Category Archives: Sistemi Informativi
Gestione di contenuti multimediali georeferenziati
Mariagrazia Fugini (mail)
Referente del progetto
Mariagrazia Fugini ( mail)
Area di ricerca
Sistemi informativi
Keyword (max 3 separate da virgola)
georeferenziazione, multimedialità, AI per gestione contenuti
Termine per accettazione progetto
3/6/2024
Tecnologie da utilizzare
Le mappe geografiche possono essere arricchite con conoscenza su contenuti multimediali e riferimenti temporali per focalizzare temi specifici relativi a certi contesti quali : Cultural Heritage, Storia, Turismo, Giornalismo. Tale conoscenza permette l’integrazione di contenuti multimediali, la gestione tempole e la auto-adattività a vari contesti.
Nel progetto si estende MAGIS (Multimedia Adaptive Geographic Information System), un tool per la navigazione di contenuti multimediali georeferenziati. I contenuti sono organizzati in tre dimensioni: geografica, cronologica e tematica.
Dal punto di vista tecnico, MAGIS è una web application realizzata nei linguaggi PHP e Javascript (Jquery) con database MySQL.
Preparazione di log per l’analisi
Docente
Referente del progetto
Barbara Pernici ( )
Area di ricerca
Sistemi informativi
Keyword (max 3 separate da virgola)
data quality assessment, data cleaning
Termine per accettazione progetto
30/03/2024
Tecnologie da utilizzare
Python, SQL
Descrizione (max 500 caratteri)
Il progetto consiste nell’analisi di log ai fini della loro preparazione per analisi dei dati di tipo predittivo.
In particolare nel progetto si analizzeranno log di processi che dovranno essere utilizzati per task di process mining.
Si studieranno:
– l’impatto di diverse tecniche di cleaning sul risultato finale
– la consistenza del log rispetto alla descrizione del processo in termini di stati e transizioni.
In particolare nel progetto si analizzeranno log di processi che dovranno essere utilizzati per task di process mining.
Si studieranno:
– l’impatto di diverse tecniche di cleaning sul risultato finale
– la consistenza del log rispetto alla descrizione del processo in termini di stati e transizioni.
Un tool per la navigazione di contenuti multimediali georeferenziati
Docente
Mariagrazia Fugini (mail)
Referente del progetto
Mariagrazia Fugini ( mail)
Area di ricerca
Sistemi informativi
Keyword (max 3 separate da virgola)
georeferenziazione, multimedialità, AI per gestione contenuti
Termine per accettazione progetto
31/10/2023
Tecnologie da utilizzare
Le mappe geografiche possono essere arricchite con conoscenza su contenuti multimediali e riferimenti temporali per focalizzare temi specifici relativi a certi contesti quali : Cultural Heritage, Storia, Turismo, Giornalismo. Tale conoscenza permette l’integrazione di contenuti multimediali, la gestione tempole e la auto-adattività a vari contesti.
Nel progetto si estende MAGIS, MAGIS (Multimedia Adaptive Geographic Information System) è un tool per la navigazione di contenuti multimediali georeferenziati. I contenuti sono organizzati in tre dimensioni: geografica, cronologica e tematica.
Dal punto di vista tecnico, è una web application realizzata nei linguaggi PHP e Javascript (Jquery) con database MySQL.
Nel progetto si estende MAGIS, MAGIS (Multimedia Adaptive Geographic Information System) è un tool per la navigazione di contenuti multimediali georeferenziati. I contenuti sono organizzati in tre dimensioni: geografica, cronologica e tematica.
Dal punto di vista tecnico, è una web application realizzata nei linguaggi PHP e Javascript (Jquery) con database MySQL.
Descrizione (max 500 caratteri)
Il progetto estende MAGIS, una web application realizzata nei linguaggi PHP e Javascript (Jquery) con database MySQL. Attualmente ne è disponibile un prototipo funzionante che comprende le seguenti sezioni.
• Contents: visualizza un elenco dei contenuti inseriti nel dataset e consente di modificare i metadati associati e di georeferenziare manualmente i singoli item.
• Fetch: consente di recuperare un content-item da un indirizzo Web ed inserirlo nel dataset.
• Upload: consente di inserire manualmente un content-item (stesso form usato per il Fetch).
• View: interfaccia di navigazione dei contenuti inseriti. Una mappa interattiva consente di navigare la dimensione spaziale (pan e zoom). Un pannello di navigazione consente di filtrare la dimensione cronologica e la dimensione tematica. La dimensione tematica visualizza gli elementi presenti in una semplice ontologia che collega i contenuti in particolare con relazione gerarchica. Cliccando su ogni marker si visualizza il nome del point-of-interest e un elenco degi content-item collegati. Cliccando sul titolo dell’item, si visualizza il contenuto multimediale relativo (testo, immagine o video) e il link all’indirizzo Web corrispondente.
________________________________________
Possibilità di ampliamento
Sezione Contents: sostituire elenco con una data-table (funzioni di ordinamento, filtro, paginazione).
Sezione Fetch: estendere ai post di social media (Facebook, Twitter, etc); estrarre automticamente le coordinate geografiche e la data quando già presenti nei metadati; agganciare le API di classificazione automatica (v. più sotto “Content Classification”).
Sezione Upload: completare il form di caricamento “manuale”.
Sezione View: gestire la navigazione dei livelli tematici; filtrare gli item associati ai point-of-interest (quando più di uno); abilitare l’opzione “related contents”; inserire selettore language; diversificare colori e simboli dei marker.
Content Classification: automazione della fase di classificazione dei contenuti (mediante le API di Machine Learning di Monkeylearn); integrazione con un altro servizio di ML (ad es. UClassify).
Content Feeding: realizzazione di un connettore per importare contenuti da un archivio open-data on-line.
Ontologia: realizzazione di un form per inserire e visualizzare le relazioni logiche tra i contenuti.
Datasets: realizzazione di dataset verticali dedicati a tematiche specifiche.
• Contents: visualizza un elenco dei contenuti inseriti nel dataset e consente di modificare i metadati associati e di georeferenziare manualmente i singoli item.
• Fetch: consente di recuperare un content-item da un indirizzo Web ed inserirlo nel dataset.
• Upload: consente di inserire manualmente un content-item (stesso form usato per il Fetch).
• View: interfaccia di navigazione dei contenuti inseriti. Una mappa interattiva consente di navigare la dimensione spaziale (pan e zoom). Un pannello di navigazione consente di filtrare la dimensione cronologica e la dimensione tematica. La dimensione tematica visualizza gli elementi presenti in una semplice ontologia che collega i contenuti in particolare con relazione gerarchica. Cliccando su ogni marker si visualizza il nome del point-of-interest e un elenco degi content-item collegati. Cliccando sul titolo dell’item, si visualizza il contenuto multimediale relativo (testo, immagine o video) e il link all’indirizzo Web corrispondente.
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Possibilità di ampliamento
Sezione Contents: sostituire elenco con una data-table (funzioni di ordinamento, filtro, paginazione).
Sezione Fetch: estendere ai post di social media (Facebook, Twitter, etc); estrarre automticamente le coordinate geografiche e la data quando già presenti nei metadati; agganciare le API di classificazione automatica (v. più sotto “Content Classification”).
Sezione Upload: completare il form di caricamento “manuale”.
Sezione View: gestire la navigazione dei livelli tematici; filtrare gli item associati ai point-of-interest (quando più di uno); abilitare l’opzione “related contents”; inserire selettore language; diversificare colori e simboli dei marker.
Content Classification: automazione della fase di classificazione dei contenuti (mediante le API di Machine Learning di Monkeylearn); integrazione con un altro servizio di ML (ad es. UClassify).
Content Feeding: realizzazione di un connettore per importare contenuti da un archivio open-data on-line.
Ontologia: realizzazione di un form per inserire e visualizzare le relazioni logiche tra i contenuti.
Datasets: realizzazione di dataset verticali dedicati a tematiche specifiche.
Collecting information from social media
The project (in English) has the goal of realizing a proof of concept for evaluating the quality of collected information through social media for the configuration of data preparation pipelines.
Competences to be gained: social media analysis, data quality analysis
Prerequisites: Python and SQL
Contact: barbara.pernici@polimi.it
Evolving Experiences of Participation: The e-ILAUD Platform to Analyse, Implement, and Empower Neighborhood’s Communities
IL ruolo delle comunità partecipative in tutto il mondo richiede nuovi modelli e strumenti per supportare i cittadini nella partecipazione alle decisioni sulla progettazione e pianificazione dell'arredo urbano, delle smart cities, delle mappe semantiche, delle informazioni che arricchiscono le notizie giornalistiche e così via. Le tecnologie ICT possono essere la base per modi efficaci di partecipazione dei cittadini, supportandoli nello svolgere un ruolo più attivo nella società. Questo progetto mira a sviluppare alcuni moduli di una piattaforma, chiamata e-ILAUD, uno strumento ispirato ai principi del Laboratorio Internazionale di Architettura e Progettazione Urbana (ILAUD), con l'obiettivo di migliorare la partecipazione dei cittadini e co-creare soluzioni. Keywords: e-Democracy/e-Participation · E-government enterprise architectures · Government collaboration patterns · Urban planning · Neighbourhood community · Participatory platforms
Docente Proponente: Mariagrazia Fugini (mariagrazia.fugini@polimi.it)
WECRAFT: Craftsman Networking in Co-Production of Artisanal Crafts
Docente
Area di ricerca
Sistemi informativi
Keyword (max 3 separate da virgola)
sustainable design, platform for craftsmanship, rural areas protection
Termine per accettazione progetto
28/10/2023
Tecnologie da utilizzare
In alternativa, e a scelta dello studente: Phyton/C++/Java, JavaScript, Apache Struts, Strumenti di gestione BD a scelta
Descrizione (max 500 caratteri)
India is a growing country with over 1.2 billion people, out of which more than two-thirds still live in rural areas. Indian rural areas are vibrant heritage-wise. They have both a fascinating hard and soft heritage legacy. Each region has many kinds of villages, and each is characterized by specific art and crafts skills developed over the centuries. Small settlements retain fascinating heritage, which should be acknowledged and protected. Nowadays, rural villages are slowly perishing and losing their skilled people under the pressure of migration to cities. Rural settlements are suffering the exodus of young people and losing their art and craft skilled artisans. Since these settlements have been neglected, how do we bring attention to these fascinating areas? How do we allow the skilled artisans to make a living and want to remain in rural areas? How do we provide a more sustainable future for both our rural and urban settlements? WECRAFT is a project that develops a hw/sw platform based on the cloud and on edge computing, to support cooperative B2C models of artesancraft production and selling directly fro village areas, their skilled artisans and their products.
Gamification platform for online language training
Docente
Fabrizio Amarilli (mail)
Area di ricerca
Sistemi informativi
Keyword (max 3 separate da virgola)
Gamification, online training
Termine per accettazione progetto
30/03/2021
Tecnologie da utilizzare
Suggested languages: PHP, Javascript
Suggested requirement: integration with WordPress
Suggested requirement: integration with WordPress
Descrizione (max 500 caratteri)
Il progetto ha l’obiettivo di sviluppare un proof of concept (PoC) di una piattaforma di gamification per l’insegnamento delle lingue straniere. La piattaforma conterrà alcuni giochi di supporto all’insegnamento delle lingue, quali ad esempio: giochi basati sull’estrazione di carte, battaglia navale, sciarade, quest, escape rooms, ecc. Il PoC dovrà contenere una componente di amministrazione dei giochi (per la registrazione di studenti e docenti) e un sotto-insieme dei giochi. I giochi da sviluppare saranno concordati con il docente.
The project objective is the development of a Proof of Concept (PoC) of a gamification platform for the training of foreign languages. The platform will offer training games such as: card games, battleship, quests, sciarade, escape rooms, etc. The PoC will comprise two components: an administration component, for the registration and management of teachers and students, and a sub-set of games. The games to be developed will be defined together with the teacher.
Web GUI editor for commitments
Docente
Area di ricerca
Sistemi informativi
Keyword (max 3 separate da virgola)
BPMN, Choreography Diagram, Web GUI
Termine per accettazione progetto
30/04/2021
Tecnologie da utilizzare
– Languages: node.js, html
Descrizione (max 500 caratteri)
In this project it is required to develop a web graphical user interface to support the modelling of BPMN choreography diagrams enriched with commitments. The work will be based on BPMN.io which provides the foundational elements to build a BPMN model. The student will have to develop an extension with new widgets able to express commitments that will be attached to choreography tasks.