Дисертації з теми "Eventi sistemici"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-22 дисертацій для дослідження на тему "Eventi sistemici".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте дисертації для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Fagioli, Marta. "Statistica degli eventi rari nei sistemi dinamici." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2014. http://amslaurea.unibo.it/6942/.
Повний текст джерелаZaccheroni, Marco. "Integrazione sistemi a eventi e multi-agente: Kafka, TuCSoN e JADE." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2016. http://amslaurea.unibo.it/11181/.
Повний текст джерелаPaniagua, Laconich Eduardo Javier. "Event-centric management of personal photos." Doctoral thesis, Università degli studi di Trento, 2015. https://hdl.handle.net/11572/368583.
Повний текст джерелаSprugnoli, Rachele. "Event Detection and Classification for the Digital Humanities." Doctoral thesis, Università degli studi di Trento, 2018. https://hdl.handle.net/11572/367606.
Повний текст джерелаLUCIANI, MARCO. "Priority State Machine (PriSMa): uno strumento per la descrizione e l'implementazione di sistemi ad eventi discreti modellati con macchine a stati." Doctoral thesis, Università Politecnica delle Marche, 2006. http://hdl.handle.net/11566/242623.
Повний текст джерелаDe, Cristofaro Tiziano. "Gestione di dati scientifici tramite tracciamento degli eventi in file system distribuiti." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/23330/.
Повний текст джерелаAcerra, Ennia Mariapaola. "Studio dell'influenza dei sistemi di assistenza alla guida sul comportamento e sull'attenzione dei conducenti dei veicoli: il caso del Lane Keeping." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018.
Знайти повний текст джерелаVergaro, Pietro. "Management di opere provvisorie post eventi sismici. Il caso studio edifici scolastici temporanei in Emilia Romagna." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020.
Знайти повний текст джерелаCavalucci, Alberto. "Routing Vehicle Algorithms and Integration with Discrete Event Simulation: the SACMI Case Study." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020.
Знайти повний текст джерелаGenga, Laura. "From event logs to subprocesses: supporting the analysis of unstructured processes." Doctoral thesis, Università Politecnica delle Marche, 2016. http://hdl.handle.net/11566/242981.
Повний текст джерелаNowadays many organizations use information systems to manage their processes, which generate event logs collecting data related to process executions. Process Mining (PM) techniques exploit these logs to discover, monitor and improve corresponding processes. As an open research problem, the application of PM techniques on event logs of unstructured processes tend to produce exceedingly complex models, commonly called spaghetti-like models, which provide limited support for process analysis. As a remedy, in this thesis we propose an approach aimed at extracting from event logs of unstructured processes their most relevant subprocesses, instead of end-to-end models. First we build an Instance Graph (IG) for each trace stored in the event log, representing the execution flow of the corresponding process execution. Then, we apply a Frequent Subgraph Mining technique for extracting the most relevant subgraphs (i.e., subprocesses) from the set of IGs. Since IGs built for unstructured processes usually are poor, imprecise models, we introduce a repairing procedure, to improve the quality of the final IGs. Experimental results obtained both on synthetic and real-world event logs prove that the proposed procedure significantly enhances the quality of the obtained IGs and, in turn, of the mined subprocesses. Experiments performed on real-world event logs also demonstrate the capability of our approach to derive meaningful insights about the corresponding processes. The last part of the thesis is dedicated to delve into collaboration aspects through applications and case studies. We investigate innovation support systems and the application of the approach to the analysis of networked enterprise innovation schemas. Next, we move to the problem of extracting common collaboration practices in a team, exploring also issues related to the lack of a centralized, process-aware information system. We asses advantages and limits on a set of synthetic and real-world case studies.
Biagi, Nicola. "Analisi delle perturbazioni nella risoluzione numerica di problemi differenziali in meccanica." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2011. http://amslaurea.unibo.it/2371/.
Повний текст джерелаCECCALDI, ELEONORA. "CEST: a Cognitive Event based Semi-automatic Technique for behavior segmentation." Doctoral thesis, Università degli studi di Genova, 2021. http://hdl.handle.net/11567/1047071.
Повний текст джерелаFALCIONELLI, NICOLA. "From Symbolic Artificial Intelligence to Neural Networks Universality with Event-based Modeling." Doctoral thesis, Università Politecnica delle Marche, 2020. http://hdl.handle.net/11566/274620.
Повний текст джерелаRepresenting knowledge, modeling human reasoning, and understanding thought processes have always been central parts of intellectual activities, since the first attempts by greek philosophers. It is not just by chance that, as soon as computers started to spread, remarkable scientists and mathematicians such as John McCarthy, Marvin Minsky and Claude Shannon started creating Artificially Intelligent systems with a symbolic oriented perspective. Even though this has been a partially forced path due to the very limited computing capabilities at the time, it marked the beginning of what is now known as Classical (or Symbolic) Artificial Intelligence, or essentially, a set of techniques for implementing "intelligent" behaviours by means of logic formalisms and theorem proving. Classical AI techniques are indeed very direct and human-centered processes, which find their strenghts on straightforward human interpretability and knowledge reusability. On the contrary, they suffer of computability problems when applied to real world tasks, mostly due to search space combinatorial explosion (especially when reasoning with time), and undecidability. However, the ever-increasing capabilites of computer hardware opened new possibilities for other more statistical-oriented methods to grow, such as Neural Networks. Even if the theory behind these methods was long known, it was only in recent years that they managed to achieve significant breakthroughs, and to surpass Classical AI techniques on many tasks. At the moment, the main hurdles of such statistical AI techniques are represented by the high energy consumption and the lack of easy ways for humans to understand the process that led to a particular result. Summing up, Classical and Statistical AI techniques can be seen as two faces of the same coin: if a domain presents structured information, little uncertainty, and clear decision processes, then Classical AI might be the right tool, or otherwise, when the information is less structured, has more uncertainty, ambiguity and clear decision processes cannot be identified, then Statistical AI should be chosen. The main purpose of this thesis is thus (i) to show capabilities and limits of current (Classical and Statistical) Artificial Intelligence techniques in both structured and unstructured domains, and (ii) to demostrate how event-based modeling can tackle some of their critical issues, providing new potential connections and novel perspectives.
Brunetti, Pietro. "Eco-sistemi informatici, distribuiti, real-time, a supporto del lavoro cooperativo in scenari di emergenza: Studio e realizzazione di un caso applicativo." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2014. http://amslaurea.unibo.it/7886/.
Повний текст джерелаPalotta, Umberto. "Sicurezza ed analisi del rischio per i lavori in sotterraneo: il caso di studio della galleria del "Fréjus” sita in Bardonecchia (TO)." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019.
Знайти повний текст джерелаVasilj, Koprivica. "Efektivni menadžment sajamskih institucija i privrednih izložbi." Phd thesis, Univerzitet u Novom Sadu, Fakultet tehničkih nauka u Novom Sadu, 2018. https://www.cris.uns.ac.rs/record.jsf?recordId=107522&source=NDLTD&language=en.
Повний текст джерелаThe subject of research in the paper is the research of the importance of market institutions, especially fair organizations, in the implementation of adopted economic and trade policies. Within this subject, the development and basic characteristics of the fair events, the management of the fair event as an event will be especially explored. The research will use the project approach to each event within the fair organization. In analyzing the form of organization, the forms of organizing the most important international fairs will be explored, as well as the model of the project organization in the realization of the program of the fair events.
Trobinger, Matteo. "Fast, Reliable, Low-power Wireless Monitoring and Control with Concurrent Transmissions." Doctoral thesis, Università degli studi di Trento, 2021. http://hdl.handle.net/11572/312928.
Повний текст джерелаTrobinger, Matteo. "Fast, Reliable, Low-power Wireless Monitoring and Control with Concurrent Transmissions." Doctoral thesis, Università degli studi di Trento, 2021. http://hdl.handle.net/11572/312928.
Повний текст джерелаNaldoni, Lia. "WASP, tra innovazione ed artigianalità. Studio per l’ottimizzazione del processo produttivo e della gestione dei costi." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021.
Знайти повний текст джерелаNOTARANGELO, NICLA MARIA. "A Deep Learning approach for monitoring severe rainfall in urban catchments using consumer cameras. Models development and deployment on a case study in Matera (Italy) Un approccio basato sul Deep Learning per monitorare le piogge intense nei bacini urbani utilizzando fotocamere generiche. Sviluppo e implementazione di modelli su un caso di studio a Matera (Italia)." Doctoral thesis, Università degli studi della Basilicata, 2021. http://hdl.handle.net/11563/147016.
Повний текст джерелаNegli ultimi 50 anni, le alluvioni si sono confermate come il disastro naturale più frequente e diffuso a livello globale. Tra gli impatti degli eventi meteorologici estremi, conseguenti ai cambiamenti climatici, rientrano le alterazioni del regime idrogeologico con conseguente incremento del rischio alluvionale. Il monitoraggio delle precipitazioni in tempo quasi reale su scala locale è essenziale per la mitigazione del rischio di alluvione in ambito urbano e periurbano, aree connotate da un'elevata vulnerabilità. Attualmente, la maggior parte dei dati sulle precipitazioni è ottenuta da misurazioni a terra o telerilevamento che forniscono informazioni limitate in termini di risoluzione temporale o spaziale. Ulteriori problemi possono derivare dagli elevati costi. Inoltre i pluviometri sono distribuiti in modo non uniforme e spesso posizionati piuttosto lontano dai centri urbani, comportando criticità e discontinuità nel monitoraggio. In questo contesto, un grande potenziale è rappresentato dall'utilizzo di tecniche innovative per sviluppare sistemi inediti di monitoraggio a basso costo. Nonostante la diversità di scopi, metodi e campi epistemologici, la letteratura sugli effetti visivi della pioggia supporta l'idea di sensori di pioggia basati su telecamera, ma tende ad essere specifica per dispositivo scelto. La presente tesi punta a indagare l'uso di dispositivi fotografici facilmente reperibili come rilevatori-misuratori di pioggia, per sviluppare una fitta rete di sensori a basso costo a supporto dei metodi tradizionali con una soluzione rapida incorporabile in dispositivi intelligenti. A differenza dei lavori esistenti, lo studio si concentra sulla massimizzazione del numero di fonti di immagini (smartphone, telecamere di sorveglianza generiche, telecamere da cruscotto, webcam, telecamere digitali, ecc.). Ciò comprende casi in cui non sia possibile regolare i parametri fotografici o ottenere scatti in timeline o video. Utilizzando un approccio di Deep Learning, la caratterizzazione delle precipitazioni può essere ottenuta attraverso l'analisi degli aspetti percettivi che determinano se e come una fotografia rappresenti una condizione di pioggia. Il primo scenario di interesse per l'apprendimento supervisionato è una classificazione binaria; l'output binario (presenza o assenza di pioggia) consente la rilevazione della presenza di precipitazione: gli apparecchi fotografici fungono da rivelatori di pioggia. Analogamente, il secondo scenario di interesse è una classificazione multi-classe; l'output multi-classe descrive un intervallo di intensità delle precipitazioni quasi istantanee: le fotocamere fungono da misuratori di pioggia. Utilizzando tecniche di Transfer Learning con reti neurali convoluzionali, i modelli sviluppati sono stati compilati, addestrati, convalidati e testati. La preparazione dei classificatori ha incluso la preparazione di un set di dati adeguato con impostazioni verosimili e non vincolate: dati aperti, diversi dati di proprietà del National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention - NIED (telecamere dashboard in Giappone accoppiate con dati radar multiparametrici ad alta precisione) e attività sperimentali condotte nel simulatore di pioggia su larga scala del NIED. I risultati sono stati applicati a uno scenario reale, con la sperimentazione attraverso una telecamera di sorveglianza preesistente che utilizza la connettività 5G fornita da Telecom Italia S.p.A. nella città di Matera (Italia). L'analisi si è svolta su più livelli, fornendo una panoramica sulle questioni relative al paradigma del rischio di alluvione in ambito urbano e questioni territoriali specifiche inerenti al caso di studio. Queste ultime includono diversi aspetti del contesto, l'importante ruolo delle piogge dal guidare l'evoluzione millenaria della morfologia urbana alla determinazione delle criticità attuali, oltre ad alcune componenti di un prototipo Web per la comunicazione del rischio alluvionale su scala locale. I risultati ottenuti e l'implementazione del modello corroborano la possibilità che le tecnologie a basso costo e le capacità locali possano aiutare a caratterizzare la forzante pluviometrica a supporto dei sistemi di allerta precoce basati sull'identificazione di uno stato meteorologico significativo. Il modello binario ha raggiunto un'accuratezza e un F1-score di 85,28% e 0,86 per il set di test e di 83,35% e 0,82 per l'implementazione nel caso di studio. Il modello multi-classe ha raggiunto un'accuratezza media e F1-score medio (macro-average) di 77,71% e 0,73 per il classificatore a 6 vie e 78,05% e 0,81 per quello a 5 classi. Le prestazioni migliori sono state ottenute nelle classi relative a forti precipitazioni e assenza di pioggia, mentre le previsioni errate sono legate a precipitazioni meno estreme. Il metodo proposto richiede requisiti operativi limitati, può essere implementato facilmente e rapidamente in casi d'uso reali, sfruttando dispositivi preesistenti con un uso parsimonioso di risorse economiche e computazionali. La classificazione può essere eseguita su singole fotografie scattate in condizioni disparate da dispositivi di acquisizione di uso comune, ovvero da telecamere statiche o in movimento senza regolazione dei parametri. Questo approccio potrebbe essere particolarmente utile nelle aree urbane in cui i metodi di misurazione come i pluviometri incontrano difficoltà di installazione o limitazioni operative o in contesti in cui non sono disponibili dati di telerilevamento o radar. Il sistema non si adatta a scene che sono fuorvianti anche per la percezione visiva umana. I limiti attuali risiedono nelle approssimazioni intrinseche negli output. Per colmare le lacune evidenti e migliorare l'accuratezza della previsione dell'intensità di precipitazione, sarebbe possibile un'ulteriore raccolta di dati. Sviluppi futuri potrebbero riguardare l'integrazione con ulteriori esperimenti in campo e dati da crowdsourcing, per promuovere comunicazione, partecipazione e dialogo aumentando la resilienza attraverso consapevolezza pubblica e impegno civico in una concezione di comunità smart.
CIAMPOLI, Marcello. "Analisi dell'affidabilità dei sistemi soggetti ad azioni stocastiche. Applicazione ai sistemi strutturali in caso di evento sismico." Doctoral thesis, 1987. http://hdl.handle.net/11573/398637.
Повний текст джерелаCINGOLANI, DAVIDE. "A new approach to reversible computing with applications to speculative parallel simulation." Doctoral thesis, 2019. http://hdl.handle.net/11573/1325088.
Повний текст джерела