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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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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.
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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.
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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.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-hypernegative-una-libreria-in-python-per-la-valutazione-di-algoritmi-di-hyperlink-prediction-di-giovanni-semioli/
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: "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/
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SUMMARY:Seminar by Dr. Sohan Lal - Harnessing the Power of GPUs: A Path to Efficiency and Sustainability
DESCRIPTION:Abstract: Graphics Processing Units (GPUs) have rapidly evolved from fixed-function graphics engines to general-purpose parallel computing platforms\, powering a broad spectrum of applications\, from AI and scientific computing to embedded systems. Their high performance-per-watt has made them central to modern computing\, including their adoption in 8 of the world’s top 10 supercomputers. Yet\, GPUs continue to face challenges related to high power consumption and reduced energy efficiency under low utilization\, critical hurdles on the path to sustainable and exascale computing. \n\n\n\nIn this talk\, I will explore key architectural bottlenecks that limit GPU efficiency and briefly present architectural techniques (targeting the memory hierarchy) we have developed to address them. I will also highlight simulation and benchmarking tools from our group for modeling power and emerging features in NVIDIA Hopper and Blackwell architectures. The talk will conclude with an overview of our ongoing projects\, such as LEAP (Locality-Driven High-Performance\, Energy-Efficient GPUs) and ScaleHPC (Scalability Prediction for HPC Systems)\, both aimed at advancing sustainable GPU computing. \n\n\n\nShort Bio: Dr. Sohan Lal is a computer architecture researcher with a particular focus on GPU and heterogeneous architectures. He has led the Massively Parallel Systems (MPS) research group as a Junior Professor at TU Hamburg for four years and previously worked as a postdoctoral researcher at TU Berlin\, where he also earned his Ph.D. in 2019. \n\n\n\nDr. Lal's research has been published in top-tier venues such as IPDPS\, Euro-Par\, DATE\, HPEC\, ICCD\, and IJPP\, including two papers that received Best Paper and Best Poster Awards. He has successfully secured competitive third-party funding from DFG\, BMBF\, and ECIU.
URL:https://www.isislab.it/event/seminar-by-dr-sohan-lal-harnessing-the-power-of-gpus-a-path-to-efficiency-and-sustainability/
LOCATION:Room P6\, Building F3\, Floor 0\, Dipartimento di Informatica Università di Salerno\, Via Papa\, Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano SA\, Italia
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SUMMARY:Seminars:"SYgraph: A Portable Heterogeneous Graph Analytics Framework for GPUs" by Antonio De Caro - "Phase-based Frequency Scaling for Energy-efficient Heterogeneous Computing by Lorenzo Carpentieri
DESCRIPTION:Speaker: Antonio De Caro \n\n\n\nTitle: SYgraph: A Portable Heterogeneous Graph Analytics Framework for GPUs \n\n\n\nAbstract: Graph analytics play a crucial role in a wide range of fields\, including social network analysis\, bioinformatics\, and scientific computing\, due to their ability to model and explore complex relationships. However\, optimizing graph algorithms is inherently difficult due to their memory-bound constraints\, often resulting in poor performance on modern massively parallel hardware. In addition\, most state-of-the-art implementations are designed in CUDA for NVIDIA GPUs\, and thus they can not run on supercomputers equipped with AMD and Intel GPUs.To address these challenges\, we propose SYgraph\, a portable heterogeneous graph analytics framework written in SYCL.SYgraph provides an efficient two-layer bitmap data layout optimized for GPU memory\, eliminates the need for pre- or post-processing steps\, and abstracts the complexity of working with diverse target platforms.Experimental results demonstrate that SYgraph delivers competitive performance against state-of-the-art frameworks on datasets with up to 21 million nodes and 530 million edges on NVIDIA GPUs while being able to target any SYCL-supported device\, such as AMD and Intel GPUs.Speaker: Lorenzo Carpentieri \n\n\n\nTitle:Phase-based Frequency Scaling for Energy-efficient Heterogeneous Computing \n\n\n\nAbstract:Energy efficiency has been a major challenge for exascale computing. Frequency scaling is a powerful technique to achieve energy savings in modern heterogeneous systems\, and can be applied either at a coarse granularity\, by application\, or at a fine granularity\, by setting the frequency for each computational kernel.The chosen granularity significantly impacts the performance and energy consumption of applications due to frequency-change overhead. \n\n\n\nWe propose a novel phase-based method that minimizes the frequency-change overhead and improves performance and energy efficiency on heterogeneous multi-GPU systems.Our approach detects different phases through application profiling and DAG analysis\, and sets an optimal frequency for each phase.Our methodology also considers MPI programs\, where the overhead can be hidden by overlapping frequency-change with communication.Experimental results show up to 37% energy saving and 1.87x speedup for various benchmarks on a single GPU\, and 68% energy saving and 3.63 x speedup on two multi-GPU applications.
URL:https://www.isislab.it/event/seminarssygraph-a-portable-heterogeneous-graph-analytics-framework-for-gpus-by-antonio-de-caro-phase-based-frequency-scaling-for-energy-efficient-heterogeneous-computing-by-lorenzo-carpentie/
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SUMMARY:Seminario: Presentazioni dei lavori di Tesi di  Valerio Di Pasquale\, Dario De MAio ed Angelo Alberico
DESCRIPTION:Hypergraph Discrete Denoising DIffusion Probabilistic Models for Real-World Network Generation di  Valerio Di Pasquale\n\n\n\n\n•     Abstract: \n\n\n\n\nGli ipergrafi sono una generalizzazione dei grafi che estendono il concetto di relazione binaria permettendo la definizione di relazioni che collegano un numero arbitrario di nodi\, rendendo tale struttura particolarmente adatta a modellare sistemi complessi nei quali sono naturalmente presenti relazioni multiple. Così come per i grafi\, l'uso di modelli generativi per ipergrafi\, hanno lo scopo di sintetizzare sistemi reali\, simulando i complessi meccanismi che regolano la formazione di nuove relazioni. Questi modelli generativi\, abilitano la risoluzione di diversi task\, come l'anomaly detection\, la link prediction\, la creazione di dati sintetici e la simulazione dell'evoluzione dei sistemi. Tuttavia\, mentre gli approcci basati su deep learning rimangono ancora poco esplorati\, la maggior parte dei metodi generativi esistenti si basa su metodi algoritmici che mirano a riprodurre determinate caratteristiche strtturali delle reti. Vista la recente crescita e rivoluzione di approcci generativi nel campo della generazione di testo e immagini\, questo scenario offre una opportunità significativa di avanzamento anche della generazione di ipergrafi. In questo lavoro di tesi viene introdotto un modello generativo per ipergrafi basato su Discrete Denoising Diffusion Probabilistic Models.\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nHyperlink Prediction in Hypergraphs with nodes and edges textual representation di Dario De Maio\n\n\n\n\n•     Abstract: \n\n\n\nNegli ultimi anni\, gli ipergrafi si sono affermati come uno strumento per modellare relazioni che coinvolgono un numero arbitrario di nodi\, offrendo nuove opportunità per lo studio dei sistemi complessi. Uno dei problemi maggiormente affrontati in questo campo è stato quello della predizione di relazioni tra nodi (hyperlink prediction)\, tramite l'utilizzo delle loro rappresentazioni strutturali.Inoltre\, in letteratura sono stati proposti approcci che integrano informazioni aggiuntive oltre a quelle strutturali\, come descrizioni testuali relative ai nodi\, per migliorarne la rappresentazione e\, di conseguenza\, le capacità dei modelli di classificazione nel task di hyperlink prediction. Tali approcci\, però\, si concentrano esclusivamente sui nodi\, trascurando eventuali informazioni testuali associate agli archi.In questo lavoro di tesi si presenta un modello in grado di utilizzare sia informazioni testuali sui nodi che sugli iperarchi\, al fine di costruire rappresentazioni più complete e potenziare la capacità predittiva nei task di hyperlink prediction.Un ulteriore ostacolo che limita l'utilizzo di un tale modello è rappresentato dalla scarsa disponibilità di dataset che contengano descrizioni testuali anche per gli archi; in letteratura\, infatti\, sono disponibili quasi esclusivamente dati relativi ai nodi. Un secondo contributo di questo lavoro è stato quindi quello di estendere alcuni dataset esistenti\, arricchendoli con informazioni descrittive sugli archi. A tal fine\, è stato utilizzato un nuovo approccio basato sull'impiego dei Large Language Model\, che consentono di generare facilmente descrizioni testuali aggiuntive a partire dalle informazioni già presenti.Infine\, per valutare l'impatto delle informazioni testuali\, è stato condotto un ablation study mirato\, che ha permesso di quantificare il contributo delle diverse tipologie di feature sulla qualità della predizione. \n\n\n\n\nMeteo su misura: una piattaforma Cloud-Native per l’esecuzione di modelli di previsione meteorologica locale ad alta risoluzione di Alberto Alberico\n\n\n\n\n•     Abstract: \n\n\n\nIn questo seminario verrà presentato Meteo su Misura\, un’infrastruttura che\, integrando il Global Forecast System (GFS) e il modello Weather Research and Forecasting (WRF)\, automatizza l’intero flusso operativo necessario per ottenere modelli di previsioni meteorologiche locali ad alta risoluzione. La piattaforma consente la visualizzazione delle previsioni attraverso un’interfaccia web interattiva ed è stata utilizzata per generare una previsione ad alta risoluzione relativa al Golfo di Salerno
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-presentazioni-dei-lavori-di-tesi-di-valerio-di-pasquale-dario-de-maio-ed-angelo-alberico/
LOCATION:Laboratorio ISISLaboratorio 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:Seminari: Hypergraph Discrete Denoising Diffusion Probabilistic Models for Real-World Network Generation di Valerio Di Pasquale - Hyperlink Prediction in Hypergraphs with nodes and edges textual representation di Dario De Maio
DESCRIPTION:Speaker: Valerio Di Pasquale \n\n\n\nTitolo: Hypergraph Discrete Denoising Diffusion Probabilistic Models for Real-World Network Generation \n\n\n\nAbstract:Gli ipergrafi sono una generalizzazione dei grafi che estendono il concetto di relazione binaria permettendo la definizione di relazioni che collegano un numero arbitrario di nodi\, rendendo tale struttura particolarmente adatta a modellare sistemi complessi nei quali sono naturalmente presenti relazioni multiple. Così come per i grafi\, l'uso di modelli generativi per ipergrafi\, hanno lo scopo di sintetizzare sistemi reali\, simulando i complessi meccanismi che regolano la formazione di nuove relazioni. Questi modelli generativi\, abilitano la risoluzione di diversi task\, come l'anomaly detection\, la link prediction\, la creazione di dati sintetici e la simulazione dell'evoluzione dei sistemi. Tuttavia\, mentre gli approcci basati su deep learning rimangono ancora poco esplorati\, la maggior parte dei metodi generativi esistenti si basa su metodi algoritmici che mirano a riprodurre determinate caratteristiche strtturali delle reti. Vista la recente crescita e rivoluzione di approcci generativi nel campo della generazione di testo e immagini\, questo scenario offre una opportunità significativa di avanzamento anche della generazione di ipergrafi. In questo lavoro di tesi viene introdotto un modello generativo per ipergrafi basato su Discrete Denoising Diffusion Probabilistic Models. \n\n\n\nSpeaker: Dario De Maio \n\n\n\nTitolo: Hyperlink Prediction in Hypergraphs with nodes and edges textual representation \n\n\n\nAbstract:Negli ultimi anni\, gli ipergrafi si sono affermati come uno strumento per modellare relazioni che coinvolgono un numero arbitrario di nodi\, offrendo nuove opportunità per lo studio dei sistemi complessi. Uno dei problemi maggiormente affrontati in questo campo è stato quello della predizione di relazioni tra nodi (hyperlink prediction)\, tramite l'utilizzo delle loro rappresentazioni strutturali. \n\n\n\nInoltre\, in letteratura sono stati proposti approcci che integrano informazioni aggiuntive oltre a quelle strutturali\, come descrizioni testuali relative ai nodi\, per migliorarne la rappresentazione e\, di conseguenza\, le capacità dei modelli di classificazione nel task di hyperlink prediction. Tali approcci\, però\, si concentrano esclusivamente sui nodi\, trascurando eventuali informazioni testuali associate agli archi. \n\n\n\nIn questo lavoro di tesi si presenta un modello in grado di utilizzare sia informazioni testuali sui nodi che sugli iperarchi\, al fine di costruire rappresentazioni più complete e potenziare la capacità predittiva nei task di hyperlink prediction.Un ulteriore ostacolo che limita l'utilizzo di un tale modello è rappresentato dalla scarsa disponibilità di dataset che contengano descrizioni testuali anche per gli archi; in letteratura\, infatti\, sono disponibili quasi esclusivamente dati relativi ai nodi. Un secondo contributo di questo lavoro è stato quindi quello di estendere alcuni dataset esistenti\, arricchendoli con informazioni descrittive sugli archi. A tal fine\, è stato utilizzato un nuovo approccio basato sull'impiego dei Large Language Model\, che consentono di generare facilmente descrizioni testuali aggiuntive a partire dalle informazioni già presenti. \n\n\n\nInfine\, per valutare l'impatto delle informazioni testuali\, è stato condotto un ablation study mirato\, che ha permesso di quantificare il contributo delle diverse tipologie di feature sulla qualità della predizione.
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SUMMARY:Seminario: "Meteo su misura: una piattaforma Cloud-Native per l’esecuzione di modelli di previsione meteorologica locale ad alta risoluzione" di Angelo Alberico
DESCRIPTION:Abstract: In questo seminario verrà presentato Meteo su Misura\, un’infrastruttura che\, integrando il Global Forecast System (GFS) e il modello Weather Research and Forecasting (WRF)\, automatizza l’intero flusso operativo necessario per ottenere modelli di previsioni meteorologiche locali ad alta risoluzione. La piattaforma consente la visualizzazione delle previsioni attraverso un’interfaccia web interattiva ed è stata utilizzata per generare una previsione ad alta risoluzione relativa al Golfo di Salerno.
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SUMMARY:Seminario: "Classificazione e Profilazione Automatica di Knowledge Graph" di Mario Cosenza
DESCRIPTION:Abstract:L’estrazione e la classificazione automatizzata di topic da Knowledge Graph rappresentano una sfida complessa a causa della natura eterogenea e distribuita di questi dati strutturati che descrivono entità reali e le loro relazioni. Viene illustrato un approccio che combina tecniche di machine learning tradizionale e modelli di linguaggio avanzati per generare profili dettagliati e interpretabili di Knowledge Graph. Durante il seminario saranno presentati i metodi di raccolta dati da fonti diverse\, insieme ai processi di pulizia\, filtraggio e classificazione basati su feature semantiche. Infine\, verranno discussi i risultati ottenuti con diversi classificatori\, analizzandone limiti e potenziali sviluppi futuri.
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SUMMARY:Seminar by STEFANO MARSEGLIA and PIERLUCA NARDONE :"AWS frameworks for a more efficient serverless application development: AWS SAM and AWS Amplify"
DESCRIPTION:Speaker: STEFANO MARSEGLIA• BIOStefano Marseglia is an AWS Solutions Architect and head of thedevelopment department at Epsilon s.r.l. He’s got 9 years of experiencein full stack web applications development\, software systems integrationand AWS cloud services. \n\n\n\n• Speaker: PIERLUCA NARDONE• BIOPierluca Nardone is a Software Engineer at Epsilon s.r.l. He is involved in the design\, development\, and deployment of applications\, web services\, and mobile apps\, adopting DevOps AWS solutions.• Abstract:Over the years we’ve become more and more familiar with the term “serverless application” and its main benefits such as cutting down costs and reducing infrastructure management overhead. But the implications of this new paradigm on the daily job of a developer are often somewhat overlooked. What does it really mean for a developer to work with serverless applications? In this talk we will give an answer to this question by presenting two AWS frameworks which support serverless application development on AWS: AWS SAM and AWS Amplify. During the discussion we will focus on what kind of issues these two frameworks try to resolve and will show their main features by means of some practical examples. \n\n\n\nAgenda \n\n\n\n• Greetings\, Company and speaker presentation• What does "serverless" mean and which responsibilities are delegated to the cloud provider?• Main advantages of serverless applicationso Reduction of management complexityo Cost reduction• Main challenges in adopting the serverless paradigm and introduction to AWS serverless frameworks• SAM• SAM practical example• Amplify• Amplify practical example
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SUMMARY:Seminar: Beyond Moore’s Law: The Role of Hybrid Quantum-Classical Computing\, Vincenzo De Maio
DESCRIPTION:Abstract: With the increasing computational requirements of modern applications\, the limitations of classical hardware\, as theorized by Moore's law\, are becoming increasingly prevalent. Therefore\, the computing landscape is shifting toward novel architectures that extend beyond Moore’s Law. Among these\, hybrid quantum-classical systems have emerged as a promising approach to further scale current capabilities of HPC systems. This talk explores the interplay between quantum and HPC\, examining how quantum processors can be leveraged alongside classical HPC architectures to enhance computational efficiency of complex tasks\, such as optimization\, simulation\, and machine learning. We will discuss current advancements in hybrid quantum-classical systems\, such as variational algorithms\, and the most prominent frameworks to enable hybrid quantum-classical computation. Afterward\, we will provide an overview of the research in this area\, including the experience with the HPQC project and some recent research achievements. Finally\, we will provide an outlook on the role of hybrid quantum-classical systems in the post-Moore era and the open research challenges. \n\n\n\nBio: Vincenzo De Maio is a Postdoctoral Researcher at TU Wien\, with special focus on Integration of Quantum Computers in HPC\, Quantum Machine Learning\, and Quantum Optimization\, Edge/Cloud Computing\, Sustainable Computing and Distributed Systems. From June 1st 2025\, he will join the University of Leicester as Lecturer in Distributed Systems. He received his Ph.D. in Computer Science at the University of Innsbruck in November 2016\, with a thesis on modelling energy consumption of Cloud data centers\, particularly focusing on Virtual Machine Migration. Since 2017\, he is working as a postdoctoral researcher at the Institute of Information Systems Engineering of the TU Wien\, in the HPC research group\, whose leader is Univ. Prof. Dr. Ivona Brandic. Since 2022\, he also collaborates with the Department of Experimental Physics of the University of Innsbruck and prof. Thomas Monz as CO-PI of the FFG Leitprojekt HPQC project\, whose goal is the integration of quantum hardware in HPC systems. Since 2023\, he is the main lecturer for “Hybrid Quantum-Classical Systems”\, for the master degree in computer Science in TU Wien\, and guest lecturer for the lecture “Quantum Computing\, Complexity Theory\, and Algorithmics”. He is a member of the TU Wien Center for Artificial Intelligence and Machine Learning (CAIML)\, where he contributes to the special interest group in quantum physics\, and of the Italian non-profit association Informatici Senza Frontiere (https://www.informaticisenzafrontiere.org/). More information on his scientific production are available on his website https://vindem.github.io/
URL:https://www.isislab.it/event/seminar-beyond-moores-law-the-role-of-hybrid-quantum-classical-computing-vincenzo-de-maio/
LOCATION:Aula P6 (Edificio F3) – Dipartimento Informatica\,  Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano SA
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SUMMARY:Seminario: VM Lab: un sistema per la gestione di connessioni a macchine virtuali di Alfredo Jeshoua Spera
DESCRIPTION:Abstract: Questa tesi descrive la progettazione e lo sviluppo di VM Lab\, un sistema web-based per la gestione centralizzata delle connessioni SSH e SFTP a macchine virtuali. L'obiettivo è fornire una piattaforma sicura\, modulare e multiutente\, che superi le limitazioni degli strumenti tradizionali\, spesso frammentati e privi di gestione strutturata degli accessi. La soluzione implementa un'interfaccia interattiva tramite Streamlit\, supporta l'autenticazione con ruoli differenziati\, e consente l'accesso remoto a terminali e file system direttamente via browser. L'architettura è composta da moduli separati per SSH\, SFTP e gestione dei dati\, integrati tramite API sicure. Particolare attenzione è stata posta alla sicurezza delle credenziali\, alla gestione dei permessi e alla semplicità di deploy in ambienti containerizzati.
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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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