Progettazione di una web application interattiva per l'elaborazione e la visualizzazione di dati commerciali

Sviluppo di una web application multipiattaforma per un'azienda, per l'elaborazione e la visualizzazione di dati commerciali.

BIRD-A: una piattaforma per la creazione di interfacce Web basate su ontologie per l'authoring di dati RDF

Lo scopo del progetto Bird-A è di mettere a disposizione uno strumento basato su ontologie per progettare un'interfaccia web collaborativa di creazione, visualizzazione, modifica e cancellazione di dati RDF e di fornirne una prima implementazione funzionante. La visione che sta muovendo la comunità del web semantico negli ultimi anni è quella di creare un Web basato su dati strutturati tra loro collegati, più che su documenti. Questo modello di architettura prende il nome di Linked Data ed è basata sulla possibilità di considerare cose, concetti, persone come risorse identificabili tramite URI e di poter fornire informazioni e descrivere collegamenti tra queste risorse attraverso l'uso di formati standard come RDF. Ciò che ha però frenato la diffusione di questi dati strutturati ed interconnessi sono stati gli alti requisiti di competenze tecniche necessarie sia alla loro creazione che alla loro fruizione. Il progetto Bird-A si prefigge di semplificare la creazione e la fruizione di dati RDF, favorendone la condivisione e la diffusione anche fra persone non dotate di conoscenze tecniche specifiche.

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.

Progettazione di Data Warehouse di dati genomici su piattaforma Hadoop

Negli ultimi anni la biologia ha fatto ricorso in misura sempre maggiore all’informatica per affrontare analisi complesse che prevedono l’utilizzo di grandi quantità di dati. Fra le scienze biologiche che prevedono l’elaborazione di una mole di dati notevole c’è la genomica, una branca della biologia molecolare che si occupa dello studio di struttura, contenuto, funzione ed evoluzione del genoma degli organismi viventi. I sistemi di data warehouse sono una tecnologia informatica che ben si adatta a supportare determinati tipi di analisi in ambito genomico perché consentono di effettuare analisi esplorative e dinamiche, analisi che si rivelano utili quando si vogliono ricavare informazioni di sintesi a partire da una grande quantità di dati e quando si vogliono esplorare prospettive e livelli di dettaglio diversi. Il lavoro di tesi si colloca all’interno di un progetto più ampio riguardante la progettazione di un data warehouse in ambito genomico. Le analisi effettuate hanno portato alla scoperta di dipendenze funzionali e di conseguenza alla definizione di una gerarchia nei dati. Attraverso l’inserimento di tale gerarchia in un modello multidimensionale relativo ai dati genomici sarà possibile ampliare il raggio delle analisi da poter eseguire sul data warehouse introducendo un contenuto informativo ulteriore riguardante le caratteristiche dei pazienti. I passi effettuati in questo lavoro di tesi sono stati prima di tutto il caricamento e filtraggio dei dati. Il fulcro del lavoro di tesi è stata l’implementazione di un algoritmo per la scoperta di dipendenze funzionali con lo scopo di ricavare dai dati una gerarchia. Nell’ultima fase del lavoro di tesi si è inserita la gerarchia ricavata all’interno di un modello multidimensionale preesistente. L’intero lavoro di tesi è stato svolto attraverso l’utilizzo di Apache Spark e Apache Hadoop.

Big Data: applicazione di una λ-Architecture alla gestione batch di dati climatici

L’avanzamento tecnologico degli ultimi anni ha portato ad un aumento sostanziale dei dati generati giornalmente. L’analisi di queste ingenti quantità di dati si è rivelata essere troppo complessa per i sistemi tradizionali ed è stato pertanto necessario sviluppare nuovi approcci basati sul calcolo distribuito. I nuovi strumenti sviluppati in seguito a queste nuove necessità sono framework di calcolo parallelo basati sul paradigma del MapReduce, un modello di programmazione sviluppato da Google, e sistemi di gestione di basi di dati fluidi, in grado di trattare rapidamente grandi quantità di dati non strutturati. Lo scopo alla base di entrambi è quello di costruire sistemi scalabili orizzontalmente e utilizzabili su hardware di largo consumo. L’utilizzo di questi nuovi strumenti può comunque portare alla creazione di sistemi poco ottimizzati e di difficile gestione. Nathan Marz propone un’architettura a livelli che utilizza i nuovi strumenti in maniera congiunta per creare sistemi semplici e robusti: questa prende il nome di Lambda-Architecture. In questa tesi viene introdotto brevemente il concetto di Big Data e delle nuove problematiche ad esso associate, si procede poi ad illustrare i principi su cui si basano i nuovi strumenti di calcolo distribuito sviluppati per affrontarle. Viene poi definita l’Architettura Lambda di Nathan Marz, ponendo particolare attenzione su uno dei livelli che la compone, chiamato Batch Layer. I principi della Lambda Architecture sono infine applicati nella costruzione di un Batch Layer, utilizzato per l’analisi e la gestione di dati climatici con fini statistici.

Realizzazione di un'applicazione per la conversione di formato di dati bibliografici

La catalogazione è la tecnica per costruire, mantenere e aggiornare un catalogo. L’utilizzo del catalogo diventa strettamente necessario quando la raccolta dei documenti viene fuori da un ambito locale e si riferisce ad un pubblico che vuole beneficiare delle informazioni possedute dalla biblioteca. Il passo successivo è aderire ad un sistema in cui ciascuna biblioteca contribuisce alla costruzione del catalogo, trasmettendo i propri dati e le informazioni relative ai documenti in proprio possesso. Per effettuare questa progressione è necessario aderire allo standard catalografico del sistema. La Biblioteca dello Studentato per le Missioni ha deciso di passare da un catalogo bibliografico cumulativo, realizzato con il software CDS/ISIS e l’interfaccia web IBISWEB, ad un sistema più vasto e strutturato, quale l’OPAC CEIBib: per aderire al sistema è necessario effettuare una conversione di formato dei dati bibliografici della banca dati. Lo scopo di questa tesi, dunque, è quello di realizzare un tool di conversione di formato dei dati bibliografici, passando dal formato di catalogazione CDS/ISIS, basato su UNIMARC, al formato MARC 21. La struttura della tesi è organizzata come segue. Il primo capitolo racconta, in breve, la nascita della Biblioteca dello Studentato per le Missioni e del fondo librario di cui dispongono. Il secondo capitolo introduce alla catalogazione, approfondendo diversi aspetti tra cui il catalogo, i formati di catalogazione e i diversi sistemi. Il terzo capitolo tratta il formato di rappresentazione dei metadati MARC 21, adottato dall’OPAC CEIBib come formato bibliografico per la catalogazione. Il quarto capitolo descrive il software di catalogazione CDS/ISIS. In particolare, la creazione dei record CDS/ISIS e l’esportazione degli stessi nel formato ISO 2709. Il quinto capitolo mostra l’implementazione del tool di conversione di formato di dati bibliografici realizzato per la conversione della banca dati della Biblioteca.

Confronto di dati volumetrici di neuroimaging RM, acquisiti con differenti sonde a radiofrequenza

Il lavoro di questa tesi si propone di esaminare i dati di immagini cerebrali ricevuti da due differentii bobine RF per l'imaging in risonanza magnetica. La strumentazione utilizzata é: un apparecchio di RMN che utilizza uno scanner a 1.5T (GE Medical System signa HDx 15) e due differenti bobine a radiofrequenza: 1) 8-channel brain phased array coil GE (1.5T HD 8 Channel High Resolution Head Array per il GE HDx MR System); 2) GE Quad HEAD Birdcage Coil. I software utilizzati invece sono stati quattro, due per la segmentazione e la parcellizzazione dei dati dalle acquisizioni di MRI (FSL e Freesurfer), e due per l'analisi dei dati (SPSS e Microsoft Excel). I tool utilizzati di FSL sono stati SIENA, per un'indagine sulla variazione percentile della totalitá del volume cerebrale; SIENAX invece permette una segmentazione di volumi di 6 sotto regioni: sostanza grigia (GREY), sostanza bianca (WHITE), totalitá del cervello (BRAIN), liquor cerebrospinale dei ventricoli (vcsf), scaling volumetrico (vscaling), sostanza grigia periferica (pgrey). Freesurfer invece parcellizza la corteccia cerebrale e segmenta le zone della sostanza grigia profonda cerebrale. Lo scopo ultimo era quello di analizzare come la differenza di segnale acquisito dalle due bobine variasse i risultati delle analisi volumetriche delle immagini e vedere se il t-test evidenziasse variazioni sistematiche. Questa analisi aveva come scopo quello di determinare la possibilità di confrontare i soggetti i cui dati sono stati ottenuti con due bobine differenti. I dati analizzati non hanno evidenziato particolari differenze tra le due bobine, se non per i valori del liquor dei ventricoli che sono risultati variare, verosimilmente, per i processi fisiologici di atrofia della sostanza grigia cerebrale che avvengono nel tempo intercorso tra un'acquisizione e l'altra.

Analisi del catalogo Europeo-Mediterraneo degli RCMT: 18 anni di dati.

L'RCMT (Regional Centroid Moment Tensor), realizzato e gestito dai ricercatori dell'INGV (Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia), è dal 1997 il catalogo di riferimento per gli eventi sismici avvenuti nell'area Europea-Mediterranea, ossia nella regione avente longitudine compresa tra 10° W e 40° E e latitudine compresa tra 25° N e 60° N. Tale regione è caratterizzata da un'attività tettonica complessa, legata non soltanto alla convergenza delle placche Euroasiatica ed Africana, ma anche al movimento di altre placche minori (ad esempio, la placca Arabica), che tutte insieme danno origine ad una vasta gamma di regimi tettonici. Col termine RCMT si indica un particolare tipo di tensore momento sismico, la cui determinazione avviene su scala regionale, per eventi sismici aventi M_w >= 4.5 (M_w >= 4.0 per gli eventi che avvengono nella penisola italica). Il tensore momento sismico è uno strumento fondamentale per caratterizzare natura ed entità di un terremoto. Da esso, infatti, oltre alla magnitudo momento M_w, si ricava anche il meccanismo focale. Comunemente rappresentato sotto forma di beach ball, consente di individuare il tipo di movimento (distensivo, compressivo o trascorrente, o anche una combinazione del primo o del secondo con il terzo) avvenuto sulla faglia che ha provocato il terremoto. I tensori momento sismico permettono, quindi, di identificare le faglie che si attivano durante una sequenza sismica, di comprendere la loro cinematica e di ipotizzare la successiva evoluzione a breve termine. Scopo di questa relazione di laurea è stato derivare le relazioni che intercorrono fra le M_w dell'RCMT e le M_w del CMT (Centroid Moment Tensor della Columbia University), del GFZ (Deutsches GeoForschungsZentrum di Postdam) e del TDMT (Time Domain Moment Tensor). Le relazioni sono state ottenute applicando il metodo dei minimi quadrati agli eventi comuni, che sono stati selezionati utilizzando alcuni semplici programmi scritti in Fortran.

Internet of Things collaborativo: progettazione ed analisi di una piattaforma di aggregazione di dati sensoristici

Internet ha rivoluzionato il modo di comunicare degli individui. Siamo testimoni della nascita e dello sviluppo di un'era caratterizzata dalla disponibilità di informazione libera e accessibile a tutti. Negli ultimi anni grazie alla diffusione di smartphone, tablet e altre tipologie di dispositivi connessi, è cambiato il fulcro dell'innovazione spostandosi dalle persone agli oggetti. E' così che nasce il concetto di Internet of Things, termine usato per descrivere la rete di comunicazione creata tra i diversi dispositivi connessi ad Internet e capaci di interagire in autonomia. Gli ambiti applicativi dell'Internet of Things spaziano dalla domotica alla sanità, dall'environmental monitoring al concetto di smart cities e così via. L'obiettivo principale di tale disciplina è quello di migliorare la vita delle persone grazie a sistemi che siano in grado di interagire senza aver bisogno dell'intervento dell'essere umano. Proprio per la natura eterogenea della disciplina e in relazione ai diversi ambiti applicativi, nell'Internet of Things si può incorrere in problemi derivanti dalla presenza di tecnologie differenti o di modalità eterogenee di memorizzazione dei dati. A questo proposito viene introdotto il concetto di Internet of Things collaborativo, termine che indica l'obiettivo di realizzare applicazioni che possano garantire interoperabilità tra i diversi ecosistemi e tra le diverse fonti da cui l'Internet of Things attinge, sfruttando la presenza di piattaforme di pubblicazione di Open Data. L'obiettivo di questa tesi è stato quello di creare un sistema per l'aggregazione di dati da due piattaforme, ThingSpeak e Sparkfun, con lo scopo di unificarli in un unico database ed estrarre informazioni significative dai dati tramite due tecniche di Data Mining: il Dictionary Learning e l'Affinity Propagation. Vengono illustrate le due metodologie che rientrano rispettivamente tra le tecniche di classificazione e di clustering.

Interrogazione visuale per basi di dati a grafo: il sistema GraphVista

Oggi l’esigenza di permettere all’utente di riuscire a formulare interrogazioni su database a grafo in maniera più semplice e soprattutto intuitiva ha portato gli istituti di ricerca a proporre metodi di interrogazione visuale. Uno dei sistemi che sono stati proposti è GraphVista. Tale sistema si basa sull’idea di dividere l’interrogazione in due macro-fasi. La prima fase permette di avvicinarsi al risultato richiesto escludendo da successive analisi dati che sicuramente non potranno far parte del risultato finale, mentre la seconda fase permette all’utente di essere protagonista. Infatti ad esso è concessa la possibilità di manipolare a proprio piacimento i risultati ottenuti dalla prima fase al fine di “ricercare” da sé le informazioni desiderate. Il tutto viene supportato grazie a un’interfaccia intuitiva ed efficace che permette all’utente di navigare interattivamente all’interno di una base di dati a grafo. Le caratteristiche dell’interfaccia e la possibilità di formulare interrogazioni visuali fanno in modo che l’utente non necessiti di conoscere alla perfezione un linguaggio di query specifico. Nel corso di questa tesi viene descritto il sistema GraphVista e la tecnologia sulla quale si fonda. Infine, viene effettuata una comparazione sull’efficacia e la semplicità d’uso del sistema GraphVista rispetto alla formulazione di query tramite un linguaggio standard come SPARQL.

Recupero digitale di dati storici e tracce per un turismo culturale nell'area del Centro Cadore: fotogrammetria e GIS nella valorizzazione di un territorio.

La tesi si occupa dell'uso di più tecniche fotogrammetriche e di strumenti GIS nel recupero digitale e nell'integrazione di una molteplicità di dati storici, opportunamente georeferenziati, inerenti l'area del Centro Cadore, ai fini anche della valorizzazione turistico-culturale del territorio. Un ampio spazio viene dato alla caratterizzazione del territorio e delle fonti - cartografiche, fotografiche e testuali - che sono state recuperate ed organizzate in archivio. Le applicazioni fotogrammetriche comprendono la generazione di ortofoto digitali a scala territoriale da immagini storiche e modelli 3D close-range ottenuti con tecniche SfM.

Analisi comparativa di soluzioni per la post-elaborazione di dati sperimentali

Durante l’esecuzione di prove al banco su motori a combustione interna vengono acquisiti dati contenenti le caratteristiche del motore testato al regime di funzionamento scelto, sotto l’azione di alcuni o numerosi parametri variabili in base ai risultati che si vogliono ottenere dalla prova stessa ed in determinate condizioni ambientali. Per questo motivo è di fondamentale importanza disporre di uno strumento che consenta una rapida, ma allo stesso tempo precisa e quanto più possibile completa visualizzazione ed elaborazione di tali dati. A tale scopo con questo elaborato si vogliono valutare diverse soluzioni, in termini di software, per l’analisi di dati sperimentali, con particolare attenzione rivolta agli ambienti NI LabVIEW, The MathWorks MATLAB e NI DIAdem, e ad alcuni strumenti attualmente in uso, cercando sempre il giusto compromesso tra necessità riscontrate in ambito visualizzazione ed analisi dati ed il contenimento dei costi. Vengono, in seguito, esposte le motivazioni che hanno portato alla scelta di DIAdem per implementare le procedure di post-elaborazione dei dati.

Condivisione di dati strutturati con Google Fusion Tables

L'elaborato presenta Google Fusion Tables, un software che fa parte dei servizi messi a disposizione da Google, funzionale per la gestione di database. Il servizio gratuito e online ha quindi lo scopo di supportare i compiti di gestori di basi di dati e fornisce operazioni di manipolazione dei dati come estrazione, aggregazione, filtraggio e fusione. Il servizio utilizza dati strutturati, i quali sono estratti dalle pagine Web con appositi motori di ricerca come WebTables, trattato nell'elaborato. Google Fusion Tables è impiegato in ambito scientifico ed è nato per esplicitare le informazioni di ricerche scientifiche che spesso sono contenute in database e fogli di calcolo difficilmente condivisi nel Web. Questo servizio è molto pratico per le aziende, le quali possono integrare dati interni ed esterni all’organizzazione per ampliare la propria conoscenza e ottenere un vantaggio competitivo sui concorrenti. Vengono quindi presentate le caratteristiche distintive che potrebbero indurre numerose organizzazioni a scommettere su questo nuovo servizio.

Programma nazionale Italiano per la raccolta di dati alieutici modulo: CAMP-BIOL 2003 Rapporto finale sulle specie demersali nello Stretto di Sicilia (Sub Area Geografica 16; Mar Mediterraneo)

Il modulo (CAMP-BIOL) del programma nazionale Italiano per la raccolta dei dati alieutici, in applicazione della normativa prevista dai regolamenti comunitari n°1534/2000 e 1639/2001, si propone di campionare pesci, molluschi e crostacei sfruttati dalla pesca commerciale con l’obiettivo di acquisire informazioni riguardanti le caratteristiche biologiche del pescato.

Programma nazionale Italiano per la raccolta di dati alieutici modulo CAMP-BIOL 2004 Rapporto finale sulle specie demersali nello Stretto di Sicilia (Sub Area Geografica 16; Mar Mediterraneo)

Il modulo (CAMP-BIOL) del programma nazionale Italiano (PNI), per la raccolta di dati alieutici, in applicazione della normativa prevista dai regolamenti comunitari n°1534/2000 e 1639/2001, ha l’obiettivo di studiare pesci, molluschi e crostacei sbarcati dalla pesca commerciale per acquisire informazioni riguardanti le caratteristiche biologiche del pescato. Tali informazioni, come lo scorso anno, riguardano la composizione in lunghezza e/o età del pescato italiano per le principali risorse da pesca (piccoli pelagici, grandi pelagici e demersali) e per le diverse tipologie di pesca che costituiscono la flotta peschereccia italiana (strascico, circuizione e attrezzi fissi).