959 resultados para ArcGIS API for JavaScript


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Nell'ambito dello sviluppo software, la concorrenza è sempre stata vista come la strada del futuro. Tuttavia, questa è stata spesso ignorata a causa del continuo sviluppo dell'hardware che ha permesso agli sviluppatori di continuare a scrivere software sequenziale senza doversi preoccupare delle performance. In un'era in cui le nuove architetture hardware presentano processori multi-core, tutto questo non è più possibile. L'obiettivo di questa tesi è stato quello di considerare il Modello ad Attori come valida alternativa allo sviluppo di applicazioni in ambito mobile e quindi di progettare, sviluppare e distribuire un nuovo framework sulla base di tale modello. Il lavoro parte quindi da una panoramica di Swift, il nuovo linguaggio di programmazione presentato da Apple al WWDC 2014, in cui vengono analizzati nel dettaglio i meccanismi che abilitano alla concorrenza. Successivamente viene descritto il modello ad attori in termini di: attori, proprietà, comunicazione e sincronizzazione. Segue poi un'analisi delle principali implementazioni di questo modello, tra cui: Scala, Erlang ed Akka; quest'ultimo rappresenta la base su cui è stato ispirato il lavoro di progettazione e sviluppo del framework Actor Kit. Il quarto capitolo descrive tutti i concetti, le idee e i principi su cui il framework Actor Kit è stato progettato e sviluppato. Infine, l'ultimo capitolo presenta l'utilizzo del framework in due casi comuni della programmazione mobile: 1) Acquisizione dati da Web API e visualizzazione sull'interfaccia utente. 2) Acquisizione dati dai sensori del dispositivo. In conclusione Actor Kit abilita la progettazione e lo sviluppo di applicazioni secondo un approccio del tutto nuovo nell'ambito mobile. Un possibile sviluppo futuro potrebbe essere l'estensione del framework con attori che mappino i framework standard di Apple; proprio per questo sarà reso pubblico con la speranza che altri sviluppatori possano evolverlo e renderlo ancora più completo e performante.

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Lo scopo della tesi è quello di descrivere e mettere a confronto tre diversi linguaggi, e quindi approcci, alla programmazione server-side e di back-end, ovvero il linguaggio PHP, il linguaggio Python ed il linguaggio Javascript, utilizzato però per una programmazione “Server Side”, e quindi associato al framework NodeJS. Questo confronto si pone l’obiettivo di sottolineare le differenti caratteristiche di ogni linguaggio, gli scopi a cui esso maggiormente si addice e di fornire una sorta di guida per far in modo che si possa comprendere al meglio quale dei tre linguaggi maggiormente usati per la programmazione backend si conformi meglio all’obiettivo prepostosi.

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I Social Network sono una fonte di informazioni di natura spontanea, non guidata, provviste di posizione spaziale e prodotte in tempo reale. Il Social Sensing si basa sull'idea che gruppi di persone possano fornire informazioni, su eventi che accadono nelle loro vicinanze, simili a quelle ottenibili da sensori. La letteratura in merito all’utilizzo dei Social Media per il rilevamento di eventi catastrofici mostra una struttura comune: acquisizione, filtraggio e classificazione dei dati. La piattaforma usata, nella maggior parte dei lavori e da noi, è Twitter. Proponiamo un sistema di rilevamento di eventi per l’Emilia Romagna, tramite l’analisi di tweet geolocalizzati. Per l’acquisizione dei dati abbiamo utilizzato le Twitter API. Abbiamo effettuato due passaggi per il filtraggio dei tweet. Primo, selezione degli account di provenienza dei tweet, se non sono personali è improbabile che siano usati per dare informazioni e non vanno tenuti in considerazione. Secondo, il contenuto dei tweet, vengono scartati se presentano termini scurrili, parole come “buon giorno” e un numero di tag, riferiti ad altri utenti, superiore a quattro. La rilevazione di un valore anomalo rispetto all'insieme delle osservazioni che stiamo considerando (outlier), è il primo indice di un evento eccezionale. Per l’analisi siamo ricorsi all’outlier detection come indice di rilevamento di un evento. Fatta questa prima analisi si controlla che ci sia un effettivo picco di tweet in una zona della regione. Durante il periodo di attività non sono accaduti eventi straordinari, abbiamo quindi simulato un avvenimento per testare l'efficacia del nostro sistema. La maggior difficoltà è che i dati geolocalizzati sono in numero molto esiguo, è quindi difficile l'identificazione dei picchi. Per migliorare il sistema si propone: il passaggio a streaming dei tweet e un aumento della velocità di filtraggio; la automatizzazione dei filtri; l'implementazione di un modulo finale che operi a livello del testo.

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La tesi è stata incentrata sul gioco «Indovina chi?» per l’identificazione da parte del robot Nao di un personaggio tramite la sua descrizione. In particolare la descrizione avviene tramite domande e risposte L’obiettivo della tesi è la progettazione di un sistema in grado di capire ed elaborare dei dati comunicati usando un sottoinsieme del linguaggio naturale, estrapolarne le informazioni chiave e ottenere un riscontro con informazioni date in precedenza. Si è quindi programmato il robot Nao in modo che sia in grado di giocare una partita di «Indovina chi?» contro un umano comunicando tramite il linguaggio naturale. Sono state implementate regole di estrazione e categorizzazione per la comprensione del testo utilizzando Cogito, una tecnologia brevettata dall'azienda Expert System. In questo modo il robot è in grado di capire le risposte e rispondere alle domande formulate dall'umano mediante il linguaggio naturale. Per il riconoscimento vocale è stata utilizzata l'API di Google e PyAudio per l'utilizzo del microfono. Il programma è stato implementato in Python e i dati dei personaggi sono memorizzati in un database che viene interrogato e modificato dal robot. L'algoritmo del gioco si basa su calcoli probabilistici di vittoria del robot e sulla scelta delle domande da proporre in base alle risposte precedentemente ricevute dall'umano. Le regole semantiche realizzate danno la possibilità al giocatore di formulare frasi utilizzando il linguaggio naturale, inoltre il robot è in grado di distinguere le informazioni che riguardano il personaggio da indovinare senza farsi ingannare. La percentuale di vittoria del robot ottenuta giocando 20 partite è stata del 50%. Il data base è stato sviluppato in modo da poter realizzare un identikit completo di una persona, oltre a quello dei personaggi del gioco. È quindi possibile ampliare il progetto per altri scopi, oltre a quello del gioco, nel campo dell'identificazione.

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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.

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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.

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.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.

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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.

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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.

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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.

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A fronte di un notevole incremento di funzionalità e strutture, nell'ambiente Web si sono intrapresi numerosi percorsi volti alla creazione di progetti che vanno a supportare il sovraccarico riversato sul lavoro che i linguaggi e i software sono tenuti a svolgere. Ad oggi il Javascript è uno dei linguaggi maggiormente utilizzati in ambito Web, e si rivela spesso essenziale al corretto sviluppo di applicazioni particolarmente evolute. Questo linguaggio, come è noto, sposta l’elaborazione del codice sul lato client, quindi sarà il Browser a supportare il carico di lavoro. Inoltre, è proprio quest’ultimo ad essere incaricato della gestione delle risorse computazionali locali, necessarie a tutte le operazioni di interpretazione del codice presente nelle pagine Web. Il crescente numero di connessioni da dispositivi mobili e la complessità dei siti Web, aumentano il rischio di avvicinarsi ad un punto critico relativo alla velocità e alle prestazioni dei Browser, in questa direzione sono stati realizzati progetti come asm.js piuttosto che Typescript in grado di velocizzare o incrementare le funzionalità e le prestazioni del linguaggio Javascript. Webassembly vuole integrare i vantaggi proposti da questi linguaggi tramite una meccanica di conversione dei file in formato binario, il quale essendo molto più leggero e veloce, consente una elaborazione molto più performante da parte dei Browser. Questo documento espone una panoramica sulle funzionalità e la progettazione di questo linguaggio, analizzando elementi lessicali e relativi vantaggi rispetto alle tecnologie diffuse fino ad ora. Il quadro generale di questa tesi ci prepara all’apertura di un nuovo scenario molto più ampio e diverso, sostenuto da un approccio al Web strutturalmente innovativo.

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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.

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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%.

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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.

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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.