Appunti 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: Tufano Antonio, Bocchi Leonardo, Mezzanzanica Mario, Baracchi Daniele, Battistelli Giorgio e molti altri, nelle università di Universita telematica "Pegaso" di Napoli, Università degli Studi di Firenze, Università degli Studi di Milano - Bicocca, Politecnico di Bari, Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia.

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Appunti di Sistemi di elaborazione delle informazioni

Tutte le 270 domande e risposte esame di Sicurezza dei sistemi informatici - 39 Pagine - Anno Accademico 2024

Esame Sicurezza dei sistemi informatici

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. A. Tufano

Università Universita telematica "Pegaso" di Napoli

Panieri

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Paniere completo di tutte le domande per prepararsi in modo esaustivo all'esame universitario dell'anno accademico 2024! Questo paniere è una risorsa indispensabile per ogni studente desideroso di ottenere risultati eccellenti. Ogni domanda è stata accuratamente selezionata e preparata per coprire in modo completo tutti gli argomenti chiave dell'esame di quest'anno. Con questo set di domande, avrai a disposizione un prezioso strumento di studio che ti permetterà di testare e consolidare la tua conoscenza, migliorando la tua preparazione e le tue possibilità di successo nell'anno accademico 2024. Non lasciare nulla al caso, investi nella tua formazione con questo paniere di domande completo ed efficace!

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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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Esame Architetture e progettazione di sistemi di elaborazione

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Fassetti

Università Università della Calabria

Appunti esame

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Progettazione e implementazione dell'algoritmo in C. Il progetto è stato diviso in due sezioni: 1.Conversione del dataset 2.Regressione Polinomiale (SGD BATCH, ADAGRAD) Progettazione e implementazione dell'algoritmo in Assembly. Abbiamo usato insieme al linguaggio C il linguaggio Assembly che serve ad introdurre tutta una serie di ottimizzazioni finalizzate a migliorare l’efficienza dei programmi. Abbiamo utilizzato diverse ottimizzazioni che possono essere racchiuse in quattro tipologie: • SIMD-BASED • ILP-BASED • CACHE-BASED • MIMD-BASED

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Programmazione distribuita e cloud computing

Esame Programmazione distribuita e cloud computing

Facoltà Giurisprudenza

Dal corso del Prof. L. Galtieri

Università Universita telematica "Pegaso" di Napoli

Panieri

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Paniere Pegaso per l'esame Programmazione distribuita e cloud computing - Informatica per le aziende digitali (Classe L-31) Tutte le domande e le relative risposte per superare l'esame. Le domande sono in ordine alfabetico con possibilità di ricerca. Paniere aggiornato con tutte le nuove lezioni.

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Machine Learning & Deep Learning

Esame Machine learning & deep learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Calderara

Università Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Appunti esame

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Il documento di Machine Learning & Deep Learning è caratterizzato da oltre 100 pagine, scritte in lingua italiana. Esso contiene tutti gli argomenti del corso in oggetto, molto approfonditi: - Supervised Learning (Bayesiani, LR, SVM); - Unsupervised Learning (Clustering, Dimensionality Reduction); - Deep Learning (DNN, CNN, RNN, Autoencoders); - Reinforcement Learning. Nel documento non sono presenti le dimostrazioni.

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Dimostrazioni Deep Learning

Esame Machine learning & deep learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Calderara

Università Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Appunti esame

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Il pdf di Machine learning & deep learning contiene le dimostrazioni riguardanti la parte di Deep Learning. Le dimostrazioni sono ragionevolmente rigorose e chiare. Non tutte sono richieste dal prof., ma, comunque, chiarificano maggiormente molte delle formule del corso.

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Dimostrazioni ML

Esame Machine learning & deep learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Calderara

Università Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Appunti esame

3,5 / 5

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Il pdf di Machine learning & deep learning contiene le dimostrazioni riguardanti la parte di Machine Learning. Le dimostrazioni sono ragionevolmente rigorose e chiare. Non tutte sono richieste dal prof., ma, comunque, chiarificano maggiormente molte delle formule del corso.

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Open Questions Industrial Technologies

Esame Tecnologie industriali

Facoltà Ingegneria civile ambientale e territoriale

Dal corso del Prof. S. Terzi

Università Politecnico di Milano

Domande aperte

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In questo file ho raccolto molte domande aperte che possono essere poste all'esame di Tecnologie industriali, fornendo anche una soluzione per facilitare lo studente. Il file include tutte le domande aperte fino all'anno accademico 2022/2023.

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Appunti Sistemi informativi

Esame Sistemi informativi

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. M. Mezzanzanica

Università Università degli Studi di Milano - Bicocca

Schemi e mappe concettuali

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Appunti di Sistemi informativi su: - Architetture applicative e tecnologiche dei sistemi informativi - Applicazioni informatiche e analisi del sistema informativo - Progettazione del sistema informativo per l’analisi dati e di supporto direzionale - Data quality - Sistemi informativi e social media - Introduzione alla Social Media Analytics - Big Data e tecniche di trattamento dei dati non strutturati

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Appunti Sistemi informativi

Esame Sistemi informativi

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. R. Boselli

Università Università degli Studi di Milano - Bicocca

Schemi e mappe concettuali

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Appunti di Sistemi informativi e social media: - Evoluzione dei sistemi informativi aziendali - Social Media Marketing Introduzione alla Social Media Analytics: - Sentiment Analysis Big Data e tecniche di trattamento dei dati non strutturati Information extraction

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