Estrategia y plan de mercadeo de la empresa YouTube

Esta investigación describe la situación de cómo Youtube se ha convertido a partir de sus estrategias y plan de mercadeo en la plataforma número uno en variedad de clips de películas, vídeos musicales, video de blogs, entre otros; llegando a popularizarse como una red social. Las redes sociales han desarrollado una nueva forma de comunicar y son una herramienta fundamental para la creación de conocimiento colectivo, es el caso de YouTube buscador de contenido audiovisual y red social que permite a millones de usuarios conectarse alrededor del mundo. Esta plataforma rompe las barreras culturales y de comunicación que anteriormente existían a falta de internet. En este sentido se pretende analizar a YouTube desde una perspectiva administrativa enfocada en el área de mercadeo.

An Artificial Intelligence Approach to Dyscalculia

Dyscalculia stands for a brain-based condition that makes it hard to make sense of numbers and mathematical concepts. Some adolescents with dyscalculia cannot grasp basic number concepts. They work hard to learn and memorize basic number facts. They may know what to do in mathematical classes but do not understand why they are doing it. In other words, they miss the logic behind it. However, it may be worked out in order to decrease its degree of severity. For example, disMAT, an app developed for android may help children to apply mathematical concepts, without much effort, that is turning in itself, a promising tool to dyscalculia treatment. Thus, this work focuses on the development of an Intelligent System to estimate children evidences of dyscalculia, based on data obtained on-the-fly with disMAT. The computational framework is built on top of a Logic Programming framework to Knowledge Representation and Reasoning, complemented with a Case-Based problem solving approach to computing, that allows for the handling of incomplete, unknown, or even contradictory information.

Analysis of Dyscalculia Evidences through Artificial Intelligence Systems

Dyscalculia is usually perceived of as a specific learning difficulty for mathematics or, more appropriately, arithmetic. Because definitions and diagnoses of dyscalculia are in their infancy and sometimes are contradictory. However, mathematical learning difficulties are certainly not in their infancy and are very prevalent and often devastating in their impact. Co-occurrence of learning disorders appears to be the rule rather than the exception. Co-occurrence is generally assumed to be a consequence of risk factors that are shared between disorders, for example, working memory. However, it should not be assumed that all dyslexics have problems with mathematics, although the percentage may be very high, or that all dyscalculics have problems with reading and writing. Because mathematics is very developmental, any insecurity or uncertainty in early topics will impact on later topics, hence to need to take intervention back to basics. However, it may be worked out in order to decrease its degree of severity. For example, disMAT, an app developed for android may help children to apply mathematical concepts, without much effort, that is turning in itself, a promising tool to dyscalculia treatment. Thus, this work will focus on the development of a Decision Support System to estimate children evidences of dyscalculia, based on data obtained on-the-fly with disMAT. The computational framework is built on top of a Logic Programming approach to Knowledge Representation and Reasoning, grounded on a Case-based approach to computing, that allows for the handling of incomplete, unknown, or even self-contradictory information.

Sviluppo di YouCrowd: una piattaforma per campagne mobile crowdsensing on-demand

Con il termine "crowdsensing" si intende una tecnica in cui un folto gruppo di individui aventi dispositivi mobili acquisiscono e condividono dati di natura diversa in maniera collettiva, al fine di estrarre informazioni utili. Il concetto di Mobile Crowdsensing è molto recente e derivante dalle ultime innovazioni tecnologiche in materia di connettività online e cattura di dati di vario genere; pertanto non si trova attualmente una vera e propria applicazione in campo reale, la modellazione solo teorica e fin troppo specifica pone un limite alla conoscenza di un ambito che può rivelarsi molto utile ai fini di ricerca. YouCrowd è un piattaforma web che va ad implementare un sistema di crowdsourcing completo, in grado di leggere dati dai numerosi sensori di uno smartphone e condividerli, al fine di ottenere una remunerazione per gli utenti che completano una campagna. La web application vede la sua implementazione di base supportata da NodeJS e si configura come una piattaforma dinamica che varia la propria interfaccia con l'utente in base alle richieste di dati da parte degli administrators. Il test di YouCrowd ha coinvolto un buon numero di partecipanti più o meno esperti nell'utilizzo degli strumenti informatici, rivelando delle buone prestazioni in relazione alla difficoltà del task e alle prestazioni del device in test.

Sviluppo di un’app mobile con Realtà Aumentata e Machine Learning in contesto di biodiversità

Il volume di tesi ha riguardato lo sviluppo di un'applicazione mobile che sfrutta la Realtà Aumentata e il Machine Learning nel contesto della biodiversità. Nello specifico si è realizzato un modello di AI che permetta la classificazione di immagini di fiori. Tale modello è stato poi integrato in Android, al fine della realizzazione di un'app che riesca a riconoscere specifiche specie di fiori, oltre a individuare gli insetti impollinatori attratti da essi e rappresentarli in Realtà Aumentata.

Progetto DERNetSoft: design e sviluppo di un'app mobile per un futuro più sostenibile

Da anni ormai siamo inconsapevolmente "in guerra" con la natura. Sfruttiamo e sprechiamo risorse naturali senza alcuna considerazione per le conseguenze. Le città sono considerate le principali fonti dei problemi ambientali e la regolamentazione del consumo energetico urbano è fondamentale per affrontare il cambiamento climatico globale. DERNetSoft Inc, start-up californiana, ha intravisto il problema come un’opportunità per creare un proprio business il cui scopo è quello di contribuire a costruire un futuro a basse emissioni di carbonio, fornendo un servizio tecnologico scalabile e conveniente per consentire la riduzione delle emissioni di gas a effetto serra a livello mondiale. Per farlo vengono utilizzati i concetti di DER Energy e Aggregation Energy. Nel volume di tesi si affrontano e descrivono la progettazione di un’applicazione mobile, multipiattaforma, sviluppata con il framework React Native. L’app sviluppata è supportata da un’architettura basata su dei micro servizi implementati tramite il cloud di Google. La principale funzionalità dell’applicazione sviluppata è quella di notificare gli utenti di un evento ELRP che, attraverso incentivi economici, promuove la riduzione del consumo energetico durante i periodi di forte stress o emergenza della rete elettrica.

LIFE4Pollinators app: gamification, citizen science e machine learning per la classificazione e monitoraggio degli insetti impollinatori

Il tema della biodiversità sta assumendo sempre più importanza negli ultimi decenni a causa delle condizioni di rischio, dovute alle attività umane, a cui l'intero mondo naturale è costantemente sottoposto. In questo contesto diventa sempre più importante l'educazione ambientale per aumentare la consapevolezza delle persone e per far si che ognuno possa adottare i dovuti accorgimenti nel rispetto e nella preservazione della natura. Questo progetto nasce con l'obiettivo di approfondire il tema della sensibilizzazione, attraverso lo sviluppo di una applicazione nativa android in grado di classificare gli insetti impollinatori e che, grazie all'integrazione di elementi di gamification, sia in grado di motivare l'utente ad approfondire le proprie conoscenze. Il progetto di tesi è suddiviso in tre capitoli: il primo descrive i concetti di biodiversità, gamification e citizen science su cui si basa l'elaborato; il secondo capitolo rappresenta la fase di progettazione per strutturare il database, le interfacce grafiche e per capire le tecnologie migliore da utilizzare; infine il terzo capitolo mostra l'implementazione completa del progetto, descrivendone nel dettaglio le funzionalità.

Progettazione e simulazione di un attacco sniffing su un dispositivo wearable

Oggigiorno, grazie al progresso tecnologico nel settore informatico e alla vasta diffusione dei dispositivi mobili all'interno del mercato mondiale, numerose sono le persone che utilizzando questi prodotti all'interno della vita di tutti giorni e.g. smartphone, smartwatch, smartband, auricolari, tablet, ecc. Per poter utilizzare questi dispositivi, spesso è necessario l'impiego di applicazioni apposite installate sui cellulari di ultima generazione e collegate ai dispositivi che permettono il controllo, la gestione e la raccolta dei dati relativo all'oggetto in questione. Oltre a facilitare le attività giornaliere, questi programmi, potrebbero causare dei problemi agli utenti a causa della ridotta o mancata sicurezza, poiché le informazioni personali come credenziali d'accesso, dati salutistici oppure quelli inerenti ai metodi di pagamento possono essere soggetti ad attacchi informatici. Questa tesi consiste nell'elaborazione di un software composto da un'applicazione Android, uno script Batch e dall'uso di programmi di terze parti, per poter effettuare la simulazione di un attacco sniffing in modo da poter intercettare i dati trasmessi, quali credenziali di accesso, OTP, tramite la tecnologia Bluetooth Low Energy.

SmartPantry - La dispensa intelligente

SmartPantry `e un applicazione per Android che si pone come obiettivo quello di rendere semplice e pratica la gestione virtuale delle dispense degli utenti. Oltre a questo implementa un recommender system dedicato al suggerimento di ricette adatte ai prodotti contenuti nella dispensa, per farlo l’algoritmo si avvale della distanza di Damerau-Levenshtein per eseguire Natural Language Processing in modo tale da interpretare gli ingredienti delle dispense degli utenti e poterli mappare ad una collezione di ingredienti mantenuti in un database remoto. All’interno di questo elaborato andremo ad analizzare i dettagli di progetta�zione ed implementativi di SmartPantry e degli algoritmi che la sostengono ponendo particolare attenzione agli aspetti qualitativi degli algoritmi di NLP e raccomandazione raccogliendo dati sufficienti a trarre conclusioni oggettive sulla precisione ed efficacia dei suddetti. Nell’ultimo capitolo vedremo come nonostante la presenza di margini di miglioramento, come versione 1.0, gli algoritmi abbiano restituito dei risultati pi`u che discreti

tecniche di machine learning per la predizione del rating delle applicazioni all’interno di un play store

Il mio progetto di tesi ha come obiettivo quello di creare un modello in grado di predire il rating delle applicazioni presenti all’interno del Play Store, uno dei più grandi servizi di distribuzione digitale Android. A tale scopo ho utilizzato il linguaggio Python, che grazie alle sue librerie, alla sua semplicità e alla sua versatilità è certamen- te uno dei linguaggi più usati nel campo dell’intelligenza artificiale. Il punto di partenza del mio studio è stato il Dataset (Insieme di dati strutturati in forma relazionale) “Google Play Store Apps” reperibile su Kaggle al seguente indirizzo: https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamen- to, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applica- to quattro di↵erenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni. In particolare, sono state utilizzate:https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamento, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applicato quattro differenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni: Ridje, Regressione Lineare, Random Forest e SVR. Tali algoritmi sono stati applicati attuando due tipi diversi di trasformazioni (Label Encoding e One Hot Encoding) sulla variabile ‘Category’, con lo scopo di analizzare come le suddette trasformazioni riescano a influire sulla bontà del modello. Ho confrontato poi l’errore quadratico medio (MSE), l’errore medio as- soluto (MAE) e l’errore mediano assoluto (MdAE) con il fine di capire quale sia l’algoritmo più efficiente.

PickingList App: progettazione ed implementazione di un’applicazione mobile per magazzini ospedalieri

Questo documento illustra la progettazione e lo sviluppo di un’applicazione Android in ambito aziendale. L’idea è stata concepita dall’azienda Vettore Rinascimento, la quale richiesta era d’implementare un’applicazione per la gestione di liste di prelievo in magazzini di strutture mediche. Lo scopo è di rendere il lavoro manuale più efficiente e affidabile aumentando così le prestazioni dei dipendenti. La tesi analizza le fasi tipiche di sviluppo di un software ovvero: l’analisi dei requisiti, la progettazione, la realizzazione e il collaudo. Durante ciascuna fase saranno analizzate anche le scelte progettuali e implementative. La discussione non si limiterà al solo sviluppo di un’applicazione mobile: siccome il prodotto sviluppato non sarà un software stand-alone, verrà anche spiegato il funzionamento del server preesistente e dello sviluppo di un’api per caricare e salvare i dati. Si presenterà inoltre il prodotto finale con tutte le sue features, alcune delle più interessanti sono la sua capacità di funzionare sia online che offline, di adattarsi a ogni tipo di magazzino, previa configurazione, e di poter scannerizzare i codici a barre degli articoli da prelevare con la fotocamera del dispositivo.

Crowdsourcing e gamification in un'app di citizen science per la raccolta dati sull'inquinamento acustico e luminoso

Al giorno d’oggi, l’inquinamento costituisce una delle principali problematiche che l’uomo e il pianeta si trovano ad affrontare. Questo progetto di tesi si pone come obiettivo quello di coinvolgere le persone nella raccolta di dati sull'inquinamento acustico e luminoso attraverso un'app Android, realizzata sfruttando strategie e metodologie quali crowdsourcing, crowdsensing, citizen science e gamification. Il volume di tesi descrive quindi il contesto in cui si è svolto questo progetto, le tecnologie utilizzate e l'implementazione finale. In particolare, nel primo capitolo viene descritto il contesto generale con un approfondimento sul fenomeno dell'inquinamento, trattando in dettaglio quello sonoro e luminoso. Inoltre, il capitolo approfondisce i concetti di crowdsourcing, crowdsensing, citizen science e gamification. Nel secondo capitolo, invece, vengono illustrate le tecnologie utilizzate sia nel client, cioè l'applicazione Android con le sue funzionalità, sia nel server, che comprende l'uso di Flask e di un database PostgreSQL, oltre a delle API di tipo REST. Il terzo e ultimo capitolo verte sull'implementazione dell'applicazione, con dei focus sulle principali scelte adottate.

Progettazione e sviluppo di uno strumento per la scansione di progetti software alla ricerca di potenziali segni di plagio

Questa tesi nasce dalla necessità di sviluppare uno strumento capace d’individuare potenziali plagi in progetti software. Il plagiarismo nel software è pratica che, nel tempo, ha visto numerosi scontri legali (ad esempio, Oracle contro Google per Android), e per il quale sono pochi i progetti open source di facile utilizzo pratico. L’elaborato, quindi, si addentra nelle tecniche di analisi e d’individuazione di possibili plagi, presentando il processo di progettazione e sviluppo dello strumento.

ricerca di vulnerabilità in applicazioni apple su dispositivi mobile

Le app mobile sono sempre più pervasive nella vita quotidiana delle persone: gli smartphone hanno rivoluzionato il modo di interagire degli utenti con le varie organizzazioni. Che sia per l'accesso al proprio conto corrente, per la visualizzazione delle notizie quotidiane o per il semplice svago, gli utenti usano sempre più il mondo mobile come canale privilegiato per la fruizione dei contenuti digitali. Il sempre maggior successo delle applicazioni mobile ha sempre più spostato l'attenzione dei malintenzionati sugli smartphone, che sono diventati così uno degli obiettivi più popolari per i cyberattacchi: ciò comporta nuove sfide per le organizzazioni al fine di garantire la sicurezza di dati e sistemi. Risulta fondamentale per un organizzazione in particolare mantenere un controllo sulle proprie applicazioni mobile: configurazioni errate, errori di programmazione, inclusione di librerie software vulnerabili o malevoli e la presenza di credenziali cablate nel codice o nelle configurazioni rappresentano un notevole rischio per la confidenzialità, l'integrità e disponibilità di dati e sistemi. Se risulta fondamentale nello sviluppo un approccio che utilizzi i principi della Security by Design, risulta ancora più importante un presidio costante sulle applicazioni e la costruzione di un ciclo di vita del software sicuro (SSDLC). A tal fine la proposta del progetto di tesi riguarda l'analisi delle principali minacce e vulnerabilità delle applicazioni mobile e lo sviluppo di uno strumento di analisi dei pacchetti mobile (su piattaforma Android o iOS) al fine di identificare possibili rischi prima della pubblicazione dei pacchetti sugli store ufficiali.

DevOps per applicazioni mobile multipiattaforma: un caso di studio industriale

Distribuire un’applicazione che soddisfi i requisiti del cliente e che sia in grado di accogliere rapidamente eventuali modifiche è, al giorno d’oggi, d’obbligo per aziende che si occupano di applicazioni mobile che vogliano rimanere competitive sul mercato. Il principale fattore chiave in grado di mantenere un’azienda al passo con la continua evoluzione sia del mercato che delle tecnologie mobile è la continua innovazione e ottimizzazione dell’intero processo di sviluppo. La collaborazione e la comunicazione tra diversi team, l’utilizzo di cicli iterativi di sviluppo, i rilasci frequenti e l’automazione dei test sono alcune delle pratiche incentivate dalla cultura DevOps, adottabile con successo (si vedrà in questa tesi) anche per lo sviluppo di applicazioni mobile. Innovare e ottimizzare il processo di sviluppo non significa solo automatizzare l’esecuzione dei task. Un ruolo importante è giocato anche da aspetti legati all’applicazione: l’architettura, il paradigma di programmazione, e gli strumenti utilizzati. In particolare, al fine di applicare il principio “Don’t repeat yourself ” (DRY) e semplificare la manutenzione, diversi moderni framework per lo sviluppo di applicazioni mobile, detti multipiattaforma, propongono meccanismi che consentono di condividere codice tra piattaforme differenti. L’obiettivo di questa tesi è dunque quello di discutere (capitoli 1, 2 e 3) e mostrare, applicate ad un caso di studio industriale (capitoli 4, 5 e 6), l’uso di tecniche DevOps nell’ambito di applicazioni mobile, ed in particolare mostrando come queste siano applicabili in congiunzione ai framework di sviluppo multipiattaforma (in particolare, Kotlin Multiplatform).