Design the support for granting required sla in public cloud environments based on cloud foundry

Through the use of Cloud Foundry "stack" concept, a new isolation is provided to the application running on the PaaS. A new deployment feature that can easily scale on distributed system, both public and private clouds.

FsCaosMeter: un prototipo applicativo per lo studio della saturazione dei treni

Android, Google App Engine e Machine Learning per lo studio dell'affollamento delle tratte ferroviarie.

L'utilizzo dei casi di studio per favorire l'apprendimento di metodologie e strumenti per lo sviluppo organizzativo o di percorsi di cura nelle aziende sanitarie

La formazione, in ambito sanitario, è considerata una grande leva di orientamento dei comportamenti, ma la metodologia tradizionale di formazione frontale non è la più efficace, in particolare nella formazione continua o “long-life education”. L’obiettivo primario della tesi è verificare se l’utilizzo della metodologia dello “studio di caso”, di norma utilizzata nella ricerca empirica, può favorire, nel personale sanitario, l’apprendimento di metodi e strumenti di tipo organizzativo-gestionale, partendo dalla descrizione di processi, decisioni, risultati conseguiti in contesti reali. Sono stati progettati e realizzati 4 studi di caso con metodologia descrittiva, tre nell’Azienda USL di Piacenza e uno nell’Azienda USL di Bologna, con oggetti di studio differenti: la continuità di cura in una coorte di pazienti con stroke e l’utilizzo di strumenti di monitoraggio delle condizioni di autonomia; l’adozione di un approccio “patient-centred” nella presa in carico domiciliare di una persona con BPCO e il suo caregiver; la percezione che caregiver e Medici di Medicina Generale o altri professionisti hanno della rete aziendale Demenze e Alzheimer; la ricaduta della formazione di Pediatri di Libera Scelta sull’attività clinica. I casi di studio sono stati corredati da note di indirizzo per i docenti e sono stati sottoposti a quattro referee per la valutazione dei contenuti e della metodologia. Il secondo caso è stato somministrato a 130 professionisti sanitari all’interno di percorso di valutazione delle competenze e dei potenziali realizzato nell’AUSL di Bologna. I referee hanno commentato i casi e gli strumenti di lettura organizzativa, sottolineando la fruibilità, approvando la metodologia utilizzata, la coniugazione tra ambiti clinico-assistenziali e organizzativi, e le teaching note. Alla fine di ogni caso è presente la valutazione di ogni referee.

Studio longitudinale sulle capacità cognitive del cane: discriminazione di quantità ed apprendimento per imitazione in relazione all'attaccamento

Il presente studio ha indagato e valutato alcune abilità cognitive del cane: la capacità di discriminare quantità e le capacità di apprendimento mediante imitazione; quest’ultima è poi stata messa in relazione con l’attaccamento nei confronti del proprietario. Per l’esecuzione della prima indagine sono stati messi appunto due test: il primo si è basato esclusivamente sulla presentazione di uno stimolo visivo: diversi quantitativi di cibo, differenti tra loro del 50%, sono stati presentati al cane; la scelta effettuata dai soggetti testati è stata premiata con differenti tipi di rinforzo differenziale o non differenziale. Il secondo test è stato diviso in due parti: sono stati presentati al cane diversi quantitativi di cibo sempre differenti tra loro del 50% ma nella prima parte del test l’input sensoriale per il cane è stato esclusivamente uditivo mentre nella seconda parte è stato sia uditivo che visivo. Ove è stato possibile è stato applicato ai cani un cardiofrequenzimetro al fine di eseguire una valutazione delle variazioni della frequenza cardiaca nel corso del test. Lo scopo è stato quello di valutare se i soggetti testati erano in grado di discriminare la quantità maggiore. La seconda indagine ha analizzato le capacità di apprendimento di 36 soggetti che sono stati suddivisi in cani da lavoro e pet. I soggetti protagonisti dello studio hanno eseguito il Mirror Test per la valutazione dell’apprendimento per imitazione. I soggetti presi in considerazione, sono stati sottoposti a scansione termografica all’inizio ed al termine del test ed è stata rilevata la loro frequenza respiratoria nella fase iniziale e finale del test. In 11 soggetti che hanno eseguito il precedente test è stato possibile eseguire anche il Strange Situation Test per la valutazione dell’attaccamento al proprietario; i test in questione sono stati videoregistrati ed analizzati per mezzo di un software preposto (OBSERVER XT 10).

Sviluppo di un corso di ottica sulla piattaforma e-learning moodle

La tesi sviluppa un corso di ottica attraverso la piattaforma e-learning di Ateneo Moodle. L'obiettivo è la proposta di alcuni argomenti di Fisica attraverso una metodologia nuova implementata con tecnologie informatiche di recente sviluppo. La prospettiva è quella dell'adozione di questo modello per la costruzione di un corso di Fisica Generale. Le caratteristiche rilevanti di questo approccio multimediale nell'ambito degli insegnamenti scientifici sono l'interattività tra gli studenti ed il corso, non precludendo il confronto tra i partecipanti all'attività didattica e la modularità del servizio formativo. A tal fine sono state inserite nell'insegnamento diverse features Moodle per realizzare questa architettura didattica.

Le tecniche di machine learning per il trattamento della sindrome dell'arto fantasma

Questo elaborato ha come scopo quello di analizzare ed esaminare una patologia oggetto di attiva ricerca scientifica, la sindrome dell’arto fantasma o phantom limb pain: tracciando la storia delle terapie più utilizzate per la sua attenuazione, si è giunti ad analizzarne lo stato dell’arte. Consapevoli che la sindrome dell’arto fantasma costituisce, oltre che un disturbo per chi la prova, uno strumento assai utile per l’analisi delle attività nervose del segmento corporeo superstite (moncone), si è svolta un’attività al centro Inail di Vigorso di Budrio finalizzata a rilevare segnali elettrici provenienti dai monconi superiori dei pazienti che hanno subito un’amputazione. Avendo preliminarmente trattato l’argomento “Machine learning” per raggiungere una maggiore consapevolezza delle potenzialità dell’apprendimento automatico, si sono analizzate la attività neuronali dei pazienti mentre questi muovevano il loro arto fantasma per riuscire a settare nuove tipologie di protesi mobili in base ai segnali ricevuti dal moncone.

Studio ed implementazione di algoritmi per la navigazione inerziale di velivoli autonomi ad ala rotante

I sistemi di navigazione inerziale, denominati INS, e quelli di navigazione inerziale assistita, ovvero che sfruttano anche sensori di tipo non inerziale come ad esempio il GPS, denominati in questo caso INS/GPS, hanno visto un forte incremento del loro utilizzo soprattutto negli ultimi anni. I filtri complementari sfruttano segnali in ingresso che presentano caratteristiche complementari in termine di banda. Con questo lavoro di tesi mi sono inserito nel contesto del progetto SHERPA (Smart collaboration between Humans and ground-aErial Robots for imProving rescuing activities in Alpine environments), un progetto europeo, coordinato dall'Università di Bologna, che prevede di mettere a punto una piattaforma robotica in grado di aiutare i soccorritori che operano in ambienti ostili, come quelli del soccorso alpino, le guardie forestali, la protezione civile. In particolare è prevista la possibilità di lanciare i droni direttamente da un elicottero di supporto, per cui potrebbe essere necessario effettuare l'avvio del sistema in volo. Ciò comporta che il sistema di navigazione dovrà essere in grado di convergere allo stato reale del sistema partendo da un grande errore iniziale, dal momento che la fase di inizializzazione funziona bene solo in condizioni di velivolo fermo. Si sono quindi ricercati, in special modo, schemi che garantissero la convergenza globale. Gli algoritmi implementati sono alla base della navigazione inerziale, assistita da GPS ed Optical Flow, della prima piattaforma aerea sviluppata per il progetto SHERPA, soprannominata DreamDroneOne, che include una grande varietà di hardware appositamente studiati per il progetto, come il laser scanner, la camera termica, ecc. Dopo una panoramica dell'architettura del sistema di Guida, Navigazione e Controllo (GNC) in cui mi sono inserito, si danno alcuni cenni sulle diverse terne di riferimento e trasformazioni, si descrivono i diversi sensori utilizzati per la navigazione, si introducono gli AHRS (Attitude Heading Rference System), per la determinazione del solo assetto sfruttando la IMU ed i magnetometri, si analizza l'AHRS basato su Extended Kalman Filter. Si analizzano, di seguito, un algoritmo non lineare per la stima dell'assetto molto recente, e il sistema INS/GPS basato su EKF, si presenta un filtro complementare molto recente per la stima di posizione ed assetto, si presenta un filtro complementare per la stima di posizione e velocità, si analizza inoltre l'uso di un predittore GPS. Infine viene presentata la piattaforma hardware utilizzata per l'implementazione e la validazione, si descrive il processo di prototipazione software nelle sue fasi e si mostrano i risultati sperimentali.

Machine Learning applicato al Web Semantico: Statistical Relational Learning vs Tensor Factorization

Obiettivo della tesi è analizzare e testare i principali approcci di Machine Learning applicabili in contesti semantici, partendo da algoritmi di Statistical Relational Learning, quali Relational Probability Trees, Relational Bayesian Classifiers e Relational Dependency Networks, per poi passare ad approcci basati su fattorizzazione tensori, in particolare CANDECOMP/PARAFAC, Tucker e RESCAL.

Il formato EPUB: accessibilità e utilizzo nel contesto e-learning

EPUB rappresenta attualmente uno dei formati più usati per distribuire pubblicazioni digitali (ebook): è uno standard aperto e libero, i cui scenari d'uso variano dall'utilizzo interno, da parte di editori e aziende di conversione, alle distribuzione e vendita. EPUB è basato sui principali standard web, come HTML5 e CSS ed è progettato per strutturare e renderizzare contenuto reflowable, ottimizzando così la presentazione per il sistema di lettura usato. L'uso di specifiche conosciute e ancora in fase di definizione assicura un alto livello di attenzione e una comunità vivace, ma introduce anche un certo livello di incertezza sui futuri sviluppi. Uno degli aspetti centrali di EPUB è l'apertura totale verso pratiche che rendano il contenuto accessibile a persone con disabilità. Questa apertura è dovuta in parte all'uso degli standard web sopracitati, ma anche dalla consapevolezza che il contenuto accessibile rappresenta un valore aggiunto di notevole entità sia per i fruitori (anche non disabili) sia per gli editori e gli autori (in termini di mercato), creando un circolo virtuoso. Un altro aspetto interessante di EPUB è il suo possibile uso nell'ambito e-learning. È stata creata una specifica (più precisamente un profilo) deputata esclusivamente a questo scopo: EDUPUB. Tale specifica è tuttora in una fase iniziale, poichè ancora in draft, ma può comunque risultare di sicuro interesse per tutti i soggetti già coinvolti nello sviluppo e nell'uso di EPUB e di tecnologie relative all'apprendimento elettronico.

Nuove metodologie di apprendimento digitale: Microlearning e mobile learning

La tesi tratta in modo approfondito le tipologie di apprendimento non tradizionale, ovvero in contesto non scolastico/universitario, focalizzandosi sull'importanza che hanno i dispositivi mobili come mezzo di aggiornamento e miglioramento costante delle conoscenze e abilità delle persone. Queste nuove metodologie sono chiamate microlearning e mobile learning, evoluzioni naturali dell'e-learning nate dall'esigenza di un apprendimento che non fosse più solo a distanza, ma applicabile al contesto mobile per rispecchiare le nuove esigenze delle persone.

Learning from experience: Analysis of the civil litigation regarding building structures on the court of bologna in the years 2011/2012

The present work is aimed to the study and the analysis of the defects detected in the civil structure and that are object of civil litigation in order to create an instruments capable of helping the different actor involved in the building process. It is divided in three main sections. The first part is focused on the collection of the data related to the civil proceeding of the 2012 and the development of in depth analysis of the main aspects regarding the defects on existing buildings. The research center “Osservatorio Claudio Ceccoli” developed a system for the collection of the information coming from the civil proceedings of the Court of Bologna. Statistical analysis are been performed and the results are been shown and discussed in the first chapters.The second part analyzes the main issues emerged during the study of the real cases, related to the activities of the technical consultant. The idea is to create documents, called “focus”, addressed to clarify and codify specific problems in order to develop guidelines that help the technician editing of the technical advice.The third part is centered on the estimation of the methods used for the collection of data. The first results show that these are not efficient. The critical analysis of the database, the result and the experience and throughout, allowed the implementation of the collection system for the data.

Content and English Language Integrated Learning: The use of Moodle in Aircraft Maintenance Training Programs

The aim of this work is to develop a prototype of an e-learning environment that can foster Content and Language Integrated Learning (CLIL) for students enrolled in an aircraft maintenance training program, which allows them to obtain a license valid in all EU member states. Background research is conducted to retrace the evolution of the field of educational technology, analyzing different learning theories – behaviorism, cognitivism, and (socio-)constructivism – and reflecting on how technology and its use in educational contexts has changed over time. Particular attention is given to technologies that have been used and proved effective in Computer Assisted Language Learning (CALL). Based on the background research and on students’ learning objectives, i.e. learning highly specialized contents and aeronautical technical English, a bilingual approach is chosen, three main tools are identified – a hypertextbook, an exercise creation activity, and a discussion forum – and the learning management system Moodle is chosen as delivery medium. The hypertextbook is based on the technical textbook written in English students already use. In order to foster text comprehension, the hypertextbook is enriched by hyperlinks and tooltips. Hyperlinks redirect students to webpages containing additional information both in English and in Italian, while tooltips show Italian equivalents of English technical terms. The exercise creation activity and the discussion forum foster interaction and collaboration among students, according to socio-constructivist principles. In the exercise creation activity, students collaboratively create a workbook, which allow them to deeply analyze and master the contents of the hypertextbook and at the same time create a learning tool that can help them, as well as future students, to enhance learning. In the discussion forum students can discuss their individual issues, content-related, English-related or e-learning environment-related, helping one other and offering instructors suggestions on how to improve both the hypertextbook and the workbook based on their needs.

Gamification e micro-learning in app per l'apprendimento della matematica

Tesi sulla creazione di un'app che adotta i princìpi di gamification e micro-learning

Segmentazione e categorizzazione di oggetti mediante immagini depth e deep learning

Questo lavoro è iniziato con uno studio teorico delle principali tecniche di classificazione di immagini note in letteratura, con particolare attenzione ai più diffusi modelli di rappresentazione dell’immagine, quali il modello Bag of Visual Words, e ai principali strumenti di Apprendimento Automatico (Machine Learning). In seguito si è focalizzata l’attenzione sulla analisi di ciò che costituisce lo stato dell’arte per la classificazione delle immagini, ovvero il Deep Learning. Per sperimentare i vantaggi dell’insieme di metodologie di Image Classification, si è fatto uso di Torch7, un framework di calcolo numerico, utilizzabile mediante il linguaggio di scripting Lua, open source, con ampio supporto alle metodologie allo stato dell’arte di Deep Learning. Tramite Torch7 è stata implementata la vera e propria classificazione di immagini poiché questo framework, grazie anche al lavoro di analisi portato avanti da alcuni miei colleghi in precedenza, è risultato essere molto efficace nel categorizzare oggetti in immagini. Le immagini su cui si sono basati i test sperimentali, appartengono a un dataset creato ad hoc per il sistema di visione 3D con la finalità di sperimentare il sistema per individui ipovedenti e non vedenti; in esso sono presenti alcuni tra i principali ostacoli che un ipovedente può incontrare nella propria quotidianità. In particolare il dataset si compone di potenziali ostacoli relativi a una ipotetica situazione di utilizzo all’aperto. Dopo avere stabilito dunque che Torch7 fosse il supporto da usare per la classificazione, l’attenzione si è concentrata sulla possibilità di sfruttare la Visione Stereo per aumentare l’accuratezza della classificazione stessa. Infatti, le immagini appartenenti al dataset sopra citato sono state acquisite mediante una Stereo Camera con elaborazione su FPGA sviluppata dal gruppo di ricerca presso il quale è stato svolto questo lavoro. Ciò ha permesso di utilizzare informazioni di tipo 3D, quali il livello di depth (profondità) di ogni oggetto appartenente all’immagine, per segmentare, attraverso un algoritmo realizzato in C++, gli oggetti di interesse, escludendo il resto della scena. L’ultima fase del lavoro è stata quella di testare Torch7 sul dataset di immagini, preventivamente segmentate attraverso l’algoritmo di segmentazione appena delineato, al fine di eseguire il riconoscimento della tipologia di ostacolo individuato dal sistema.

Statistical mapping of real environments with uwb radars

In this master thesis I evaluated the performance of a Ultra-Wide Bandwidth (UWB) radar system for indoor environments mapping. In particular, I used a statistical Bayesian approach which is able to combine all the measurements collected by the radar, including system non-idealities such as the error on the estimated antenna pointing direction or on the estimated radar position. First I verified through simulations that the system was able to provide a sufficiently accurate reconstruction of the surrounding environment despite the limitations imposed by the UWB technology. In fact, the emission of UWB pulses is limited in terms of transmitted power by international regulations. Motivated by the promising results obtained through simulations, I successively carried out a measurement campaign in a real indoor environment using a UWB commercial device. The obtained results showed that the UWB radar system is capable of providing an accurate reconstruction of indoor environments also adopting not directional antennas.