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SUMMARY:G𝗲𝗰𝗸𝗼𝗱𝗲 𝗛𝗮𝗰𝗸𝗮𝘁𝗵𝗼𝗻 | 𝟭𝟲–𝟭𝟳 𝗮𝗽𝗿𝗶𝗹𝗲 𝟮𝟬𝟮𝟲 – 𝗣𝗮𝗿𝘁𝗲𝗰𝗶𝗽𝗮 𝗮𝗻𝗰𝗵𝗲 𝘁𝘂!
DESCRIPTION:Il Dipartimento di Informatica dell’Università di Salerno ospita il #Geckode26 Hackathon\, dedicato allo sviluppo di soluzioni innovative nell’ambito della Realtà Estesa (XR)\, in collaborazione con @Youbiquo. 📍 Campus di Fisciano – Edificio F4  \n\n\n\n🗓 16–17 aprile 2026  \n\n\n\n🎯Focus NEOLAiA  \n\n\n\nUna sezione dell’hackathon è dedicata allo sviluppo del metaverso NEOLAiA\, nell’ambito dell’Alleanza Universitaria Europea. 👉 A partire da sfide progettuali concrete\, i partecipanti saranno coinvolti nello sviluppo di ambienti virtuali e funzionalità collaborative. Opportunità Le migliori soluzioni potranno accedere a percorsi di valorizzazione\, tra cui la pubblicazione nello store europeo delle applicazioni XR. 🔗 Iscrizioni https://www.youbiquo.eu/geckode/  \n\n\n\n⏰ Scadenza: 12 aprile 2026  \n\n\n\n#DInfUNISA #DipartimentodiInformatica #unisa #GeckodeUNISA26 #Geckode #NEOLAiA #XR #Hackathon @associazione_coscienze @associazione_libera_mente_ @ass1972.unisa
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SUMMARY:XRTourGuide: Evaluation Day
DESCRIPTION:The XRTourGuide – FUTURAL Evaluation Day will take place on Wednesday\, April 15\, 2026 in Futani (SA)\, Italy. \n\n\n\nA full day dedicated to exploring and testing innovative Extended Reality (XR) tools for enhancing cultural and environmental heritage  \n\n\n\n On the agenda: \n\n\n\n XRTourGuide app presentation and testing \n\n\n\n Hands-on workshops and activities \n\n\n\n Immersive experiences based on developed tours \n\n\n\n Networking with experts\, institutions\, and local communities \n\n\n\n A great opportunity to explore new paths in: \n\n\n\n sustainable tourism \n\n\n\n digital innovation \n\n\n\n place-based promotion \n\n\n\n Schools\, students\, and teachers are welcome (also within PCTO and orientation activities) \n\n\n\n Local communities and associations are key actors of the project \n\n\n\n Register here: https://docs.google.com/.../1FAIpQLSfWtOd3ZyjZph.../viewform
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SUMMARY:XRTourGuide - Futural Evaluation Day
DESCRIPTION:Evaluation Day di XRTourGuide – FUTURAL\, in programma mercoledì 15 aprile 2026 a Futani (SA). \n\n\n\nUna giornata dedicata alla scoperta e alla sperimentazione di strumenti innovativi di Realtà Estesa (XR) per valorizzare il patrimonio culturale e ambientale  \n\n\n\n In agenda: \n\n\n\n Presentazione e test dell’app XRTourGuide \n\n\n\n Workshop e attività pratiche \n\n\n\n Esperienze immersive sui tour sviluppati \n\n\n\n Momenti di confronto con esperti\, istituzioni e comunità locali \n\n\n\n Un’occasione concreta per esplorare opportunità legate a: \n\n\n\n turismo sostenibile \n\n\n\n innovazione digitale \n\n\n\n promozione territoriale \n\n\n\n Scuole\, studenti e docenti sono i benvenuti\, anche nell’ambito di PCTO e orientamento \n\n\n\n Associazioni e comunità locali: il vostro contributo è fondamentale! \n\n\n\n Buffet per i partecipanti \n\n\n\n Registrati qui: https://docs.google.com/.../1FAIpQLSfWtOd3ZyjZph.../viewform \n\n\n\n Iscriviti alla newsletter: https://xrtourguide.substack.com/ \n\n\n\n Info: \n\n\n\nhttps://isislab-unisa.github.io/XRTourGuide/ \n\n\n\n\nFUTURAL
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SUMMARY:Seminario: Presentazione dei lavori di tesi di  Anna Tagliamonte\, Salvatore Sirica e Sergio Guastaferro
DESCRIPTION:1) "Dall’identità al codice: avatar su misura tra Makehuman e Unity nella pipeline 3Dify" di Anna Tagliamonte \n\n\n\nAbstract:La tesi si concentra sullo sviluppo di un sistema interattivo per la generazione e la personalizzazione di avatar digitali 3D. L’obiettivo è di trasformare parametri numerici in identità virtuali e offrire un’esperienza utente flessibile e realistica. Il lavoro si concentra sull’integrazione del sistema Unity multipurpose avatar (UMA) all’interno della pipeline esistente di 3Dify\, un framework per la generazione automatica di avatar personalizzati a partire da parametri provenienti da Makehuman. Dopo un’analisi approfondita delle corrispondenze tra gli slider dei due ambienti\, è stato sviluppato un sistema in Unity in grado di fare mapping tra i due e applicare dinamicamente le caratteristiche antropometriche. La tesi unisce fasi di ricerca\, modellazione 3D e sviluppo software\, con particolare attenzione agli aspetti di interazione e user experience. Il fine ultimo è di migliorare l’adattabilità e l’efficacia della pipeline esistente per scenari applicativi futuri. \n\n\n\n2) "Enabling Portable Collective Communication on Heterogeneous GPU Systems" di Salvatore Sirica \n\n\n\nAbstract:Many distributed HPC applications and data-parallel AI training pipelines depend on MPI-style communication patterns. As systems scale to many GPUs and nodes\, collective operations like Allreduce become a primary performance bottleneck\, directly impacting scalability. In practice\, the highest-performing GPU collectives are typically provided by vendor-specific libraries such as NVIDIA NCCL and AMD RCCL\, which exploit hardware and topology-aware optimizations but reduce portability across heterogeneous clusters. \n\n\n\nIntel oneAPI Collective Communications Library (oneCCL) is uniquely positioned to mitigate this issue thanks to its SYCL-based interface. However\, deep in its implementation it is tightly coupled to Intel Level Zero\, effectively preventing execution on non-Intel GPUs. \n\n\n\nThis work enables portable GPU collectives within oneCCL by introducing NCCL and RCCL as pluggable backends while preserving the existing oneCCL user-facing API. The integration reuses oneCCL’s bootstrap mechanisms to initialize vendor communicators and dispatches collectives on native GPU streams through SYCL interoperability. Micro-benchmarks on the UNISA-HPC cluster with NVIDIA A100 GPUs show that oneCCL+NCCL achieves performance close to native NCCL for key collectives across a broad range of message sizes and data types. \n\n\n\n2) "Vettorizzazione Esplicita del Prodotto Matriciale su RISC-V con RVV" di Sergio GuastaferroAbstract:Il prodotto matriciale rappresenta un'operazione fondamentale nel calcolo ad alte prestazioni\, alla base di framework per l'intelligenza artificiale\, simulazioni scientifiche e analisi dati. Con l'emergere di RISC-V come architettura aperta e modulare\, diventa cruciale valutare l'efficacia delle sue estensioni vettoriali (RVV) nell'accelerare operazioni numericamente intensive come il prodotto matriciale. \n\n\n\nQuesta tesi analizza sistematicamente le performance del prodotto matriciale su processori RISC-V dotati di supporto vettoriale\, confrontando la vettorizzazione automatica offerta dai compilatori e una vettorizzazione esplicita realizzata mediante intrinseche RVV. L'implementazione proposta si basa su microkernel ottimizzati con formulazione a prodotto esterno\, tiling progressivo e gestione dinamica della lunghezza vettoriale a runtime. Un'attenzione particolare è dedicata all'esplorazione del parametro LMUL\, che regola il parallelismo vettoriale in relazione alla configurazione hardware (VLEN). \n\n\n\nI risultati sperimentali\, ottenuti sul processore Spacemit X60 a 8 core\, dimostrano che la vettorizzazione esplicita supera significativamente l'approccio automatico\, raggiungendo speedup fino a 12.5× rispetto a una baseline non ottimizzata. L'analisi evidenzia inoltre un impatto non lineare di LMUL sulle performance\, con un valore ottimale (LMUL=2 per VLEN=256) che massimizza l'utilizzo della banda di memoria e riduce i cache miss. Il lavoro fornisce indicazioni pratiche per lo sviluppo di codice ad alte prestazioni su RISC-V e mette in luce le attuali limitazioni dei compilatori nell'ottimizzare automaticamente codice vettoriale su questa architettura.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-presentazione-dei-lavori-di-tesi-di-anna-tagliamonte-salvatore-sirica-e-sergio-guastaferro/
LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Lab. 10\, II piano)\, Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano SA\, Fisciano\, Italy\, Italy
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SUMMARY:Seminario: "XRTourGuide: Modulo AI per la generazione dinamica di tour narrativi multimodali" di Maria Antonietta Cervo
DESCRIPTION:Abstract:Questo lavoro descrive lo sviluppo del modulo AI della piattaforma XRTourGuide\, sviluppata nell’ambito del progetto europeo FUTURAL (Horizon Europe)\, che mira a supportare la valorizzazione dei territori rurali attraverso soluzioni digitali innovative per il turismo culturale. Il sistema è implementato come microservizio in Python utilizzando FastAPI e integra Large Language Models (LLM) per la generazione e l’ottimizzazione dei contenuti testuali e modelli Text-to-Speech (TTS) per la sintesi vocale.La pipeline include tecniche di prompt engineering\, normalizzazione del testo e un algoritmo di smart chunking per segmentare automaticamente i contenuti e migliorare la stabilità della sintesi vocale. Il sistema utilizza MinIO per la gestione degli asset multimediali generati e supporta una generazione automatica di contenuti narrativi e audio a bassa latenza. Benchmark sperimentali su diversi modelli LLM e TTS hanno permesso di individuare configurazioni efficienti anche su sistemi CPU\, dimostrando la fattibilità di soluzioni AI scalabili per applicazioni di guida turistica digitale.
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LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Stecca 7\, Lab. 10\, II piano) – Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano (SA)
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SUMMARY:"ModularGS: Un Framework Configuration-Driven per la standardizzazione delle pipeline di 3D Gaussian Splatting" di Andrea Amorosini
DESCRIPTION:Abstract:Il 3D Gaussian Splatting (3DGS) ha rivoluzionato il campo della Novel View Synthesis\, offrendo una qualità visiva fotorealistica unita a velocità di rendering in tempo reale. Tuttavia\, la rapida proliferazione di queste tecnologie ha generato una grave frammentazione software e una conseguente "crisi della riproducibilità". L'installazione e l'orchestrazione delle pipeline\, dall'elaborazione dei dati grezzi allo Structure from Motion fino all'addestramento dei modelli\, sono afflitte dal Dependency Hell\, richiedendo complesse configurazioni strettamente legate all'hardware (CUDA\, compilatori C++) e flussi di lavoro manuali inclini all'errore.Per risolvere queste criticità\, questa tesi presenta Modular GS\, un framework Configuration Driven progettato per la standardizzazione\, l'automazione e l'esecuzione sicura di algoritmi legati al 3DGS. Attraverso un'architettura a livelli\, il sistema disaccoppia la logica di dominio dall'esecuzione tramite file dichiarativi TOML. L'integrazione nativa del gestore di pacchetti Pixi garantisce un isolamento rigoroso (sandboxing) dell'intero ecosistema di compilazione binaria\, assicurando configurazioni Zero Setup e deterministiche su qualsiasi sistema host.Il framework introduce inoltre meccanismi di self healing per la risoluzione automatica delle inconsistenze dimensionali dei dati prima dei crash della GPU e un livello di sicurezza Security by Design basato su validazione crittografica ECDSA per prevenire vulnerabilità della supply chain. Completano l'architettura una doppia interfaccia utente (CLI e Web UI in Streamlit) per un accesso semplificato agli strumenti.La valutazione sperimentale dimostra che Modular GS azzera l'overhead sistemistico abbattendo il Time to First Run\, ottimizza significativamente lo spazio su disco tramite logiche di Shared Environments e permette l'esecuzione automatizzata di pipeline end to end (da file video a modello 3D compresso). Il sistema risulta nativamente estensibile\, permettendo ai ricercatori l'integrazione plug and play di nuovi algoritmi e ponendo basi solide per le pratiche MLOps nella ricerca sulla Computer Vision.
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LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Stecca 7\, Lab. 10\, II piano) – Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano (SA).
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SUMMARY:Seminario: "Enabling Portable Collective Communication on Heterogeneous GPU Systems" di Salvatore Sirica e  "Vettorizzazione Esplicita del Prodotto Matriciale su RISC-V con RVV" di Sergio Guastaferro
DESCRIPTION:Speaker 1: Salvatore SiricaTitolo: "Enabling Portable Collective Communication on Heterogeneous GPU Systems" di Salvatore Sirica \n\n\n\nAbstract:Many distributed HPC applications and data-parallel AI training pipelines depend on MPI-style communication patterns. As systems scale to many GPUs and nodes\, collective operations like Allreduce become a primary performance bottleneck\, directly impacting scalability. In practice\, the highest-performing GPU collectives are typically provided by vendor-specific libraries such as NVIDIA NCCL and AMD RCCL\, which exploit hardware and topology-aware optimizations but reduce portability across heterogeneous clusters. \n\n\n\nIntel oneAPI Collective Communications Library (oneCCL) is uniquely positioned to mitigate this issue thanks to its SYCL-based interface. However\, deep in its implementation it is tightly coupled to Intel Level Zero\, effectively preventing execution on non-Intel GPUs. \n\n\n\nThis work enables portable GPU collectives within oneCCL by introducing NCCL and RCCL as pluggable backends while preserving the existing oneCCL user-facing API. The integration reuses oneCCL’s bootstrap mechanisms to initialize vendor communicators and dispatches collectives on native GPU streams through SYCL interoperability. Micro-benchmarks on the UNISA-HPC cluster with NVIDIA A100 GPUs show that oneCCL+NCCL achieves performance close to native NCCL for key collectives across a broad range of message sizes and data types. \n\n\n\nSpeaker 2: Sergio GuastaferroTitolo: "Vettorizzazione Esplicita del Prodotto Matriciale su RISC-V con RVV" di Sergio Guastaferro \n\n\n\nAbstract:Il prodotto matriciale rappresenta un'operazione fondamentale nel calcolo ad alte prestazioni\, alla base di framework per l'intelligenza artificiale\, simulazioni scientifiche e analisi dati. Con l'emergere di RISC-V come architettura aperta e modulare\, diventa cruciale valutare l'efficacia delle sue estensioni vettoriali (RVV) nell'accelerare operazioni numericamente intensive come il prodotto matriciale. \n\n\n\nQuesta tesi analizza sistematicamente le performance del prodotto matriciale su processori RISC-V dotati di supporto vettoriale\, confrontando la vettorizzazione automatica offerta dai compilatori e una vettorizzazione esplicita realizzata mediante intrinseche RVV. L'implementazione proposta si basa su microkernel ottimizzati con formulazione a prodotto esterno\, tiling progressivo e gestione dinamica della lunghezza vettoriale a runtime. Un'attenzione particolare è dedicata all'esplorazione del parametro LMUL\, che regola il parallelismo vettoriale in relazione alla configurazione hardware (VLEN). \n\n\n\nI risultati sperimentali\, ottenuti sul processore Spacemit X60 a 8 core\, dimostrano che la vettorizzazione esplicita supera significativamente l'approccio automatico\, raggiungendo speedup fino a 12.5× rispetto a una baseline non ottimizzata. L'analisi evidenzia inoltre un impatto non lineare di LMUL sulle performance\, con un valore ottimale (LMUL=2 per VLEN=256) che massimizza l'utilizzo della banda di memoria e riduce i cache miss. Il lavoro fornisce indicazioni pratiche per lo sviluppo di codice ad alte prestazioni su RISC-V e mette in luce le attuali limitazioni dei compilatori nell'ottimizzare automaticamente codice vettoriale su questa architettura.
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SUMMARY:Seminario: " La comunicazione pubblica della scienza" di Giancarlo Sturloni
DESCRIPTION:Abstract:  Il seminario si propone di offrire ai partecipanti un’introduzione alla comunicazione della scienza\, illustrando modelli teorici\, obiettivi e pratiche di questa disciplina. Saranno discusse le problematiche della comunicazione scientifica a pubblici di non esperti e il ruolo dei mass media e dei social media. Verranno infine forniti ai partecipanti gli elementi basilari per pianificare una comunicazione in grado di informare e coinvolgere efficacemente differenti pubblici e stakeholder. \n\n\n\nBio: Giancarlo Sturloni è un comunicatore della scienza e svolge attività di formazione e consulenza in ambito scientifico\, sanitario e ambientale. È laureato in Fisica dei biosistemi\, ha conseguito un master in Comunicazione della scienza e un dottorato in Scienza e società. Organizza corsi di formazione rivolti a ricercatori e professionisti interessati a migliorare le proprie abilità di comunicazione. È specializzato in comunicazione del rischio\, materia che insegna presso la Scuola Internazionale di Studi Superiori Avanzati (SISSA) di Trieste\, l’Università di Udine e l’Università dell’Insubria. Di recente ha svolto attività di consulenza per la redazione delle linee guida sulla comunicazione del rischio alluvionale della Provincia di Trento\, per la campagna sugli screening oncologici della Regione Friuli-Venezia Giulia e per la comunicazione del rischio sismico presso l’Università dell’Aquila. È attualmente responsabile della comunicazione di Greenpeace Italia. Ha collaborato come giornalista scientifico con diverse testate nazionali\, tra cui Wired\, Focus\, L’Espresso\, La Stampa e Il Tascabile. È autore di diversi saggi\, tra cui La comunicazione del rischio per la salute e per l’ambiente (Mondadori Università\, 2018)\, Il pianeta tossico (Piano B\, 2014) e Le mele di Chernobyl sono buone. Mezzo secolo di rischio tecnologico (Sironi\, 2006). Con Daniela Minerva ha curato il volume Di cosa parliamo quando parliamo di medicina (Codice\, 2007).
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-la-comunicazione-pubblica-della-scienza-di-giancarlo-sturloni/
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SUMMARY:Seminar: "Java Code Reflection for Targeting Foreign Programming Languages" by Juan Fumero
DESCRIPTION:Title: Java Code Reflection for Targeting Foreign Programming LanguagesSubtitle: Enabling GPU Acceleration from Java \n\n\n\nAbstract:Project Babylon is a new OpenJDK initiative to extend Java’s reflection APIs thatallow reflection of Java code. This project enables developers to reflect over Javamethods and lambdas\, obtain their symbolic representations (code models)\, andquery or transform them at runtime. With code models\, developers can modify code\,apply optimizations\, and translate Java into other programming models withoutrelying on third‑party libraries.A key exploration area in Babylon is GPU enablement via HAT (HeterogeneousAccelerator Toolkit)\, which targets CUDA and OpenCL environments. In this talk\, wewill dive into Babylon’s core abstractions for inspecting and manipulating Java codeat runtime\, then demonstrate how code reflection can be used to offload parallelworkloads to GPUs and enabling more efficient and hardware-acceleratedexecutions directly from Java. \n\n\n\nBio:Juan Fumero is a Software Developer at Oracle working at the Java Platform Group.His expertise relies on the interaction of managed runtime programmingenvironments and hardware accelerators\, focusing on Just-In-Time compilation\,runtime optimisations and API design for programming Graphics Processing Units(GPUs).Before joining Oracle\, he was a Research Fellow at The University of Manchester\,where he focused on accelerating Java data parallel applications on modernhardware like GPUs and FPGAs. Notably\, he led the development of the TornadoVMproject. Furthermore\, he has worked on multiple EU projects\, such as AERO\, andE2Data\, and collaborated with Intel to integrate Intel Level Zero and oneAPI into theTornadoVM compilation stack.He holds a PhD from The University of Edinburgh\, where his research focused onaccelerating interpreted programming languages (like Java\, R\, and Ruby) on GPUsvia JIT compilation and runtime optimisations.Earlier in his career\, he interned at both CERN and Oracle Labs. Moreover\, Juan ishighly active in the tech community\, frequently speaking at conferences (such asQCon\, Devoxx\, and JVMLS). He is also an Intel oneAPI Innovator and participates inseveral standardization groups\, including the RISC-V J Extension Group.
URL:https://www.isislab.it/event/seminar-java-code-reflection-for-targeting-foreign-programming-languages-by-juan-fumero/
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SUMMARY:Seminario: "Estensione delle primitive di Kubernetes tramite Operator Pattern: Sviluppo di un controller custom e dashboard di gestione integrata" di Gianluigi Romano
DESCRIPTION:Abstract:La crescente adozione di Kubernetes come standard de facto per l'orchestrazione dei container ha introdotto una significativa complessità operativa\, caratterizzata dalla gestione manuale di risorse eterogenee e dalla difficoltà di garantire portabilità tra infrastrutture diverse. In questo contesto\, l'Operator Pattern rappresenta uno strumento fondamentale per codificare la conoscenza operativa in software\, estendendo le primitive del cluster per automatizzare il ciclo di vita delle applicazioni e superare la rigidità delle configurazioni statiche.Questa tesi presenta la progettazione e lo sviluppo di "SimpleApp Operator"\, un controller nativo implementato in linguaggio Go tramite il framework Kubebuilder.La metodologia adottata sfrutta una logica di controllo Level-Triggered\, che abilita meccanismi avanzati di Self-Healing e idempontenza: il sistema monitora costantemente lo stato del cluster\, rilevando e correggendo autonomamente le discrepanze rispetto allo stato desiderato (Desired State)\, garantendo così resilienza e continuità operativa.L'architettura proposta affronta in modo specifico la sfida dell'interoperabilità del networking. Attraverso un approccio modulare basato su Kustomize e sul pattern Base+Variants\, il sistema inietta configurazioni dinamiche che rendono l'Operator Infrastructure-Agnostic\, assicurando il supporto nativo e trasparente per diversi Ingress Controller senza modifiche al codice sorgente. Il lavoro è completato dall'integrazione di una Dashboard Web che astrae la complessità dei manifest YAML\, offrendo un'interfaccia di gestione intuitiva e validando un modello di orchestrazione pienamente dichiarativo e portabile.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-estensione-delle-primitive-di-kubernetes-tramite-operator-pattern-sviluppo-di-un-controller-custom-e-dashboard-di-gestione-integrata-di-gianluigi-romano/
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SUMMARY:Seminario di Presentazione dei lavori di tesi di Maria Cascone e Francesco Monzillo
DESCRIPTION:La combinazione di Ipergrafi e Web Semantico può portare a soluzioni migliori?" di Francesco Monzillo\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nAbstract: Il Question Answering (QA) mira ad un recupero automatico e veloce dei pattern ricorrenti nei dati. Gli LLM vanno nella stessa direzione\, unendo anche la capacità di generazione di una risposta in linguaggio naturale. Alcuni lavori recenti\, hanno studiato la sensibilità del LLM-driven QA rispetto al formato dei dati in input\, ma\, per quanto ne sappiamo\, al momento non esiste una valutazione sistematica che sia in grado di quantificare queste differenze. A questo scopo\, studieremo l'impatto che il formato di input provoca su un'attività di LLM-driven QA\, attraverso i dati di qualità sulla piattaforma KGHeartBeat\, pensata per facilitare la valutazione e il confronto tra KG. Verrà presentata una soluzione basata su Ipergrafi e\, successivamente\, verrà confrontata con 3 baselines (CSV\, Unstructured\, KG). Il nostro obiettivo è trovare una rappresentazione in grado da far emergere pattern e comportamenti intrinseci in maniera naturale. Data la sua maggiore flessibilità ed espressività\, l'Ipergrafo sembra un ottimo candidato. Per questo\, come related work\, presenteremo una SLR sulla combinazione tra Ipergrafi e tecnologie del Web Semantico\, evidenziando i risultati e riscontri principali nella letteratura di ricerca sul tema. Gli esperimenti\, con i dati di qualità di KGHeartBeat\, dimostrano che gli Ipergrafi possono migliorare significativamente le prestazioni\, soprattutto nelle domande più complesse. \n\n\n\n"Ontologie per la gestione multi-cloud: analisi dei modelli semantici emergenti\, servizi supportati e gap di ricerca" di Maria CasconeAbstract:Il panorama del cloud computing è caratterizzato da un’elevata eterogeneità: i principaliprovider\, pur condividendo concetti infrastrutturali comuni\, implementano servizi\, modellioperativi e API tramite soluzioni spesso proprietarie. Questa frammentazione generafenomeni di vendor lock-in\, ostacola la portabilità delle applicazioni e limital’interoperabilità tra piattaforme\, rendendo complessa l’adozione di architetture multi-cloudintegrate. Alla base di tale disomogeneità vi è anche l’assenza di standard condivisi\,alimentata da strategie commerciali che tendono a mantenere gli utenti all’interno diecosistemi chiusi; al contrario\, le organizzazioni richiedono oggi strumenti che facilitinomigrazioni\, orchestrazioni e integrazioni trasparenti tra ambienti differenti\, senza costiaggiuntivi o eccessive complessità architetturali.In questo contesto\, le ontologie — potenti strumenti di modellazione semantica — offronoun’opportunità concreta per superare tali limitazioni. Attraverso la rappresentazione formalee condivisibile dei concetti\, delle relazioni e dei vincoli che caratterizzano servizi e risorsecloud\, le ontologie permettono di superare la rigidità degli schemi dati proprietari e delledescrizioni strutturate in modo non uniforme. Linguaggi standard come OWL (WebOntology Language) e RDF (Resource Description Framework) consentono di definire unvocabolario rigoroso e interoperabile\, capace di descrivere non solo entità infrastrutturali ecomponenti software\, ma anche la semantica delle loro interazioni.La formalizzazione semantica supporta\, tra l’altro\, la modellazione unificata di risorsecomputazionali\, servizi PaaS e SaaS\, configurazioni\, dipendenze applicative e politiche diorchestrazione\, indipendentemente dal provider. Un livello concettuale comune permette diverificare la compatibilità tra servizi\, inferire configurazioni equivalenti\, identificarecorrispondenze funzionali e suggerire possibili strategie di migrazione. L’impiego diragionamento automatico\, tassonomie\, proprietà e restrizioni abilita inoltre la costruzione diknowledge graph orientati al cloud\, che forniscono una rappresentazione coerente\, globale eaggiornabile dell’infrastruttura. Ciò favorisce attività come la gestione multi-cloud\, ilporting applicativo\, il monitoraggio semantico e l’automazione dei deployment\, oltre aintegrare efficacemente strumenti di orchestrazione\, framework DevOps e piattaforme digestione dei servizi.Alla luce di queste premesse\, la presente tesi conduce un’analisi sistematica dell’impiegodelle ontologie per la gestione multi-cloud e la portabilità applicativa tramite una MultivocalLiterature Review (MLR). Tale approccio combina letteratura scientifica peer-reviewed congrey literature — come white paper\, blog tecnici\, documentazione professionale e repositoryopen-source — allo scopo di cogliere sia le soluzioni consolidate in ambito accademico siale pratiche emergenti nella comunità industriale. Fonti aperte come GitHub\, Zenodo e LODCloud sono risultate essenziali per individuare modelli concettuali\, strumenti e ontologieoggi effettivamente utilizzati.La metodologia adottata si basa sulle best practices delle revisioni sistematiche\, integrando iprincipi di PRISMA[1] e le linee guida di Kitchenham & Charters[2]\, ampiamentericonosciute nel software engineering per la definizione trasparente e strutturata deiprotocolli di ricerca. Questi riferimenti hanno guidato le fasi di definizione delle domande diricerca\, identificazione delle fonti\, selezione\, valutazione della qualità e sintesi dei dati.A tali fondamenta si affianca in modo centrale la guida di Garousi et al.\, Guidelines forIncluding Grey Literature and Conducting Multivocal Reviews[3]\, utilizzata comeriferimento principale per la gestione della componente multivocale. Essa fornisceprocedure operative per includere in modo rigoroso la grey literature\, definendo criterispecifici per valutarne attendibilità\, rilevanza e contributo informativo. L’applicazione diquesta guida ha consentito di integrare in modo sistematico la dimensione industriale —rappresentata da documentazione tecnica\, report professionali e repository open-source —all’interno della revisione\, garantendo un equilibrio metodologicamente solido tra ricercaaccademica e pratiche operative. L’adozione congiunta di PRISMA\, Kitchenham & Charterse Garousi ha assicurato un impianto metodologico robusto\, capace di coniugare formalitàscientifica e apertura verso il mondo industriale\, caratteristico del dominio del cloudcomputing.La revisione è stata condotta applicando criteri espliciti di inclusione ed esclusione\,procedure di valutazione della qualità delle fonti e un processo di sintesi rigoroso. Duerevisori indipendenti hanno supervisionato le fasi di selezione e analisi per garantirel’affidabilità e l’oggettività dei risultati. Strumenti come RO-Crate[4] e le raccomandazioniFORCE11[5] sono stati impiegati per rappresentare e standardizzare in modomachine-readable gli artefatti digitali considerati\, promuovendo trasparenza e pienariproducibilità della revisione.Il corpus finale comprende 1253 contributi provenienti da database accademici (Scopus[6]\,IEEE Xplore[7]\, ACM Digital Library[8]) e da fonti aperte. L’analisi ha permesso didelineare lo stato dell’arte nell’uso delle ontologie per modellare e orchestrare risorse eservizi cloud\, individuando i principali framework semantici (OWL\, RDF\, SPARQL\,Knowledge Graphs)\, il livello di maturità delle soluzioni\, le tendenze emergenti e leprincipali lacune\, in particolare relative alla standardizzazione delle API\, al coordinamentotra provider e alla gestione semantica delle dipendenze applicative.Il contributo del lavoro è prevalentemente di natura analitica e metodologica: la tesi fornisceuna mappatura strutturata delle pratiche esistenti\, una valutazione critica delle soluzioniontologiche proposte e una base conoscitiva solida per future ricerche sul ruolo delletecnologie semantiche nella gestione interoperabile delle piattaforme cloud.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-di-presentaione-dei-lavori-di-tesi-di-maria-cascone-e-francesco-monzillo/
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SUMMARY:Seminario: "DICEGAME: un’esperienza di apprendimento in realtà aumentata attraverso un gioco multiutente per il patrimonio culturale" di Alessandro Basso
DESCRIPTION:Abstract: Questa tesi descrive la progettazione e lo sviluppo di un gioco multiutente in realtà aumentata per dispositivi mobili. L’applicazione permette a più utenti di condividere lo stesso spazio di gioco virtuale\, ancorato all’ambiente reale\, e di interagire tra loro attraverso meccaniche di gioco a turni. Il lavoro analizza le principali scelte progettuali adottate per la gestione dello stato di gioco e dell’interfaccia utente adattiva\, con particolare attenzione alla separazione tra la logica di gioco e la componente di rete\, così da rendere il sistema facilmente estendibile a una modalità multiplayer. Vengono inoltre affrontate le principali problematiche legate alla sincronizzazione dei giocatori\, alla gestione dei turni e all’esperienza utente in un contesto di realtà aumentata condivisa.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-dicegame-unesperienza-di-apprendimento-in-realta-aumentata-attraverso-un-gioco-multiutente-per-il-patrimonio-culturale-di-alessandro-basso/
LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Stecca 7\, Lab. 10\, II piano) – Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano (SA)
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SUMMARY:Seminario:"Modelli Transformer per l'Analisi del Segnale Vocale: Potenziale\, Limiti e Applicabilità Clinica" di Marco Renella
DESCRIPTION:abstract:La voce è un biomarcatore non invasivo dello stato neurologico e cognitivo. Alterazioni nella stabilità del pitch\, nel ritmo articolatorio e nelle caratteristiche prosodiche sono documentate in depressione\, Alzheimer e declino cognitivo\, rendendo l'analisi del parlato un potenziale strumento per l'identificazione precoce di patologie neurodegenerative. Gli approcci di machine learning classico — basati su feature ingegnerizzate e modelli intrinsecamente interpretabili come Random Forest — sono attualmente impiegati in ambito clinico\, ma mostrano limiti nella cattura di dipendenze temporali complesse e nella rilevazione di pattern sottili che potrebbero emergere in fase preclinica\, prima che la malattia diventi clinicamente rilevante. \n\n\n\nQuesto studio indaga se e come architetture Transformer possano superare i limiti prestazionali dei metodi classici mantenendo applicabilità clinica. Il punto di partenza è un confronto concreto: durante il tirocinio\, un approccio Random Forest con feature ingegnerizzate ha raggiunto balanced accuracy ~0.65 su 134 soggetti. Partendo da questo baseline\, si studia come i Transformer — modelli progettati per catturare dipendenze temporali — si comportino su dati vocali di dimensioni clinicamente realistiche.Il lavoro combina analisi compilativa della letteratura con validazione empirica: si testa l'efficacia di encoder pre-addestrati (HuBERT) nel mitigare la scarsità di dati\, si confronta la modellazione temporale end-to-end con l'aggregazione di feature statiche\, e si applicano tecniche di explainable AI per valutare l'interpretabilità clinica delle decisioni. I risultati mostrano sia potenziale — dove il pre-training offre rappresentazioni utili — sia limiti concreti: requisiti di memoria\, instabilità su fold di cross-validation per dataset troppo piccoli\, e il trade-off tra complessità e trasparenza. Il contributo sta nel caratterizzare questo spazio di progettazione per applicazioni reali\, fornendo indicazioni operative su come combinare capacità rappresentativa e responsabilità clinica nell'uso di biomarcatori vocali.
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LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Stecca 7\, Lab. 10\, II piano) – Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano (SA)
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SUMMARY:Seminar by Giovanni De Pierro: "SYrtos: Extending SYCL for Real-Time Programming"
DESCRIPTION:abstract:Real-time systems often execute workloads with quite different timing requirements\, from highly reactive events to tasks with looser constraints. Addressing this heterogeneity within modern heterogeneous programming models remains challenging. This work presents SYrtos\, an extension of the SYCL standard designed to support real-time applications. SYrtos enhances the SYCL execution model by allowing developers to assign priorities to queues and kernels and to specify explicit deadlines for individual kernel executions. Combined with support for task preemption\, these features enable multiple applications to be co-scheduled on the same hardware while still meeting temporal constraints. The SYrtos specification is designed to be portable across a wide range of platforms. It can be implemented on resource-constrained microcontrollers running real-time operating systems\, as well as on more powerful Linux-based systems\, thus enabling true application portability across the entire embedded computing spectrum.
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SUMMARY:Seminario: Progettazione e sviluppo di un sistema per la gestione\, l’analisi e il rilevamento di anomalie in dati sensoriali e visivi di Mihaela Bianca Maienza
DESCRIPTION:Abstract:La crescente diffusione di sistemi di monitoraggio basati su sensori e dispositivi di acquisizionevisiva ha reso centrale la necessità di gestire\, analizzare e interpretare grandi volumi di datieterogenei in modo automatico ed affidabile. In questo contesto\, la presente tesi propone Packillucens Sync\, un sistema modulare per la raccolta\, l’archiviazione\, l’analisi esplorativa e ilrilevamento automatico di anomalie in dati ambientali e visivi acquisiti in parallelo. \n\n\n\nIl sistema integra dati provenienti da sensori ambientali (temperatura\, umidità\, pressione e luce)\, sensori del suolo (temperatura\, umidità\, conducibilità elettrica e pH)\, sensori NPK (azoto\, fosforo e potassio) e immagini acquisite nel tempo. I dati vengono sincronizzati da un archivio cloud\, preprocessati e archiviati in un database relazionale PostgreSQL\, progettato per garantirecoerenza temporale\, tracciabilità delle sessioni di acquisizione e integrazione tra misure numeriche e contenuti visivi. \n\n\n\nLa pipeline di analisi include una fase di analisi esplorativa dei dati (EDA)\, finalizzata a individuare pattern temporali\, correlazioni tra variabili e problematiche di qualità del dato\, e una fase di rilevamento delle anomalie basata su tecniche di apprendimento automatico non supervisionato.Per i dati sensoriali vengono implementati e confrontati due approcci complementari: un LSTM Autoencoder\, in grado di modellare l’andamento temporale delle serie multivariate\, e un One-Class Support Vector Machine\, applicato a feature temporali estratte automaticamente. Le anomalie vengono identificate come deviazioni significative rispetto al comportamento appreso durante una fase di addestramento su dati considerati normali.Per i dati visivi\, le immagini vengono ricostruite in sequenze video e analizzate tramite l’estrazione di un motion index basato su optical flow\, successivamente utilizzato come input per un LSTM Autoencoder dedicato al rilevamento di anomalie nel movimento. \n\n\n\nL’intero sistema è progettato come una pipeline end-to-end automatizzabile\, capace di generare report\, visualizzazioni e confronti tra modelli. I risultati mostrano come l’integrazione di approcci differenti consenta un’analisi più robusta e interpretabile\, evidenziando il potenziale del sistema come supporto al monitoraggio intelligente e all’individuazione precoce di comportamenti anomali.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-progettazione-e-sviluppo-di-un-sistema-per-la-gestione-lanalisi-e-il-rilevamento-di-anomalie-in-dati-sensoriali-e-visivi-di-mihaela-bianca-maienza/
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SUMMARY:Seminario:"Orchestrazione di flussi dati distribuiti: analisi e implementazione di un sistema ETL resiliente basato su Apache Camel" di Valeria Argenziano
DESCRIPTION:Abstract: Il presente lavoro affronta le problematiche legate all’integrazione di flussi dati ad alto volume nel settore finanziario e assicurativo. Il focus principale riguarda la progettazione di un sistema di elaborazione\, trasformazione e caricamento (ETL) basato sull’impiego del framework Apache Camel. Attraverso l’analisi dell’architettura Flodex\, viene esaminata l’adozione di pattern di integrazione volti a garantire L’affidabilità e consistenza dei dati in ambienti distribuiti. Lo studio dimostra come l’integrazione tra logiche asincrone e un’interfaccia utente dedicata permetta un’ottimizzazione dei processi operativi e una gestione resiliente dei fallimenti.
URL:https://www.isislab.it/event/orchestrazione-di-flussi-dati-distribuiti-analisi-e-implementazione-di-un-sistema-etl-resiliente-basato-su-apache-camel-di-valeria-argenziano/
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SUMMARY:Presentazioni dei lavori di tesi e Seminario di Francesco Monzillo
DESCRIPTION:Presentazioni deilavori di tesi \n\n\n\n1) "SeMQuAK: Modellazione Semantica delle Metriche di Qualità dei Knowledge Graph" di Valentina Ferrentino \n\n\n\nAbstract: La valutazione automatica della qualità dei Knowledge Graph (KG)\, come avviene nel progetto KGHeartBeat che monitora oltre 1.600 dataset LOD\, genera periodicamente una grande quantità di dati in formato tabellare (CSV). Sebbene accessibile\, questo formato offre una visione frammentata\, limitando tracciabilità e interoperabilità. Il mio progetto di tesi propone SeMQuAK (Semantic Modeling of Quality Assessment in Knowledge Graphs)\, un framework che\, tramite un modello ontologico e un modulo ETL in Python\, trasforma i risultati delle valutazioni in un grafo RDF unificato\, conforme ai principi Linked Data. L’approccio abilita una rappresentazione machine-readable che facilita analisi comparative e monitoraggi temporali. Inoltre\, mediante una valutazione basata su question answering con LLM\, è stato possibile dimostrare che questa rappresentazione semantica migliora la capacità dei modelli di estrarre\, collegare e interpretare le informazioni rispetto agli stessi contenuti forniti in formato testuale o tabellare. \n\n\n\n2) GenMap: A federation-agnostic SPARQL Query Rewriter di Lukasz Gajewski \n\n\n\nAbstract:Il Web semantico si è evoluto in un vasto ecosistema di grafici di conoscenza distribuiti\, ma le tecnologie di query federate rimangono in gran parte inaccessibili al di fuori degli esperti di web semantico. Nonostante i ignificativi progressi nell'ottimizzazione e nell'esecuzione delle query\, l'ostacolo fondamentale a una più ampia adozione è cognitivo: gli utenti devono possedere una profonda competenza in SPARQL e una conoscenza completa degli schemi su endpoint eterogenei per formulare query federate.Questa tesi apporta due contributi principali. In primo luogo\, presentiamo una Questa tesi offre due contributi principali. In primo luogo\, presentiamo una revisione sistematica della letteratura che analizza gli studi primari sull'elaborazione delle query SPARQL federate pubblicati tra il 2014 e il 2025 attraverso tre lenti complementari: meccanismi architetturali\, pratiche di valutazione sperimentale e centralità dell'utente. La revisione rivela alcune lacune critiche: mentre le prestazioni e l'ottimizzazione ricevono ampia attenzione\, la formulazione delle query rimane trascurata.Le valutazioni sperimentali si concentrano fortemente sui domini biomedici e sui set di dati di benchmark consolidati\, con i domini emergenti drammaticamente sottorappresentati.Ancora più significativo è il fatto che la stragrande maggioranza dei sistemi richiede una profonda competenza in SPARQL con un'assistenza minima nella costruzione delle query\, esponendo un fondamentale disallineamento tra maturità tecnica e accessibilità pratica.Sulla base di questi risultati\, proponiamo GenMap\, un riscrittore di query SPARQL indipendente dalla federazioneche affronta l'eterogeneità semantica negli ambienti federati.GenMap funziona come un componente intermedio della pipeline:I sistemi di risposta alle domande generano SPARQL con etichette predicato generiche\,GenMap le traduce in URI specifici per endpoint attraverso l'indicizzazione TF-IDFe il riclassificamento semantico basato su LLM\, mentre i motori di federazione convenzionalieseguono le query risultanti.Questa architettura modulare non richiede dati di addestramento specifici per endpoint omappature manuali del vocabolario\, adattandosi automaticamente quando gli schemi evolvonoo nuovi endpoint si uniscono alla federazione. GenMap rappresenta quindi un approccioalla democratizzazione dell'accesso alle query federate\, affrontando il collo di bottiglia specificodell'eterogeneità semantica e integrandosi con le tecnologie esistenti. \n\n\n\nSeminario: "Knowledge Graphs quality assessment through Hypergraphs" di Francesco Monzillo \n\n\n\nAbstract: "Hypergraph is a mathematical tool on which various applications in social networks\, recommendation systems and question answering have been built. Its higher flexibility and higher-order expressiveness make it a great fit for complex dynamic systems with millions of entities and interactions among them. For these reasons\, we argue it should also contribute in semantic web related problems. Semantic web technologies\, indeed\, aim to make the web more interconnected and more intelligent\, allowing deeper researches. Therefore\, in this article we will initially clarify the State Of The Art (SOTA)\, potentials and limits on combining hypergraphs with semantic web technologies through a Systematic Literature Review (SLR). Subsequently\, a Question Answering problem on a Knowledge Graph quality assessment framework will be presented\, and an hypergraph-based solution will be compared to 3 baselines. Experiments show hypergraphs can significantly improve performances particularly in more complex questions.
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SUMMARY:Seminario: "La voce come biomarcatore: definizione di un set di feature acustiche per l’identificazione di disturbi dell'umore" di Roberto Giuseppe Scarpa
DESCRIPTION:Abstract: "Individuare precocemente i disturbi dell’umore o gli stati depressivi è fondamentale perché permette di intervenire prima che i sintomi si aggravino e compromettano in modo significativo la qualità della vita della persona. Il riconoscimento tempestivo favorisce l’accesso a trattamenti efficaci\, riduce il rischio di complicazioni come isolamento sociale o comportamenti a rischio e consente di attivare adeguate reti di supporto. Inoltre\, promuove una maggiore consapevolezza del proprio stato emotivo\, aiutando la persona a non minimizzare il disagio e a intraprendere percorsi di cura più mirati e tempestivi. Per questi motivi nasce l’esigenza di sviluppare meccanismi di rilevamento capaci di integrare la valutazione clinica con dati oggettivi. Diversi studi hanno dimostrato che la voce\, intesa come pura sequenza di onde sonore\, rappresenta un candidato particolarmente promettente\, poiché gli stati depressivi tendono a modificare in modo sistematico e misurabile alcune caratteristiche fonetiche. È quindi possibile analizzare tali aspetti considerando il segnale vocale come un vero e proprio biomarcatore emotivo. \n\n\n\nIl presente lavoro nasce dall’esigenza di comprendere come l’analisi automatica del parlato possa consentire l’identificazione di indicatori vocali da cui ricavare parametri (feature) compatibili con stati depressivi. Il lavoro svolto include una rassegna della letteratura scientifica più recente\, con particolare attenzione agli studi che investigano le caratteristiche acustiche misurabili associate ai disturbi dell’umore. Successivamente\, viene sviluppato uno strumento per l’estrazione automatica di parametri vocali a partire da registrazioni audio. \n\n\n\nTutti i nuovi parametri identificati sono ricavati dai descrittori fondamentali del segnale e\, insieme a essi\, vengono analizzati e integrati anche parametri appartenenti a insiemi già standardizzati\, al fine di ottenere un set mirato alla risoluzione del problema. La definizione del set è accompagnata da una fase di raffinamento delle registrazioni\, che comprende operazioni di riduzione del rumore e stabilizzazione del tracciato vocale. L’elaborato pone le basi per futuri studi e sviluppi nel campo della classificazione automatica\, nei quali tali parametri potranno essere impiegati per identificare possibili stati depressivi utilizzando unicamente l’analisi della voce."
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-la-voce-come-biomarcatore-definizione-di-un-set-di-feature-acustiche-per-lidentificazione-di-disturbi-dellumore-di-roberto-giuseppe-scarpa/
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SUMMARY:Presentazione dei lavori di tesi di Antonio Caiazzo\, Luca Del Bue e CHOAIB GOUMRI
DESCRIPTION:Speaker1:\n\nAntonio Caiazzo\n\n\n\n\n\nTitolo:DUBME: una piattaforma web cloud-native per la generazione di contenuti audiovisivi con avatar 3D tramite text-to-speech e lip-sync\n\n\n\n\n\nAbstract:\n\n\n\nNegli ultimi anni\, la generazione automatica di contenuti multimediali basati su avatar 3D ha suscitato un crescente interesse\, trovando applicazione in ambiti che spaziano dalla comunicazione digitale alla formazione interattiva. Tuttavia\, le soluzioni attualmente disponibili risultano spesso frammentate o vincolate a software specialistici\, limitando la possibilità per gli utenti di creare e gestire in modo semplice e centralizzato i propri contenuti audiovisivi personalizzati.Questa tesi introduce DUBME\, una piattaforma web cloud-native progettata per semplificare la produzione e la gestione di contenuti audiovisivi basati su avatar 3D. La piattaforma consente all’utente di accedere tramite account personale o provider esterni\, creare progetti organizzati in cartelle e generare video a partire da un testo\, applicando sintesi vocale (Text-to- Speech\, TTS) e sincronizzazione labiale (lip-sync) sull’avatar selezionato. Ogni progetto raccoglie titolo\, testo\, avatar scelto e cartella di destinazione\, garantendo un flusso creativo fluido in un ambiente centralizzato e facilmente gestibile.Gli sviluppi futuri prevedono l’ampliamento della libreria di avatar\, la personalizzazione dello sfondo\, la condivisione di cartelle e progetti tra più utenti e il caricamento di avatar personalizzati. Ulteriori evoluzioni includeranno funzionalità di montaggio ed editing video direttamente online\, permettendo di combinare più clip generate dagli avatar\, inserire transizioni\, testi e audio di sottofondo\, fino ad arrivare a funzionalità collaborative in tempo reale. Queste estensioni trasformeranno DUBME in un vero ambiente di post-produzione cloud-native capace di abilitare nuovi scenari creativi e applicativi.\n\n\n\n\n\nSpeaker2:\n\nLuca Del Bue\n\n\n\n\n\nTitolo:M²CS: Una libreria per lo storage multi/hybrid-cloud con funzionalità di replica trasparente.\n\n\n\nAbstract:\n\n\n\n\nCon la crescente diffusione delle architetture cloud-native\, emerge la necessità di gestire in modo efficiente e uniforme i dati distribuiti su diversi servizi di storage. M²CS (Multi-Cloud Multi-Storage)\, una libreria sviluppata in Go\, si propone come livello di astrazione tra le applicazioni e i provider di storage\, siano essi cloud o on-premise. La tesi illustra la progettazione e l’implementazione di questa libreria\, con particolare attenzione alle operazioni CRUD e alla gestione\, sia sincrona che asincrona\, dei dati in modo trasparente\, efficiente (compressione) e sicuro (cifratura) verso servizi eterogenei quali AWS S3\, Azure Blob Storage e MinIO. La caratteristica distintiva di M²CS è la capacità di replicare automaticamente i file su più provider\, garantendo alta disponibilità\, affidabilità e indipendenza dal vendor. \n\n\n\n\nSpeaker3:\n\nCHOAIB GOUMRI\n\n\n\n\n\nTitolo:Serious training nell’Industria 4.0 tramite un portale cross-reality sviluppato con il framework CrossWarp\n\n\n\nAbstract:\n\n\n\n\nNegli ultimi anni l’integrazione tra ambienti virtuali e tecnologie di realtà aumentata e diventata centrale nei contesti industriali. Questa tesi presenta un caso d’uso del framework CrossWarp\, pensato per favorire esperienze collaborative ibride e transizioni fluide tra diversi livelli di realtà\, applicato alla simulazione di un impianto automatizzato con finalità di formazione e valutazione. Il progetto propone un serious game per l’ispezione qualitativa: oggetti digitali\, trasportati da nastri e rulli simulati\, interagiscono con un portale digitale che permette di visualizzarne lo stato interno o alternativo. Una volta entrata la box nella scena VR\, l’operatore può fermare il nastro\, prelevare l’oggetto e spostarlo in AR per la verifica; se conforme rientra nel flusso\, altrimenti rimane in AR come difetto. Alla ripartenza\, il sistema fornisce feedback quantitativo su quanti oggetti difettosi e non sono stati rilevati e in quanto tempo è stata eseguita tale ispezione. Sviluppata con Unity e Photon Fusion\, l’applicazione supporta interazioni multiutente in tempo reale per scenari di training cooperativo. Lo scenario mostra come la Cross Reality\, tramite CrossWarp\, possa essere uno strumento efficace per simulazione\, formazione tecnica e valutazione delle competenze in contesti ibridi\, introducendo dinamiche ludiche a supporto dell’apprendimento.
URL:https://www.isislab.it/event/presentazione-dei-lavori-di-tesi-di-antonio-caiazzo-luca-del-bue-e-choaib-goumri/
LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Lab. 10\, II piano)\, Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano SA\, Fisciano\, Italy\, Italy
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SUMMARY:Seminar by Maria Cascone - Enhancing PyBibX: Extensions for Data Acquisition\, Snowballing\, Venuew Ranking and Multivocal Literature Analysis
DESCRIPTION:Enhancing PyBibX: Extensions for Data Acquisition\, Snowballing\, Venue Ranking and Multivocal Literature Analysis \n\n\n\n\n\nAbstract:This work extends the capabilities of PyBibX\, a Python library for bibliometric and scientometric analysis\, by integrating several advanced features aimed at supporting rigorous and reproducibleliterature review workflows. The contribution enhances the data acquisition layer by adding automated coverage checks and search functionalities across multiple scientific sources\, including Scopus\, ACM Digital Library\, IEEE Xplore\, GitHub\, and Zenodo\, thus enabling both academic and grey literature collection within a unified interface. \n\n\n\nFurthermore\, the project introduces full support for backward and forward snowballing. Using Scopus as the primary provider\, the system retrieves citing and cited documents\, handles API-specific constraints\, combines Scopus Abstract Retrieval with fallbacks to CrossRef when necessary\, and computes citation counts for each processed article. These functionalities allow researchers to expand evidence bases systematically and minimize manual effort in citation chasing. \n\n\n\nAn additional contribution is the integration of reputable venue-ranking sources (CORE and SCIMAGO)\, enabling automated assessment of publication venues by name and year\, with fuzzy matching and multi-year coverage checks. \n\n\n\nFinally\, the work includes an evaluation of the visualization layer and proposes improvements to ensure more effective data exploration and interpretability within the reference PyBibX repository.Overall\, the extended framework strengthens PyBibX as a practical tool for conducting structured\, multivocal literature reviews\, supporting both traditional bibliometric pipelines and exploratory analyses.
URL:https://www.isislab.it/event/seminar-by-maria-cascone-enhancing-pybibx-extensions-for-data-acquisition-snowballing-venuew-ranking-and-multivocal-literature-analysis/
LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Stecca 7\, Lab. 10\, II piano) – Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano (SA)
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SUMMARY:Seminario: "GenMap: a federation-agnostic SPARQL query rewriter" di LUKASZ GAJEWSKI
DESCRIPTION:Abstract:  \n\n\n\nIl presente lavoro di tesi si colloca nell'ambito dei Knowledge Graph Federati e delle Federated SPARQL Queries\, con particolare attenzione alle problematiche di usabilità da parte degli utenti finali.Per comprendere lo stato dell'arte\, è stata condotta una systematic literature review focalizzata sui motori di query SPARQL federati\, con l'obiettivo di analizzare il processo di interrogazione\, i domini applicativi prevalenti e il livello di attenzione verso l'utente finale.I risultati hanno evidenziato criticità significative: la ricerca assume quasi sempre come punto di partenza query SPARQL già formulate\, e soprattutto emerge una scarsa progettazione user-centric\, con tecnologie che richiedono competenze tecniche avanzate e presentano barriere all'adozione da parte di utenti non esperti.A partire da queste evidenze\, la tesi propone GenMap\, un sistema di federation-agnostic SPARQL query rewriting che consente agli utenti di formulare interrogazioni SPARQL utilizzando predicati generici\, automaticamente tradotti nelle corrispondenti URI concrete degli endpoint sottostanti.Il sistema si basa su un'architettura ibrida: per ciascun Knowledge Graph della federazione viene costruito un indice TF-IDF che seleziona i top-k candidati più probabili per ogni predicato generico\, mentre un Large Language Model identifica la mappatura più appropriata tra i candidati o rileva l'assenza di predicati compatibili.GenMap è progettato per essere completamente indipendente dal motore di federazione utilizzato\, garantendo compatibilità con qualsiasi infrastruttura esistente. La validazione sperimentale è stata condotta su una federazione di quattro Knowledge Graph in ambito biomedico\, derivati da benchmark consolidati\, dimostrando l'efficacia dell'approccio nel facilitare l'accesso a dati distribuiti e semanticamente eterogenei senza richiedere conoscenza a priori degli schemi degli endpoint.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-genmap-a-federation-agnostic-sparql-query-rewriter-di-lukasz-gajewski/
LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Stecca 7\, Lab. 10\, II piano) – Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano (SA)
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SUMMARY:Seminario: "Analisi di segnali vocali per la classificazione di soggetti patologici tramite estrazione di feature acustiche e modelli di Machine Learning con openSMILE" di Roberto Giuseppe Scarpae Marco Renella
DESCRIPTION:Abstract: Il presente lavoro di tirocinio si inserisce nell’ambito dell’analisi automatica del segnale vocale con l’obiettivo di individuare differenze acustiche significative tra soggetti appartenenti a gruppi di controllo e soggetti pazienti.A partire da registrazioni audio grezze\, è stato sviluppato un flusso di elaborazione comprendente la pulizia dei segnali tramite audiocleaner.ai\, l’estrazione delle feature acustiche mediante OpenSMILE (set eGeMAPS) e la definizione di feature personalizzate derivate da parametri di fonazione\, pause e variazioni spettrali.I dataset risultanti sono stati integrati e bilanciati mediante la tecnica SMOTE\, per mitigare lo squilibrio tra le classi prima della fase di addestramento. Il modello di classificazione scelto è un Random Forest Classifier\, selezionato per la sua robustezza\, interpretabilità e capacità di gestire feature eterogenee.Le valutazioni sperimentali\, effettuate tramite balanced accuracy e metriche derivate dal classification report\, hanno evidenziato una capacità del modello di distinguere le due classi con un’accuratezza bilanciata pari al 72%.Il sistema proposto costituisce una base solida per ulteriori sviluppi orientati al miglioramento delle prestazioni predittive e all’identificazione di marcatori vocali potenzialmente utili per il supporto alla diagnosi e al monitoraggio clinico.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-analisi-di-segnali-vocali-per-la-classificazione-di-soggetti-patologici-tramite-estrazione-di-feature-acustiche-e-modelli-di-machine-learning-con-opensmile-di-roberto-giuseppe-scarpae-m/
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SUMMARY:Seminar by Antonio De Caro: SIGMo: High-Throughput Batched Subgraph Isomorphism on GPUs for Molecular Matching
DESCRIPTION:Abstract. Subgraph isomorphism is a fundamental graph problem with applications in diverse domains from biology to social network analysis. Of particular interest is molecular matching\, which uses a subgraph isomorphism formulation for the drug discovery process. While subgraph isomorphism is known to be NP-complete and computationally expensive\, in the molecular matching formulation a number of domain constraints allow for efficient implementations. This paper presents SIGMo\, a high-throughput\, portable subgraph isomorphism framework for GPUs\, specifically designed for batch molecular matching. SIGMo takes advantage of the specific domain formulation to provide a more efficient filter-and-join strategy: the framework introduces a novel multi-level iterative filtering technique based on neighborhood signature encoding to efficiently prune candidates prior to a GPU-optimized join phase using a stack-based DFS traversal. The GPU implementation is written in SYCL\, allowing portable execution on AMD\, Intel\, and NVIDIA GPUs. Our experimental evaluation on a large dataset from ZINC demonstrates up to 1470\times speedup over state-of-the-art subgraph isomorphism frameworks\, and achieves a throughput of 7.7 billion matches per second on a cluster with 256 GPUs. \n\n\n\nVenue. SC'25: International Conference for High Performance Computing\, Networking\, Storage\, and Analysis
URL:https://www.isislab.it/event/seminar-by-antonio-de-caro-sigmo-high-throughput-batched-subgraph-isomorphism-on-gpus-for-molecular-matching/
LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Stecca 7\, Lab. 10\, II piano) – Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano (SA)
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SUMMARY:Seminario: SeMQuAK: Modellazione Semantica delle Metriche di Qualità dei Knowledge Graph di Valentina Ferrentino
DESCRIPTION:Abstract: La valutazione automatica della qualità dei Knowledge Graph (KG) genera grandi quantità di dati\, prodotti periodicamente dagli strumenti di analisi. Un esempio è KGHeartBeat\, progetto open source dell’ISISLab che monitora oltre 1.600 dataset della LOD Cloud\, rilasciando ogni settimana file CSV con i risultati delle metriche di qualità. Questi file\, però\, offrono una visione frammentata e poco interoperabile dei dati\, rendendo difficile analizzare l’evoluzione della qualità nel tempo.Per superare questo limite\, la mia tesi propone SeMQuAK (Semantic Modeling of Quality Assessment in Knowledge Graphs)\, un modulo software sviluppato in Python che trasforma i dati CSV in un modello semantico basato su RDF. Attraverso un processo di Estrazione\, Trasformazione e Caricamento\, SeMQuAK normalizza i valori e li rappresenta in un grafo unico e coerente\, conforme ai principi dei Linked Data.Questo approccio rende i dati di qualità interoperabili\, tracciabili e riutilizzabili\, facilitando analisi comparative e monitoraggi nel tempo.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-semquak-modellazione-semantica-delle-metriche-di-qualita-dei-knowledge-graph-di-valentina-ferrentino/
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SUMMARY:Seminario: "Dall’identità al codice: avatar su misura tra MakeHuman e Unity nella pipeline 3Dify" di Anna Tagliamonte
DESCRIPTION:Abstract: Il progetto “Dall’identità al codice: avatar su misura tra MakeHuman e Unity nella pipeline 3Dify” si inserisce nell’ambito dello sviluppo di sistemi tridimensionali interattivi e affronta il tema della generazione automatica di avatar digitali personalizzati.L’obiettivo è ottimizzare la pipeline 3Dify mediante l’integrazione del sistema UMA (Unity Multipurpose Avatar) all’interno di Unity\, così da consentire la traduzione diretta dei parametri morfologici di MakeHuman in corrispondenti controlli UMA.L’analisi comparativa degli slider dei due ambienti ha permesso di definire una mappatura coerente dei parametri antropometrici e visivi\, nonché un modello di normalizzazione funzionale alla compatibilità tra le due piattaforme.L’adozione del pacchetto UMA riduce significativamente il carico computazionale del sistema\, eliminando la dipendenza dai container di MakeHuman e rendendo il processo di generazione più modulare\, flessibile ed efficiente.Il progetto combina attività di ricerca\, modellazione tridimensionale e sviluppo software\, con particolare attenzione agli aspetti di interazione e user experience\, e mira a migliorare l’adattabilità e l’efficacia della pipeline in prospettiva di futuri scenari applicativi nei campi della realtà virtuale\, della formazione medica e della simulazione interattiva.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-dallidentita-al-codice-avatar-su-misura-tra-makehuman-e-unity-nella-pipeline-3dify-di-anna-tagliamonte/
LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Lab. 10\, II piano)\, Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano SA\, Fisciano\, Italy\, Italy
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SUMMARY:Seminario: "Cross Reality in ambiente industriale 4.0"  di CHOAIB GOUMRI
DESCRIPTION:Abstract: Negli ultimi anni\, l’integrazione tra ambienti virtuali e tecnologie di realtà aumentata ha assunto un ruolo sempre più centrale nei contesti industriali\, favorendo l’emergere di soluzioni che combinano visualizzazione immersiva e interazione avanzata. La presente tesi presenta un caso d’uso del framework CrossWarp\, progettato per abilitare esperienze collaborative ibride e transizioni fluide tra differenti livelli di realtà\, applicato alla simulazione di un impianto industriale automatizzato. \n\n\n\nIl progetto sviluppato consiste in un sistema interattivo in cui oggetti digitali come pacchi che vengono trasportati da macchinari simulati (nastri\, rulli) e interagiscono con un portale digitale\, rappresentato da un monitor\, che consente la visualizzazione aumentata dello stato interno o alternativo dell’oggetto stesso. Attraverso l’utilizzo combinato di Unity e Photon Fusion\, l’applicazione supporta interazioni multiutente in tempo reale. \n\n\n\nLo scenario proposto dimostra come CrossWarp possa essere impiegato efficacemente per arricchire processi produttivi simulati\, supportando attività di formazione tecnica\, testing di linea e collaborazione remota tra utenti dotati di dispositivi eterogenei. L’approccio si distingue per la modularità\, l’interoperabilità tra ambienti desktop e in realtà aumentata\, e per l’attenzione posta all’interazione contestuale in spazi ibridi. \n\n\n\nI risultati ottenuti evidenziano il potenziale della Cross Reality come strumento innovativo nella progettazione\, simulazione e visualizzazione di sistemi industriali intelligenti.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-cross-reality-in-ambiente-industriale-4-0-di-choaib-goumri/
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SUMMARY:Seminario: "DUBME: una piattaforma web cloud-native per la generazione di contenuti audiovisivi con avatar 3D tramite text-to-speech e lip-sync" di Antonio Caiazzo
DESCRIPTION:Abstract: Negli ultimi anni\, la generazione automatica di contenuti multimediali basati su avatar 3D ha suscitato un crescente interesse\, trovando applicazione in ambiti che spaziano dalla comunicazione digitale alla formazione interattiva. Tuttavia\, le soluzioni attualmente disponibili risultano spesso frammentate o vincolate a software specialistici\, limitando la possibilità per gli utenti di creare e gestire in modo semplice e centralizzato i propri contenuti audiovisivi personalizzati. \n\n\n\nQuesta tesi introduce DUBME\, una piattaforma web cloud-native progettata per semplificare la produzione e la gestione di contenuti audiovisivi basati su avatar 3D. La piattaforma consente all’utente di accedere tramite account personale o provider esterni\, creare progetti organizzati in cartelle e generare video a partire da un testo\, applicando sintesi vocale (Text-to- Speech\, TTS) e sincronizzazione labiale (lip-sync) sull’avatar selezionato. Ogni progetto raccoglie titolo\, testo\, avatar scelto e cartella di destinazione\, garantendo un flusso creativo fluido in un ambiente centralizzato e facilmente gestibile. \n\n\n\nGli sviluppi futuri prevedono l’ampliamento della libreria di avatar\, la personalizzazione dello sfondo\, la condivisione di cartelle e progetti tra più utenti e il caricamento di avatar personalizzati. Ulteriori evoluzioni includeranno funzionalità di montaggio ed editing video direttamente online\, permettendo di combinare più clip generate dagli avatar\, inserire transizioni\, testi e audio di sottofondo\, fino ad arrivare a funzionalità collaborative in tempo reale. Queste estensioni trasformeranno DUBME in un vero ambiente di post-produzione cloud-native capace di abilitare nuovi scenari creativi e applicativi.
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SUMMARY:Seminario: M²CS: Una libreria per lo storage multi/hybrid-cloud con funzionalità di replica trasparente di Luca Del Bue
DESCRIPTION:Abstract: Con la crescente diffusione delle architetture cloud-native\, emerge la necessità di gestire in modo efficiente e uniforme i dati distribuiti su diversi servizi di storage. M²CS (Multi-Cloud Multi-Storage)\, una libreria sviluppata in Go\, si propone come livello di astrazione tra le applicazioni e i provider di storage\, siano essi cloud o on-premise. La tesi illustra la progettazione e l’implementazione di questa libreria\, con particolare attenzione alle operazioni CRUD e alla gestione\, sia sincrona che asincrona\, dei dati in modo trasparente\, efficiente (compressione) e sicuro (cifratura) verso servizi eterogenei quali AWS S3\, Azure Blob Storage e MinIO. La caratteristica distintiva di M²CS è la capacità di replicare automaticamente i file su più provider\, garantendo alta disponibilità\, affidabilità e indipendenza dal vendor.
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SUMMARY:Seminario: "Hypernegative: una libreria in Python per la valutazione di algoritmi di Hyperlink Prediction" di Giovanni Semioli
DESCRIPTION:Abstract:Gli ipergrafi modellano in modo naturale sistemi reali con relazioni di ordine superiore. Un problema centrale è l’Hyperlink Prediction (HLP): stimare collegamenti futuri tra insiemi di nodi. L’HLP è difficile: le relazioni di arità variabile ampliano lo spazio di ricerca\, il forte sbilanciamento tra positivi e negativi distorce l’addestramento\, e la scalabilità complica sia training sia valutazione. Il Negative Sampling (NS) è cruciale\, ma scelte eterogenee rendono i risultati poco comparabili e spesso non riproducibili. \n\n\n\nIn questo seminario presentiamo Hypernegative\, una libreria Python che fornisce un’interfaccia unificata per costruire pipeline di Machine Learning per HLP con NS. La libreria standardizza il flusso di lavoro\, offre strategie di NS configurabili e protocolli di valutazione coerenti\, migliorando riproducibilità e confronto tra metodi. Obiettivo: ridurre la varianza indotta dal NS\, stabilizzare i benchmark e accelerare lo sviluppo di soluzioni HLP applicabili su ipergrafi reali e di grandi dimensioni.
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SUMMARY:Seminario: "KgSum: profilazione e classificazione automatica di Knowledge Graph"  di Mario Cosenza
DESCRIPTION:AbstractI Knowledge Graph (KG) permettono di rappresentare entità e relazioni in forma di grafo\, facilitando l’organizzazione di dati complessi e collegati tra loro. La loro caratterizzazione manuale\, però\, è un processo oneroso e poco scalabile. In questo seminario presento KgSum\, un progetto per automatizzare l’estrazione dei temi principali e la creazione di profili descrittivi di KG a partire da endpoint SPARQL e dump RDF. Il dataset è stato costruito raccogliendo Knowledge Graph da fonti come LOD Cloud\, Zenodo e GitHub\, ed estraendo da essi informazioni quali vocabolari\, classi\, proprietà ed etichette. Per la classificazione sono stati sperimentati sia algoritmi di machine learning tradizionali sia approcci più recenti\, tra cui autoencoder e l’adattamento del modello Mistral 7B tramite QLoRA. L’applicazione\, dotata di interfaccia web sviluppata in Next.js e distribuita con Docker\, è stata valutata su dataset reali raggiungendo fino al 79% di accuratezza; nella presentazione verranno inoltre discusse le principali limitazioni e prospettive di sviluppo future.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-kgsum-profilazione-e-classificazione-automatica-di-knowledge-graph-di-mario-cosenza/
CATEGORIES:Seminari
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