I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni e lo studio autonomo di eventuali testi di riferimento in preparazioneall’esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell’università attribuibile al docente del corso o al relatore
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Appunti di Sistemi di elaborazione delle informazioni

Esame Sistemi informativi

Facoltà Scienze statistiche

Schemi e mappe concettuali
4 / 5
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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Esame Tecnologie industriali

Facoltà Ingegneria civile ambientale e territoriale

Dal corso del Prof. S. Terzi

Università Politecnico di Milano

Domande aperte
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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Esame Machine learning & deep learning

Facoltà Ingegneria

Appunti esame
4 / 5
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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Esame Machine learning & deep learning

Facoltà Ingegneria

Appunti esame
4 / 5
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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Esame Machine learning & deep learning

Facoltà Ingegneria

Appunti esame
5 / 5
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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Esame Programmazione distribuita e cloud computing

Facoltà Giurisprudenza

Dal corso del Prof. L. Galtieri

Università Universita telematica "Pegaso" di Napoli

Panieri
4,5 / 5
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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Esame Architetture e progettazione di sistemi di elaborazione

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Fassetti

Università Università della Calabria

Appunti esame
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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Esame Automated software testing

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. B. Lorenzo

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame
5 / 5
Appunti completi del corso di Automated Software Testing (2023/2024) tenuto dal professore Lorenzo Bettini. Gli appunti contengono: Testing, JUnit, Test-Driven-Development, Code Coverage, Mutuation Testing, Maven, Mocking, Version Control Systems, Continuous Integration, Docker, Integration Tests, UI Tests, End-to-End Tests, Behavioral-Driven Development e Code Quality.
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Esame ingegneria del software e base di dati

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. A. Saetti

Università Università degli Studi di Brescia

Appunti esame
4 / 5
Appunti del corso di Ingegneria del Software (parte B) tenuto dal professore Saetti Alessandro. Argomenti trattati: - Sviluppo iterativo: UP - Sviluppo AGILE: XP, SCRUM - Metodologie per la progettazione OO - GRASP - Principi SOLID e altri - Pattern della Gang Of Four - La verifica del software - Refactoring - L'evoluzione del software
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Esame Software engineering

Facoltà Ingegneria

Appunti esame
Progettare un sistema software per un’Agenzia di assicurazioni plurimandataria con più sedi sul territorio emiliano. Il sistema ha lo scopo di interfacciare l’azienda a clienti e potenziali clienti attraverso il web fornendo loro supporto per qualsiasi esigenza. Nel documento troverete: - Use Cases - Conceptual Model - Analisi Requisiti funzionali - Analisi Requisiti non funzionali - Activity Diagrams - State Diagrams - Class Diagrams - Sequence Diagrams
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Esame Software engineering

Facoltà Ingegneria

Appunti esame
Nel documento potete trovare quasi tutto il materiale necessario per sostenere l'esame di Software Engineering anche da non frequentante. In particolare, trovate gli appunti in modalità esaustiva di differenti lezioni: - Lezione 2: Socio Technical Systems - Lezione 7: UML - Lezione 11: Distributed Systems, Middleware, and Internet of Things - Lezione 12: Service-oriented Computing and Software as-a Service - Lezione 13: Complex Adaptive Systems - Lezione 14: Cellular Automata - Lezione 15: Small World Networks - Lezione 16: Scale Free Networks - Lezione 17: Autonomous Agents - Lezione 18 - Multiagent Systems - Lezione 19 - Swarm Intelligence Tutte le altre lezioni sono disponibili in formato pdf, disponibili in privato: - Lezione 1 - Introduction to Software Engineering - Lezione 3 - Critical Systems - Lezione 4 - Software Processes - Lezione 5 - Software Requirements - Lezione 6 - Object Oriented Modeling - Lezione 8 - Project Management - Lezione 9 - Software Cost Estimation - Lezione 10 - Quality Management Infine nell'ultima pagina del documento potete trovare tutte le possibili domande dell'esame orale.
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Riassunto per l'esame di Ingegneria del software, basato sul corso e sullo studio autonomo del libro consigliato da Prof. Mongiello Marina: Ingegneria del software, Ian Sommerville. Politecnico di Bari, facoltà di Ingegneria I. Scarica il file in PDF!
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Esame Multiagent systems

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. G. Battistelli

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame
4 / 5
Appunti completi del corso di Multiagent Systems (2023/2024) tenuto dal professore Giorgio Battistelli. Gli appunti contengono: introduzione, robot motion planning (road map, algoritmi Bug, APF), teoria dei grafi (laplaciano, connettività algebrica, partizionamento spettrale), Consenso nei sistemi multiagente, sistemi multirobot (flocking, copertura, esplorazione, mappatura), addestramento distribuito e reinforcement learning (value itratation, policy iteration, temporal difference e Q-learning).
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Esame Sistemi informativi

Facoltà Scienze statistiche

Appunti esame
3 / 5
Appunti sulla seconda parte di Sistemi informativi su: - Twitter, la trasformazione del web e i social media. - Il social media marketing e la social media analytics. - KPI. - Sentiment analysis e strategie. - Text mining e Natural Language Processing (metodi di pre-processing e di comprensione testuale).
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Esame Sistemi informativi

Facoltà Scienze statistiche

Appunti esame
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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Esame Ingegneria del software e basi di dati

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. D. Baracchi

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame
4 / 5
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 Sistemi informativi

Facoltà Scienze statistiche

Appunti esame
3 / 5
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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Esame Bioimmagini

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. L. Bocchi

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame
4,5 / 5
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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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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Esame Bioimmagini

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. L. Bocchi

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame
5 / 5
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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