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2021 Journal article Open Access OPEN

Discovering location based services: a unified approach for heterogeneous indoor localization systems
Furfari F., Crivello A., Baronti P., Barsocchi P., Girolami M., Palumbo F., Quezada-gaibor D., Mendoza Silva G. M., Torres-sospedra J.
The technological solutions and communication capabilities offered by the Internet of Things paradigm, in terms of raising availability of wearable devices, the ubiquitous internet connection, and the presence on the market of service-oriented solutions, have allowed a wide proposal of Location Based Services (LBS). In a close future, we foresee that companies and service providers will have developed reliable solutions to address indoor positioning, as basis for useful location based services. These solutions will be different from each other and they will adopt different hardware and processing techniques. This paper describes the proposal of a unified approach for Indoor Localization Systems that enables the cooperation between heterogeneous solutions and their functional modules. To this end, we designed an integrated architecture that, abstracting its main components, allows a seamless interaction among them. Finally, we present a working prototype of such architecture, which is based on the popular Telegram application for Android, as an integration demonstrator. The integration of the three main phases -namely the discovery phase, the User Agent self-configuration, and the indoor map retrieval/rendering- demonstrates the feasibility of the proposed integrated architecture.Source: Internet of Things 13 (2021): 1–14. doi:10.1016/j.iot.2020.100334
DOI: 10.1016/j.iot.2020.100334
Project(s): A-WEAR via OpenAIRE

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2020 Contribution to book Restricted

Smart sensors in smart cities collaborate for indoor air quality
Baronti P., Barsocchi P., Ferro E., Mavilia F., Piotto M., Strambini L.
This paper presents an example of collaboration between two different air quality monitoring systems, one developed for indoor usage, the other one used in some regions of Italy as an example of citizens' collaborative work for monitoring the air quality in smart cities. The exchange of information between the two systems (the inner one and the external one) allows making a weighted decision for improving the inner air quality. By evaluating both indoor and outdoor air quality levels, a reasoner decides the best policy to be automatically adopted to improve, or at least not worsen, the indoor air quality.Source: ELECTRIMACS 2019, edited by Walter Zamboni, Giovanni Petrone, pp. 339–348. London: Springer, 2020
DOI: 10.1007/978-3-030-37161-6_25

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2020 Journal article Restricted

Remote detection of social interactions in indoor environments through bluetooth low energy beacons
Baronti P., Barsocchi P., Chessa S., Crivello A., Girolami M., Mavilia F., Palumbo F.
The way people interact in daily life is a challenging phenomenon to be captured and studied without altering the natural rhythm of the interactions. We investigate the development of automated tools that may provide information to the researchers that analyse interactions among humans. One important requirement of these tools is that should not interfere with the subjects under observation, in order to avoid any alteration in the subject's normal behaviour. Our approach is based on the detection of proximity among groups of people that is obtained using commercial wearable wireless tags based on Bluetooth Low Energy (BLE) and a novel algorithm called Remote Detection of Human Proximity (ReD-HuP) that analyses the wireless signal of tags and produce the proximity information. The algorithm, which has been validated against the ground truth of an experimental dataset, achieves an accuracy of 95.91% and an F-Score of 95.79%.Source: Journal of ambient intelligence and smart environments (Print) 12 (2020): 203–217. doi:10.3233/AIS-200560
DOI: 10.3233/ais-200560
Project(s): NESTORE via OpenAIRE

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2020 Conference article Open Access OPEN

On the analysis of human posture for detecting social interactions with wearable devices
Baronti P., Girolami M., Mavilia F., Palumbo F., Luisetto G.
Detecting the dynamics of the social interaction represents a difficult task also with the adoption of sensing devices able to collect data with a high-Temporal resolution. Under this context, this work focuses on the effect of the body posture for the purpose of detecting a face-To-face interactions between individuals. To this purpose, we describe the NESTORE sensing kit that we used to collect a significant dataset that mimics some common postures of subjects while interacting. Our experimental results distinguish clearly those postures that negatively affect the quality of the signals used for detecting an interactions, from those postures that do not have such a negative impact. We also show the performance of the SID (Social Interaction Detector) algorithm with different settings, and we present its performance in terms of accuracy during the classification of interaction and non-interaction events.Source: ICHMS 2020 - IEEE International Conference on Human-Machine Systems, Online Conference, September 07-09, 2020
DOI: 10.1109/ichms49158.2020.9209510
Project(s): NESTORE via OpenAIRE

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2019 Report Restricted

INTESA - Test ed integrazione del sistema per il monitoraggio della qualità e durata del sonno
Palumbo F., Baronti P., Crivello A., Ferro E., Furfari F., Potortì F., Russo D., La Rosa D.
In questo documento sono riportate le attività svolte nell'ambito dell'OO4 durante il secondo anno del progetto INTESA, mirate alla finalizzazione del sistema integrato di monitoraggio della qualità e durata del sonno. Durante questo periodo, partendo dall'architettura del sistema definita nel precedente documento D4.1.1, si è conclusa l'attività di sviluppo e sono stati effettuati i test per la verifica delle funzionalità del sistema e l'integrazione con gli altri componenti della piattaforma INTESA.Source: Project report, INTESA, Deliverable D4.1.2, 2019

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2019 Report Restricted

INTESA - Test ed integrazione del sistema per l'analisi stabilometrica
Palumbo F., Baronti P., Crivello A., Ferro E., Furfari F., Potortì F., Russo D., La Rosa D.
In questo documento sono riportate le attività svolte nell'ambito dell'OO4 durante il secondo anno del progetto INTESA. In questo periodo, partendo dall'architettura del sistema definita nel precedente documento D4.4.1, si è conclusa l'attività di sviluppo e sono stati effettuati i test per la verifica delle funzionalità del sistema e l'integrazione con gli altri componenti della piattaforma INTESA. Il sistema è stato installato con successo presso la RSA ed è rimasto attivo durante tutto il periodo di sperimentazione permettendo agli operatori ed al personale medico di attuare gli esercizi proposti dal protocollo INTESA con i soggetti partecipanti e fornendo ai servizi di monitoraggio di lungo periodo le informazioni raffinate previste.Source: Project report, INTESA, Deliverable D4.4.2, 2019

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2019 Report Restricted

INTESA - Test dei servizi di monitoraggio di lungo periodo ed interazione sociale
Delmastro F., Di Martino F., Distefano E., Valerio L., Bruno R., Campana M. G., Palumbo F., Baronti P., Crivello A., Ferro E., Furfari F., Potortì F., Russo D., La Rosa D.
Questo documento ha lo scopo di presentare i risultati dei test dei sistemi di monitoraggio di lungo periodo (come specificato nelle attività dell'OO5), con particolare riferimento agli algoritmi per l'identificazione degli indicatori di salute e benessere derivati dai monitoraggi di breve periodo che hanno permesso di effettuare un'analisi su lungo periodo per i soggetti volontari coinvolti. Inoltre, si presentano i dettagli della valutazione sperimentale del servizio di monitoraggio nutrizionale e composizione corporea, dei fattori di stress e delle interazioni sociali.Source: Project report, INTESA, Deliverable D5.3, 2019

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2019 Report Restricted

Progetto SIGS - Architettura del Sistema (D3.1)
Baronti P., Barsocchi P., Ferro E., Furfari F., Di Giandomenico F., La Rosa D., Mavilia F., Miori V., Potortì F., Ancillotti E., Bolettieri S., Borgia E., Bruno R., Piscione P., Valerio L.
In questo documento presentiamo i risultati dell'Attività 3.1: "Definizione dell'architettura del sistema ICT per la gestione del sistema edificio". In particolare, viene definita l'architettura generale della piattaforma ICT per la raccolta e gestione dei dati da dispositivi IoT. Inoltre, sono presentate le tecnologie principali che costituiscono la piattaforma ICT, sia in termini di protocolli di comunicazione che di piattaforma software per la gestione ed erogazione di servizi ad applicazioni distribuite. Infine, vengono presentati i modelli di interazione fra le varie componenti che costituiscono la piattaforma ICT e gli attori del sistema.Source: Project report, SIGS, Deliverable D3.1, 2019

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2019 Report Restricted

Progetto SIGS - Sistema di raccolta ed elaborazioni dati (D3.2)
Baronti P., Barsocchi P., Ferro E., Furfari F., Di Giandomenico F., La Rosa D., Mavilia F., Miori V., Potortì F., Ancillotti E., Bolettieri S., Borgia E., Bruno R., Piscione P., Valerio L.
In questo documento presentiamo i risultati dell'Attività 3.2: "Sviluppo della sensoristica per il monitoraggio dei consumi energetici" e dell'Attività 3.3: "Sviluppo del middleware di comunicazione e di gestione di grossi volumi da sensori eterogenei ". In particolare, vengono presentati i vari standard di comunicazione radio per dispositivi IoT che sono stati integrati nella nostra piattaforma, e per ogni tecnologia vengono descritti i sensori ed attuatori che sono integrati nella piattaforma. Inoltre, viene descritta l'architettura software dei componenti che permettono di integrare le diverse tecnologie di comunicazione IoT (ZigBee, ZWave e 6LoWPAN) con il Middleware di comunicazione e gestione dei dati di tipo publish/subscribe che è stato adottato come riferimento per la piattaforma ICT di raccolta e gestione dei dati. Infine, viene descritta l'architettura software della dashboard, cioè una applicazione web il cui scopo principale è la visualizzazione e manipolazione, attraverso un'interfaccia web, delle serie temporali e dei metadati dei dispositivi (sensori e attuatori) di una rete di sensori.Source: Project report, SIGS, Deliverable D3.2, 2019

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2019 Report Open Access OPEN

Nestore - D3.2.2 - Environmental Wireless Sensor Network (WSN) prototypes
Palumbo F., Baronti P., Miori V., Potortì F., Crivello A., Girolami M., Furfari F., Denna E., Civiello M., Mauri M.
This document extends the deliverable D3.2.1 - Environmental Wireless Sensor Network (WSN) prototypes describing: i) the outcomes of the final iteration of the sensors selection for developing the environmental monitoring system of NESTORE; ii) the integrated system tests on the selected sensors. The selection followed the recommendations coming from the WP2 activities in terms of needed monitoring variables and unobtrusiveness. The document also presents the chosen technologies and their integration in the system using available off-the-shelf and custom devices by means of the Web of Things paradigm.Source: Project report, Nestore, Deliverable D3.2.2, 2019
Project(s): NESTORE via OpenAIRE

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2019 Report Open Access OPEN

Nestore - D4.4 - Dynamic DSS for an Intelligent Coach
Orte S., Subías P., Palumbo F., Girolami M., Baronti P., Sykora M.
This document represents the deliverable D4.4 ("Dynamic DSS for an Intelligent Coach"). It shows the advances in the implementation of the DSS concerning the results already shown in D4.2, where the basics of the DSS, its workflows and algorithms of the first prototype were explained. In Chapter 1, we introduce the architecture of the Decision Support System (DSS) and its modules. In Chapter 2, we present the DSS as a system encompassing multiple workflows, which are explained in detail in Chapter 3. Chapter 4 contains a brief explanation of the modules that form the DSS. Last but not least, Chapter 5 addresses the code generated. In order to preserve the Intellectual Property generated in these tasks, we have split this document in two parts: a public and a private document. We encourage the reader to ask for the private version of D4.4. to get the complete understanding of the technical development carried out in WP4; this public version only outlines what has been realised in terms of workflows, but does not go in depth into algorithms and actual implementation of the different modules.Source: Project report, Nestore, Deliverable D4.4, 2019
Project(s): NESTORE via OpenAIRE

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2018 Conference article Open Access OPEN

Environmental monitoring system in a cruise ship cabin
Baronti P., Barsocchi P., Ferro E., La Rosa D., Nerino R., Piotto M., Ravazzani P., Tognola G., Celotti D., Guglia P.
Data collected in a cruise ship cabin from a monitoring system can be used for various scenarios, such as the energy waste reduction and the passenger wellness & comfort. Although the reference scenarios are out of the scope of this paper, we concentrate on presenting an effective and efficient monitoring system. In this context, we describe an environmental monitoring system for a closed environment, based on heterogeneous sensor networks, and a minimal invasiveness approach for a robust monitoring of sleep quality, which integrates signals from different types of sensors to estimate physiological parameters.Source: NAV 2018 - 19th International Conference on Ship & Maritime Research, pp. 623–630, Trieste, Italy, 20-22 June 2018
DOI: 10.3233/978-1-61499-870-9-623

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2018 Journal article Open Access OPEN

Indoor bluetooth low energy dataset for localization, tracking, occupancy, and social interaction
Baronti P., Barsocchi P., Chessa S., Mavilia F., Palumbo F.
Indoor localization has become a mature research area, but further scientific developments are limited due to the lack of open datasets and corresponding frameworks suitable to compare and evaluate specialized localization solutions. Although several competitions provide datasets and environments for comparing different solutions, they hardly consider novel technologies such as Bluetooth Low Energy (BLE), which is gaining more and more importance in indoor localization due to its wide availability in personal and environmental devices and to its low costs and flexibility. This paper contributes to cover this gap by: (i) presenting a new indoor BLE dataset; (ii) reviewing several, meaningful use cases in different application scenarios; and (iii) discussing alternative uses of the dataset in the evaluation of different positioning and navigation applications, namely localization, tracking, occupancy and social interaction.Source: Sensors (Basel) 18 (2018). doi:10.3390/s18124462
DOI: 10.3390/s18124462
Project(s): NESTORE via OpenAIRE

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2018 Report Open Access OPEN

NESTORE - D3.2.1 - Environmental Wireless Sensor Network (WSN) prototypes
Palumbo F., Baronti P., Miori V., Potortì F., Crivello A.
This document describes the outcomes of the first iteration of the sensors selection for developing the environmental monitoring system of NESTORE. The selection followed the recommendations coming from the WP2 activities in terms of needed monitoring variables and tries to address the requirements coming from the WP6 co-design approach. The document also presents an overview of the chosen technologies and their integration in the system using available off-the-shelf devices by means of the Web of Things paradigm.Source: Project report, NESTORE, Deliverable D3.2.1, 2018
Project(s): NESTORE via OpenAIRE

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2018 Report Open Access OPEN

NESTORE - Models for healthy older people
Rizzo G., Mastropietro A., Porcelli S., Del Bas J. M., Boqué N., Roecke C., Maldonado Fernandez L., Salvà A., Marzorati M., Belfatto A., Palumbo F., Girolami M., Gotta A., Baronti P., Sycora M., Radeva P., Dimiccoli M.
This document represents the deliverable D2.1 (Models for Healthy Older People) and it is the main product of the first six month activities of WP2 (End user profiling and Virtual Coaching Guidelines). The document contains the results of the activities performed during Task 2.1 (Modelling of physiological status and physical activity behaviour), Task 2.2 (Modelling of nutritional behaviour), Task 2.3 (Modelling of cognitive and mental status and social behaviour). The document reports the general framework for Healthy Ageing (Chapter 1) and the current empirical findings about age-related trajectories relative to the physical and psychological well-being target domains faced in NESTORE (Physiological Status and Physical Activity Behaviour, Nutrition, Cognitive and Mental Status and Social Behaviour) (Chapter 2). The analysis of the relevant approaches and interventions currently adopted for healthy ageing in the clinical/psychological practise is described in Chapter 3. In Chapter 4, a detailed description of the SOC and HAPA motivational models is presented, since these models will be adopted in NESTORE. After a short excursus on previous IT-based EU projects on Healthy Ageing (Chapter 5), the NESTORE model of healthy ageing is described (Chapter 6). In conclusion the specificity of NESTORE in the frame of Healthy Ageing is reported in Chapter 7. The NESTORE model is aimed at providing a structured knowledge, built on expertise of the NESTORE experts (exercise physiologists, nutritionists, psychologists, geriatricians), able to characterize the person in terms of both status and behaviour. In NESTORE, the final user is an older adult, which is living on her/his own (at home or assisted home living), male or female, from 65 to 75 years old, mainly retired or recently retired, with an autonomous life and interested in maintaining or promoting her/his wellbeing and quality of life, without any impairment and/or pathology. Based on this user definition, the model adopts a multi-domain classification, which includes three main different dimensions related to well-being: Physical/Physiological, Nutritional, Cognitive/Mental/Social. For each domain, the model includes: a) Definition of the domain variables useful for the characterization and monitoring of the person. This aspect is specifically thought to support the development of the NESTORE ontology (Task 2.5) and also for profiling activities and, consequently, for personalization purposes (WP4 and WP5). b) The relationships among the domain variables and the variable ranges and/or trends corresponding to normal ageing status and behaviour in that domain. These aspects are specifically thought for the ontology and to support WP4 in the development of the NESTORE Decision Support System c) The measurement scenarios of the NESTORE system variables. This part provides the functional system requirements from the point of view of the domain experts, in support to WP3 and WP5, for the development of the NESTORE Monitoring System. d) The measurement scenarios for pilots. This part is thought to support the definition of Virtual Coach Validation Plan to be used in the pilots to assess the impact and the effectiveness of the Virtual Coach on the elderly subjects' status and behaviour (Task 2.6). Such a product forms the background for the development of the coaching guidelines, which represents the main activity of Task 2.4 and the main focus of the Deliverable D2.2 of WP2 (Guidelines for the virtual coach in all the target domains).Source: Project report, NESTORE, Deliverable D2.1, 2018
Project(s): NESTORE via OpenAIRE

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2018 Report Open Access OPEN

NESTORE - The NESTORE specific ontology
Cândea C., Staicu M., Cândea G., Zgripcea C., Orte S., Palumbo F., Baronti P., Gotta A.
The deliverable D2.3 The NESTORE specific ontology is the results of the work from task 2.5 Conversion of the knowledge into ontology, and provides a formal description of the integrated knowledge provided by Task 2.4 in order to guarantee interoperability and integration of NESTORE data model to the UniversAAL platform. The ontology has been developed utilizing the uAAL definitions and using the uAAL eclipse ontology tool editor. The ontology covers the knowledge domain concerning the defintions from D2.1 - Models for Healthy Older People: - Physiological status and Physical Activity Behaviour - Nutrition - Cognitive and Mental Status and Social Behaviour Within the ontology, different types of hierarchies, taxonomies and relationships with respect to the aforementioned areas are defined. The formal languages used to represent knowledge are: Unified Modeling Language and then it will be translated in Java language (in order to be complied with universAAL platform). The modularization and ontology structure are specified by graphical representation. The selected tool editor, uAAL eclipse plugin covers the defined requirements, described in D6.1 Nestore Platform Requirements[], with respect to the architecture, the knowledge model and the browsing capabilities. The developed ontology will be the basic structure for the development of the uAAL Bridge that it will be implemented within the context of Task 6.6. The NESTORE uAAL ontology , will utilize a semantics repository technology that will permit the extended exploitation of the ontology offered capabilities. NESTORE is increasing the uAAL ontologies collection with 40% and expand the uAAL domain usage for Physiological Status and Physical Activity Behaviour (8 ontologies), Nutrition (3 ontologies) and Cognitive and Mental Status and Social Behaviour (4 ontologies). The ontology is available as sources code and documentation on the https://git.nestore-coach.eu/uaal/ontologySource: Project report, NESTORE, Deliverable D2.3, 2018
Project(s): NESTORE via OpenAIRE

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2018 Report Open Access OPEN

NESTORE - Evaluation of universAAL solution (Rev.1)
Candea G., Staicu M., Candea C., Palumbo F., Baronti P., Furfari F., Gotta A., Miori V., Pillitteri L., Portortì F.
This document is the results of work in task T6.2 Evaluation of universAAL solution. Within this task the technological partners from NESTORE reviewed and analyses the official universAAL sources and documentation, realized a Proof-of-Concept. Based on learned lessons and intersecting them with NESTORE requirements are presented conclusions and NESTORE approach relating universAAL support.Source: Project report, NESTORE, Deliverable D6.2, 2018
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2018 Report Restricted

INTESA - Selezione dei modelli di monitoraggio di lungo periodo ed interazione sociale
Delmastro F., Di Martino F., Distefano E., Valerio L., Bruno R., Palumbo F., Baronti P., Crivello A., Ferro E., Furfari F., Potortì F., Russo D., La Rosa D.
Il documento descrive i modelli di monitoraggio delle varie attività svolte dai soggetti. Si presentano quindi le soluzioni tecnologiche esistenti (stato dell'arte) e le soluzioni proposte nel progetto, con particolare riferimento ai requisiti specifici della popolazione coinvolta e della struttura RSA. In particolare, il documento riporta i risultati dello studio dello stato dell'arte nei domini delle quattro attività previste dall'obiettivo operativo 5: monitoraggio delle interazioni sociali; monitoraggio delle attività giornaliere; analisi e definizioni di indicatori comportamentali per il benessere; inclusione sociale. Per affinità nei domini di alcune di queste attività e comodità di lettura, il documento è strutturato in modo da fornire dapprima una panoramica dello stato dell'arte nel monitoraggio comportamentale su lungo periodo, scopo generale dell'obiettivo operativo, dopodichè offre un focus su: stato dell'arte nel monitoraggio delle attività giornaliere previste nel progetto INTESA, in termini di correlazioni su breve e lungo periodo; stato dell'arte nel dominio del monitoraggio delle interazioni sociali, sia in termini di soluzioni esistenti legate al monitoraggio che ai servizi di inclusione sociale; stato dell'arte sulle soluzioni esistenti in letteratura per la definizione e l'analisi sul lungo periodo di indicatori comportamentali multidimensionali per il benessere, sia in termini di modelli che di strumenti per visualizzare e fornire indicazioni utili al personale medico.Source: Project report, INTESA, Deliverable D5.1, 2018

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2018 Report Restricted

INTESA - Sviluppo dei servizi di monitoraggio di lungo periodo ed interazione sociale
Delmastro F., Di Martino F., Distefano E., Valerio L., Bruno R., Campana M. G., Palumbo F., Baronti P., Crivello A., Ferro E., Furfari F., Potortì F., Russo D., La Rosa D.
Questo documento ha lo scopo di presentare le specifiche dello sviluppo dei sistemi di monitoraggio di lungo periodo (come specificato nelle attività dell'OO5), con particolare riferimento agli algoritmi per l'identificazione degli indicatori di salute e benessere derivati dai monitoraggi di breve periodo che hanno permesso di effettuare un'analisi su lungo periodo per i soggetti volontari coinvolti. Inoltre, si presentano i dettagli dello sviluppo del servizio di monitoraggio nutrizionale e composizione corporea, dei fattori di stress e delle interazioni sociali. Il primo ha contribuito al monitoraggio di lungo periodo, coinvolgendo molti utenti della struttura, oltre al gruppo selezionato. Il secondo sistema è stato invece utilizzato al contorno dei monitoraggi di breve periodo, come strumento di personalizzazione delle attività di riabilitazione motoria e cognitiva.Source: Project report, INTESA, Deliverable D5.2, 2018

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2018 Report Closed Access

E-Cabin - Sviluppo del middleware di comunicazione per la raccolta dati e del sistema di backend
Ferro E., Barsocchi P., La Rosa D., Baronti P., Bruno R., Piscione P., Nolich M., Ferrari P., Carciotti S., Buqi R., Camilotti L.
In questo documento sono illustrati i risultati dell'attivita? di sviluppo della piattaforma di raccolta dati di e-Cabin, insieme al sistema di back-end che comprende i servizi di reasoning, storage e visualizzazione dei dati.Source: Project report, E-CABIN, Deliverable D3.4, 2018

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