Resumen

Con agrado, se presenta un nuevo número de la Revista Bibliotecas. Incluye investigaciones de interés acerca de los siguientes temas: arquetipos bibliotecarios, alfabetización informacional e informática en la nube. En el artículo dedicado a los arquetipos, el autor afirma que la profesión bibliotecológica, al igual que ocurre con otras disciplinas, está expuesta a una serie de estereotipos. Tales impresiones y creencias provocan que las personas, motivadas por el prejuicio, no incursionen en una fascinante disciplina; como consecuencia, inciden en la matrícula de estudiantes de primer ingreso. Este escrito expone la situación de la Escuela de Bibliotecología, Documentación e Información, de la Universidad Nacional, y plantea una propuesta didáctica en aras de mejorar la concepción de la bibliotecología entre la población estudiantil de secundaria.

2 D game ediror on-line : A edição de videojogos em contexto web

Descreve-se, no presente trabalho, os esforços envidados no sentido de criar uma solução informática generalista, para os problemas mais recorrentes do processo de produção de videojogos 20, baseados em sprites, a correr em plataformas móveis. O sistema desenvolvido é uma aplicação web que está inserida no paradigma cloud­computing, usufruindo, portanto, de todas as vantagens em termos de acessibilidade, segurança da informação e manutenção que este paradigma oferece actualmente. Além das questões funcionais, a aplicação é ainda explorada do ponto de vista da arquitetura da implementação, com vista a garantir um sistema com implementação escalável, adaptável e de fácil manutenção. Propõe-se ainda um algoritmo que foi desenvolvido para resolver o problema de obter uma distribuição espacial otimizada de várias áreas retangulares, sem sobreposições nem restrições a nível das dimensões, quer do arranjo final, quer das áreas arranjadas. ABSTRACT: This document describes the efforts taken to create a generic computing solution for the most recurrent problems found in the production of two dimensional, sprite­based videogames, running on mobile platforms. The developed system is a web application that fits within the scope of the recent cloud-computing paradigm and, therefore, enjoys all of its advantages in terms of data safety, accessibility and application maintainability. In addition, to the functional issues, the system is also studied in terms of its internal software architecture, since it was planned and implemented in the perspective of attaining an easy to maintain application, that is both scalable and adaptable. Furthermore, it is also proposed an algorithm that aims to find an optimized solution to the space distribution problem of several rectangular areas, with no overlapping and no dimensinal restrictions, neither on the final arrangement nor on the arranged areas.

Modelo de gestión CRM en VIMAR Ltda.

117 p.

Interoperable Resource Brokering with Policy-based Provisioning and Job Allocation

The increasing needs for computational power in areas such as weather simulation, genomics or Internet applications have led to sharing of geographically distributed and heterogeneous resources from commercial data centers and scientific institutions. Research in the areas of utility, grid and cloud computing, together with improvements in network and hardware virtualization has resulted in methods to locate and use resources to rapidly provision virtual environments in a flexible manner, while lowering costs for consumers and providers. However, there is still a lack of methodologies to enable efficient and seamless sharing of resources among institutions. In this work, we concentrate in the problem of executing parallel scientific applications across distributed resources belonging to separate organizations. Our approach can be divided in three main points. First, we define and implement an interoperable grid protocol to distribute job workloads among partners with different middleware and execution resources. Second, we research and implement different policies for virtual resource provisioning and job-to-resource allocation, taking advantage of their cooperation to improve execution cost and performance. Third, we explore the consequences of on-demand provisioning and allocation in the problem of site-selection for the execution of parallel workloads, and propose new strategies to reduce job slowdown and overall cost.

Towards near-threshold server processors

The popularity of cloud computing has led to a dramatic increase in the number of data centers in the world. The ever-increasing computational demands along with the slowdown in technology scaling has ushered an era of power-limited servers. Techniques such as near-threshold computing (NTC) can be used to improve energy efficiency in the post-Dennard scaling era. This paper describes an architecture based on the FD-SOI process technology for near-threshold operation in servers. Our work explores the trade-offs in energy and performance when running a wide range of applications found in private and public clouds, ranging from traditional scale-out applications, such as web search or media streaming, to virtualized banking applications. Our study demonstrates the benefits of near-threshold operation and proposes several directions to synergistically increase the energy proportionality of a near-threshold server.

10th European Conference on Information Systems Management

The 10th European Conference on Information Systems Management is being held at The University of Evora, Portugal on the 8 /9 September 2016. The Conference Chair is Paulo Silva and the Programme Chairs are Prof. Rui Quaresma and Prof. António Guerreiro. ECISM provides an opportunity for individuals researching and working in the broad field of information systems management, including IT evaluation to come together to exchange ideas and discuss current research in the field. This has developed into a particularly important forum for the present era, where the modern challenges of managing information and evaluating the effectiveness of related technologies are constantly evolving in the world of Big Data and Cloud Computing. We hope that this year’s conference will provide you with plenty of opportunities to share your expertise with colleagues from around the world. The keynote speakers for the Conference are Carlos Zorrinho from the Portuguese Delegation and Isabel Ramos from University of Minho, Portugal. ECISM 2016 received an initial submission of 84 abstracts. After the double blind peer review process 25 aca demic papers, 7 PhD research papers, 3 Masters research paper and 5 work in progress papers have been ac cepted for publication in these Conference Proceedings. These papers represent research from around the world, including Belgium, Brazil, China, Czech Republic, Kazakhstan, Malaysia, New Zealand, Norway, Oman, Poland, Portugal, South Africa, Sweden, The Netherlands, UK and Vietnam.

Traffic Light Using Multiple Wireless Technologies

This paper presents the study and experimental tests for the viability analysis of using multiple wireless technologies in urban traffic light controllers in a Smart City environment. Communication drivers, different types of antennas, data acquisition methods and data processing for monitoring the network are presented. The sensors and actuators modules are connected in a local area network through two distinct low power wireless networks using both 868 MHz and 2.4 GHz frequency bands. All data communications using 868 MHz go through a Moteino. Various tests are made to assess the most advantageous features of each communication type. The experimental results show better range for 868 MHz solutions, whereas the 2.4 GHz presents the advantage of self-regenerating the network and mesh. The different pros and cons of both communication methods are presented.

Studio degli effetti del biochar sulla mobilità dell'azoto nei suoli

Il seguente lavoro analizza l’influenza che il biochar ha nel ciclo dell’azoto nei suoli, in particolare in riferimento alla possibilità di diminuire il fenomeno di lisciviazione dei nitrati dato il continuo aumento in agricoltura dell’uso di fertilizzanti azotati. La scelta di questo tipo di ammendante è dovuta alle sue ampie potenzialità d’impiego e si pone in un percorso di economia circolare con la valorizzazione delle biomasse di scarto. Il lavoro si divide in un’approfondita ricerca bibliografica con elaborazione critica delle informazioni e una parte sperimentale. Si sono analizzate le interazioni che il biochar ha sui vari processi che compongono il ciclo dell’azoto. Sono stati riportati e discussi i principali metodi di determinazione delle capacità adsorbenti del biochar oltre ad un’analisi e una descrizione dei più comuni modelli di isoterme di adsorbimento. Si è testata la capacità adsorbente, tramite test di screening in batch, di sette tipi di biochar che presentavano origine e sintesi differenti. I biochar hanno presentato adsorbimenti molto modesti nei confronti dei nitrati evidenziando solo una diminuzione della quantità di nitrati rilasciati dal biochar stesso. Per quanto concerne l’ammonio, invece, i biochar hanno presentato percentuali di adsorbimento tra il 60-70% con un massimo del 80%.

Descriptive Text Mining in ambito medico: applicazione della metodologia POIROT

Poiché la nostra conoscenza collettiva continua ad essere digitalizzata e memorizzata, diventa più difficile trovare e scoprire ciò che stiamo cercando. Abbiamo bisogno di nuovi strumenti computazionali per aiutare a organizzare, rintracciare e comprendere queste vaste quantità di informazioni. I modelli di linguaggio sono potenti strumenti che possono essere impiegati per estrarre conoscenza statisticamente significativa ed interpretabile tramite apprendimento non supervisionato, testuali o nel codice sorgente. L’obiettivo di questa tesi è impiegare una metodologia di descriptive text mining, denominata POIROT, per analizzare i rapporti medici del dataset Adverse Drug Reaction (ADE). Si vogliono stabilire delle correlazioni significative che permettano di comprendere le ragioni per cui un determinato rapporto medico fornisca o meno informazioni relative a effetti collaterali dovuti all’assunzione di determinati farmaci.

Paradigmi e contrario in Senofonte. Studio dei personaggi negativi attraverso le strategie narrative e le scelte stilistiche

La presente indagine di ricerca si concentra sulle opere storiografiche di Senofonte, focalizzandosi in modo particolare su quelle figure minori presenti in esse, che mostrano caratteristiche o comportamenti tali da renderle indegne del ruolo di governo che occupano. Da tempo, infatti, la critica si è focalizzata nell’individuare e analizzare quei personaggi che rappresentano il perfetto modello di leadership descritto da Senofonte e offerto all’imitazione del suo pubblico. Tuttavia, ben poco si è detto riguardo le figure opposte, quei paradigmi e contrario, destinati non tanto ad essere imitati, ma utili, piuttosto, a rappresentare gli errori che un lettore deve evitare e a far risaltare ancor di più i modelli di leadership illuminata e capace che sono il reale focus dell’attenzione di Senofonte in diverse opere. Se, infatti, è evidente la volontà e le caratteristiche paideutiche del corpus senofonteo, destinato ad insegnare le qualità, politiche ma ancor di più morali, necessarie per ricoprire un ruolo di governo e guida; sembrerebbe logico ipotizzare che questo fine didattico delle opere di Senofonte possa trovare realizzazione anche nelle figure negative, il cui ruolo è sottolineato ed evidenziato dall’autore attraverso strategie letterarie sempre nuove.

Enhancing the reliability of electric transportation motors through insulation coordination and improved qualification

The ambitious goals of increasing the efficiency, performance and power densities of transportation drives cannot be met with compromises in the motor reliability. For the insulation specialists the challenge will be critical as the use of wide-bandgap converters (WBG, based on SiC and GaN switches) and the higher operating voltages expected for the next generation drives will enhance the electrical stresses to unprecedented levels. It is expected for the DC bus in aircrafts to reach 800 V (split +/-400 V) and beyond, driven by the urban air mobility sector and the need for electrification of electro-mechanical/electro-hydraulic actuators (an essential part of the "More Electric Aircraft" concept). Simultaneously the DC bus in electric vehicles (EV) traction motors is anticipated to increase up to 1200 V very soon. The electrical insulation system is one of the most delicate part of the machine in terms of failure probability. In particular, the appearance of partial discharges (PD) is disruptive on the reliability of the drive, especially under fast repetitive transients. Extensive experimental activity has been performed to extend the body of knowledge on PD inception, endurance under PD activity, and explore and identify new phenomena undermining the reliability. The focus has been concentrated on the impact of the WGB-converter produced waveforms and the environmental conditions typical of the aeronautical sector on insulation models. Particular effort was put in the analysis at the reduced pressures typical of aircraft cruise altitude operation. The results obtained, after a critical discussion, have been used to suggest a coordination between the insulation PD inception voltage with the converter stresses and to propose an improved qualification procedure based on the existing IEC 60034-18-41 standard.

I periodici bibliografici italiani come fonte per la comunicazione culturale e scientifica del XVII e XVIII secolo

La ricerca prende in esame la produzione della stampa periodica bibliografica italiana nel corso del Seicento e Settecento. Da un lato mira a ricostruirne il percorso storico attraverso la raccolta, la selezione e l’analisi delle principali testimonianze; dall’altro a indagarne le diverse forme e fisionomie assunte nel corso del tempo, nonché le modalità attraverso le quali fu somministrata la notitia librorum. A questo primo piano di indagine se ne è affiancato un secondo, per mezzo dell’elaborazione di due modelli descrittivi. Il primo è finalizzato alla raccolta delle principali generalità ed evidenze formali di una testata. Il secondo, invece, rappresenta un tentativo di spoglio e analisi approfondita dei contributi offerti da due campioni periodici presi come modelli di riferimento: La Galleria di Minerva, relativamente al biennio 1696-1697, e il Giornale della letteratura italiana (Mantova, 1793-1795). L’intento è quello di ricostruire, anche attraverso un processo di formulazione di keywords, le principali tematiche e i principali interessi emersi dalle esperienze menzionate. E mostrare, pertanto, il valore rappresentativo e identificativo del periodico bibliografico relativamente al contesto erudito di riferimento, nella sua veste di fonte informativa all’interno della quale si rispecchiarono le principali istanze scientifico-culturali del periodo.

Identificazione e classificazione delle lesioni endocavitarie uterine dalle immagini isteroscopiche con il deep learning

Anche se l'isteroscopia con la biopsia endometriale è il gold standard nella diagnosi della patologia intracavitaria uterina, l'esperienza dell’isteroscopista è fondamentale per una diagnosi corretta. Il Deep Learning (DL) come metodica di intelligenza artificiale potrebbe essere un aiuto per superare questo limite. Sono disponibili pochi studi con risultati preliminari e mancano ricerche che valutano le prestazioni dei modelli di DL nell'identificazione delle lesioni intrauterine e il possibile aiuto derivato dai fattori clinici. Obiettivo: Sviluppare un modello di DL per identificare e classificare le patologie endocavitarie uterine dalle immagini isteroscopiche. Metodi: È stato eseguito uno studio di coorte retrospettivo osservazionale monocentrico su una serie consecutiva di casi isteroscopici di pazienti con patologia intracavitaria uterina confermata all’esame istologico eseguiti al Policlinico S. Orsola. Le immagini isteroscopiche sono state usate per costruire un modello di DL per la classificazione e l'identificazione delle lesioni intracavitarie con e senza l'aiuto di fattori clinici (età, menopausa, AUB, terapia ormonale e tamoxifene). Come risultati dello studio abbiamo calcolato le metriche diagnostiche del modello di DL nella classificazione e identificazione delle lesioni uterine intracavitarie con e senza l'aiuto dei fattori clinici. Risultati: Abbiamo esaminato 1.500 immagini provenienti da 266 casi: 186 pazienti avevano lesioni focali benigne, 25 lesioni diffuse benigne e 55 lesioni preneoplastiche/neoplastiche. Sia per quanto riguarda la classificazione che l’identificazione, le migliori prestazioni sono state raggiunte con l'aiuto dei fattori clinici, complessivamente con precision dell'80,11%, recall dell'80,11%, specificità del 90,06%, F1 score dell’80,11% e accuratezza dell’86,74% per la classificazione. Per l’identificazione abbiamo ottenuto un rilevamento complessivo dell’85,82%, precision 93,12%, recall del 91,63% ed F1 score del 92,37%. Conclusioni: Il modello DL ha ottenuto una bassa performance nell’identificazione e classificazione delle lesioni intracavitarie uterine dalle immagini isteroscopiche. Anche se la migliore performance diagnostica è stata ottenuta con l’aiuto di fattori clinici specifici, questo miglioramento è stato scarso.

Predire la borsa valori con language model neurali

Nonostante lo scetticismo di molti studiosi circa la possibilità di prevedere l'andamento della borsa valori, esistono svariate teorie ipotizzanti la possibilità di utilizzare le informazioni conosciute per predirne i movimenti futuri. L’avvento dell’intelligenza artificiale nella seconda parte dello scorso secolo ha permesso di ottenere risultati rivoluzionari in svariati ambiti, tanto che oggi tale disciplina trova ampio impiego nella nostra vita quotidiana in molteplici forme. In particolare, grazie al machine learning, è stato possibile sviluppare sistemi intelligenti che apprendono grazie ai dati, riuscendo a modellare problemi complessi. Visto il successo di questi sistemi, essi sono stati applicati anche all’arduo compito di predire la borsa valori, dapprima utilizzando i dati storici finanziari della borsa come fonte di conoscenza, e poi, con la messa a punto di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale umano (NLP), anche utilizzando dati in linguaggio naturale, come il testo di notizie finanziarie o l’opinione degli investitori. Questo elaborato ha l’obiettivo di fornire una panoramica sull’utilizzo delle tecniche di machine learning nel campo della predizione del mercato azionario, partendo dalle tecniche più elementari per arrivare ai complessi modelli neurali che oggi rappresentano lo stato dell’arte. Vengono inoltre formalizzati il funzionamento e le tecniche che si utilizzano per addestrare e valutare i modelli di machine learning, per poi effettuare un esperimento in cui a partire da dati finanziari e soprattutto testuali si tenterà di predire correttamente la variazione del valore dell’indice di borsa S&P 500 utilizzando un language model basato su una rete neurale.

Correlazioni tra assetto geologico-strutturale del distretto cinabrifero del M.te Amiata e sue risorse geotermiche-epitermali

I giacimenti di cinabro (±stibina) del M.te Amiata costituiscono un distretto minerario di importanza mondiale, con una produzione storica totale che supera le 117 kt di Hg, prodotte tra il 1850 e il 1982. Nell’area del distretto minerario si trova l’omonimo sistema geotermico, con 6 impianti per la produzione di energia elettrica che producono 121MW equivalenti di energia. Lo scopo di questa tesi è di individuare e di verificare correlazioni esistenti tra la peculiare distribuzione N-S delle mineralizzazioni a cinabro, le manifestazioni geotermiche e l’assetto strutturale che caratterizza il distretto cinabrifero e il sistema geotermico. Le correlazioni sono state individuate attraverso l’applicazione di algoritmi Machine Learning (ML), utilizzando Scikit-learn, ad un dataset bidimensionale, costruito con applicazioni GIS per contenere tutti i dati geologici-giacimentologici reperiti in letteratura riguardo al distretto amiatino. È stato costruito un modello tridimensionale dell’area di studio basato sulla produzione di quattro solidi che raggruppano le formazioni geologiche presenti nell’area sulla base delle loro caratteristiche geoidrologiche. Sulla base dei risultati ottenuti si può affermare che le tecniche di ML si sono dimostrate utili nell’identificare correlazioni tra i diversi fattori geologico-strutturali che caratterizzano il sistema geotermico del M.te Amiata; la peculiare distribuzione spaziale N-S dei giacimenti del distretto dipende dalla combinazione di un sistema di faglie e di pieghe; i modelli di regressione basati su alberi decisionali (CatBoost e Random Forest) sono complessivamente più performanti e geologicamente significativi. Questo lavoro suggerisce che il ML rappresenta uno strumento in grado di suggerire nuove e poco sperimentate relazioni tra elementi geologici-giacimentologici di un’area complessa come un sistema geotermico ed è in grado di guidare eventuali fasi successive di studi geologici complessi.