Download di Appunti esame per l'esame di Sistemi di elaborazione delle informazioni

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Tra i professori che hanno tenuto i corsi per l’esame di sistemi di elaborazione delle informazioni su cui sono basati i nostri riassunti e appunti: Bernardi Paolo, Menegaz Gloria, Bocchi Leonardo, Gradoni Lorenzo, Delzanno Giorgio e molti altri, nelle università di Politecnico di Torino, Università degli Studi di Verona, Università degli Studi di Firenze, Università degli Studi di Bologna, Università degli studi di Genova.

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Appunti di Sistemi di elaborazione delle informazioni

Architetture dei sistemi di elaborazione - Il manuale definito per l'esame

Esame Architetture dei sistemi di elaborazione

Facoltà Ingegneria dell'informazione iii

Dal corso del Prof. P. Bernardi

Università Politecnico di Torino

Appunti esame

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Se stai preparando la seconda parte di Architetture e Sistemi di elaborazione, ho messo insieme il file perfetto da portarsi direttamente all'esame. È un compendio di 91 pagine nato per essere consultato velocemente mentre programmi. Cosa trovi dentro: - Configurazione completa: Tutto quello che serve per gestire la scheda LandTiger (LED, pulsanti EINT, Joystick, Timer, RIT e ADC) con i relativi registri già pronti. - Spiegazione completa dei registri utilizzabili e della teoria - Analisi e soluzioni di appelli passati (2023-2025) per la parte di ARM - Funzioni ARM già scritte, riutilizzabili per l'esame

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Elaborazione di segnali ed immagini

Esame Elaborazione delle immagini e segnali

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. G. Menegaz

Università Università degli Studi di Verona

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Appunti di Elaborazione di segnali e Immagini • Segnale: funzione che rappresenta una grandezza fisica (tempo o spazio). • Segnali analogici e digitali: continui vs discreti. • Campionamento e quantizzazione: conversione da analogico a digitale. • Trasformata di Fourier: analisi nel dominio della frequenza. • Filtri: passa-basso, passa-alto, passa-banda. • Immagini digitali: matrici di pixel (scala di grigi o colore). • Operazioni base: smoothing, sharpening, edge detection. • Applicazioni: audio, video, visione artificiale, medical imaging.

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Domande esame Bioimmagini

Esame Bioimmagini

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. L. Bocchi

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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Domande esame fatte da appunti presi a lezione ed esami precedenti di Bioimmagini. Riguardano tutto il programma del professor Bocchi partendo dalla prima lezione ed arrivando all’ultima. Domande complete in modo da poter rispondere perfettamente ai quesiti dell’esame.

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System theory and avanced control - Appunti di Controllo nonlineare: regolazione (Set-Point Stabilization), equazioni di Solvibilità, linearizzazione, Gain Scheduling e controllo integrale

Esame System theory and advaced control

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. L. Gradoni

Università Università degli Studi di Bologna

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Regulation problem (set-point stabilization): modello in spazio di stato, uscite misurate vs regolate, controller dinamico/statico, equazioni di solvibilità (plant + regulator), condizioni di equilibrio e stabilità in retroazione, esempi (es. pendolo attuato), linearizzazione e matrici A,B,C, approcci gain scheduling e controllo integrale per inseguimento e rigetto dei disturbi, con passaggi e formule dettagliate.

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Esame universitario di Fondamenti di architetture degli elaboratori

Esame Fondamenti di architetture degli elaboratori

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. G. Delzanno

Università Università degli studi di Genova

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Preparazione esame di Fondamenti di architetture degli elaboratori. Struttura PDF: Divisi in argomenti e capitoli. Completi di teoria, formule ed esempi. Per ogni argomento c'è una spiegazione dettagliata ma schematica della teoria e un esempio semplice per capire come applicare la formula o come svolgere un esercizio di quel tipo. Sono chiari, ben impaginati e presentano titoli evidenziati e sottolineature colorate cosi da rendere la comprensione più immediata e facilitare l'apprendimento. Argomenti: - introduzione alle architetture dei calcolatori - computer architecture - chip - classificazione dei circuiti - struttura fisica dei calcolatori - organizzazione di un calcolatore - macchina di calcolo - codifica binaria - macchina di Turing - rappresentazione binaria dei dati interi - aritmetica dei calcolatori - rappresentazione binaria di caratteri, suoni ed immagini - rappresentazione binaria di dati in virgola mobile

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Robotica e simulazione chirurgica

Esame Robotica biomedica

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. L. Fiorini

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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Introduzione alla robotica chirurgica, dalla chirurgia open alla MIS, endoscopia intraluminale (endoscopia tradizionale soft e capsulare), computer assisted surgery (CAD), tecniche e flusso dell'imaging medico, localizzazione e tracking, segmentazione, visione nella chirurgia robotica, eye tracking, feedback aptico, riconoscimento gesti chirurgici e classificazione (con annesso codice MATLAB spiegato), simulazione chirurgica (definizione, obiettivi, SIMzone, flusso e la simulazione nel futuro), simulatore ideale.

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Codifica numerica del colore

Esame Artificial vision

Facoltà Ingegneria i

Dal corso del Prof. F. Marino

Università Politecnico di Bari

Appunti esame

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Appunti del corso di Artificial Vision del prof. Marino, dedicati alla codifica numerica del colore, al funzionamento dei sensori digitali nella acquisizione dei colori (pattern di Bayer, risposta spettrale), ai concetti di FOV (Field of View), DOF (Depth of Field), working distance e ai principali aspetti legati alla velocità di elaborazione nei sistemi di visione artificiale. Gli appunti riassumono quanto spiegato a lezione con aggiunte e schemi personali. Non sono materiale ufficiale e possono contenere imprecisioni o interpretazioni non completamente accurate.

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Appunti per l'esame di Systems and Methods for Big and Unstructured Data - parte 1

Esame Systems and methods for big and unstructured data

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. M. Brambilla

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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Appunti, con cui ho superato l’esame di Systems and Methods for Big and Unstructured Data con una votazione di 27, rappresentano una guida dei concetti principali affrontati a lezione. Il documento riassume in modo chiaro e organizzato gli argomenti spiegati nel corso, offrendo una visione d’insieme utile principalmente per l’applicazione pratica degli argomenti durante l’esame. A causa delle dimensioni elevate del file e per evitare la perdita di qualità del contenuto, il materiale è stato suddiviso in due parti: questa rappresenta la parte 1, mentre la parte 2 è anch’essa pubblicata sulla mia pagina e ne costituisce il naturale proseguimento. Spero che questi appunti vi saranno utili come lo sono stati per me!

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Appunti per l'esame di Systems and Methods for Big and Unstructured Data - parte 2

Esame Systems and methods for big and unstructured data

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. M. Brambilla

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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Appunti, con cui ho superato l’esame di Systems and Methods for Big and Unstructured Data con una votazione di 27, rappresentano una guida dei concetti principali affrontati a lezione. Il documento riassume in modo chiaro e organizzato gli argomenti spiegati nel corso, offrendo una visione d’insieme utile principalmente per l’applicazione pratica degli argomenti durante l’esame. A causa delle dimensioni elevate del file e per evitare la perdita di qualità del contenuto, il materiale è stato suddiviso in due parti: questa rappresenta la parte 2, mentre la parte 1 è anch’essa pubblicata sulla mia pagina e ne costituisce il naturale proseguimento. Spero che questi appunti vi saranno utili come lo sono stati per me!

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Appunti per l'esame di Software Engineering 2

Esame Software engineering 2

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. M. Camilli

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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Appunti redatti durante il corso di Software Engineering 2 che raccolgono la teoria spiegata a lezione applicata direttamente agli esercizi pratici. Il documento è pensato come una guida allo studio in vista dell'esame, utile per vedere come vengono concretamente utilizzati i concetti studiati nella risoluzione dei problemi d’esame.

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Lezione di Elaborazione di dati e e segnali biomedici

Esame Elaborazione di dati e segnali biomedici

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. R. Pernice

Università Università degli Studi di Palermo

Appunti esame

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Lezione di Elaborazione di dati e e segnali biomedici. L'elaborazione dei segnali biomedici copre EMG (attività elettrica muscolare), tecniche magnetiche (MEG/MCG), impedenza e pletismografia. Infine, introduce i segnali indotti (bioimmagini), basati sull'interazione energia-tessuto, definite da risoluzione e SNR.

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Appunti di Programmazione ad oggetti - Java

Esame Programmazione ad oggetti - Java

Facoltà Ingegneria dell'informazione iii

Dal corso del Prof. M. Torchio

Università Politecnico di Torino

Appunti esame

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Appunti completi di teoria di programmazione ad oggetti e java, compreso il contenuto di tutte le slides, i comandi e gli esempi. Al fondo è presente anche una parte teorica che comprende: ingegneria del software, Git, UML, Verification & Validation.

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Lezione 13 Codifica e crittografia

Esame Codifica e crittografia

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Busato

Università Università degli Studi di Napoli - Parthenope

Appunti esame

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Il documento di Codifica e crittografia tratta la compressione dati e i codici di sorgente, definendo termini come alfabeto sorgente e alfabeto codice. Spiega il concetto di lunghezza media del codice e come minimizzarla per ottenere la compressione. Introduce i codici univocamente decifrabili e i codici istantanei (a prefisso), sottolineando la loro importanza per una decodifica efficiente. Infine, presenta la disuguaglianza di Kraft, che stabilisce una condizione necessaria e sufficiente per l'esistenza di un codice a prefisso.

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Lezione 10 Codifica e crittografia

Esame Codifica e crittografia

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Busato

Università Università degli Studi di Napoli - Parthenope

Appunti esame

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Il documento di Codifica e crittografia descrive i concetti di crittografia e teoria dell'informazione, trattando la disuguaglianza di Jensen e dell'informazione, la mutua informazione, le catene di Markov, l'entropia e la sua riduzione tramite il condizionamento.

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Lezione 8 Codifica e crittografia

Esame Codifica e crittografia

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Busato

Università Università degli Studi di Napoli - Parthenope

Appunti esame

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Il documento di Codifica e crittografia esplora la teoria dell'informazione e la crittografia, coprendo il Teorema AEP, la stima di variabili aleatorie discrete, la disuguaglianza di Fano e le catene di Markov. Tratta anche la disuguaglianza del trattamento dati e la legge debole dei grandi numeri.

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Lezione 7 Codifica e crittografia

Esame Codifica e crittografia

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Busato

Università Università degli Studi di Napoli - Parthenope

Appunti esame

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Il documento di Codifica e crittografia copre crittografia e teoria dell'informazione, includendo: disuguaglianza di Jensen, dell'informazione e di Fano, mutua informazione, entropia, catene di Markov e legge debole dei grandi numeri.

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Lezione 5 Codifica e crittografia

Esame Codifica e crittografia

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Busato

Università Università degli Studi di Napoli - Parthenope

Appunti esame

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Il documento di Codifica e crittografia tratta argomenti di teoria dell'informazione e crittografia, tra cui: - Disuguaglianza di Jensen: per variabili aleatorie continue e concave. - Disuguaglianza dell'informazione: dimostra che l'entropia relativa è non negativa e che è uguale a zero se e solo se le distribuzioni di probabilità sono uguali. - Mutua informazione: definita come entropia relativa, dimostra che è sempre non negativa e si annulla in caso di indipendenza statistica tra le variabili. - Entropia: mostra che la distribuzione uniforme massimizza l'entropia (massima incertezza) e che il condizionamento riduce l'entropia. Catena di Markov: introduce la sua definizione e proprietà, come la reversibilità. Disuguaglianza del trattamento dati: afferma che in una catena di Markov, la mutua informazione non può aumentare con elaborazioni successive

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Riassunto esame Teoria ed elaborazione dei segnali, Prof. Fascista Alessio, libro consigliato Teoria dei segnali, Vitetta, Luise

Esame Teoria ed elaborazione dei segnali

Facoltà Ingegneria i

Dal corso del Prof. A. Fascista

Università Politecnico di Bari

Appunti esame

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Riassunto per l'esame di Teoria ed elaborazione dei segnali, basato sul corso e sullo studio autonomo del libro consigliato da Prof. Fascista Alessio: Teoria dei segnali, Vitetta, Luise. Politecnico di Bari, facoltà di Ingegneria I. Scarica il file in PDF!

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Riassunto esame Teoria ed elaborazione dei segnali, Prof. Grieco Luigi Alfredo, libro consigliato Teoria dei segnali , Luise, Vitetta

Esame Teoria ed elaborazione dei segnali

Facoltà Ingegneria i

Dal corso del Prof. L. Grieco

Università Politecnico di Bari

Appunti esame

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Riassunto per l'esame di Teoria ed elaborazione dei segnali, basato sul corso e sullo studio autonomo del libro consigliato da Prof. Grieco Luigi Alfredo: Teoria dei segnali , Luise, Vitetta. Politecnico di Bari, facoltà di Ingegneria I. Scarica il file in PDF!

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Reti logiche e reti neurali

Esame Reti logiche e reti neurali

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. N. Dell'ora

Università Università telematica Guglielmo Marconi di Roma

Appunti esame

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Appunti del corso Reti logiche e reti neurali, esame di Ingegneria informatica. Argomenti: - Algebra di Boole e di commutazione. - Porte logiche. - Reti combinatorie. - Ottimizzazione e mappe di Karnaugh. - Circuiti combinatori. - Macchine a stati finiti. - Bistabili. - Macchine a stati finiti. - Introduzione alle reti neurali. - Modello neurale e architetture di rete. - Reti neurali per il pattern recognition. - Regole di apprendimento del percettrone. - Reti neurali statiche. - Reti neurali dinamiche.

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