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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: " 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: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.
URL:https://www.isislab.it/event/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-guastafe/
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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.
URL:https://www.isislab.it/event/modulargs-un-framework-configuration-driven-per-la-standardizzazione-delle-pipeline-di-3d-gaussian-splatting-di-andrea-amorosini/
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: "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: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.
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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: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: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: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:Seminario: "Presentazione dei lavori di tesi" di Gianluigi Romano\, Valeria Argenziano e Alessandro Basso
DESCRIPTION:1) "Estensione delle primitive di Kubernetes tramite Operator Pattern: Sviluppo di un controller custom e dashboard di gestione integrata" di Gianluigi Romano \n\n\n\nAbstract: La crescente adozione di Kubernetes come standard de facto per l’orchestrazione dei container ha introdotto una significativa complessita operativa\, caratterizzata dalla gestione manuale di risorse eterogenee e dalla difficolta di garantire portabilita tra infrastrutture diverse. In questo contesto\, il pattern Operator 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 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 idempotenza: il sistema monitora costantemente lo stato del cluster\, rilevando e correggendo autonomamente le discrepanze rispetto allo stato desiderato\, o Desired State\, garantendo cosı resilienza e continuita operativa. L’architettura proposta affronta in modo specifico la sfida dell’interoperabilita 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 e completato dall’integrazione di una Dashboard web che astrae la complessità dei manifesti YAML\, offrendo un’interfaccia di gestione intuitiva e validando un modello di orchestrazione pienamente dichiarativo e portabile. \n\n\n\n2) "Analysis\, design and development of an ELT orchestration middleware for Bancassurance data integration: the Flodex case study" di Valeria Argenziano \n\n\n\nAbstract: In the fast paced Insurtech era\, the seamless flow of data between insurance giants and banking institutions is not just a technical necessity but a business imperative. The Flodex project arises from a critical challenge faced by Credem: moving away from obsolete\, manual heavy legacy systems to synchronize complex data streams—policies\, financial movements\, and balances. \n\n\n\nTraditional integration portals\, like the legacy ART\, function as rigid "black boxes." In these systems\, a single minor data discrepancy can trigger a "silent failure\," rejecting entire batches and leaving back office operators blind to the root cause. This lack of transparency turns every error into an operational bottleneck\, requiring tedious\, manual re executions and physical access to servers for data recovery. \n\n\n\nThis thesis unveils Flodex\, an intelligent orchestration middleware engineered with Spring Boot and Apache Camel. Flodex shatters the black box paradigm through a sophisticated three tier architecture: a persistent staging area for data normalization\, a logical orchestrator that enforces transactional integrity (preventing "orphan" records)\, and a front-end built in Vaadin. \n\n\n\nThe project’s breakthrough is the Dynamic Patching engine. Unlike standard ETL tools\, Flodex empowers users to intercept failed transactions\, decompose complex JSON payloads into intuitive web forms\, and correct data "on the fly" for immediate resubmission. By transforming error handling from a technical failure into a managed business process\, Flodex drastically slashes the lead time of data accounting\, ensuring data resilience and operational agility in a high stakes financial environment. \n\n\n\n3) "Dicegame: un’esperienza di apprendimento in realtà aumentata attraverso un gioco multiutente per il patrimonio culturale" di Alessandro Basso \n\n\n\nAbstract: Questa tesi descrive la progettazione e lo sviluppo di un gioco in realtà aumentata per dispositivi mobili che consente a più giocatori di condividere uno spazio di gioco virtuale ancorato all’ambiente reale. Per consentire ai partecipanti di interagire in modo immersivo e collaborativo\, il sistema integra gli oggetti digitali nel contesto fisico utilizzando tecnologie di tracciamento e di riconoscimento dello spazio. L’obiettivo del lavoro e sviluppare un sistema in grado di gestire dinamicamente lo stato di gioco e le interazioni tra i giocatori al fine di garantire coerenza\, sincronizzazione e continuità dell’esperienza in un contesto di gioco con più giocatori a turni. Con l’obiettivo di aumentare la modularità e l’estendibilità\, particolare attenzione e stata dedicata alla progettazione dell’architettura software\, distinguendo chiaramente la logica di gioco\, i componenti di rete e il modulo di gestione della realtà aumentata. Il lavoro affronta anche le principali questioni relative alla sincronizzazione dei dispositivi\, all’ancoraggio coerente degli oggetti virtuali nello spazio condiviso\, alla gestione dei turni e alla progettazione di un’interfaccia utente adattiva\, analizzando le soluzioni trovate per migliorare l’esperienza utente in un ambiente di realtà aumentata collaborativa.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-presentazione-dei-lavori-di-tesi-di-gianluigi-romano-valeria-argenziano-e-alessandro-basso/
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SUMMARY:Seminario: "Monitoring Chatbot: Infrastructure as Code e GitOps per il Deployment di una Piattaforma Agentica Cloud-Native in Ambienti Enterprise" di Anna Chiara Esposito
DESCRIPTION:Abstract: Questo lavoro descrive gli aspetti infrastrutturali e DevOps di Monitoring Chatbot\, una piattaforma cloud-native a microservizi orientata al troubleshooting\, monitoring e gestione operativa in contesti IT complessi. L’architettura adotta Kubernetes come orchestratore e integra connettori disaccoppiati per l’estensione a nuove sorgenti dati\, pipeline di ingestion distribuite su Apache Kafka e un layer RAG per la knowledge integration. L’elaborato approfondisce in particolare l’adozione di Infrastructure as Code con Terraform e paradigmi GitOps per automatizzare provisioning\, deployment e observability\, garantendo riproducibilità e tracciabilità dell’intera infrastruttura. Il sistema è progettato per supportare deployment sia cloud sia on-premise\, assicurando cloud agnosticism e data sovereignty. Il lavoro evidenzia come l’integrazione di architetture cloud-native\, IaC e modelli agentici basati su LangChain possa abilitare piattaforme AI enterprise scalabili\, osservabili e indipendenti dal provider infrastrutturale.​​​​​​​​​​​​​​​​
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-monitoring-chatbot-infrastructure-as-code-e-gitops-per-il-deployment-di-una-piattaforma-agentica-cloud-native-in-ambienti-enterprise-di-anna-chiara-esposito/
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SUMMARY:Seminario: "Un'architettura multi-agente per l'IA affidabile in sanità" di Giorgio Zazzerini
DESCRIPTION:Abstract: I LLM stanno dimostrando grandi capacità nell'automazione di compiti complessi nel mondo sanitario\, tuttavia la loro natura intrinseca di "black box" è incompatibile con la rigidità e privacy clinica. Per superare questi limiti viene presentato un progetto con un sistema multi-agente deterministico orientato alla Trustworthy AI.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-unarchitettura-multi-agente-per-lia-affidabile-in-sanita-di-giorgio-zazzerini/
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SUMMARY:Seminario: "Affective Computing: Video-feature-extraction" di Domenico Di Caprio e Marco Battaglia
DESCRIPTION:Abstract:Il presente lavoro descrive la progettazione e lo sviluppo di una pipeline software per l'Affective Computing\, orientata all'estrazione quantitativa e all'analisi automatizzata delle espressioni facciali a partire da flussi video grezzi. L'architettura si articola su un flusso sequenziale a quattro stadi che integra modelli di Deep Learning (RetinaFace\, MobileFaceNet e XGBoost) ed ecosistemi open-source come Py-Feat per eseguire Face Detection\, Landmark Tracking e calcolo delle Action Units (AU) in conformità al Facial Action Coding System (FACS). L'elaborato approfondisce in particolare la fase di ingegneria del dato visivo e stabilizzazione del segnale\, implementando tecniche di smoothing tramite medie mobili e meccanismi di memoria di stato per mitigare il rumore algoritmico e l'instabilità temporale dei micro-movimenti facciali. Il sistema elabora infine le dinamiche di attivazione per classificare sette emozioni discrete\, restituendo i risultati in formati strutturati e interoperabili (JSON ed Excel) pronti per analisi statistiche avanzate. Il lavoro evidenzia come questo approccio multi-task superi in accuratezza le tradizionali soluzioni di sola detection\, offrendo una base sperimentale robusta e scalabile che apre la strada a futuri sviluppi nell'analisi comportamentale multimodale in tempo reale.
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SUMMARY:Seminar: "Denoising Diffusion for Hypergraph Generation" by Valerio Di Pasquale
DESCRIPTION:Abstract:Hypergraphs make it possible to model higher-order relationships that standard graphs are unable to express. However\, producing realistic hypergraphs is still difficult\, since current approaches often depend on predefined structural constraints or fail to capture the intertwined dependencies between nodes and hyperedges. We present Janus\, a latent diffusion-based framework that partitions an observed hypergraph into sub-hypergraphs\, learns joint latent representations of nodes and hyperedges using a dual-view β-VAE\, and synthesizes new hypergraph structures through paired latent diffusion guided by cross-view conditioning. The framework can perform both unconstrained generation and generation conditioned on a given node set. We further propose an evaluation protocol that assesses interactions at micro\, meso\, and macro levels\, together with structural reconstruction and higher-order similarity metrics. Experiments on five real-world datasets against nine baselines show that Janus delivers the most consistent performance across structural scales\, achieving notable improvements in meso-scale and higher-order fidelity. Under node-set constraints\, it also consistently attains the strongest reconstruction performance.
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SUMMARY:Seminar: "How Fair is FAIR? Understanding LOD Cloud FAIRness Through Correlation Patterns" by Gabriele Tuozzo
DESCRIPTION:Abstract:While the FAIR principles (Findability\, Accessibility\, Interoperability\, and Reusability) and data quality dimensions are widely used to evaluate Linked Data\, their interdependencies remain largely unexplored. This paper is grounded on a systematic integration of these two frameworks by mapping data quality dimensions to FAIR sub-principles\, revealing how individual features—such as endpoint availability\, metadata richness\, or use of standard vocabularies—can simultaneously contribute to multiple FAIR goals. Building on this mapping\, this paper reports a large-scale\, data-driven\, longitudinal study of 1\,445 datasets from the LOD Cloud extending KGHeartBeat\, an open-source quality assessment framework. This paper quantifies FAIRness at the sub-principle level and computes correlation patterns across five temporal snapshots and nine topical domains. The reported findings reveal that most correlations are positive and statistically significant but vary across time and domain\, with only a few stable or persistent relationships. Strong inter-principle correlations (such as those linking metadata standards and security transparency) emerge over time\, while intra-principle coherence is often weak. These insights offer concrete guidance for improving FAIR compliance\, highlight the importance of domain-aware evaluation\, and support the development of more holistic and reproducible FAIR assessment strategies for Linked Data ecosystems.
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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: "Presentazione dei lavori di tesi" di Davide Numelli\, Antonio Pappalardo e Domenico Di Caprio
DESCRIPTION:1) "Digital Forensics e Threat Intelligence in ambienti cloud" di Davide Numelli \n\n\n\nAbstract:La memoria volatile di un sistema compromesso conserva i processi in esecuzione\, le connessioni di rete aperte\, le credenziali caricate e il codice che un attaccante ha iniettato senza mai scriverlo su disco: è l’evidenza più ricca di un’indagine e\, insieme\, la più fragile\, perché ogni istante è di esecuzione ne modifica il contenuto e lo spegnimento della macchina lo distrugge. Negli ambienti cloud il problema cambia natura: la macchina da esaminare e una macchina virtuale che vive sull’ hypervisor di un provider\, non esiste un reperto da sequestrare. Acquisire la memoria dall’interno del guest e una strada debole\, perché l’agente di acquisizione altera lo stato che ´dovrebbe fotografare e dipende dagli strumenti di un sistema che\, per ipotesi\, e sotto il controllo dell’attaccante. Questa tesi presenta ForensicNova\, un’estensione di OpenStack per l’acquisizione e l’analisi forense della RAM di macchine virtuali compromesse. La memoria del guest è letta a livello di hypervisor\, out-of-band\, tramite le primitive di dump di libvirt\, senza installare ne eseguire alcunché nel guest: un write-blocker naturale. Le impronte crittografiche (MD5 e SHA-1) sono ´calcolate prima di ogni trasferimento\, l’evidenza e archiviata in Swift con verifica end-to-end e ogni stadio alimenta una chain of custody legata all’identità dell’analista\, fino a un report PDF `predisposto per la firma. Un backend dedicato esegue Volatility 3 secondo preset di profondità crescente\, ne estrae gli indicatori di compromissione (IOC) filtrando il rumore\, li correla con un’istanza MISP e sintetizza l’esito in un punteggio di rischio deterministico (verde\, giallo\, rosso)\, con l’attribuzione a strumenti\, attori e tecniche MITRE ATT&CK. La pipeline soddisfa i principi di NIST SP 800-86\, ISO/IEC 27037 e ISO/IEC 27042.Il sistema è validato sperimentalmente con una cyber kill chain realistica riprodotta in laboratorio su un guest Windows Server 2022\, attraverso quattro scenari ottenuti da una macchina prima pulita e poi compromessa\, con la stessa immagine infetta sottoposta ad analisi di profondità crescente. Gli esiti scalano dal verde della baseline al giallo di un triage fast con un feed pubblico\, al rosso determinato dal solo segnale comportamentale e al rosso con attribuzione in presenza di un’intelligence più ricca. La campagna riscontra sul campo la soundness dell’acquisizione e la sensibilità del rilevamento\, mostrando come\, a parità di dump\, il giudizio segua la profondità dell’analisi e la qualità dell’intelligence disponibile. \n\n\n\n2) "Architettura a Microfrontend per lo sviluppo di una Web Application basata sui servizi di Google Cloud" di Antonio Pappalardo \n\n\n\nAbstract:Il successo dell’architettura a microservizi e i numerosi vantaggi ad essa associati hanno favorito la nascita di nuovi paradigmi architetturali ispirati agli stessi principi\, estendendone l’applicazione anche al livello frontend. Tra questi\, uno dei più rilevanti è rappresentato dai Micro Frontend\, approccio che consente di suddividere un’applicazione in moduli indipendenti\, migliorandone la scalabilità\, la manutenibilità e l’organizzazione dello sviluppo. L’obiettivo di questo lavoro è la progettazione e la realizzazione di un’applicazione web per la gestione di un istituto scolastico basata su un’architettura a Micro Frontend. Il sistema è stato sviluppato all’interno di una monorepository gestita mediante Nx e Webpack Module Federation\, adottando Angular come framework per la realizzazione dei singoli Micro Frontend. Per la gestione dei servizi cloud sono state impiegate le tecnologie offerte da Google Cloud\, in particolare Firebase Authentication per l’autenticazione degli utenti\, Cloud Firestore per la persistenza dei dati e Firebase Hosting per il deployment dell’applicazione. L’architettura realizzata soddisfa i principali requisiti di modularità\, disaccoppiamento e distribuibilità\, consentendo lo sviluppo e il rilascio indipendente dei diversi moduli applicativi. Tra i possibili sviluppi futuri si prevede l’introduzione di un ulteriore MicroFrontend dedicato alla gestione e alla fruizione di videolezioni erogate dai docenti\, ampliando così le funzionalità offerte dalla piattaforma. \n\n\n\n3) "Affective Computing: Video-feature-extraction" di Domenico Di CaprioAbstract:Il presente lavoro descrive la progettazione e lo sviluppo di una pipeline software per l'Affective Computing\, orientata all'estrazione quantitativa e all'analisi automatizzata delle espressioni facciali a partire da flussi video grezzi. L'architettura si articola su un flusso sequenziale a quattro stadi che integra modelli di Deep Learning (RetinaFace\, MobileFaceNet e XGBoost) ed ecosistemi open-sourcecome Py-Feat per eseguire Face Detection\, Landmark Tracking e calcolo delle Action Units (AU) in conformità al Facial Action Coding System (FACS). L'elaborato approfondisce in particolare la fase di ingegneria del dato visivo e stabilizzazione del segnale\, implementando tecniche di smoothing tramite medie mobili e meccanismi di memoria di stato per mitigare il rumore algoritmico e l'instabilità temporale dei micro-movimenti facciali. Il sistema elabora infine le dinamiche di attivazione per classificare sette emozioni discrete\, restituendo i risultati in formati strutturati e interoperabili (JSONed Excel) pronti per analisi statistiche avanzate. Il lavoro evidenzia come questo approccio multi-task superi in accuratezza le tradizionali soluzioni di sola detection\, offrendo una base sperimentale robusta e scalabile che apre la strada a futuri sviluppi nell'analisi comportamentale multimodale in tempo reale.
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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:Seminari di Roberto Cito e Anna Chiara Esposito
DESCRIPTION:1) "Benchmarking Small Language Models for Edge-Based Robotic Control on Raspberry Pi" di Roberto Cito \n\n\n\nAbstract:Questo seminario presenta uno studio sull'impiego di Small Language Model (SLM) per il controllo di piattaforme robotiche in scenari di edge computing. L'obiettivo è valutare la possibilità di eseguire modelli di piccole dimensioni direttamente su hardware a basso costo\, utilizzando un Raspberry Pi 5\, riducendo la dipendenza da servizi cloud e i tempi di risposta associati. \n\n\n\nPer favorire un utilizzo efficiente delle risorse computazionali\, è stato sviluppato un linguaggio di comando compatto basato su coppie carattere-valore\, che consente al modello di rappresentare sequenze di azioni mediante output di dimensioni ridotte. Le stringhe generate vengono successivamente interpretate e validate da un modulo di parsing prima di essere inviate alla piattaforma robotica per l'esecuzione. \n\n\n\nIl seminario illustrerà l'architettura del sistema\, le principali scelte progettuali e lo stato di avanzamento del lavoro. In particolare\, saranno presentate le attività di benchmarking dei diversi modelli\, sia in termini di prestazioni su dispositivo sia attraverso una valutazione qualitativa delle risposte generate\, basata su prompt forniti da un gruppo eterogeneo di utenti. Il confronto tra le valutazioni di 10 utenti rappresenta uno degli strumenti adottati per analizzare accuratezza e robustezza del sistema nell'interazione con persone reali. \n\n\n\n2) "Monitoring Chatbot: Infrastructure as Code e GitOps per il Deployment di una Piattaforma Agentica Cloud-Native in Ambienti Enterprise" di Anna Chiara Esposito \n\n\n\nAbstract: Questo lavoro descrive gli aspetti infrastrutturali e DevOps di Monitoring Chatbot\, una piattaforma cloud-native a microservizi orientata al troubleshooting\, monitoring e gestione operativa in contesti IT complessi. L’architettura adotta Kubernetes come orchestratore e integra connettori disaccoppiati per l’estensione a nuove sorgenti dati\, pipeline di ingestion distribuite su Apache Kafka e un layer RAG per la knowledge integration. L’elaborato approfondisce in particolare l’adozione di Infrastructure as Code con Terraform e paradigmi GitOps per automatizzare provisioning\, deployment e observability\, garantendo riproducibilità e tracciabilità dell’intera infrastruttura. Il sistema è progettato per supportare deployment sia cloud sia on-premise\, assicurando cloud agnosticism e data sovereignty. Il lavoro evidenzia come l’integrazione di architetture cloud-native\, IaC e modelli agentici basati su LangChain possa abilitare piattaforme AI enterprise scalabili\, osservabili e indipendenti dal provider infrastrutturale.
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