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.

FS.js, una libreria file system per Node.js e HTML5

La tesi illustra le funzionalita e l'architettura di Node.js elencando e analizzando le caratteristiche che lo rendono un framework vincente nella sfida che il web attuale pone. La tesi comprende l'analisi e la descrizione del lavoro svolto per creare una libreria HTTP/ File system, integrata nel sistema di sviluppo cloud proprietario: Instant Developer , funzionante sia su Node.JS che sui browser che supportano appieno le nuove API File system di HTML 5. Particolare attenzione viene riservata per la descrizione della struttura della libreria, pensata per permettere all'utente dell'IDE di utilizzarla indifferentemente su server/browser senza preoccuparsi di chiamare metodi diversi. Fs.js permette di operare con file/cartelle, richieste HTTP in modo semplificato rispetto alle API Ufficiali dei rispettivi ambienti.

Web app per la gestione della propria auto elettrica

In questa tesi viene analizzato il concetto di mobilità elettrica e viene proposta un’applicazione per la gestione della propria auto elettrica. L'applicazione in questione si pone come scopo l’agevolazione delle interazioni dell’utente con l’auto a distanza. Analizzando le caratteristiche principali dell’auto elettrica, ne vengono delineati i benefici e le limitazioni dell’autonomia, per la quale si suggerisce soluzione tramite regole da adottare alla guida. Attraverso la comparazione con le tipologie di applicazioni esistenti per la mobilità si decide che genere di approccio adottare nella realizzazione della nostra applicazione. Seguono la descrizione delle tecnologie di sviluppo del progetto sotto forma di applicazione ibrida, tra le quali ci si sofferma sull'utilizzo di linguaggi di markup, fogli di stile e JavaScript lato client. Di quest’ultimo ne vengono elencate le API utilizzate, in particolare Google Maps e Google Charts. Successivamente si introduce il concetto di simulazione server ed i metodi e le tecniche adottate per renderlo effettivo. Infine vengono spiegate le scelte implementative nonché i metodi e le decisioni presi in ambito di sviluppo per realizzare al meglio l’applicazione, fornendo una presentazione dettagliata delle sue funzionalità.

TSDEAI Extended

Questa tesi riguarda lo sviluppo di un'applicazione che sfrutta le tecnologie del Web Semantico e del Text Mining. L'applicazione rappresenta l'estensione di un lavoro relativo ad una tesi precedente, aggiungendo ad esso la funzionalità di ricerca semantica. Tale funzionalità permette il recupero di informazioni che con il metodo di ricerca normale non verrebbero considerate. Per raggiungere questo risultato si utilizza WordNet, un database semantico-lessicale, e una libreria per la Latent Semantic Analysis, una tecnica del Text Mining.

Progettazione ed implementazione di un sistema di navigazione in realtà aumentata per motocicli

Questa tesi ha l'obiettivo di mostrare i fondamenti per lo sviluppo di un sistema di navigazione per caschi motociclistici in realtà aumentata. L'applicazione implementata sfrutta i concetti principali di realtà aumentata sensor based, cioè basata su geo-localizzazione, al fine di fornire i dati di interesse all'interno del campo visivo del guidatore. Lo scopo del progetto è di realizzare un sistema in grado di interagire con l'utente attraverso i suoi movimenti, e rendere fruibili le informazioni riguardanti la navigazione all'interno di un casco. Non sono pochi i vantaggi che questi strumenti potrebbero introdurre nella guida veicolare, anche in ambito di sicurezza stradale. Infatti, in questo modo, l'utilizzatore del casco non sarà più costretto a distrarsi dalla guida per consultare le informazioni del percorso da seguire, ma avrà la possibilità di vederle proiettate direttamente all'interno del suo campo visivo. Tutte le informazioni che oggi siamo abituati a ricevere da un comune navigatore satellitare (o dal nostro smartphone), saranno disponibili nella visione reale del mondo che ci circonda in modo rapido e intuitivo. Si è scelto di utilizzare Android come sistema operativo per lo sviluppo del sistema, utilizzando la libreria droidAR per la realtà aumentata.

Esecuzione immediata di frammenti di codice sorgente C# tramite l’utilizzo della .NET Compiler Platform

.NET Compiler Platform è un compilatore per i linguaggi C# e Visual Basic realizzato da Microsoft. L’innovazione apportata da tale strumento è l’introduzione di API che permettono di accedere al compilatore; in particolare, è possibile accedere alle strutture dati utilizzate al suo interno, quali simboli o AST, e controllare e/o modificare il processo di compilazione. Una parte di questo progetto, chiamato anche progetto Roslyn, è focalizzata sull’introduzione dello scripting per il linguaggio C#. In questa trattazione si è interessati a sperimentare le possibilità offerte da tale strumento nel campo dell’esecuzione dinamica di frammenti di codice. Gli obiettivi imposti si collocano nell’ambito della re-ingegnerizzazione e dello sviluppo di software. Tali obiettivi sono la re-implementazione dei filtri di selezione contenuti nel framework Phoenix, utilizzando le API di Roslyn per migliorarne le prestazioni, e la progettazione di un componente che realizzi una console per lo scripting C# dotata della possibilità di riferire dinamicamente librerie. Le API di compilazione si rivelano essere non propriamente adatte all’esecuzione immediata di frammenti di codice, nonostante ciò, è possibile, appoggiandosi alla reflection, utilizzarle per giungere a questo risultato. Lo scripting, invece, si rivela uno strumento dalle grandi potenzialità nel suddetto ambito.

Strumenti di monitoraggio di dati web non strutturati

Negli ultimi anni i documenti web hanno attratto molta attenzione, poiché vengono visti come un nuovo mezzo che porta quello che sono le esperienze ed opinioni di un individuo da una parte all'altra del mondo, raggiungendo quindi persone che mai si incontreranno. Ed è proprio con la proliferazione del Web 2.0 che l’attenzione è stata incentrata sul contenuto generato dagli utenti della rete, i quali hanno a disposizione diverse piattaforme sulle quali condividere i loro pensieri, opinioni o andare a cercarne di altrui, magari per valutare l’acquisto di uno smartphone piuttosto che un altro o se valutare l’opzione di cambiare operatore telefonico, ponderando quali potrebbero essere gli svantaggi o i vantaggi che otterrebbe modificando la sia situazione attuale. Questa grande disponibilità di informazioni è molto preziosa per i singoli individui e le organizzazioni, che devono però scontrarsi con la grande difficoltà di trovare le fonti di tali opinioni, estrapolarle ed esprimerle in un formato standard. Queste operazioni risulterebbero quasi impossibili da eseguire a mano, per questo è nato il bisogno di automatizzare tali procedimenti, e la Sentiment Analysis è la risposta a questi bisogni. Sentiment analysis (o Opinion Mining, come è chiamata a volte) è uno dei tanti campi di studio computazionali che affronta il tema dell’elaborazione del linguaggio naturale orientato all'estrapolazione delle opinioni. Negli ultimi anni si è rilevato essere uno dei nuovi campi di tendenza nel settore dei social media, con una serie di applicazioni nel campo economico, politico e sociale. Questa tesi ha come obiettivo quello di fornire uno sguardo su quello che è lo stato di questo campo di studio, con presentazione di metodi e tecniche e di applicazioni di esse in alcuni studi eseguiti in questi anni.

Strategie di offerta di servizi streaming in Internet: Studio di caso "Amazon-Twitch"

Internet è la rete globale a cui si può avere accesso in modo estremamente facile, consentendo praticamente a chiunque di inserire i propri contenuti in tempi rapidi, a costi quasi nulli e senza limitazioni geografiche. Il progresso tecnologico e la maggiore disponibilità della banda larga, uniti alle nuove modalità di fruizione ed ai nuovi format, hanno portato ben il 70% degli web users a vedere video online regolarmente. La popolarità dei servizi di streaming video è cresciuta rapidamente, tanto da registrare dei dati di traffico impressionanti negli ultimi due anni. Il campo applicativo della tesi è Twitch, il più celebre servizio di streaming che è riuscito ad imporsi come quarto sito negli Stati Uniti per traffico Internet: un dato sorprendente se pensiamo che si occupa solo di videogiochi. Il fenomeno Twitch è destinato a durare, lo dimostrano i 970 milioni di dollari investiti da Amazon nel 2014 per acquistare la piattaforma, diventata così una sussidiaria di Amazon. L'obiettivo della tesi è stato lo studio di mercato della piattaforma, attraverso il recupero e l'analisi delle informazioni reperibili in letteratura, nonché attraverso estrapolazione di dati originari mediante le API del sito. Si è proceduto all’analisi delle caratteristiche del mercato servito, in termini di segmentazione effettiva, rivolta alla messa in evidenza della possibile dipendenza dai comportamenti dei player, con particolare attenzione alla possibile vulnerabilità.

Comportamenti di fruizione su piattaforme streaming: il caso Twitch

Internet e il Web rappresentano una risorsa informativa immensa, utilizzabile anche per compiere indagini di mercato, soprattutto a fronte di nuovi fenomeni di consumo. Un caso emergente è rappresentato dai servizi di video streaming. La piattaforma presa in considerazione dal mio studio di analisi è Twitch, leader nel segmento di mercato dei video-giochi. Attraverso di essa milioni di follower seguono in tempo reali i comportamenti di gioco di migliaia di player, fra i quali i principali campioni mondiali di e-sports. La tesi ha esaminato, attraverso lo studio di fonti di letteratura e di mercato, le principali caratteristiche di relazione degli utenti. Su tale base è stato definito un campione attraverso uso delle API del sito, oggetto di studio finalizzato alla comprensione dei comportamenti di scelta da parte dei follower. Fra i vari esiti, emerge confermata la presenza e tutti i livelli di analisi della distribuzione power-law, tipica anche di Internet nel suoi complesso.

Analisi di una piattaforma di sviluppo per BPMN: Activiti

Si tratta di un'analisi della piattaforma di sviluppo per BPMN Activiti. Viene prima spiegata la notazione del Business Process Modeling e poi viene descritto il funzionamento e la struttura di Activiti. Infine viene spiegato come usare le API fornite insieme al motore.

Progettazione e sviluppo di una SDK in swift 2.1 per la piattaforma "Marketcloud"

Lo scopo di questa tesi di laurea è di presentare e documentare i risultati della tesi svolta in contesto aziendale presso la start-up "Marketcloud". L’obiettivo è stato quello di progettare, sviluppare e documentare una SDK REST in linguaggio Swift 2.1 per interfacciare eventuali future applicazioni iOS con le API Marketcloud. Viene fornita una panoramica sulla start-up in questione, sul linguaggio Swift, sulle motivazioni dietro lo sviluppo dell’SDK e sulle varie fasi di progettazione e sviluppo di quest’ultima. Tutto il lavoro in questione è documentato e reperibile sul repository Github di riferimento all'indirizzo https://github.com/Marketcloud/marketcloud-swift-sdk.

LC-MS/MS screening method for designer amphetamines, tryptamines, and piperazines in serum

Since the late 1990s and early 2000s, derivatives of well-known designer drugs as well as new psychoactive compounds have been sold on the illicit drug market and have led to intoxications and fatalities. The LC-MS/MS screening method presented covers 31 new designer drugs as well as cathinone, methcathinone, phencyclidine, and ketamine which were included to complete the screening spectrum. All but the last two are modified molecular structures of amphetamine, tryptamine, or piperazine. Among the amphetamine derivatives are cathinone, methcathinone, 3,4-DMA, 2,5-DMA, DOB, DOET, DOM, ethylamphetamine, MDDMA, 4-MTA, PMA, PMMA, 3,4,5-TMA, TMA-6 and members of the 2C group: 2C-B, 2C-D, 2C-H, 2C-I, 2C-P, 2C-T-2, 2C-T-4, and 2C-T-7. AMT, DPT, DiPT, MiPT, DMT, and 5MeO-DMT are contained in the tryptamine group, BZP, MDBP, TFMPP, mCPP, and MeOPP in the piperazine group. Using an Applied Biosystems LC-MS/MS API 365 TurboIonSpray it is possible to identify all 35 substances. After addition of internal standards and mixed-mode solid-phase extraction the analytes are separated using a Synergi Polar RP column and gradient elution with 1 mM ammonium formate and methanol/0.1% formic acid as mobile phases A and B. Data acquisition is performed in MRM mode with positive electro spray ionization. The assay is selective for all tested substances. Limits of detection were determined by analyzing S/N-ratios and are between 1.0 and 5.0 ng/mL. Matrix effects lie between 65% and 118%, extraction efficiencies range from 72% to 90%.

An Exploratory Study about Microblogging Acceptance at Work

Microblogging is the new Web 2.0 hype in the media. Techies, politicians, family members and many more use Twitter to keep in touch with their interest groups, their voters or their friends and relatives. We wanted to know whether Twitter can also keep us aware about our team colleagues, how this improves teamwork and finally why Twitter is accepted and used in teams. Based on an action research study about Twitter usage in a team of seven researchers and the findings of prior literature, we attempt to extend the unified theory of technology acceptance (Venkatesh 2003) and adapt it to the specific context of microblogging in teams. Extending the performance expectancy construct, we propose two groups of factors inherent to social software that should be integrated into the UTAUT: the task characteristics of other users and the individual motivations for using social software

Validation of the Asthma Predictive Index and comparison with simpler clinical prediction rules

Background The loose and stringent Asthma Predictive Indices (API), developed in Tucson, are popular rules to predict asthma in preschool children. To be clinically useful, they require validation in different settings. Objective To assess the predictive performance of the API in an independent population and compare it with simpler rules based only on preschool wheeze. Methods We studied 1954 children of the population-based Leicester Respiratory Cohort, followed up from age 1 to 10 years. The API and frequency of wheeze were assessed at age 3 years, and we determined their association with asthma at ages 7 and 10 years by using logistic regression. We computed test characteristics and measures of predictive performance to validate the API and compare it with simpler rules. Results The ability of the API to predict asthma in Leicester was comparable to Tucson: for the loose API, odds ratios for asthma at age 7 years were 5.2 in Leicester (5.5 in Tucson), and positive predictive values were 26% (26%). For the stringent API, these values were 8.2 (9.8) and 40% (48%). For the simpler rule early wheeze, corresponding values were 5.4 and 21%; for early frequent wheeze, 6.7 and 36%. The discriminative ability of all prediction rules was moderate (c statistic ≤ 0.7) and overall predictive performance low (scaled Brier score < 20%). Conclusion Predictive performance of the API in Leicester, although comparable to the original study, was modest and similar to prediction based only on preschool wheeze. This highlights the need for better prediction rules.

The transcription factor encyclopedia

Here we present the Transcription Factor Encyclopedia (TFe), a new web-based compendium of mini review articles on transcription factors (TFs) that is founded on the principles of open access and collaboration. Our consortium of over 100 researchers has collectively contributed over 130 mini review articles on pertinent human, mouse and rat TFs. Notable features of the TFe website include a high-quality PDF generator and web API for programmatic data retrieval. TFe aims to rapidly educate scientists about the TFs they encounter through the delivery of succinct summaries written and vetted by experts in the field.