stata del 50%. Il data base è stato sviluppato in modo da poter realizzare un identikit completo di una persona, oltre a quello dei personaggi del gioco. È quindi possibile ampliare il progetto per altri scopi, oltre a quello del gioco, nel campo dell'identificazione.
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Questo lavoro di tesi si propone di realizzare un sistema in grado non solo di gestire la similarità tra media di stesso tipo, in modo tale da essere al pari per potenzialità in catalogazione e ricerca dei sistemi esistenti, ma di introdurre anche il concetto di similarità tra documenti, i quali contengono media di diverso tipo. Anche se esistono già DBMS in grado di gestire tipi di media complessi, nessuno ha un modello in grado di gestire la compresenza di più tipi di dato efficientemente. Per realizzare un sistema multimediale che sia in grado di gestire non solo la similarità tra media compatibili per tipo ma in generale la ricerca tra documenti si è deciso di utilizzare sistemi per media specifici già esistenti e di integrarli in modo da farli cooperare. A tale proposito si è deciso inizialmente di creare un sistema in grado di gestire documenti che possano contenere inizialmente parti testuali, immagini, video e serie temporali. E’ chiaro intuire come le differenze tra i singoli sistemi (e tra le singole tipologie di dati) rendano quasi impossibile il confronto tra media di tipo diverso esaminandone solamente il contenuto. Per questo un sistema multimediale come quello proposto non potrà effettuare ricerca per contenuto tra media differenti (a parte tra immagini e video in cui può essere possibile confrontare l’immagine con gli screenshot che compongono un video) ma si baserà principalmente sul confronto semantico tra media di tipo diverso e lo combinerà invece con ricerche per metadati e contenuto tra media dello stesso tipo. In questa tesi verranno analizzate le tecnologie utilizzate, le modifiche apportate ai framework esistenti e le novità introdotte per realizzare il sistema generale e in seguito verrà proposta la realizzazione due applicazioni su casi reali per dimostrare l’efficacia di tale sistema.
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Il focus di questo elaborato è sui sistemi di recommendations e le relative caratteristiche. L'utilizzo di questi meccanism è sempre più forte e presente nel mondo del web, con un parallelo sviluppo di soluzioni sempre più accurate ed efficienti. Tra tutti gli approcci esistenti, si è deciso di prendere in esame quello affrontato in Apache Mahout. Questa libreria open source implementa il collaborative-filtering, basando il processo di recommendation sulle preferenze espresse dagli utenti riguardo ifferenti oggetti. Grazie ad Apache Mahout e ai principi base delle varie tipologie di recommendationè stato possibile realizzare un applicativo web che permette di produrre delle recommendations nell'ambito delle pubblicazioni scientifiche, selezionando quegli articoli che hanno un maggiore similarità con quelli pubblicati dall'utente corrente. La realizzazione di questo progetto ha portato alla definizione di un sistema ibrido. Infatti l'approccio alla recommendation di Apache Mahout non è completamente adattabile a questa situazione, per questo motivo le sue componenti sono state estese e modellate per il caso di studio. Siè cercato quindi di combinare il collaborative filtering e il content-based in un unico approccio. Di Apache Mahout si è mantenuto l'algoritmo attraverso il quale esaminare i dati del data set, tralasciando completamente l'aspetto legato alle preferenze degli utenti, poichè essi non esprimono delle valutazioni sugli articoli. Del content-based si è utilizzata l'idea del confronto tra i titoli delle pubblicazioni. La valutazione di questo applicativo ha portato alla luce diversi limiti, ma anche possibili sviluppi futuri che potrebbero migliorare la qualità delle recommendations, ma soprattuto le prestazioni. Grazie per esempio ad Apache Hadoop sarebbe possibile una computazione distribuita che permetterebbe di elaborare migliaia di dati con dei risultati più che discreti.
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The Simulation Automation Framework for Experiments (SAFE) is a project created to raise the level of abstraction in network simulation tools and thereby address issues that undermine credibility. SAFE incorporates best practices in network simulationto automate the experimental process and to guide users in the development of sound scientific studies using the popular ns-3 network simulator. My contributions to the SAFE project: the design of two XML-based languages called NEDL (ns-3 Experiment Description Language) and NSTL (ns-3 Script Templating Language), which facilitate the description of experiments and network simulationmodels, respectively. The languages provide a foundation for the construction of better interfaces between the user and the ns-3 simulator. They also provide input to a mechanism which automates the execution of network simulation experiments. Additionally,this thesis demonstrates that one can develop tools to generate ns-3 scripts in Python or C++ automatically from NSTL model descriptions.
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For various reasons, it is important, if not essential, to integrate the computations and code used in data analyses, methodological descriptions, simulations, etc. with the documents that describe and rely on them. This integration allows readers to both verify and adapt the statements in the documents. Authors can easily reproduce them in the future, and they can present the document's contents in a different medium, e.g. with interactive controls. This paper describes a software framework for authoring and distributing these integrated, dynamic documents that contain text, code, data, and any auxiliary content needed to recreate the computations. The documents are dynamic in that the contents, including figures, tables, etc., can be recalculated each time a view of the document is generated. Our model treats a dynamic document as a master or ``source'' document from which one can generate different views in the form of traditional, derived documents for different audiences. We introduce the concept of a compendium as both a container for the different elements that make up the document and its computations (i.e. text, code, data, ...), and as a means for distributing, managing and updating the collection. The step from disseminating analyses via a compendium to reproducible research is a small one. By reproducible research, we mean research papers with accompanying software tools that allow the reader to directly reproduce the results and employ the methods that are presented in the research paper. Some of the issues involved in paradigms for the production, distribution and use of such reproducible research are discussed.
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Routine bridge inspections require labor intensive and highly subjective visual interpretation to determine bridge deck surface condition. Light Detection and Ranging (LiDAR) a relatively new class of survey instrument has become a popular and increasingly used technology for providing as-built and inventory data in civil applications. While an increasing number of private and governmental agencies possess terrestrial and mobile LiDAR systems, an understanding of the technology’s capabilities and potential applications continues to evolve. LiDAR is a line-of-sight instrument and as such, care must be taken when establishing scan locations and resolution to allow the capture of data at an adequate resolution for defining features that contribute to the analysis of bridge deck surface condition. Information such as the location, area, and volume of spalling on deck surfaces, undersides, and support columns can be derived from properly collected LiDAR point clouds. The LiDAR point clouds contain information that can provide quantitative surface condition information, resulting in more accurate structural health monitoring. LiDAR scans were collected at three study bridges, each of which displayed a varying degree of degradation. A variety of commercially available analysis tools and an independently developed algorithm written in ArcGIS Python (ArcPy) were used to locate and quantify surface defects such as location, volume, and area of spalls. The results were visual and numerically displayed in a user-friendly web-based decision support tool integrating prior bridge condition metrics for comparison. LiDAR data processing procedures along with strengths and limitations of point clouds for defining features useful for assessing bridge deck condition are discussed. Point cloud density and incidence angle are two attributes that must be managed carefully to ensure data collected are of high quality and useful for bridge condition evaluation. When collected properly to ensure effective evaluation of bridge surface condition, LiDAR data can be analyzed to provide a useful data set from which to derive bridge deck condition information.
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Ethylene has myriad roles as a plant hormone, ranging from senescence and defending against pathogen attacks to fruit ripening and interactions with other hormones. It has been shown to increase cambial activity in poplar, but the effect on wood formation in Arabidopsis hypocotyl has not previously been studied. The Auxin-Regulated Gene involved in Organ Size (ARGOS), which increases organ size by lengthening the time for cell division, was found to be upregulated by ethylene. We tested the effect of ethylene treatment at 10 and 100 µM ACC on three genotypes of Arabidopsis, Col0 (wild-type), an ARGOS deficient mutant (argos), and ein3-1, an ethylene insensitive mutant. ARGOS expression analysis with qPCR indicated that ACC does induce ARGOS and ARGOS-LIKE (ARL) in the hypocotyl. As seen in poplar, ethylene also decreases stem elongation.Histochemical staining, showed that ethylene changes the way secondary xylem lignifies, causing gaps in lignification around the outer edge of secondary xylem. Our results also implied that ethylene treatment changes the proportion of secondary to total xylem, resulting in less secondary, whereas in poplar, ethylene treatment caused an increase.
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The purpose of this project is to take preliminary steps towards the development of a QUAL2Kw model for Silver Bow Creek, MT. These preliminary steps include initial research and familiarization with QUAL2Kw, use of ArcGIS to fill in geospatial data gaps, and integration of QUAL2Kw and ArcGIS. The integration involves improvement of the QUAL2Kw model output through adding functionality to the model itself, and development of a QUAL2Kw specific tool in ArcGIS. These improvements are designed to help expedite and simplify the viewing of QUAL2Kw output data spatially in ArcGIS as opposed to graphically within QUAL2Kw. These improvements will allow users to quickly and easily view the many output parameters of each model run geographically within ArcGIS. This will make locating potential problem areas or “hot spots” much quicker and easier than interpreting the QUAL2Kw output data from a graph alone. The added functionality of QUAL2KW was achieved through the development of an excel Macro, and the tool in ArcGIS was developed using python scripting and the model builder feature in ArcGIS.
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Object-oriented modelling languages such as EMOF are often used to specify domain specific meta-models. However, these modelling languages lack the ability to describe behavior or operational semantics. Several approaches have used a subset of Java mixed with OCL as executable meta-languages. In this experience report we show how we use Smalltalk as an executable meta-language in the context of the Moose reengineering environment. We present how we implemented EMOF and its behavioral aspects. Over the last decade we validated this approach through incrementally building a meta-described reengineering environment. Such an approach bridges the gap between a code-oriented view and a meta-model driven one. It avoids the creation of yet another language and reuses the infrastructure and run-time of the underlying implementation language. It offers an uniform way of letting developers focus on their tasks while at the same time allowing them to meta-describe their domain model. The advantage of our approach is that developers use the same tools and environment they use for their regular tasks. Still the approach is not Smalltalk specific but can be applied to language offering an introspective API such as Ruby, Python, CLOS, Java and C#.
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We report on our experiences with the Spy project, including implementation details and benchmark results. Spy is a re-implementation of the Squeak (i.e., Smalltalk-80) VM using the PyPy toolchain. The PyPy project allows code written in RPython, a subset of Python, to be translated to a multitude of different backends and architectures. During the translation, many aspects of the implementation can be independently tuned, such as the garbage collection algorithm or threading implementation. In this way, a whole host of interpreters can be derived from one abstract interpreter definition. Spy aims to bring these benefits to Squeak, allowing for greater portability and, eventually, improved performance. The current Spy codebase is able to run a small set of benchmarks that demonstrate performance superior to many similar Smalltalk VMs, but which still run slower than in Squeak itself. Spy was built from scratch over the course of a week during a joint Squeak-PyPy Sprint in Bern last autumn.
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Felicita Sartori, nata a Pordenone nel 1714 ca. come figlia del notaio Felice Sartori e di Tommasa Scotti, ricevette la sua prima formazione artistica intorno al 1724 da suo zio, il calcografo Antonio dall'Agata a Gorizia. Tramite lo zio la quattordicenne si trasferisce a Venezia dove entra nella bottega-casa di Rosalba Carriera per perfezionarsi nella miniatura e nella pittura a pastello senoché nelle varie tecniche della grafica. Durante gli anni seguenti Felicita diventa, accanto alle sorelle di Rosalba, la collaboratrice piú stretta della Carriera che in questi anni tocca il colmo della fama artistica, dovuto soprattutto al suo strepitoso successo riscosso durante il soggiorno a Parigi dal 1720 al 1721. I numerosissimi incarichi che le giungono da tutta l'Europa incrementano la produttivitá e lasciano supporre che la bottega abbia contribuito in misura notevole a contentare tali richieste. Negli anni dopo il 1730 l'attività di Felicita oltre le varie attività pittoriche entro la bottega della Carriera si estende alla produzione di incisioni per le pubblicazioni di Gaspare Stampa e di Jacques-Bénigne Bossuet. Incide inoltre le stampe dai disegni di Giovanni Battista Piazetta, pubblicati da Antonio Maria Zanetti. La finora anonima collaboratrice della famosa veneziana esce dall'ombra quando, nel 1741, viene nominata artista di corte da Augusto III, principe elettore di Sassonia e ré di Polonia. Trasferitosi a Dresda, si unisce poche settimane dopo la nomina in matrimonio al consigliere di corte Franz Joseph von Hoffmann, che probabilmente aveva concosciuto nel 1740 nello studio veneziano di Rosalba spesso frequentato dall'elettore e del suo seguito. Felicita continua la su attività a Dresda dove nella Gemäldegalerie Alte Meister si conservano tuttora 15 miniature di sua mano. Grazie alle ricerche dedicate a queste opere è stato possibile di aumentare l'œuvre della Sartori di altre opere tra cui una Betsabea al bagno (coll. priv. München) già nelle collezioni reali sassoni. Sembra che l'artista dopo la morte del marito nel 1749, si sia trasferito con un secondo marito a Bamberg ma altre fonti citano la sua presenza a Dresda nel 1753 dove secondo le notizie fornite da Jean Pierre Mariette muore nel 1760 all'età di soli 46 anni.
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ContentsBiden: Bring back jobsProfessor works to bring pandas to Des MoinesIT draws attention to email scamsSelfless senior allows Cyclones to shineGSB fails to focus on major issuesStudents work to create sustainable life in Uganda
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[von] Antonio Ciscato