Theses

@mastersthesis{amslaurea16110,
title = {NEARBOX: Progettazione ed implementazione
di un' applicazione per il CrossFit},
author = {Nicola Panfili},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/16110},
year = {2018},
date = {2018-01-01},
abstract = {L’obiettivo del presente progetto di tesi è la creazione di un’applicazione Web e di un'applicazione Mobile, con il supporto di una relativa applicazione server-side, che potesse permettere ad un utente di poter avere a portata di mano un portale completo e funzionale per poter individuare il box di CrossFit a sé più vicino con l’immediata possibilità di prenotare la lezione desiderata all’orario desiderato.

Per poter realizzare tutto ciò è stato quindi creato un apposito portale, NearBox, che potesse dare la possibilità ad un utente chiamato “Box” (colui che offre il servizio) di poter gestire e
rendere rintracciabile la propria palestra all'utente “CrossFitter” (il cliente), colui che effettuerà poi la ricerca effettiva del box con le conseguenti prenotazioni.},
keywords = {android, applicazione, Crossfit, mobile, sito web, web},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}

@mastersthesis{amslaurea14890,
title = {Un'applicazione iOS per il riconoscimento di medicinali mediante reti neurali},
author = {Matteo Del Vecchio},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/14890},
year = {2017},
date = {2017-01-01},
abstract = {Negli ultimi anni il Machine Learning e svariate sue applicazioni si sono prepotentemente affermati in molte aree, sia dell'informatica che della vita quotidiana, a partire dalle semplici operazioni svolte con uno smartphone. Un campo in cui si sono avuti notevoli risultati è quello della Visione Artificiale, ovvero dare la possibilità ad una macchina di "vedere" ed apprendere informazioni da immagini e fotografie. In questa tesi si affronta il problema di riconoscere un medicinale partendo dalla foto di una pillola, attraverso la creazione di una rete neurale convoluzionale (o ConvNet) e soprattutto, della sua implementazione all'interno di un'applicazione iOS che possa permettere la classificazione in mobilità.
Si partirà dal considerare gli aspetti teorici alla base delle reti neurali, per poi illustrare lo stato dell'arte e le caratteristiche specifiche del modello convoluzionale. In seguito, si illustrerà PillRecogNet, la ConvNet realizzata e specializzata nel riconoscimento di 12 medicinali, insieme ad alcune delle tecniche utilizzare per l'allenamento, quali il transfer learning ed il fine tuning, e le relative statistiche sull'accuratezza.
Sebbene una rete neurale convoluzionale sia un modello computazionalmente oneroso, si mostrerà com'è stato possibile implementare PillRecogNet in un'applicazione per smartphone, descrivendo prima alcune delle possibile tecnologie utilizzabili e, in seguito, le scelte implementative effettuate al fine di poter sfruttare la capacità di calcolo delle GPU dei dispositivi mobili.
Infine, si mostreranno i risultati promettenti ottenuti, sia riguardo l'esecuzione di un modello da circa 28 milioni di parametri in uno smartphone, sia riguardo possibili sviluppi futuri quali l'utilizzo dell'applicazione in campo medico per la supervisione di una terapia farmacologica da parte del personale sanitario.},
keywords = {applicazione iOS, classificazione, deep learning, fine tuning, gpu, iOS, Machine Learning, medicinali, metal performance shaders, mobile, python, reti neurali convoluzionali, riconoscimento, Smartphone, Swift, training, transfer learning},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}

@mastersthesis{amslaurea11989,
title = {Progettazione ed implementazione di un'applicazione mobile per la visualizzazione di Open Data ambientali},
author = {Fabrizio Camassa},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/11989},
year = {2016},
date = {2016-01-01},
abstract = {Gli Open Data sono un'utile strumento che sta via via assumendo sempre più importanza nella società; in questa tesi vedremo la loro utilità attraverso la realizzazione di un'applicazione mobile, che utilizza questi dati per fornire informazioni circa lo stato ambientale dell'aria e dei pollini in Emilia Romagna, sfruttando i dataset forniti da un noto ente pubblico (Arpa Emilia Romagna). Tale applicazione mobile si basa su un Web Service che gestisce i vari passaggi dei dati e li immagazzina in un database Mongodb. Tale Web Service è stato creato per essere a sua volta messo a disposizione di programmatori, enti o persone comuni per studi e sviluppi futuri in tale ambito.},
keywords = {android, App, Arpa Emilia Romagna, mobile, Open Data, python, web service},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}

@mastersthesis{amslaurea12343,
title = {Riconoscitore di centri abitati basato sulla posizione e sulla direzione di osservazione.},
author = {Matteo Fioravanti},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/12343},
year = {2016},
date = {2016-01-01},
abstract = {La realtà aumentata viene chiamata in causa per aiutare le persone a poter accrescere l'esperienza complessiva di un viaggio. Può addirittura capitare di fermarsi per cercare di riconoscere quale sia il paese che vediamo cosi in lontananza. Qui entra in gioco Horizons, un'app ideata per poter informare ed intrattenere l'utente, mostrando il nome dei centri abitati dalla nostra direzione di visione. Potrebbe anche essere usata come sostituto ai cartelli di indicazione delle città, svolgendo esattamente lo stesso compito ma in tempo reale.},
keywords = {android, augmented reality, Java, mobile, opencv},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}

@mastersthesis{amslaurea8352,
title = {Wishlist: progettazione ed implementazione di una piattaforma di mobile social network per dispositivi Android},
author = {Lorenzo Gigli},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/8352},
year = {2015},
date = {2015-01-01},
abstract = {Questo elaborato tratta della progettazione e dell'implementazione di una piattaforma social, destinata alla commercializzazione, per creare, gestire, condividere un insieme di liste organizzate di oggetti. La piattaforma è di tipo client-server, dove il client consiste in un'applicazione Android e il server in un'applicazione Node.js e un database MySQL che offrono un'API RESTful. Nello specifico è stata trattata l'implementazione delle notifiche push (anche geolocalizzate) e la sincronizzazione dei dati per l'utilizzo offline.},
keywords = {android, mobile, Notifiche push, Sincronizzazione, social network, Wishlist},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}

@mastersthesis{amslaurea6636,
title = {Analisi storica e tecnica del sistema operativo Android},
author = {Luca Raimondi},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/6636},
year = {2014},
date = {2014-01-01},
abstract = {La tesi è una rassegna storica e tecnica del Sistema Operativo Android, che parte da eventi del 1999 fino ad arrivare ai giorni nostri.
É presente un'analisi della sua struttura del sistema e dell'anatomia di un'applicazione e si sviluppa fino agli usi alternativi di questo sistema operativo.},
keywords = {android, applicazioni, google, google glass, mobile, oha, ouya},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}

@mastersthesis{amslaurea7216,
title = {Riconoscimento vocale mobile per non udenti},
author = {Katia Fraulini},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/7216},
year = {2014},
date = {2014-01-01},
abstract = {E' un progetto utile per aiutare gli studenti non udenti per facilitare l'attività accademica tramite un'app Android di riconoscimento vocale.},
keywords = {mobile, non udenti, riconoscimento vocale},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}

@mastersthesis{amslaurea3900,
title = {Progetto e valutazione di una piattaforma sperimentale di Internet of Energy per veicoli elettrici},
author = {Federico Montori},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/3900},
year = {2012},
date = {2012-01-01},
abstract = {This dissertation deals with the development of a project concerning a demonstration in the scope of the Supply Chain 6 of the Internet of Energy (IoE) project:
the Remote Monitoring Emulator, which bears my personal contribution in several
sections.
IoE is a project of international relevance, that means to establish an interoperability standard as regards the electric power production and utilization infrastructure,
using Smart Space platforms. The future perspectives of IoE have to do with a platform for electrical power trade-of, the Smart Grid, whose energy is produced by
decentralized renewable sources and whose services are exploited primarily according to the Internet of Things philosophy. The main consumers of this kind of
smart technology will be Smart Houses (that is to say, buildings controlled by an
autonomous system for electrical energy management that is interoperable with
the Smart Grid) and Electric Mobility, that is a smart and automated management regarding movement and, overall, recharging of electrical vehicles.
It is precisely in the latter case study that the project Remote Monitoring Emulator takes place. It consists in the development of a simulated platform for the
management of an electrical vehicle recharging in a city. My personal contribution
to this project lies in development and modeling of the simulation platform, of its
counterpart in a mobile application and implementation of a city service prototype. This platform shall, ultimately, make up a demonstrator system exploiting
the same device which a real user, inside his vehicle, would use.
The main requirements that this platform shall satisfy will be interoperability,
expandability and relevance to standards, as it needs to communicate with other
development groups and to effectively respond to internal changes that can affect IoE.},
keywords = {Internet of Energy, interoperability, mobile, mobility, ontology, simulation, Smart Environment, Smart Space},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}