UNITesi

Lauree magistrali a ciclo unico: [9731] Home page tipologia

Sfoglia
Prodotti della tipologia (ordinati per Data di deposito in Decrescente ordine): 481 a 500 di 9.731
collection Anno Titolo Autore file(s)
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 LA GESTIONE DEL RISCHIO TERRORISTICO NELLE AREE PORTUALI: IL CASO DEL PORTO DI BARI BOLUMETTO, TERESA
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 HUMAN-ROBOT COLLABORATION: PROGETTAZIONE E IMPLEMENTAZIONE DI UN FRAMEWORK DI FUNCTIONAL SAFETY CON IL ROBOT FRANKA EMIKA MONTANARO, DELIO
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 DESIGN, PATRIMONIO CULTURALE E PAESAGGIO IN ALBANIA SETTANNI, DOMINGA
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 DESIGN PER IL PATRIMONIO CULTURALE E ARCHEOLOGICO DE COSMO, BRUNELLA
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 DESIGN PER IL PATRIMONIO CULTURALE E ARCHEOLOGICO FORSENNATO, FILOMENA
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 DESIGN PER IL PATRIMONIO CULTURALE E ARCHEOLOGICO CRASTOLLA, CLAUDIA
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 DESIGN PER IL PATRIMONIO CULTURALE E ARCHEOLOGICO SCHIRALLI, GLORIA DONATELLA
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 INTEGRAZIONE DEI REQUISITI AMBIENTALI DEI CLIENTI NEL SISTEMA DI GESTIONE INTEGRATO PER L'INDUSTRIA AUTOMOBILISTICA SECONDO ISO 9001, IATF 16949, ISO 14001 NAGLIERI, CLAUDIA
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 CULTURAL ENVIRONMENTAL SYSTEM IN NORTH ALBANIA MILILLO, DOMINGA
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 DESIGN, PATRIMONIO CULTURALE E PAESAGGIO IN ALBANIA LOMBARDI, DENISE
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 COSTRUIRE IN TERRA CRUDA: IL PISÈ TRA EREDITÀ STORICA E SPERIMENTAZIONE DIGITALE PIZZUTILO, FABRIZIO
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 IDENTIFICAZIONE E VALUTAZIONE ECONOMICA DI ALCUNE ATTREZZATURE MECCANICHE ED ELETTRICHE E UTILIZZO DEL SOFTWARE SKETCH-UP SPALIERNO, ELISABETTA
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 URBAN FLOOD: EFFETTI DEGLI EVENTI ESTREMI E POSSIBILI MISURE DI MITIGAZIONE E ADATTAMENTO PER LA CITTÀ DI BARI TURTURO, CRISTIAN
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 DESIGN, PATRIMONIO, CULTURA E PAESAGGIO A MELFI PETRONI, FRANCESCO
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 DESIGN, PATRIMONIO, CULTURA E PAESAGGIO A MELFI MARZULLO, DANIELE
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 FROM WASTE TO WALL: IL BINDER JETTING COME STRUMENTO PER IL RECUPERO DEL PAESAGGIO RURALE DE SILVIA, ROSALBA
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 FROM WASTE TO WALL: IL BINDER JETTING COME STRUMENTO PER IL RECUPERO DEL PAESAGGIO RURALE GUASTAMACCHIA, GIOVANNA
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 LIGHTING PRODUCT DESIGN INNOVATION NEXUS, MODULAR GLASS LAMP PERAGINE, SIMONA
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 REFRACTA: LIGHT SYSTEM BETWEEN PERCEPTION, PROJECTION AND INTERACTION SCARANGELLA, MICHELA
Lauree magistrali a ciclo unico 2024/2025 RECYCLING AND CERAMIC MATERIAL TRIZIO, MARIAROSARIA
Prodotti della tipologia (ordinati per Data di deposito in Decrescente ordine): 481 a 500 di 9.731
Legenda icone

  •  File consultabile da postazioni biblioteca
  •  Embargo
  •  Nessun file disponibile

Prodotti recenti

UNO STUDIO PER IL MALWARE TRIAGE SUPPORTATO DALL’AI: INTEGRAZIONE DI ANALISI STATICA, ANALISI DINAMICA E XAI

Il presente lavoro di tesi si inserisce in una linea di ricerca del SisInfLab sul malware triage supportato dall'AI. Il gruppo di ricerca ha sviluppato e validato una pipeline ibrida che integra analisi statica, analisi dinamica e tecniche XAI, definendo inoltre il modello concettuale e il framework per la valutazione dei modelli mentali degli operatori. Il contributo della tesi è stato realizzare un'applicazione web con tre modalità di supporto al triage: sola predizione (Prediction only), d...

PROBING THE HIDDEN STATES OF MEDICAL LANGUAGE MODELS: A LATENT-SPACE ANALYSIS OF FACTUALITY, JUDGMENT, AND STABILITY

Large Language Models (LLMs) are increasingly being explored for medical applications, yet their tendency to produce plausible but factually incorrect information raises important concerns about their reliability. While factuality is commonly assessed through generated responses, recent research suggests that information related to truthfulness may also be encoded in the models' internal representations. However, the interpretation of such signals remains uncertain: do hidden-state probes rec...

ARCHITETTURA DI BODY AREA NETWORK PER L'ANALISI DI BIOSEGNALI RISPETTOSA DELLA PRIVACY MEDIANTE TINYML FEDERATO

La crescente diffusione di dispositivi wearable e sistemi embedded rende possibile l’acquisizione continua di biosegnali direttamente sul corpo dell’utente, ma introduce anche criticità legate a risorse computazionali limitate, consumo energetico, comunicazione e gestione di dati potenzialmente sensibili. In questo contesto, il presente lavoro studia la possibilità di integrare Body Area Network, Tiny Machine Learning e Federated Learning per l’analisi distribuita di biosegnali, riducendo la ...

CONTEXT-GATED GRAPH NEURAL NETWORKS FOR RECOMMENDER SYSTEMS

Recommender systems increasingly operate in scenarios where situational factors such as time, location, and social setting shape user preferences, motivating the development of Context-Aware Recommender Systems (CARS). While Graph Neural Networks (GNNs) have demonstrated strong performance in collaborative filtering by capturing high-order connectivity patterns between users and items, their integration with contextual information remains largely underexplored: existing GNN-based recommenders...

DESIGN OF A STEALTHY DATA RECONSTRUCTION ATTACK FOR FEDERATED LEARNING

Federated Learning enables multiple clients to collaboratively train a machine learning model while keeping their training data locally stored. Although this paradigm reduces the need to centralize sensitive information, recent studies have demonstrated that the information exchanged during the training process can still expose clients to significant privacy risks. In particular, a malicious server may exploit the gradients shared by participating clients to infer or reconstruct their private...

DESIGN AND IMPLEMENTATION OF A DIGITAL TWIN TESTBED FOR CARBON-AWARE CLOSED-LOOP NETWORKING

This thesis presents a closed-loop programmable network architecture that integrates Intent-Based Networking with environmental sustainability principles. Implemented on a real Cisco-based infrastructure using NETCONF, YANG, model-driven telemetry, InfluxDB, and Grafana, the system employs a graph-based digital twin to evaluate alternative network paths according to performance, energy consumption, and carbon-equivalent emissions. Experimental validation, conducted through both synthetic traf...

REDESIGN AND INTEGRATION OF A BLE RTLS PLATFORM WITH THE OMLOX STANDARD: ARCHITECTURE, IMPLEMENTATION, AND VALIDATION FOR INDUSTRIAL IOT APPLICATIONS

This thesis investigates interoperability in Real-Time Location Systems (RTLS) for Industrial IoT applications. It analyses current localization technologies and existing standardization approaches, highlighting the limitations of proprietary and technology-specific solutions. As a case study, a proprietary BLE-centric RTLS platform is integrated with the omlox open locating standard, enabling interoperability with heterogeneous localization technologies through a common interface. The propos...

DATASET DECONTAMINATION IN PRODUCT SEARCH: AN ANALYSIS OF SHORTCUT LEARNING AND THE ANISOTROPY HYPOTHESIS

Dataset Decontamination in Product Search: an analysis of Shortcut Learning and the Anisotropy Hypothesis

SVILUPPO E IMPLEMENTAZIONE DI ALGORITMI DI IDENTIFICAZIONE PARAMETRICA PER MOTORI SINCRONI A MAGNETI PERMANENTI

In collaborazione con l'azienda Arol sono stati sviluppati ed ottimizzati degli algortimi in grado di ottenere automaticamente degli intervalli in steady state in diverse condizioni operative dei motori PMSM ed utilizzarli per effettuare l'identificazione parametrica di flusso di rotore e resistenza di statore. Inoltre sono stati effettuati degli studi sui PMSM per migliorare i modelli utilizzati dall'algoritmo di identificazione parametrica. Infine gli algoritmi sono stati implementati sul P...

RL BASED UAV OBSTACLE AVOIDANCE USING LOW COST AND LOW POWER TIME OF FLIGHT SENSORS

Autonomous navigation of micro aerial vehicles in cluttered indoor environments remains a challenging problem due to the need for accurate control, robustness against aerodynamic disturbances, and effective obstacle avoidance under severe sensing and computational constraints. This thesis presents a hierarchical reinforcement learning framework for autonomous navigation of a micro aerial vehicle, developed and validated in NVIDIA Isaac Lab and subsequently transferred to and experimentally ev...

Scopri
Soggetto
  • Sostenibilità76
  • BIM53
  • Innovazione41
  • Machine Learning33
  • restauro30
  • Progettazione29
  • sostenibilità29
  • Architettura25
  • IoT25
  • CFD24
Corso
  • INGEGNERIA GESTIONALE (D.M. 270/04)1694
  • INGEGNERIA MECCANICA (D.M. 270/04)1479
  • INGEGNERIA CIVILE (D.M. 270/04)1122
  • INGEGNERIA DEI SISTEMI EDILIZI (D...1000
  • ARCHITETTURA (D.M. 270/04)972
  • INGEGNERIA INFORMATICA (D.M. 270/04)530
  • INGEGNERIA PER L'AMBIENTE E IL TE...413
  • INGEGNERIA ELETTRICA (D.M. 270/04)381
  • INGEGNERIA EDILE ARCHITETTURA (D...371
  • INGEGNERIA DEI SISTEMI MEDICALI328
Anno
  • 2020 - 20253952
  • 2010 - 20195779
Accesso al fulltext
  • Nessun file7148
  • Consultazione solo in biblioteca1648
  • Consultazione non autorizzata929
  • Consultazione non autorizzata fino alla data indicata nel record6