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SUMMARY:Seminario: "Generazione procedurale di contenuti" di Gerardo Megaro
DESCRIPTION:Pagina di Gerardo Megaro \n\n\n\nAbstract: "Nel mondo dei videogiochi sempre più spesso si sente parlare di giochi randomici o procedurali. Le branche di giochi procedurali utilizza algoritmi per generare contenuti per l'utente sempre diversi in modo che più iterazioni di questo vengano percepiti come nuovi e/o unici\, gli algoritmi più utilizzati per questa tipologia di videogiochi sono le Noise. In questo seminario darò un esempio di generazione procedurale tramite Perlin noise e Voronoi tessellation."
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-generazione-procedurale-di-contenuti-di-gerardo-megaro/
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: Presentazioni per la seduta di Laurea
DESCRIPTION:Attenzione: I seminari si svolgeranno con modalità telematica. A breve\, seguiranno altre indicazioni per la videoconferenza.  \n\n\n\n\n\nI laureandi presenteranno\, in modalità telematica\,  un seminario finale del proprio lavoro di tesi Laurea: \n\n\n\n"La Sicurezza delle Reti Grandi e Distribuite" di Fabrizio Cocco "L'uso della realtà aumentata per applicazioni collaborative" di Vincenzo Mario Conte "Studio dei pattern comportamentali dei visitatori di un museo e loro implementazione in Unity "  di Domenco Esposito "Strumenti per i game developers: Generazione procedurale di contenuti" di Gerardo Megaro "About mood: How a negative mood in a videogame can influence our behavior" di Simone Petrosino "WMYSIR: gestione e monitoraggiodei materiali di scarto allo scopo di creare strumenti per la riduzionedei rifiuti"  di Diego Varriale
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SUMMARY:Seminario: "Generalizzazione di quasi-identifier negli Open Data. Approccio locale operando sui singleton " di Matteo Pastore
DESCRIPTION:Il seminario si svolgerà in modalità telematica. \n\n\n\n\n\nAbstract: " Il governo è spronato a pubblicare Open Data per garantire trasparenza\, ma deve assicurarsi che la privacy degli individui non venga compromessa. Analizzando open dataset contenenti informazioni relative alle patenti e pubblicati dal governo italiano\, il ben noto quasi-identifier (data di nascita\, sesso\, comune di residenza) espone fino al 2% di singleton\, cioè tuple univocamente determinate\, in dataset già anonimizzati. Per proteggere ulteriormente questi dataset\, ho analizzato quale attributo (o combinazione di attributi) deve essere generalizzato per raggiungere il minor numero di singleton\, minimizzando il numero di righe modificate e / o rimosse. I test effettuati dimostrano che generalizzando solo le righe corrispondenti ai singleton\, si ottengono quasi 0 singleton modificando solo il 2% di righe."
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-generalizzazione-di-quasi-identifier-negli-opendata-approccio-locale-operando-sui-singleton-di-matteo-pastore/
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