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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: Zanella Marina, Rizzi Stefano, Rivaldi Federico, Grattarola Aldo, Boracchi Giacomo e molti altri, nelle università di Università degli Studi di Brescia, Università degli Studi di Bologna, Università degli studi di Genova, Politecnico di Milano, Università degli Studi di Firenze.

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Appunti di Sistemi di elaborazione delle informazioni

Appunti di Ingegneria del software

Esame ingegneria del software e base di dati

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. M. Zanella

Università Università degli Studi di Brescia

Appunti esame

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Appunti del corso di Ingegneria del software tenuto dalla professoressa Marina Zanella. Il documento contiene le informazioni presenti nelle slide del corso integrate con le spiegazioni della professoressa.

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Appunti modulo 1 Business intelligence e big data m

Esame Business intelligence e big data m

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Rizzi

Università Università degli Studi di Bologna

Appunti esame

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Appunti di data warehousing/BI, modulo 1 dell'esami di business intelligence e big data. argomenti: la BI nel sistema informativo aziendale la piramide della BI introduzione al data warehousing architetture tecniche di analisi dei dati: reportistica e OLAP il ciclo di sviluppo analisi delle sorgenti dati analisi delle sorgenti dati analisi dei requisiti progettazione concettuale carico di lavoro e volume dati progettazione logica progettazione dell'ETL

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Appunti modulo 2 Business intelligence e big data m - BD

Esame Business intelligence e big data m

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Rivaldi

Università Università degli Studi di Bologna

Appunti esame

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Argomenti: La rivoluzione dei dati big data: caratteristiche, definizioni e stato dell’arte sorgenti Informative: Internet of Things (IoT), Industry 4.0, ERP, Social network, Geo Data, ecc. database NoSQL architetture: data platform, data lake e cloud workshop: Hadoop ecosytem & Spark analisi in tempo reale: fast data, lambda architecture, Kafka data strategy

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Appunti Segnali e sistemi - Primo semestre

Esame Comunicazioni elettriche

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. A. Grattarola

Università Università degli studi di Genova

Appunti esame

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Segnali e sistemi, numeri complessi e fasori, sistemi a tempo continuo, sistemi LTI, impulso di dirac, integrale di convoluzione, funzione di trasferimento, trasformata di fourier, trasformate notevoli, serie di Fourier, spettro di densità di potenza/energia, diagrammi a blocchi.

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Appunti Segnali e sistemi - prima parte

Esame Comunicazioni elettriche

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. A. Grattarola

Università Università degli studi di Genova

Appunti esame

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LSegnali e sistemi, numeri complessi e fasori, sistemi a tempo continuo, sistemi LTI, impulso di dirac, integrale di convoluzione, funzione di trasferimento, trasformata di Fourier, trasformate notevoli, serie di Fourier, spettro di densità di potenza/energia , diagrammi a blocchi.

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Appunti - Artificial neural network and deep learning

Esame Artificial neural network and deep learning

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. G. Boracchi

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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The file is in English IT: Questo file contiene il appunti delle slide integrati con delle note prese a lezione di tutti i capitoli del corso di Artificial neural network and deep learning (Magistrale Ingegneria Informatica) del professor Borracchi(AC 2022/2023). Inoltre sono integrati alcune note prese dalle domande degli esami passati EN: This file contains the notes of the slides integrated with the notes taken in class of all the chapters of Artificial neural network and deep learning course (Master's degree in Computer Engineering) by Professor Borracchi (AC 2022/2023). Also integrated are some notes taken from past exam questions Argomenti \ Topics: 1. Machine Learning vs Deep Learning 2. From Perceptron to Feed Forward Neural Network 2,1 Hebbian Learning 2.2 Feed Forward Neural Network 2.2.1 Output Layer in Regression and Classification 2.2.2. Loss Functions 2.2.3 Optimization and Learning 3. Neural Network Training 3.1 Prevent Neural Network Overfitting 3.2 Tips and Trick in NN 3.2.1 Better Activation Function. 3.2.2 Weights initialization 3.2.3 Batch Normalization 3.2.4 Gradient Descent trick 3.2.5 Data Preprocessing (for Image Recognition) 3.2.6 Pick The correct Learning Rate 4. Image Classification 4.1 Local (Spatial) Transformation 4.2 Linear Classifier 4.3 Image Classification Problem 5. Convolutional Neural Network 5.1 Convolutional Neural Network 5.2 Convolutional Layer 5.3 Other Layers 5.4 Dense Layers 5.5 Useful Formulas 6. CNN Parameter and Training 6.1 Training a CNN 6.2 Data Scarcity 6.2.1. Data Augmentation 6.2.2 Transfer Learning 20 7. Famous CNN Architectures 7.1 AlexNet 7.2 VGG16 7.3 Network In Network 7.4 GoogLeNet - Inception Module 7.5 ResNet 7.6 DenseNet 7.7. CNN Visualization 8. CNN For Semantic Segmentation 8.1 Data Pre-Processing and Batch Normalization 8.2 Visual Recognition problems 8.3 Fully convolutional Neural Network (FCNN) 8.3.1 Semantic Segmentation with FCNN 8.3.2 Training a FCNN 8.4. U-Net 9. GAP, Localization and CNN explanation 9.1 Localization 9.1.1. Weakly Supervised Localization and CAM 10. CNN for Object Detection 10.1 R-CNN Paper 10.2 Fast R-CNN 10.3 Faster R-CNN 10.4 YOLO 10.5 Instance Segmentation 10.6 Metric Learning 10.6.1 Siamese Networks 11. Auto Encoders and Generative Adversarial network 11.1 Autoencoders 11.2 Generative Models 11.2.1 Generative Adversarial Networks (GAN) 12. Recurrent Neural Network 12.1 Models with memory 12.1.1 Recurrent Neural Network (RNN) 12.1.2. Long-Short-Term Memories (LSTM) 12.2. Seq2Seq Model 13. Word Embedding 13.1 Some Good Model 13.2 Loss Function (extra) 14. Beyond Seq2Seq Architectures 14.1 Enchanted Seq2Seq

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Appunti presi durante le lezioni di Sistemi di elaborazione e trasmissione dell'informazione

Esame Sistemi di elaborazione e trasmissione dell'informazione

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. G. Chiola

Università Università degli studi di Genova

Appunti esame

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Introduzione al corso. Stratificazione in livelli, livello applicativo. socket di tipo DGRAM e STREAM; protocollo TCP, 3-Way Handshake, connessione. Introduzione ai sistemi operativi, terminali e shell. TCP affidabilità e controllo di flusso, UDP, IPv4 header. IPv4 indirizzi, netmask, routing mediante prefisso, indirizzi privati; DNS struttura gerarchica dei server, formato datagrammi. DNS risoluzione ricorsiva e iterativa, configurazione tipica dei server, cache, problemi di sicurezza (cache poisoning). Uso della shell. Approfondimenti TCP, RFC6298 calcolo del RTO, RFC6582 Congestion Control. Laboratorio ping-pong, prima parte. Rappresentazione del tempo in un sistema di calcolo e sincronizzazione dei clock in rete mediante NTP. Esecuzione condizionale nella shell; job control. Ripasso puntatori in C/C++, strumenti relativi: valgrind e address-sanitizer. Laboratorio ping-pong, seconda parte. Invio posta elettronica: SMTP e MIME. Uso del debugger; syscall per file I/O, file descriptor. Ricezione posta elettronica: POP3 e IMAP4. FTP (autenticato e anonimo). ICMP Echo request/reply e applicazione ping. ICMP TTL Exceeded, Port Unreachable e applicazione traceroute. Laboratorio ping-pong, terza parte. ICMP supporto al routing, Tabelle di Forwarding basate su prefisso, algoritmo decentralizzato. Routing IP, algoritmi Link State e Distance Vector, OSPF, BGP. Frammentazione in IPv4. Header IPv6 e principali differenze tra v4 e v6. programmi, compilazione e linking (statico e dinamico). API per la gestione dei processi, in particolare fork, exit e wait. Esecuzione dei programmi, famiglia di funzioni exec. Redirezione I/O, dup. Ethernet, evoluzione dello standard IEEE 802.3, indirizzi MAC, CSMA/CD, cavi coassiali e Hub. Redirezione I/O, pipe. Scheduling: meccanismi e politiche. Ethernet, versione Switched, apprendimento delle tabelle di switching, attacchi di sicurezza; protocollo ARP. Descrizione del laboratorio microbash. Algoritmo di scheduling MLFQ. Attacchi man-in-the-middle mediante ARP Cache Poisoning; Protocollo DHCP. ICMPv6 e protocollo NDP. Algoritmo CFS. Introduzione al multithreading; primitive di sincronizzazione (mutex) Implementazione di mutex e problemi legati alla concorrenza Procollo Ethernet, CSMA/CD sicurezza, principio del minimo privilegio IEEE 802.3, versione Hub e versione Switch esercizi su sicurezza; intro alla gestione della memoria secondaria Assegnazione laboratorio IncApache 5.0 (parte obbligatoria, versione HTTP/1.0) implementazione dei file system alla Unix. Assegnazione laboratorio IncApache 5.1 (parte opzionale, connessioni persistenti e pipelining HTTP/1.1) Standard IEEE 802.11 (WiFi), CSMA/CA, connessione Infrastructure mediante Access Point, frequenze radio, RTS/CTS. IEEE 802.11, banda di comunicazione, cifratura WEP, WPA, WPA2, attacchi DoS, confronto tra 802.11 e 802.3.

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Appunti Bioimmagini

Esame Bioimmagini

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. L. Bocchi

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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File contenenti appunti riguardanti il corso di Bioimmagini tenuto dal professor Bocchi. Appunti riguardanti il corso da 6 crediti della triennale di biomedica, contenente appunti relativi alle sue lezioni, integrati con le slides.

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Appunti preparazione esame Gestione dell'informazione

Esame Gestione dell'informazione

Facoltà Ingegneria gestionale

Dal corso del Prof. G. Buonanno

Università Università "Carlo Cattaneo" (LIUC)

Appunti esame

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Appunti per la preparazione dell'esame di Gestione dell'informazione; appunti del primo parziale del professor Buonanno, completi di descrizione di SQL e di esempi su algebra relazionale e schemi ER.

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Appunti di Teoria di teoria dei segnali

Esame Teoria dei segnali

Facoltà Ingegneria i

Dal corso del Prof. D. Striccoli

Università Politecnico di Bari

Appunti esame

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Appunti e schemi di teoria del corso di teoria dei segnali a cura del prof Domenico Striccoli (ingegneria dei sistemi medicali, Poliba). Ho seguito questo corso anche in past, segnando accuratamente tutto ciò che il prof spiegava, le domande più gettonate, e il modo in cui voleva che spiegassimo determinati concetti.

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Appunti completi di Architettura dei calcolatori e sistemi operativi

Esame Architettura dei calcolatori

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. U. Villano

Università Università degli Studi del Sannio

Appunti esame

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Appunti completi (scrittii su word) con definizioni e spiegazioni, immagini e illustrazioni. Il pdf è suddiviso in due parti (Architettura dei calcolatori e sistemi operativi). Fonti: appunti delle lezioni e libri consigliati dal professore. Tramite il sommario è possibile andare direttamente ad un argomento specifico. Alla fine dei capitoli ci sono le domande frequenti dell'esame, con risposte.

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Riassunto esame Parallel computing, Prof. Marco Bertini, libro consigliato Parallel Programming for Multicore and Cluster Systems, Thomas Dauber and Gudula Rünger, Springer

Esame Parallel computing

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. B. Marco

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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Riassunto per l'esame di Parallel computing, basato sul corso e sullo studio autonomo del libro consigliato da Prof. Marco Bertini: Parallel Programming for Multicore and Cluster Systems, Thomas Dauber and Gudula Rünger, Springer. Università degli Studi di Firenze - Unifi, facoltà di Scienze matematiche fisiche e naturali. Scarica il file in PDF!

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Sistemi interattivi

Esame Sistemi interattivi

Facoltà Arti visive

Università Nuova Accademia di Belle Arti - NABA

Appunti esame

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Raccolta di appunti ricavati, approfonditi e studiati per l'esame di Sistemi interattivi, corso tenuto dal docente Davide Leone per l'anno accademico 2022/2023. Preparazione eccellente, da integrare con i PowerPoint, i codici di programmazione ed i documenti a supporto forniti dal docente durante il corso.

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Enterprise Digital Infrastructure

Esame Enterprise digital infrastructure

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. M. Calzarossa

Università Università degli Studi di Pavia

Appunti esame

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Appunti del corso di Enterprise Digital Infrastructure di Computer Engineering dell'Università di Pavia, svolto nell'anno 2022-2023 e tenuto dalla prof.ssa Calzarossa Maria Carla. Gli appunti del corso sono divisi in 5 capitoli: Introduzione, Monitoring, Servizi DNS, Tecnologie Web, Sistemi email. Seguono il filo logico adottato dalla professoressa durante il corso, che è quindi anche lo stesso delle slides.

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Appunti Teoria dei sistemi

Esame Teoria dei sistemi

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. L. Menini

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunti esame

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Appunti del corso di Teoria dei sistemi (6 crediti) per ingegneria informatica indirizzo robotica e automazione. Gli appunti sono stati scritti seguendo tutte le lezioni della professoressa, dettagliando ogni definizione e osservazione, con ogni teorema, corollario e le relative dimostrazioni, e comprensivi di esempi ed esercizi.

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Bioimmagini

Esame Bioimmagini

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. L. Bocchi

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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Appunti di Bioimmagini su: tipi di elaborazioni, immagini mediche, interazione energia materia, radiazioni ionizzanti ed effetti, immagini a raggi X, radiografia, videoradiografia, tomografia computerizzata, ricostruzione immagini tomografiche, trasformata di radon, teorema della sezione centrale , problemi nella ricostruzione, medicina nucleare, gamma camera, pet, spect. Risonanza magnetica, ricostruzione di immagini RM, metodo di FOURIER, k-spazio, acquisizione rapida, sequenze di eccitazione, saturation recovery, spin echo, inversion recovery, gradient echo, immagini ad ultrasuoni, geometria del fascio, sistemi a scansione, effetto doppler, DICOM, HL7, software ad uso medico.

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Appunti dettagliati del corso triennale Bioimmagini

Esame Bioimmagini

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. L. Bocchi

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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Appunti di Bioimmagini su: 1)caratterizzazione dei sistemi di immagine: frequenza spaziale e mtf, contrasto, risoluzione, rapporto segnale/rumore, immagini fotoniche e diseguaglianza di Rose, efficienza di rivelazione, fattori di distorsione. Teoria del rilevamento del segnale, curve roc, curve froc. 2)elaborazioni di base delle immagini numeriche: Campionamento e quantizzazione. Obiettivi e fasi di elaborazione. Operazioni su immagini: puntuali, locali, geometriche, algebriche e logiche. Istogramma dei grigi, soglia, equalizzazione, amplificazione della dinamica, finestra dei grigi. Filtraggi a media mobile: smoothing, gradiente, laplaciano, ecc... 3) formazione immagini mediche: cenni alle onde elettromagnetiche (propagazione, assorbimento, diffusione) e alle radiazioni ionizzanti (sorgenti, dose, radioprotezione). Generazione e rivelazione di immagini: immagini per emissione, per trasparenza, per riflessione. Agenti di contrasto. Immagini 2D, 3D e 4D. Immagini anatomiche e/o funzionali, tecniche complementari. Cenni alle applicazioni di interesse medico. 4) immagini a raggi x : tubo radiogeno e spettro di raggi X, problemi radiologici diretto e inverso, radiazione diffusa. Radiografia proiettiva: problemi. Radiografia convenzionale su pellicola (immagini statiche) e con intensificatore di brillanza (immagini dinamiche); radiografia numerica (videoradiografia e dsa, rivelatori a pannelli piatti). La tomografia computerizzata: vantaggi, principio di funzionamento, evoluzioni. 5) immagini radioisotopiche : confronto tra medicina nucleare e radiologia, radiofarmaci, collimatori e rivelatori. Componenti e funzionamento della gamma-camera. Cenni alla tomografia ad emissione: spect e pet. 6) immagini ecografiche: Generazione e propagazione di ultrasuoni, ecografo ad impulsi, tecniche di scansione e focalizzazione, prestazioni e applicazioni, ecocardiografia con agente di contrasto, ecografia doppler. Metodi di ricostruzione delle immagini tomografiche Limiti della radiografia convenzionale. Il problema della ricostruzione e visualizzazione 3D. Generazione di proiezioni: tomografia per trasmissione, tomografia per emissione. Ricostruzione matematica di tomografie. Cenni ai metodi iterativi. Metodi analitici: algoritmo di retroproiezione filtrata. Complementi. 9) immagini di risonanza magnetica Principi fisici. Il segnale RM e le sequenze di eccitazione. Risonanza Magnetica funzionale. Ricostruzione di immagini in tomografia RM.

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Sistemi informativi - SGI, terzo anno

Esame Sistemi informativi

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. M. Mezzanzanica

Università Università degli Studi di Milano - Bicocca

Appunti esame

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Appunti completi della parte di corso del prof Mezzanzanica, seguita in presenza. Trovate tutti gli argomenti affrontati in classe. Sono appunti discorsivi e riassuntivi. Per la parte di Social Analytics non avevo il materiale necessario per redigere un documento.

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Appunti Ingegneria del software e basi di dati

Esame Ingegneria del software e basi di dati

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. D. Baracchi

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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Il linguaggio Python: struttura del linguaggio, tipi di dati fondamentali, funzioni. Programmazione orientata agli oggetti: concetti di classe e di oggetto, ereditarietà, incapsulamento, polimorfismo. I principi SOLID: single responsibility principle, open/closed principle, Liskov's substitution principle, interface segregation principle, dependency inversion principle. Unified Modeling Language: motivazione ed uso del linguaggio di modellazione, class diagram, sequence diagram, state machine diagram. Design patterns: genesi e utilizzo dei design pattern, struttura dei pattern GoF, esempi di uso di una selezione di pattern. Principi di analisi object-oriented. Modelli di ciclo di vita del software: modello waterfall, ciclo di vita dei software a uso medico (norma IEC 62304). Introduzione alle Basi di Dati. Il modello relazionale: definizione di relazione, vincoli di integrità. Il linguaggio SQL: tipi di dati, creazione tabelle, specifica vincoli di integrità, il comando select, clausole di raggruppamento, ordinamento, operatori aggregati. Progetto di basi di dati: progettazione concettuale tramite diagrammi UML, progettazione logica (analisi delle ridondanze, ristrutturazione, traduzione nel modello relazionale). Importazione, esportazione e manipolazione di basi di dati tramite Pandas.

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Prima parte di Sistemi informativi

Esame Sistemi informativi

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. M. Mezzanzanica

Università Università degli Studi di Milano - Bicocca

Appunti esame

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Appunti di Sistemi informativi su: - La risorsa informazione e il dato. - I processi di elaborazione. - I Database Management Sistem. - Il portafoglio applicativo. - I processi aziendali, il business process re-engineering (BPR), il customer relationship management (CRM). - I Datawarehouse. - I sistemi informativi direzionali. - La business intelligence e analytics. - I big data.

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