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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: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)
CATEGORIES:Seminari
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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: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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