Un Sistema di Parcheggio Intelligente basato su Context-Awareness

Sistema di segnalazione automatica posti auto su strada. Implementato per Android con tecniche di apprendimento automatico supervisionato e Bluetooth per realizzare un'applicazione Context-Aware.

Un'analisi dell'impatto dell'informatica sul mercato del lavoro

In questa analisi si cercherà di comprendere cosa caratterizza questa l'ondata di progresso tecnologico che sta cambiando il mercato del lavoro. Il principale aspetto negativo di questo progresso si chiama "Technological Unemployment". Benché gli esperti si trovino in disaccordo su quali siano le cause della persistente alta disoccupazione, Brynjolfsson e McAfee puntano il dito contro l'automazione che ha soppiantato i lavori ripetitivi delle aziende. Tuttavia, è anche vero che il progresso ha sempre portato aumenti di produttività, e soprattutto nuovi tipi di occupazioni che hanno compensato la perdita di posti di lavoro, nel medio-lungo termine. Keynes evidenzia che la disoccupazione dovuta alla scoperta di strumenti economizzatori di manodopera procede con ritmo più rapido di quello con cui riusciamo a trovare nuovi impieghi per la manodopera stessa. Da ciò si crea ansia per il futuro, più o meno motivata. Gli stessi esperti sono spaccati a metà tra chi ha fiducia nei possibili risvolti positivi del progresso e chi invece teme possa comportare scenari catastrofici. Le macchine ci rubano lavoro o ci liberano da esso? Con questa ricerca ci si pone l'obiettivo di analizzare le effettive prospettive dei prossimi decenni. Nel capitolo 2 che è il corpo della tesi prenderemo soprattutto in conto il lavoro accademico di Frey ed Osborne dell'Oxford Martin School, intitolato "The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation?" (2013). Essi sono stati tra i primi a studiare e quantificare cosa comporteranno le nuove tecnologie in termini di impiego. Il loro obiettivo era individuare le occupazioni a rischio, da qui a vent'anni, nel mercato del lavoro degli Stati Uniti e la relazione che intercorre tra la loro probabilità di essere computerizzati e i loro salari e livello d'istruzione medi, il tutto valutato attraverso l'ausilio di una nuova metodologia che si vedrà nel dettaglio. A conclusioni simili alle loro, per certi aspetti, è successivamente giunto anche Autor; tra l'altro viene spesso citato per altre sue opere dagli stessi Frey e Osborne, che usano le sue categorizzazioni per impostare la struttura del loro calcolo dell'automatizzabilità dei lavori utilizzando i recenti miglioramenti nelle scienze ingegneristiche quali ML (Machine Learning ad esempio Data mining, Machine vision, Computational statistics o più in generale AI) e MR (Mobile robotics) come strumenti di valutazione. Oltre alle sue ricerche, si presenteranno brevemente i risultati di un recente sondaggio tenuto dal Pew Research Center in cui importanti figure dell'informatica e dell'economia esprimono il loro giudizio sul futuro panorama del mondo del lavoro, considerando l'imminente ondata di innovazioni tecnologiche. La tesi si conclude con un'elaborazione personale. In questo modo si prenderà coscienza dei problemi concreti che il progresso tecnologico potrebbe procurare, ma anche dei suoi aspetti positivi.

Modelli e Strumenti di Classifciazione Automatica per il Controllo dell'Accesso su Piattaforme Big Data

Dall'analisi dei big data si possono trarre degli enormi benefici in svariati ambiti applicativi. Uno dei fattori principali che contribuisce alla ricchezza dei big data, consiste nell'uso non previsto a priori di dati immagazzinati in precedenza, anche in congiunzione con altri dataset eterogenei: questo permette di trovare correlazioni significative e inaspettate tra i dati. Proprio per questo, il Valore, che il dato potenzialmente porta con sè, stimola le organizzazioni a raccogliere e immagazzinare sempre più dati e a ricercare approcci innovativi e originali per effettuare analisi su di essi. L’uso fortemente innovativo che viene fatto dei big data in questo senso e i requisiti tecnologici richiesti per gestirli hanno aperto importanti problematiche in materia di sicurezza e privacy, tali da rendere inadeguati o difficilmente gestibili, gli strumenti di sicurezza utilizzati finora nei sistemi tradizionali. Con questo lavoro di tesi si intende analizzare molteplici aspetti della sicurezza in ambito big data e offrire un possibile approccio alla sicurezza dei dati. In primo luogo, la tesi si occupa di comprendere quali sono le principali minacce introdotte dai big data in ambito di privacy, valutando la fattibilità delle contromisure presenti all’attuale stato dell’arte. Tra queste anche il controllo dell’accesso ha riscontrato notevoli sfide causate dalle necessità richieste dai big data: questo elaborato analizza pregi e difetti del controllo dell’accesso basato su attributi (ABAC), un modello attualmente oggetto di discussione nel dibattito inerente sicurezza e privacy nei big data. Per rendere attuabile ABAC in un contesto big data, risulta necessario l’ausilio di un supporto per assegnare gli attributi di visibilità alle informazioni da proteggere. L’obiettivo di questa tesi consiste nel valutare fattibilità, caratteristiche significative e limiti del machine learning come possibile approccio di utilizzo.

"Cloudy": un'applicazione di assistenza allo shopping basata sulle API di Marketcloud

In questo lavoro di tesi si è analizzato il problema di creare un sistema di assistenza allo shopping integrabile in applicazioni e-commerce web e mobile sviluppate con le tecnologie messe a disposizione da Marketcloud, ovvero un progetto che punta a fornire strumenti per la realizzazione, la manutenzione, la gestione, la diffusione e la pubblicizzazione di tali applicazioni limitando i costi e le problematiche di sviluppo a carico delle aziende che intendono fornire servizi di e-commerce. Dopo aver discusso gli aspetti principali del progetto Marketcloud, sono state analizzate le necessità delle aziende interessate allo sviluppo del sistema di assistenza in esame, così come le aspettative degli utenti (i clienti) finali, ed è stato discusso perché fosse necessario e preferibile, nel caso in esame, non utilizzare soluzioni già presenti sul mercato. Infine, è stata progettata ed implementata un’applicazione web che includesse tale sistema e che fosse immediatamente integrabile tra i servizi già sviluppati da Marketcloud, testandone risultati, prestazioni, problemi e possibili sviluppi futuri. Al termine del lavoro di implementazione, il sistema e l'applicazione garantiscono all'utente finale l'utilizzo di tre funzioni: ricerca per categoria, ricerca libera, recommendation di prodotti. Per gestire la ricerca libera, è stato implementato un sistema di filtri successivi, ed una rete neurale multi-livello dotata di un opportuno algoritmo di machine learning per poter apprendere dalle scelte degli utenti; per la recommendation di prodotti, è stato utilizzato un sistema di ranking (classificazione). Le prestazioni della rete neurale sono state oggetto di attenta analisi.

Metodologie di apprendimento automatico applicate alla generazione di dati 3D

Il framework in oggetto, è un ambiente ideato con lo scopo di applicare tecniche di Machine Learning (in particolare le Random Forest) alle funzionalità dell'algoritmo di stereo matching SGM (Semi Global Matching), al fine di incrementarne l'accuratezza in versione standard. Scopo della presente tesi è quello di modificare alcune impostazioni di tale framework rendendolo un ambiente che meglio si adatti alla direzionalità delle scanline (introducendo finestre di supporto rettangolari e ortogonali e il training di foreste separate in base alla singola scanline) e ampliarne le funzionalità tramite l'aggiunta di alcune nuove feature, quali la distanza dal più vicino edge direzionale e la distintività calcolate sulle immagini Left della stereo pair e gli edge direzionali sulle mappe di disparità. Il fine ultimo sarà quello di eseguire svariati test sui dataset Middlebury 2014 e KITTI e raccogliere dati che descrivano l'andamento in positivo o negativo delle modifiche effettuate.

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.

Automated Intervertebral Disc Detection from Low Resolution, Sparse MRI Images for the Planning of Scan Geometries

Robust and accurate identification of intervertebral discs from low resolution, sparse MRI scans is essential for the automated scan planning of the MRI spine scan. This paper presents a graphical model based solution for the detection of both the positions and orientations of intervertebral discs from low resolution, sparse MRI scans. Compared with the existing graphical model based methods, the proposed method does not need a training process using training data and it also has the capability to automatically determine the number of vertebrae visible in the image. Experiments on 25 low resolution, sparse spine MRI data sets verified its performance.

Aberrant lipid metabolism in hepatocellular carcinoma revealed by plasma metabolomics and lipid profiling

There has been limited analysis of the effects of hepatocellular carcinoma (HCC) on liver metabolism and circulating endogenous metabolites. Here, we report the findings of a plasma metabolomic investigation of HCC patients by ultraperformance liquid chromatography-electrospray ionization-quadrupole time-of-flight mass spectrometry (UPLC-ESI-QTOFMS), random forests machine learning algorithm, and multivariate data analysis. Control subjects included healthy individuals as well as patients with liver cirrhosis or acute myeloid leukemia. We found that HCC was associated with increased plasma levels of glycodeoxycholate, deoxycholate 3-sulfate, and bilirubin. Accurate mass measurement also indicated upregulation of biliverdin and the fetal bile acids 7α-hydroxy-3-oxochol-4-en-24-oic acid and 3-oxochol-4,6-dien-24-oic acid in HCC patients. A quantitative lipid profiling of patient plasma was also conducted by ultraperformance liquid chromatography-electrospray ionization-triple quadrupole mass spectrometry (UPLC-ESI-TQMS). By this method, we found that HCC was also associated with reduced levels of lysophosphocholines and in 4 of 20 patients with increased levels of lysophosphatidic acid [LPA(16:0)], where it correlated with plasma α-fetoprotein levels. Interestingly, when fatty acids were quantitatively profiled by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS), we found that lignoceric acid (24:0) and nervonic acid (24:1) were virtually absent from HCC plasma. Overall, this investigation illustrates the power of the new discovery technologies represented in the UPLC-ESI-QTOFMS platform combined with the targeted, quantitative platforms of UPLC-ESI-TQMS and GC-MS for conducting metabolomic investigations that can engender new insights into cancer pathobiology.

Metabolomics reveals attenuation of the SLC6A20 kidney transporter in nonhuman primate and mouse models of type 2 diabetes mellitus

To enhance understanding of the metabolic indicators of type 2 diabetes mellitus (T2DM) disease pathogenesis and progression, the urinary metabolomes of well characterized rhesus macaques (normal or spontaneously and naturally diabetic) were examined. High-resolution ultra-performance liquid chromatography coupled with the accurate mass determination of time-of-flight mass spectrometry was used to analyze spot urine samples from normal (n = 10) and T2DM (n = 11) male monkeys. The machine-learning algorithm random forests classified urine samples as either from normal or T2DM monkeys. The metabolites important for developing the classifier were further examined for their biological significance. Random forests models had a misclassification error of less than 5%. Metabolites were identified based on accurate masses (<10 ppm) and confirmed by tandem mass spectrometry of authentic compounds. Urinary compounds significantly increased (p < 0.05) in the T2DM when compared with the normal group included glycine betaine (9-fold), citric acid (2.8-fold), kynurenic acid (1.8-fold), glucose (68-fold), and pipecolic acid (6.5-fold). When compared with the conventional definition of T2DM, the metabolites were also useful in defining the T2DM condition, and the urinary elevations in glycine betaine and pipecolic acid (as well as proline) indicated defective re-absorption in the kidney proximal tubules by SLC6A20, a Na(+)-dependent transporter. The mRNA levels of SLC6A20 were significantly reduced in the kidneys of monkeys with T2DM. These observations were validated in the db/db mouse model of T2DM. This study provides convincing evidence of the power of metabolomics for identifying functional changes at many levels in the omics pipeline.

Energy-Economical Heuristically Based Control of Compass Gait Walking on Stochastically Varying Terrain

Investigation uses simulation to explore the inherent tradeoffs ofcontrolling high-speed and highly robust walking robots while minimizing energy consumption. Using a novel controller which optimizes robustness, energy economy, and speed of a simulated robot on rough terrain, the user can adjust their priorities between these three outcome measures and systematically generate a performance curveassessing the tradeoffs associated with these metrics.

Measuring Correlation Between HIV Sequence Variation and Disease Stage of HIV-Infected Individuals

With a virus such as Human Immunodeficiency Virus (HIV) that has infected millions of people worldwide, and with many unaware that they are infected, it becomes vital to understand how the virus works and how it functions at the molecular level. Because there currently is no vaccine and no way to eradicate the virus from an infected person, any information about how the virus interacts with its host greatly increases the chances of understanding how HIV works and brings scientists one step closer to being able to combat such a destructive virus. Thousands of HIV viruses have been sequenced and are available in many online databases for public use. Attributes that are linked to each sequence include the viral load within the host and how sick the patient is currently. Being able to predict the stage of infection for someone is a valuable resource, as it could potentially aid in treatment options and proper medication use. Our approach of analyzing region-specific amino acid composition for select genes has been able to predict patient disease state up to an accuracy of 85.4%. Moreover, we output a set of classification rules based on the sequence that may prove useful for diagnosing the expected clinical outcome of the infected patient.

Distance measures for image segmentation evaluation

The task considered in this paper is performance evaluation of region segmentation algorithms in the ground-truth-based paradigm. Given a machine segmentation and a ground-truth segmentation, performance measures are needed. We propose to consider the image segmentation problem as one of data clustering and, as a consequence, to use measures for comparing clusterings developed in statistics and machine learning. By doing so, we obtain a variety of performance measures which have not been used before in image processing. In particular, some of these measures have the highly desired property of being a metric. Experimental results are reported on both synthetic and real data to validate the measures and compare them with others.

Classification Using Generalized Partial Least Squares

The advances in computational biology have made simultaneous monitoring of thousands of features possible. The high throughput technologies not only bring about a much richer information context in which to study various aspects of gene functions but they also present challenge of analyzing data with large number of covariates and few samples. As an integral part of machine learning, classification of samples into two or more categories is almost always of interest to scientists. In this paper, we address the question of classification in this setting by extending partial least squares (PLS), a popular dimension reduction tool in chemometrics, in the context of generalized linear regression based on a previous approach, Iteratively ReWeighted Partial Least Squares, i.e. IRWPLS (Marx, 1996). We compare our results with two-stage PLS (Nguyen and Rocke, 2002A; Nguyen and Rocke, 2002B) and other classifiers. We show that by phrasing the problem in a generalized linear model setting and by applying bias correction to the likelihood to avoid (quasi)separation, we often get lower classification error rates.