999 resultados para indirizzo :: 992 :: Curriculum C: Sistemi e reti


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Negli ultimi anni la ricerca ha fatto grandi passi avanti riguardo ai metodi di progetto e realizzazione delle strutture portanti degli edifici, a tal punto da renderle fortemente sicure sotto tutti i punti di vista. La nuova frontiera della ricerca sta quindi virando su aspetti che non erano mai stati in primo piano finora: gli elementi non-strutturali. Considerati fino ad oggi semplicemente carico accessorio, ci si rende sempre più conto della loro capacità di influire sui comportamenti delle strutture e sulla sicurezza di chi le occupa. Da qui nasce l’esigenza di questo grande progetto chiamato BNCs (Building Non-structural Component System), ideato dall’Università della California - San Diego e sponsorizzato dalle maggiori industrie impegnate nel campo delle costruzioni. Questo progetto, a cui ho preso parte, ha effettuato test su tavola vibrante di un edificio di cinque piani in scala reale, completamente arredato ed allestito dei più svariati elementi non-strutturali. Lo scopo della tesi in questione, ovviamente, riguarda l’identificazione strutturale e la verifica della sicurezza di uno di questi elementi non-strutturali: precisamente la torre di raffreddamento posta sul tetto dell’edificio (del peso di circa 3 tonnellate). Partendo da una verifica delle regole e calcoli di progetto, si è passato ad una fase di test sismici ed ispezioni post-test della torre stessa, infine tramite l’analisi dei dati raccolti durante i test e si è arrivati alla stesura di conclusioni.

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Il progetto QRPlaces - Semantic Events, oggetto di questo lavoro, focalizza l’attenzione sull’analisi, la progettazione e l’implementazione di un sistema che sia in grado di modellare i dati, relativi a diversi eventi facenti parte del patrimonio turistico - culturale della Regione Emilia Romagna 1, rendendo evidenti i vantaggi associati ad una rappresentazione formale incentrata sulla Semantica. I dati turistico - culturali sono intesi in questo ambito sia come una rappresentazione di “qualcosa che accade in un certo punto ad un certo momento” (come ad esempio un concerto, una sagra, una raccolta fondi, una rappresentazione teatrale e quant’altro) sia come tradizioni e costumi che costituiscono il patrimonio turistico-culturale e a cui si fa spesso riferimento con il nome di “Cultural Heritage”. Essi hanno la caratteristica intrinseca di richiedere una conoscenza completa di diverse informa- zioni correlata, come informazioni di geo localizzazione relative al luogo fisico che ospita l’evento, dati biografici riferiti all’autore o al soggetto che è presente nell’evento piuttosto che riferirsi ad informazioni che descrivono nel dettaglio tutti gli oggetti, come teatri, cinema, compagnie teatrali che caratterizzano l’evento stesso. Una corretta rappresentazione della conoscenza ad essi legata richiede, pertanto, una modellazione in cui i dati possano essere interconnessi, rivelando un valore informativo che altrimenti resterebbe nascosto. Il lavoro svolto ha avuto lo scopo di realizzare un dataset rispondente alle caratteristiche tipiche del Semantic Web grazie al quale è stato possibile potenziare il circuito di comunicazione e informazione turistica QRPlaces 2. Nello specifico, attraverso la conversione ontologica di dati di vario genere relativi ad eventi dislocati nel territorio, e sfruttando i principi e le tecnologie del Linked Data, si è cercato di ottenere un modello informativo quanto più possibile correlato e arricchito da dati esterni. L’obiettivo finale è stato quello di ottenere una sorgente informativa di dati interconnessi non solo tra loro ma anche con quelli presenti in sorgenti esterne, dando vita ad un percorso di collegamenti in grado di evidenziare una ricchezza informativa utilizzabile per la creazione di valore aggiunto che altrimenti non sarebbe possibile ottenere. Questo aspetto è stato realizzato attraverso un’in- terfaccia di MashUp che utilizza come sorgente il dataset creato e tutti i collegamenti con la rete del Linked Data, in grado di reperire informazioni aggiuntive multi dominio.

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Il task del data mining si pone come obiettivo l'estrazione automatica di schemi significativi da grandi quantità di dati. Un esempio di schemi che possono essere cercati sono raggruppamenti significativi dei dati, si parla in questo caso di clustering. Gli algoritmi di clustering tradizionali mostrano grossi limiti in caso di dataset ad alta dimensionalità, composti cioè da oggetti descritti da un numero consistente di attributi. Di fronte a queste tipologie di dataset è necessario quindi adottare una diversa metodologia di analisi: il subspace clustering. Il subspace clustering consiste nella visita del reticolo di tutti i possibili sottospazi alla ricerca di gruppi signicativi (cluster). Una ricerca di questo tipo è un'operazione particolarmente costosa dal punto di vista computazionale. Diverse ottimizzazioni sono state proposte al fine di rendere gli algoritmi di subspace clustering più efficienti. In questo lavoro di tesi si è affrontato il problema da un punto di vista diverso: l'utilizzo della parallelizzazione al fine di ridurre il costo computazionale di un algoritmo di subspace clustering.

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Implementazione di un prototipo di un sistema di monitoraggio delle apnee notturne su un soggetto attraverso uno stetoscopio elettronico.

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Negli ultimi anni l'avanzamento della ricerca in campo crittografico ha portato alla necessità di utilizzare strumenti software per la verifica delle prove formali. EasyCrypt è un tool, in fase di sviluppo, ideato per dimostrazioni basate su sequenze di giochi. Nella presente tesi viene presentato un caso di studio riguardante l'applicabilità di EasyCrypt alle mixing networks (abbr. mixnets). è presente un'esaustiva rassegna delle mixnets proposte in letteratura ed è descritta la teoria alla base delle dimostrazioni critografiche basate su sequenze di giochi. EasyCrypt viene analizzato nei suoi fondamenti teorici nonché nelle applicazioni pratiche, con riferimento particolare agli esperimenti svolti per la dimostrazione di proprietà di sicurezza delle mixnets.