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By appointment (please, contact the teacher via email).

Course objectives

The students will acquire the knowledge of the main service composition techniques, such as orchestration and choreography, and of some widely used development environments available for them. Furthermore, they will learn the main background notions about the development of service transactions (being a 1st edition of the course, this last objective is tentative).

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Course content

• Service composition and business processes;
  
• Service orchestration;
  
• Service choreography;
  
• WS-BPEL: Web service business process execution language;
  
• BPMN2 Choreography Diagrams and its constructs and semantics;
  
• The CHOReVOLUTION Studio: a development environment to support automated development of service choreographies;
  
• Service transactions, Distributed transactions, and the WS-Coordination model (tentative).
  

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Prerequisites

The students must have well acquired the topics of the course "Service-Oriented Software Engineering (SoSE)" (Dr. Marco Autili).

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Learning outcomes

On successful completion of this course, the student should:

• have knowledge about (i) service composition techniques, (ii) orchestration with WS-BPEL;(iii) choreography design and development with BPMN2 Choreography Diagrams; (iv) CHOReVOLUTION Studio: an Eclipse-based development environment for choreographies; and (v) service transactions (this last point is tentative);

• be capable of: (i) understanding and representing orchestration and choreographies; (ii) analyzing and implementing service compositions; (iii) using the CHOReVOLUTION Studio development environment; and (iv) analysing and implementing service transactions (this last point is tentative);

• acquire skills to deal with the engineering of real world distributed service-based systems;

• explain and illustrate the fundamental notions studied in this course;

• demonstrate ability in engineering concrete service compositions;

• acquiring competencies and abilities useful in SOA practical contexts.

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Textbooks

• Michael P. Papazoglou, Web Services & SOA: Principles and Technology (2nd edition). Pearson. 2012.

  • Part V, only: Service composition and transactions (Chapters 9 and 10).​ Since the topics related to "Service transactions" are tentative, if the course won't cover this part, then the students will avoid to study Chapter 10.

• ​WS-BPEL 2.0 for SOA Composite  - Matjaz B. Juric & Marcel Krize

  • Only the topics covered by the teacher's slides (see the Section "Course material" below).​

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Assessment method

Practical project/homeworks.

https://univaq.coursecatalogue.cineca.it/insegnamenti/2020/37628/2015/9995/10015

Obiettivi formativi del corso:

Il corso intende fornire agli studenti nozioni sia teoriche che pratiche sui principali metodi analitici impiegati nella determinazione della composizione chimica degli alimenti anche al fine di valutarne la genuinità e qualità. In particolare, al termine del corso lo studente avrà acquisito competenze per la determinazione dei principali componenti (acqua, lipidi, proteine, carboidrati), di additive e sostanze indesiderate o di nutraceutici negli alimenti e bevande anche in relazione alle modificazioni indotte dai processi produttivi.

The topics covered in the course are the following.
- Series of functions: general theory, power series and Fourier series.
- Differential calculation for curves.
- Differential calculus for real scalar functions of several variables: limits in several variables, partial derivatives and directional differentiability. Free and constrained optimization.
- Integral calculation in several variables.
- Differential and integral calculus for functions with vector values: integral calculus on curves and surfaces. Vector fields. Green theorem, Stokes theorem and Divergence theorem.

Il modulo di Anatomia Comparata fornisce basi scientifiche per analizzare criticamente la struttura e la funzione degli organi nei Vertebrati, con particolare attenzione alla loro evoluzione e agli adattamenti morfologici. Il modulo di Anatomia Comparata è integrato e completato dal modulo di Antropologia che focalizza e approfondisce aspetti relativi all’evoluzione umana.

Biologia Animale (I modulo) - 40 CFU - II semestre

Docente: Prof.ssa Diana M. P. Galassi

contatti e-mail: dianamariapaola.galassi@univaq.it

telefono: 0862.433233/433227

Corso di due moduli. Prova in itinere (parziale) prevista a conclusione del I modulo. Per chi non potesse essere presente o non volesse sostenere la prova in itinere (liberatoria), restano comunque le date di appello sempre aperte anche per sostenere un solo modulo o entrambi. 

Corso online sulla piattaforma Teams (codice 2z0gxtn)

Programma

Analisi del genoma nucleare delle piante: 

- progetti di sequenziamento dei genomi vegetali

- analisi dell'espressione di singoli geni e dell'intero trascrittoma

- analisi del proteoma

- analisi metabolomica 

Analisi della funzione genica: approcci di genetica diretta e inversa nelle piante. Mutagenesi per inserzione nelle piante. Sovraespressione e silenziamento. Peculiarità dei meccanismi di silenziamento vegetali. Dai mutanti alle piante transgeniche di interesse biotecnologico. Variabilità genetica naturale come fonte di caratteristiche di interesse biotecnologico. TILLING ed ecoTILLING.  

Genome editing.

Cellule vegetali come bio-reattori e produzione in vitro di molecole di interesse.

I principali composti del metabolismo  secondario delle piante: Fenoli, terpenoidi, alcaloidi. Tossine.  Attrattori e deterrenti alimentari. Molecole di interesse biotecnologico. Aspetti genetici e biochimici del metabolismo secondario: ridondanza e sub-funzionalizzazione genica ed enzimatica. Compartimentalizzazione metabolica tissutale, cellulare e subcellulare. Metodi di analisi: introduzione alla proteomica e alla metabolomica.

Manipolazione della localizzazione cellulare di enzimi, proteine e metaboliti. Ingegneria di vie metaboliche vegetali in organismi eterologhi.  Basi del “molecular farming” per la produzione di molecole di interesse biotecnologico. 

Testi consigliati:

Rosa Rao - Antonietta Leone  "Biotecnologie e Genomica delle Piante", ed. IDELSON-GNOCCHI (2014)

Galbiati, Gentile, La Malfa, Tonelli "Biotecnologie sostenibili", Edagricole (2017)

Reviews ed articoli scientifici che contribuiscono a costituire la base del corso.

Schemi e figure forniti dal docente, che riportano le diapositive proiettate a lezione, condivise sulla piattaforma elearning.

Prof. M. Benedetta Mattei

Dipartimento MESVA

mariabenedetta.mattei@univaq.it

Orario ricevimento studenti: martedì ore 16.00 - 17.00 (previo appuntamento)

Repository delle slide del corso di Calcolatori Elettronici, impartito al II semestre del II anno del Corso di Laurea in Ingegneria dell'Informazione (tutti gli indirizzi). 

Questo repository contiene tutto tutto il materiale didattico (slide delle lezioni e delle esercitazioni, ed eserciziari), mentre per le informazioni amministrative (programmi, parziali, esami) e la bacheca ufficiale del corso si rimanda a: https://moodle.univaq.it/course/view.php?id=580

Collaudi di macchine e impianti elettrici 2021/2022 

Docente: prof. Edoardo Fiorucci

Il corso si occupa di comunicazione scientifica (matematica in particolare) e di tutti i temi più rilevanti nell'ambito della ricerca nella didattica nella matematica. Le modalità di insegnamento sono sia frontali che esperienziali e laboratoriali.

This course is an introduction to mathematical models for automated decision-making. The domain of decision is basically a data environment that gives information (partly incomplete, partly redundant) on resources, actors, etc. that are subject to decisions aiming at some pre-defined goal(s). 

Decision models can be just descriptive of the data environment, e.g., revealing hidden features of data such as trends, expected values, etc. Or they can be prescriptive, that is, encoide and then suggest decisions that adequately respect relations among resources and address specific goals. Or, finally, they can be predictive, in the sense of giving an outlook of the evolution of some domain data. Also, a decision model can incorporate multiple decision-makers that operate on the domain with possibly contrasting goals. 

The course concentrates on those decision models that have the form of (integer) linear programming problems, describes the mathematical structure of those problems and gives indication of possible solution methods.