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SUMMARY:Seminario: "Twitter data analysis: dal download dei dati alla analisi e visualizzazione" di Lucreazia Robustelli e Gaetano Iuliano
DESCRIPTION:Abstract: "Negli ultimi anni l'uso dei social media è cresciuto in modo esponenziale e le persone attraverso questi mezzi esprimono\, a volte anche involontariamente\, le proprie opinioni e preferenze\, senza preoccuparsi o rendersi conto delle possibili conseguenze.\nIl nostro lavoro di tesi si concentra principalmente sull'elaborazione del linguaggio naturale - NLP (Natural Language Processing) - \, nello specifico come dai dati Twitter si possa estrarre un' opinione automaticamente (discussione e relativo sentimento)\, tramite l'utilizzo di tools specifici che sfruttano le API di Twitter. Illustreremo\, in questo primo seminario\, lo stato dell'arte relativamente alla Sentiment Analysis e al Topic Modeling introducendone i tools più usati per la loro analisi\, e mostrandone delle semplici applicazioni."\n\n \n\n \n\n \n\n Il collegamento alla ISISLab community della piattaforma Discord è disponibile qui o anche utilizzando il seguente QR Code:\n\n\n\nISISLab Community\n\n\n\nIl seminario si terrà sul canale vocale #seminars della piattaforma Discord è disponibile qui o utilizzando il seguente QR Code:
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SUMMARY:Seminari di Antonio Giulio e Gerardo Donnarumma
DESCRIPTION:1) "Keyword-based search engine for Knowledge Graphs - a discoverability enhancement system" di Antonio Giulio   Abstract: Negli ultimi anni abbiamo assistito ad una massiccia diffusione dei Knowledge Graph\, una rappresentazione della conoscenza sotto forma di grafo. Come qualsiasi altro tipo di informazione\, i Knowledge Graph soffrono dal punto di vista della qualità in termini di inconsistenza\, inaccuratezza\, obsolescenza e incompletezza. Tra le problematiche\, il mio lavoro di tesi si concentra sulla discoverability dei Knowledge Graph\, una metrica di qualità che indica quanto facilmente riusciamo a reperire un dato. Le piattaforme di data management come LOD Cloud e DataHub\, consentono di cercare i Knowledge Graphs\, tuttavia non forniscono un approccio standard per l’interrogazione. Per questo motivo gli utenti si trovano spesso a confrontare i risultati ottenuti da diverse sorgenti per scegliere quelli che più si avvicinano ad un topic di interesse\, questo richiede un ingente sforzo e conoscenze riguardanti l’integrazione e la standardizzazione dei dati. Questa tesi propone un approccio per l’accesso unificato a sorgenti di dati eterogenee al fine di supportare utenti inesperti e sviluppatori nel processo di scoperta e ricerca keyword-based dei Knowledge Graph. Per raggiungere l’obiettivo è stato progettato ed implementato un motore di ricerca keyword-based per Knowledge Graph che sfrutta LOD Cloud e DataHub come sorgenti di dati\, a cui fornisce un accesso standard ed unificato. Il sistema è disponibile online con licenza open source ed è costituito da un insieme di API che danno la possibilità agli sviluppatori di integrare ed utilizzare facilmente i servizi offerti. Gli utenti inesperti possono invece utilizzare una comoda interfaccia grafica che presenta due diverse modalità di rappresentazione dei risultati\, quattro modalità di ordinamento e la verifica on-demand dell’accessibilità dei Knowledge Graph. A supporto dello strumento realizzato viene effettuata una analisi dei risultati volta a dimostrare: l’efficacia dello stesso\, rispetto alle sorgenti di dati considerate\, e la pertinenza dei Knowledge Graph risultanti rispetto alle keyword indicate dagli utenti. 2) "CMVO - Piattaforma per la creazione\, manipolazione e visualizzazione di ontologie" di Gerardo Donnarumma   ABSTRACT: L’obiettivo del nostro percorso di tesi è stato lo sviluppo di una piattaforma per la creazione\, manipolazione e visualizzazione di ontologie senza alcun vincolo sul dominio di applicazione. CMVO (Creation Manipulation Visualization Ontology) è un’applicazione user-friendly pensata non solo per gli esperti delle ontologie\, ma per chiunque voglia facilmente implementare o integrare ontologie senza conoscerne i dettagli implementativi. L’applicativo è stato pensato per essere sia una Web Application che un plugin per la piattaforma Social Platform for Open Data (SPOD). \n  \n  \n Il collegamento alla ISISLab community della piattaforma Discord è disponibile qui o anche utilizzando il seguente QR Code: \n\n\n\n\n\nISISLab Community\n\n\n\n\n\nIl seminario si terrà sul canale vocale #seminars della piattaforma Discord è disponibile qui o utilizzando il seguente QR Code:
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SUMMARY:Seminario: "Make it faster : come scrivere codice parallelo e distribuito in linguaggio Julia" di Luigi Gallo
DESCRIPTION:Abstract:\nLa programmazione distribuita/parallela ha rappresentato una vera e propria svolta nel mondo dell'informatica\,permettendoci non solo di risparmiare tempo e soldi\, ma anche di risolvere problemi più grandi e complessi\, come la modellazione climatica\, la gestione del rischio finanziario\, e l'imaging medico (solo per nominare alcuni esempi).\nIn questo seminario\, vi presenterò come sfruttare la potenza della computazione distribuita e parallela in Julia\, un giovane linguaggio di programmazione nato principalmente per il calcolo scientifico. In particolare\, mostrerò le peculiarità del linguaggio tramite l'ottimizzazione della libreria HGEpidemics.jl\, un modulo Julia per simulare dinamiche epidemiche nel framework di simulazioni ad agenti. Ci soffermeremo su come sia possibile parallelizzare una simulazione e su come si possa distribuire l'esecuzione di diversi esperimenti in un cluster. Per entrambi i task\, vedremo poi la validazione dei risultati per verificarne la corretta computazione e la valutazione\, in termini di performance\, delle ottimizzazioni effettuate.\n\n \n\n \n\n \n\n Il collegamento alla ISISLab community della piattaforma Discord è disponibile qui o anche utilizzando il seguente QR Code:\n\n\n\nISISLab Community\n\n\n\nIl seminario si terrà sul canale vocale #seminars della piattaforma Discord è disponibile qui o utilizzando il seguente QR Code:
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