New integer programming models for balanced multi-country kep

Le persone che soffrono di insufficienza renale terminale hanno due possibili trattamenti da affrontare: la dialisi oppure il trapianto di organo. Nel caso volessero seguire la seconda strada, oltre che essere inseriti nella lista d'attesa dei donatori deceduti, possono trovare una persona, come il coniuge, un parente o un amico, disposta a donare il proprio rene. Tuttavia, non sempre il trapianto è fattibile: donatore e ricevente possono, infatti, presentare delle incompatibilità a livello di gruppo sanguigno o di tessuto organico. Come risposta a questo tipo di problema nasce il KEP (Kidney Exchange Program), un programma, ampiamente avviato in diverse realtà europee e mondiali, che si occupa di raggruppare in un unico insieme le coppie donatore/ricevente in questa stessa situazione al fine di operare e massimizzare scambi incrociati di reni fra coppie compatibili. Questa tesi approffondisce tale questione andando a valutare la possibilità di unire in un unico insieme internazionale coppie donatore/ricevente provenienti da più paesi. Lo scopo, naturalmente, è quello di poter ottenere un numero sempre maggiore di trapianti effettuati. Lo studio affronta dal punto di vista matematico problematiche legate a tale collaborazione: i paesi che eventualmente accettassero di partecipare a un simile programma, infatti, devono avere la garanzia non solo di ricavarne un vantaggio, ma anche che tale vantaggio sia equamente distribuito fra tutti i paesi partecipanti.

Studio e sviluppo di un'infrastruttura di supporto alla schedulazione di hard/soft real-time tasks in ambiente QNX.

La tesi tratta lo studio del sistema QNX e dello sviluppo di un simulatore di task hard/soft real-time, tramite uso di un meta-scheduler. Al termine dello sviluppo vengono valutate le prestazioni del sistema operativo QNX Neutrino.

Applying the reactive programming paradigm: Toward a more declarative application development approach

After almost 10 years from “The Free Lunch Is Over” article, where the need to parallelize programs started to be a real and mainstream issue, a lot of stuffs did happened: • Processor manufacturers are reaching the physical limits with most of their approaches to boosting CPU performance, and are instead turning to hyperthreading and multicore architectures; • Applications are increasingly need to support concurrency; • Programming languages and systems are increasingly forced to deal well with concurrency. This thesis is an attempt to propose an overview of a paradigm that aims to properly abstract the problem of propagating data changes: Reactive Programming (RP). This paradigm proposes an asynchronous non-blocking approach to concurrency and computations, abstracting from the low-level concurrency mechanisms.

Deep learning for computer vision: a comparison between convolutional neural networks and hierarchical temporal memories on object recognition tasks

In recent years, Deep Learning techniques have shown to perform well on a large variety of problems both in Computer Vision and Natural Language Processing, reaching and often surpassing the state of the art on many tasks. The rise of deep learning is also revolutionizing the entire field of Machine Learning and Pattern Recognition pushing forward the concepts of automatic feature extraction and unsupervised learning in general. However, despite the strong success both in science and business, deep learning has its own limitations. It is often questioned if such techniques are only some kind of brute-force statistical approaches and if they can only work in the context of High Performance Computing with tons of data. Another important question is whether they are really biologically inspired, as claimed in certain cases, and if they can scale well in terms of "intelligence". The dissertation is focused on trying to answer these key questions in the context of Computer Vision and, in particular, Object Recognition, a task that has been heavily revolutionized by recent advances in the field. Practically speaking, these answers are based on an exhaustive comparison between two, very different, deep learning techniques on the aforementioned task: Convolutional Neural Network (CNN) and Hierarchical Temporal memory (HTM). They stand for two different approaches and points of view within the big hat of deep learning and are the best choices to understand and point out strengths and weaknesses of each of them. CNN is considered one of the most classic and powerful supervised methods used today in machine learning and pattern recognition, especially in object recognition. CNNs are well received and accepted by the scientific community and are already deployed in large corporation like Google and Facebook for solving face recognition and image auto-tagging problems. HTM, on the other hand, is known as a new emerging paradigm and a new meanly-unsupervised method, that is more biologically inspired. It tries to gain more insights from the computational neuroscience community in order to incorporate concepts like time, context and attention during the learning process which are typical of the human brain. In the end, the thesis is supposed to prove that in certain cases, with a lower quantity of data, HTM can outperform CNN.

Aggregate Programming in Scala: a Core Library and Actor-Based Platform for Distributed Computational Fields

La programmazione aggregata è un paradigma che supporta la programmazione di sistemi di dispositivi, adattativi ed eventualmente a larga scala, nel loro insieme -- come aggregati. L'approccio prevalente in questo contesto è basato sul field calculus, un calcolo formale che consente di definire programmi aggregati attraverso la composizione funzionale di campi computazionali, creando i presupposti per la specifica di pattern di auto-organizzazione robusti. La programmazione aggregata è attualmente supportata, in modo più o meno parziale e principalmente per la simulazione, da DSL dedicati (cf., Protelis), ma non esistono framework per linguaggi mainstream finalizzati allo sviluppo di applicazioni. Eppure, un simile supporto sarebbe auspicabile per ridurre tempi e sforzi d'adozione e per semplificare l'accesso al paradigma nella costruzione di sistemi reali, nonché per favorire la ricerca stessa nel campo. Il presente lavoro consiste nello sviluppo, a partire da un prototipo della semantica operazionale del field calculus, di un framework per la programmazione aggregata in Scala. La scelta di Scala come linguaggio host nasce da motivi tecnici e pratici. Scala è un linguaggio moderno, interoperabile con Java, che ben integra i paradigmi ad oggetti e funzionale, ha un sistema di tipi espressivo, e fornisce funzionalità avanzate per lo sviluppo di librerie e DSL. Inoltre, la possibilità di appoggiarsi, su Scala, ad un framework ad attori solido come Akka, costituisce un altro fattore trainante, data la necessità di colmare l'abstraction gap inerente allo sviluppo di un middleware distribuito. Nell'elaborato di tesi si presenta un framework che raggiunge il triplice obiettivo: la costruzione di una libreria Scala che realizza la semantica del field calculus in modo corretto e completo, la realizzazione di una piattaforma distribuita Akka-based su cui sviluppare applicazioni, e l'esposizione di un'API generale e flessibile in grado di supportare diversi scenari.

Reactive programming: un caso di studio

L'obiettivo di questa tesi è analizzare e testare la programmazione reattiva, paradigma di programmazione particolarmente adatto per lo sviluppo di applicazioni altamente interattive. La progettazione di sistemi reattivi implica necessariamente l'utilizzo di codice asincrono e la programmazione reattiva (RP) offre al programmatore semplici meccanismi per gestirlo. In questa tesi, la programmazione reattiva è stata utilizzata e valutata mediante la realizzazione di un progetto real-world chiamato AvvocaTimer. Verrà affrontata la progettazione, implementazione e collaudo di una parte del sistema attraverso l'approccio reattivo e, successivamente, confrontata con la prima versione, realizzata con i metodi attualmente usati per gestire codice asincrono, per analizzare vantaggi e/o svantaggi derivanti dall'utilizzo del nuovo paradigma.

Integrazione di piattaforme d'esecuzione e simulazione in una toolchain Scala per aggregate programming

La tesi è calata nell'ambito dell'Aggregate Programming e costituita da una prima parte introduttiva su questo ambito, per poi concentrarsi sulla descrizione degli elaborati prodotti e infine qualche nota conclusiva unitamente a qualche possibile sviluppo futuro. La parte progettuale consiste nell'integrazione del framework Scafi con il simulatore Alchemist e con una piattaforma di creazione e di esecuzione di sistemi in ambito Spatial Computin, con lo scopo di potenziare la toolchain esistente per Aggregate Programming. Inoltre si riporta anche un breve capitolo per l'esecuzione del framework scafi sviluppato in scala sulla piattaforma Android.

Bilateral impairment of concurrent saccade programming in hemispatial neglect

When healthy observers make a saccade that is erroneously directed toward a distracter stimulus, they often produce a corrective saccade within 100ms after the end of the primary saccade. Such short inter-saccadic intervals indicate that programming of the secondary saccade has been initiated prior to the execution of the primary saccade and hence that the two saccades have been programmed concurrently. Here we show that concurrent saccade programming is bilaterally impaired in left spatial neglect, a strongly lateralized disorder of visual attention resulting from extensive right cerebral damage. Neglect patients were asked to make saccades to targets presented left or right of fixation while disregarding a distracter presented in the opposite hemifield. We examined those experimental trials on which participants first made a saccade to the distracter, followed by a secondary (corrective) saccade to the target. Compared to healthy and right-hemisphere damaged control participants the proportion of secondary saccades directing gaze to the target instead of bringing it even closer to the distracter was bilaterally reduced in neglect patients. In addition, the characteristic reduction of secondary saccade latency observed in both control groups was absent in neglect patients, whether the secondary saccade was directed to the left or right hemifield. This pattern is consistent with a severe, bilateral impairment of concurrent saccade programming in left spatial neglect.

Knowing the future: partial foreknowledge effects on the programming of prosaccades and antisaccades

Foreknowledge about the demands of an upcoming trial may be exploited to optimize behavioural responses. In the current study we systematically investigated the benefits of partial foreknowledge--that is, when some but not all aspects of a future trial are known in advance. For this we used an ocular motor paradigm with horizontal prosaccades and antisaccades. Predictable sequences were used to create three partial foreknowledge conditions: one with foreknowledge about the stimulus location only, one with foreknowledge about the task set only, and one with foreknowledge about the direction of the required response only. These were contrasted with a condition of no-foreknowledge and a condition of complete foreknowledge about all three parameters. The results showed that the three types of foreknowledge affected saccadic efficiency differently. While foreknowledge about stimulus-location had no effect on efficiency, task foreknowledge had some effect and response-foreknowledge was as effective as complete foreknowledge. Foreknowledge effects on switch costs followed a similar pattern in general, but were not specific for switching of the trial attribute for which foreknowledge was available. We conclude that partial foreknowledge has a differential effect on efficiency, most consistent with preparatory activation of a motor schema in advance of the stimulus, with consequent benefits for both switched and repeated trials.

Immediate Search in the IDE as an Example of Socio-Technical Congruence in Search-Driven Development

Search-driven development is mainly concerned with code reuse but also with code navigation and debugging. In this essay we look at search-driven navigation in the IDE. We consider Smalltalk-80 as an example of a programming system with search-driven navigation capabilities and explore its human factors. We present how immediate search results lead to a user experience of code browsing rather than one of waiting for and clicking through search results. We explore the socio-technical congruence of immediate search, ie unification of tasks and breakpoints with method calls, which leads to simpler and more extensible development tools. Eventually we conclude with remarks on the socio-technical congruence of search-driven development.