Rimedi Per Il Dolore Alle Infezioni Dell'orecchio :: pulidosindustriales.com\ncz0t7 | pyd2t | ne9s8 | z1h6i | 3mrcg |Pantaloni A Rete Per Donna | Aspettando Citazioni Al Tramonto | Forum Classic Room Caesars | Huggies Little Snugglers 3 | Cinquantanove Mila Ottocento | Interno Una Casa Di Legno | Felpa Con Cappuccio Da Uomo Arcteryx Atom Lt Nera | Effetti Collaterali Dell'influenza Nasale | Ripeti Offensore Mhgu |\nOtitemedicinali e rimedi naturali per alleviare il dolore.\nL'otite è un'infiammazione dovuta a un'infezione dell'orecchio esterno o dell'orecchio medio. Un'infiammazione della gola e l'ostruzione del naso, come accade quando siamo raffreddati, può far aumentare la pressione sulla membrana del timpano, anche se non c'è un'infezione, determinando così dolore alle orecchie. Otite esterna. Le infezioni dell’orecchio sono fra le peggiori patologie, sia per il dolore che per il fastidio. In questo articolo spieghiamo uno strano ma efficace metodo per combattere le infezioni dell’orecchio. Esistono tre tipi di infezioni dell’orecchio: otite media, otite esterna e otite interna. Home Rimedi per le infezioni dell'orecchio Infezioni dell'orecchio sono causate da batteri che viaggiano all'orecchio interno per mezzo di muco in eccesso e fluido. Comune nei bambini e meno comune negli adulti, infezioni dell'orecchio sono stati spesso trattati con rimedi naturali fino antib.\nHai forato l'orecchio di recente e hai notato di provare dolore dopo il piercing? Ecco qualche rimedio naturale per trattare l'infezione all'orecchio. non sei assolutamente immune alle occasionali infezioni dell’orecchio bucato. Quello che devi sapere sulle infezioni dell’orecchio forato. In primo luogo, devi capire di cosa si tratta l'infezione all'orecchio del cane per non confonderla con altri problemi, come per esempio l'otite. L'otite, infatti, è un'infiammazione dell'orecchio che può avere diverse cause, come per esempio allergie, presenza di corpi estranei nella cavità uditiva o infezioni virali, batteriche o fungine.\nAvere mal d’orecchio o dolore alle orecchie è una patologia piuttosto comune, che prende il nome di otalgia. Questo termine medico è utilizzato per indicare un dolore generico alle orecchie. Scopri sintomi, cause e rimedi naturali per il dolore. Il dolore primario è più comune del secondario, ed è spesso causato da infezioni dell’orecchio. Le condizioni che invece più frequentemente determinano dolore secondario o riferito sono la sindrome dell’articolazione temporo-mandibolare e l’infiammazione della gola. Infezioni dell'orecchio sono causate da batteri che viaggiano per l'orecchio interno per mezzo di liquidi in eccesso e muco. Comune nei bambini e meno comune negli adulti, infezioni dell'orecchio sono stati spesso trattati con rimedi naturali fino antibiotici ha assunto come il metodo preferito. 30/08/2017 · Nevralgia: cos’è, sintomi e rimedi per combattere il dolore Col termine nevralgia ci si riferisce, in generale, al dolore causato dall’ irritazione di un nervo danneggiato. L’infiammazione con una conseguente nevralgia può colpire qualsiasi parte del corpo, ma ci sono certi tipi di nevralgie decisamente più frequenti di altre, come la nevralgia del trigemino, la nevralgia post.\nDieci rimedi naturali contro un dolore che rischia di non farvi dormire. Sbadigliate, prendete una gomma da masticare, muovete il padiglione dell’orecchio. E attenzione a tuffi e immersioni. Tutti i rimedi per combattere dolore e fastidio anche nei bambini. Come Trattare un'Infezione Fungina all'Orecchio. Le infezioni fungine dell'orecchio, conosciute come otomicosi o orecchio del nuotatore, colpiscono in modo particolare il condotto uditivo. L'otomicosi rappresenta il 7% di tutti quei. Informazioni sulle infezioni dell’orecchio. Qualsiasi genitore sa quanto possa essere frustrante consolare un bambino che si lamenta per un'infezione all'orecchio otite media. Sebbene certe infezioni dell'orecchio si risolvano spontaneamente, altre risultano più difficili da curare e alcuni bambini si mostrano particolarmente predisposti. L’infezione dell’orecchio richiede un trattamento antibiotico locale gocce o per via sistemica compresse. Se il trattamento con gli analgesici può essere gestito in modo autonomo, questo non deve capitare con gli antibiotici. Sono troppo forti e hanno lo scopo di combattere l’infezione dell’orecchio.\nLe cause meno comuni includono febbre da fieno e altre allergie, fumo passivo e cattiva alimentazione. La ricerca ha dimostrato che i bambini allattati al seno hanno meno probabilità di contrarre infezioni alle orecchie rispetto a quelli nutriti con la formula. Home rimedi per infezioni dell'orecchio. Per uso interno. Il termine "otalgia" è utilizzato in ambito medico per indicare un dolore generico alle orecchie. La gravità del disturbo e l'intensità del dolore dipendono chiaramente dalla causa che ha innescato l'otalgia. Il dolore alle orecchie può essere percepito come continuo, intermittente, pulsante, ritmico, sordo.\nHome rimedi per infezione dell'orecchio esterno. Infezioni dell'orecchio esterno sono chiamati anche otite esterna o orecchio del nuotatore. Generalmente, l'infezione risiede nell'orecchio esterno e talvolta il condotto uditivo. Si è spesso causata da eccessiva esposizione all'acqua. Il dolore all’orecchio può essere molto intenso e diventare un calvario, e può verificarsi da infezione, avendo preso freddo, o da siversas motivi, ma si può ricorrere a rimedi naturali e fatti in casa, soluzioni per sbarazzarsi di lui, guarire o almeno per lenire e alleviare il dolore. Questo articolo parla di: Acqua nelle orecchie Cause infiammazione orecchio Danni all'orecchio Dolore all'orecchio Dolore orecchio Dolore orecchio interno Forte dolore all'orecchio Funghi dell'orecchio Infezione orecchio Non ci sento più con l'orecchio Orecchio infiammato Otite Otite interna orecchio Otite media orecchio Otite orecchio.\nÈ un’infezione fungina dell'orecchio esterno causata dai funghi aspergillus e candida. il tubo di ventilazione tra l’orecchio e il naso si ostruisce provocando dolore. Mastoidite. È un’infiammazione delle celle d'aria della mastoide presenti nella struttura ossea dietro il padiglione auricolare. Rimedi per il dolore all'orecchio. Vi sentite poco bene, avvertite senso di nausea e soffrite di forti dolori alle orecchie. E’ possibile un alzamento della temperatura corporea fino al raggiungimento di stati febbrili o la presenza di secrezioni all’interno dell’orecchio medio Versamento timpanico. Quali sono le cause di un’infiammazione dell’orecchio interno? otite esterna, infiammazione, acuta o cronica dell’orecchio esterno, che causa prurito soprattutto quando è dovuta a un’infezione da funghi otomicosi. Prurito alle orecchie: sintomi associati. La sintomatologia pruriginosa spesso è associata ad altri segni e sintomi tipici di alcuni disturbi che possono aiutare il medico nella diagnosi. Le infezioni alle orecchie sono una condizione abbastanza comune, soprattutto nei bambini. In genere questa problematica ha una breve durata, ma se continua a ripresentarsi viene classificata come infezione ricorrente. In questo caso, nell’orecchio si accumula liquido che non riesce a riassorbirsi, generando un’infiammazione dolorosa. Anche se comune negli adulti di oggi. Il termine generale utilizzato per le infezioni dell'orecchio è "otite media" o infezione cronica dell'orecchio. Pochissime persone conoscono i sintomi, cause e trattamento di un'infezione all'orecchio. Se si soffre di dolori alle orecchie, sempre cerchiamo di risolvere un rimedio rapido da superare.\nTrattamento dell’infezione dell’orecchio. Alcune gocce di acqua ossigenata ripuliscono l’orecchio da batteri pericolosi che potrebbero infettarlo. Riduce il dolore alle orecchie. L’acqua ossigenata disinfetta ferite e tagli e aiuta a far passare il dolore. Guarigione del piercing. Infezioni dell’orecchio;. Rimedi della Nonna per fermare il prurito alle orecchie. Ecco i migliori rimedi casalinghi per curare il prurito all’orecchio: sono semplici ed economici, prova a metterli in pratica!. Inoltre, il calore aiuta a ridurre qualsiasi dolore. Asciugacapelli. Infezione che può interessare anche l’orecchio, con la formazione di quelle fastidiose desquamazioni nella parte posteriore che vanno trattate in modo corretto e rapido così che l’infiammazione non si propaghi all’interno dell’orecchio.\n13/12/2017 · Rimedi naturali per alleviare il dolore. Se l’otite è leggera e non è presente alcun tipo di secrezione, esistono dei rimedi naturali per alleviare il dolore o il mal d’orecchio, scopriamoli insieme. Vediamo insieme quali sono i rimedi naturali più efficaci contro l’infiammazione all’orecchio. Aglio.\ndi seguito è riportato un elenco di home rimedi per il dolore all’orecchio informazioni alleviare il dolore nelle orecchie. Nota: non utilizzare oli all’interno dell’orecchio, se un bambino ha i tubi nelle orecchie o c’è una possibilità di perforazione del timpano.\n10/06/2013 · Otite, rimedi naturali. L’otite è un disturbo infiammatorio dell’orecchio che può essere causato da virus o da batteri e che può essere associato al ristagno di liquidi all’interno della zona dell’orecchio o all’accumulo di muco. Anche esposizione al freddo o allergie possono contribuire alla comparsa dell’otite. l.\nScopri su MBenessere le cause e i rimedi dell'otorrea, un sintomo che porta alla fuoriuscita di secrezione e di qualunque liquido dall'orecchio. Leggi tutto l'articolo sul blog di MBenessere. Visita il sito ora! Rimedi naturali contro l’infezione dell’orecchio o l’otite Rimedi naturali contro l’infezione dell’orecchio o l’otite. 2 Febbraio 2017 apmils Comments 0 Comment. Per le sue proprietà battericida è opportuno interrompere il dolore alle orecchie, quando questa ha la sua origine nell’otite. 14/03/2019 · L’udito è un senso davvero vitale, che può condizionare anche il nostro modo di relazionarci con gli altri. Le orecchie vanno tutelate e pertanto ai primi sintomi di fastidio o dolore è bene recarsi dal medico, per evitare che una semplice infezione dell’orecchio possa tramutarsi in un patologia cronica. Infezione orecchio, sintomi.


Misa Criolla - Università di Catania - L'Agenda\nMartedì 9 luglio alle 21, nel cortile del Monastero dei Benedettini, il Coro del Teatro Massimo Bellini diretto da Luigi Petrozziello, si esibisce nella composizione di Ariel Ramirez\nMartedì 9 luglio alle 21, nel cortile del Monastero dei Benedettini, concerto del Coro del Teatro Massimo Vincenzo Bellini.\nDiretto da Luigi Petrozziello, il coro si esibisce nella "Misa Criolla", splendida sintesi tra musica sacra, popolare e folklorica, scritta dal compositore argentino Ariel Ramirez.\nNella "Misa Criolla" i ritmi e la tradizione ispano-americana si intrecciano con i temi della tradizionale messa religiosa. Composta nel 1963, la Misa Criolla è stata concepita da Ramirez come un’opera per solisti, coro e orchestra, espressione di forme musicali puramente folkloriche caratterizzate dalla presenza di strumenti e ritmi tipici della tradizione popolare latino-americana.\nBiglietti (botteghino c/o il luogo dell'evento): 10 euro / ridotto universitario: 7 euro / ridotto studenti: 5 euro.\nL'evento - organizzato in collaborazione con il Teatro Massimo Bellini - è inserito nel calendario di eventi "Porte aperte Unict 2019 - L'Università nella città" che fino al 2 agosto ospita concerti, proiezioni, spettacoli teatrali e incontri negli edifici storici dell'Università di Catania.


Somma Vesuviana, ecco i dispenser con cibo e acqua per i cani randagi - il Fatto Vesuviano\nHome Attualità Somma Vesuviana, ecco i dispenser con cibo e acqua per i cani...\nSomma Vesuviana, ecco i dispenser con cibo e acqua per i cani randagi\nTubi che avrebbero dovuto essere smaltiti trasformati in dispenser di cibo ed acqua per la gioia dei cani randagi di Somma Vesuviana. Pranzo e cena assicurati dall’amministrazione comunale con l’ausilio di volontari, ma anche dei cittadini, e postazioni video – sorvegliate. “L’obiettivo è evitare che cani randagi possano rovistare nei cestini o nelle buste, sporcando marciapiedi e strade”, spiega l’assessore al randagismo Rosalinda Perna.\n“Abbiamo trasformato tubature in vetroresina destinate allo smaltimento in distributori di cibo e di acqua per i cani randagi del nostro paese. Li abbiamo donati alla citta’ e domani li installeremo in via sperimentale”, dice infatti Mariarosaria Di Prisco, referente dell’associazione Cani di Somma. Il sindaco Salvatore Di Sarno ringrazia i volontari del territorio “per l’abnegazione con cui si occupano degli animali. I volontari si preoccuperanno di riempire i dispenser con le crocchette e con acqua. In questo modo si evitera’ l’imbrattamento dei marciapiedi con i vari contenitori di plastica. Iniziativa a costo zero per il Comune”.\nrandagi somma vesuviana\nArticolo PrecedenteMaledetto Virus: Carmela muore al Cotugno a 41 anni e lascia i suoi bimbi\nProssimo ArticoloAncora in troppi senza mascherina: sono 127 multe a Napoli solo nel fine settimana


A Ranica una due giorni tra medicina, falconieri, vergini folli, arte e cibo - Bergamo News\nA Ranica una due giorni tra medicina, falconieri, vergini folli, arte e cibo\nCosa accomuna il falconiere-musicista Giovanni Granati che lavora con un falcone e con lupi cecoslovacchi addestrati, alcuni splendidi affreschi medievali tra cui le celebri “Vergini folli”, una mini storia dell’arte al femminile e una malattia molto diffusa ma ancora poco diagnosticata e quindi misconosciuta come la Cistite Interstiziale? Apparentemente nulla e invece un legame profondo c’è: la Rarità.\ndi Redazione Bergamonews - 12 giugno 2015 - 16:25\nCosa accomuna il falconiere-musicista Giovanni Granati che lavora con un falcone e con lupi cecoslovacchi addestrati, alcuni splendidi affreschi medievali tra cui le celebri “Vergini folli”, una mini storia dell’arte al femminile e una malattia molto diffusa ma ancora poco diagnosticata e quindi misconosciuta come la Cistite Interstiziale? Apparentemente nulla e invece un legame profondo c’è: la Rarità. Ed è proprio per poter promuovere la conoscenza di questa patologia, (che colpisce soprattutto, ma non esclusivamente le donne) e le sue possibilità terapeutiche che si terrà presso il Parco Comunale di Villa Camozzi e a seguire presso il Centro Culturale Roberto Gritti di Ranica sabato 13 e domenica 14 Giugno prossimi “Desire to run” una coinvolgente iniziativa socio-culturale e di ricerca scientifica, inserita nel quadro di Expo per le Donne. Una due giorni fortemente voluta dalla dottoressa Monica Sommariva Dirigente Medico della Divisione di Urologia dell’Ospedale di Magenta(MI), con l’intento di sensibilizzare il mondo della medicina a somministrare cure di qualità per questa e altre patologie rare perché poco diagnosticate, ma diffuse e a svolgere attività assistenziale in modo competitivo, puntando sull’eccellenza delle cure erogate e sulla costante ricerca. Una sensibilizzazione che passa anche attraverso la diffusione nella popolazione del concetto di “autocura domiciliare”, rendendo quindi chi soffre di questa invalidante patologia il più possibile indipendente dall’ospedale.\n“La mia passione per il mondo femminile non si ferma all’urologia – dice Monica Sommariva – Le foto e le diapositive che verranno presentate (con il commento del prof. Tarcisio Riva) in questa due giorni provengono da affreschi di chiese gotico- romaniche che ho raccolto nei miei viaggi in giro per l’Italia e l’Europa. Anche la “malattia di genere”, rara nella sua essenza, fa parte della vita delle donne; ma non ci dobbiamo arrendere e da qui il titolo dell’evento “Desire to run” che richiama la smania di correre e di lanciarsi avanti tipico dei cani da slitta: ho voluto presentare un progetto creato nell’Ospedale di Magenta che perfeziona un modello sanitario gestionale in grado di dare benessere alle donne colpite da questa malattia con utilizzo oculato delle risorse. Il “Raro”insomma si può curare e proporre come modello da migliorare e questa iniziativa non è che il primo passo”. Il programma dell’evento alterna incontri legati alla medicina ‘al femminile’ tenuti da alcuni tra i massimi esperti del settore, passando attraverso la cultura, per finire con la buona tavola, perché l’alimentazione gioca anche in questo caso un ruolo preventivo fondamentale. E meno male che si tratta di cibo tendenzialmente vegetariano e gluten free, il che scongiurerà eventuali attacchi sui commensali da parte del falcone o dei lupi…\nA conclusione della due giorni ci saranno anche un buffet a base di prodotti locali della Val Seriana e Scalve appartenenti al progetto Sapori Seriani e Scalvini di PromoSerio e gli stand di prodotti tipici di diverse aziende agricole: azienda agricola Cerea, azienda agricola Val del Fich, apicoltura Mussetti Giulio, azienda agricola Arrigoni Beatrice in Val d’astino, gelateria Tropical by Caio.\nScritto da non ci sto\nanimali simboli di libertà per antonomasia, signori del cielo e delle foreste, ridotti ad attrazioni da circo…\nche lezione per i nostri figli?\npessima scelta il falconiere, seppur per una buona causa


ZONAROSSA – La libertà a punti – Francesco Carraro | Official Page\nInizia nei comuni di Bologna e Fidenza l’esperimento basato sul modello sociale già largamente presente in Cina. Alcuni cittadini volontari saranno dotati di card digitale che contiene crediti sociali: concessioni, benefit basati su un regolamento di comportamenti considerati “virtuosi” redatto dall’amministrazione comunale. Lo stravolgimento del paradigma sociale è drammatico e pure evidente; si passa dal concetto dei diritti naturali, elementari, inviolabili dell’essere umano in quanto tale a quello dei benefit, delle concessioni elargite all’individuo. Analizziamo in questa puntata tutte le implicazioni umane e sociali di questo modello.


PATRIMONIO PUBBLICO -NEL CASO DI OCCUPAZIONE DEL DEMANIO MARITTIMO SENZA RICAVO DIRETTO ED IMMEDIATO DI PROVENTI SI PUÒ BENEFICIARE DEL CANONE RIDOTTO RICOGNITORIO-Nel caso di occupazione di aree demaniali marittime per la posa di cavi ed impianti strumentali alla somministrazione di energia elettrica, sussistono ambedue i presupposti indicati dall’art. 39, secondo comma, c.nav., nonché dall’art. 37, secondo comma, regol. c.nav., per beneficiare del regime del cd. canone ricognitorio di cui al medesimo art. 39, secondo comma, cit., e, quindi, della misura ridotta di detto canone stabilita dall’art. 2, comma 7, del d.m. n. 342/1998, e cioè: 1) l’essere le opere realizzate di pubblico interesse, perché strettamente strumentali alla fornitura di energia elettrica; 2) il non ricavare la concessionaria alcun lucro o provento diretto dal bene demaniale, poiché i proventi della società derivano dal corrispettivo ad essa versato dagli utenti del servizio di fornitura dell’energia elettrica, e non già dall’occupazione e utilizzazione dell’area demaniale.\nNEL CASO DI OCCUPAZIONE DEL DEMANIO MARITTIMO SENZA RICAVO DIRETTO ED IMMEDIATO DI PROVENTI SI PUÒ BENEFICIARE DEL CANONE RIDOTTO RICOGNITORIO\nNel caso di occupazione di aree demaniali marittime per la posa di cavi ed impianti strumentali alla somministrazione di energia elettrica, sussistono ambedue i presupposti indicati dall’art. 39, secondo comma, c.nav., nonché dall’art. 37, secondo comma, regol. c.nav., per beneficiare del regime del cd. canone ricognitorio di cui al medesimo art. 39, secondo comma, cit., e, quindi, della misura ridotta di detto canone stabilita dall’art. 2, comma 7, del d.m. n. 342/1998, e cioè: 1) l’essere le opere realizzate di pubblico interesse, perché strettamente strumentali alla fornitura di energia elettrica; 2) il non ricavare la concessionaria alcun lucro o provento diretto dal bene demaniale, poiché i proventi della società derivano dal corrispettivo ad essa versato dagli utenti del servizio di fornitura dell’energia elettrica, e non già dall’occupazione e utilizzazione dell’area demaniale.


il manifesto del 29.05.2019 e i primi articoli online - NUOVA RESISTENZA antifa'\nil manifesto del 29.05.2019 e i primi articoli online\nLa lista verso l’assemblea del 9 giugno\nPanda e la nuova 500 elettrica sono modelli che i francesi hanno già. Le conseguenze sugli stabilimenti italiani dell’alleanza: nessuna prospettiva per Pratola Serra e Cento che producono motori\nTavolo al Mise per l’acquisto del gruppo francese. Ma la nuova proprietà non svela il piano industriale\nDuro rapporto di Hrw contro l’Egitto e l’anti-terrorismo del regime: comunità sfollate e rase al suolo, arresti, torture e sparizioni di civili. La città di Rafah non esiste quasi più e l’ong chiama in causa anche Israele\nSi combatte sempre più intensamente a Tripoli. E l’Unhcr allestisce grandi campi profughi oltre il confine tunisino. Il generale della Cirenaica accusa l’inviato speciale Salamé di imparzialità e rilancia le voci sulla presenza di miliziani Isis provenienti dalla Siria nelle file di Serraj\nVia al primo storico processo contro una casa farmaceutica. Il procuratore generale reaganiano all’attacco: «4653 nostri cittadini sono morti per l’avidità dell’industria»\nDopo il progetto dedicato a Pino Daniele, l’artista campana in un nuovo disco con sorprendenti collaborazioni\nSorgente: il manifesto del 29.05.2019 – il manifesto\nTagil manifesto del 29.05.2019 primi articoli\nMoscovici, per l’Italia possibili misure correttive – Rai News


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Che cos'è il Machine Learning automatico? AutoML - Azure Machine Learning | Microsoft Docs\nInformazioni su Machine Learning automatizzatoWhat is automated machine learning (AutoML)?\nMachine Learning automatizzato, o ML automatizzato, è il processo che consente di automatizzare le attività iterative per lo sviluppo di modelli di Machine Learning che richiedono molto tempo.Automated machine learning, also referred to as automated ML or AutoML, is the process of automating the time consuming, iterative tasks of machine learning model development. Consente a data scientist, analisti e sviluppatori di creare modelli di Machine Learning con scalabilità, efficienza e produttività elevate, garantendo al tempo stesso la qualità del modello.It allows data scientists, analysts, and developers to build ML models with high scale, efficiency, and productivity all while sustaining model quality. Il Machine Learning Machine Learning in Azure Machine Learning si basa su un'innovazione della divisione Microsoft Research.Automated ML in Azure Machine Learning is based on a breakthrough from our Microsoft Research division.\nLo sviluppo tradizionale di modelli di Machine Learning richiede un utilizzo elevato delle risorse, una conoscenza approfondita del dominio e un dispendio considerevole di tempo per produrre e confrontare numerosi modelli.Traditional machine learning model development is resource-intensive, requiring significant domain knowledge and time to produce and compare dozens of models. Grazie a Machine Learning automatizzato, sarà possibile accelerare il tempo necessario per ottenere modelli di Machine Learning pronti per la produzione con grande facilità ed efficienza.With automated machine learning, you'll accelerate the time it takes to get production-ready ML models with great ease and efficiency.\nMachine Learning automatizzato in Azure Machine LearningAutoML in Azure Machine Learning\nAzure Machine Learning offre due esperienze per l'uso di ML automatizzato:Azure Machine Learning offers two experiences for working with automated ML:\nPer i clienti con esperienza di codice, Azure Machine Learning Python SDK.For code experienced customers, Azure Machine Learning Python SDK. Introduzione all' esercitazione: usare Machine Learning automatizzato per prevedere le tariffe dei taxi.Get started with Tutorial: Use automated machine learning to predict taxi fares.\nPer i clienti con esperienza limitata o senza codice, Azure Machine Learning Studio all'indirizzo https://ml.azure.com .For limited/no code experience customers, Azure Machine Learning studio at https://ml.azure.com. Inizia a usare queste esercitazioni:Get started with these tutorials:\nEsercitazione: creare un modello di classificazione con ml automatico in Azure Machine Learning.Tutorial: Create a classification model with automated ML in Azure Machine Learning.\nEsercitazione: Prevedere la domanda con Machine Learning automatizzatoTutorial: Forecast demand with automated machine learning\nQuando usare Machine Learning automatizzato: classificazione, regressione e previsioneWhen to use AutoML: classify, regression, & forecast\nApplicare Machine Learning automatizzato in modo che Azure Machine Learning esegua il training e l'ottimizzazione di un modello usando la metrica di destinazione specificata.Apply automated ML when you want Azure Machine Learning to train and tune a model for you using the target metric you specify. Machine Learning automatizzato democratizza il processo di sviluppo di modelli di Machine Learning e consente agli utenti, indipendentemente dalla loro esperienza di data science, di identificare una pipeline di Machine Learning end-to-end per eventuali problemi.Automated ML democratizes the machine learning model development process, and empowers its users, no matter their data science expertise, to identify an end-to-end machine learning pipeline for any problem.\nI data scientist, gli analisti e gli sviluppatori di tutti i settori possono usare Machine Learning automatizzato per:Data scientists, analysts, and developers across industries can use automated ML to:\nImplementare soluzioni di Machine Learning senza una conoscenza approfondita della programmazioneImplement ML solutions without extensive programming knowledge\nRisparmiare tempo e risorseSave time and resources\nUtilizzare procedure consigliate di data scienceLeverage data science best practices\nFornire efficaci soluzioni ai problemiProvide agile problem-solving\nLa classificazione è un'attività di Machine Learning comune.Classification is a common machine learning task. La classificazione è un tipo di apprendimento supervisionato in cui i modelli imparano a usare i dati di training e applicano tali informazioni ai nuovi dati.Classification is a type of supervised learning in which models learn using training data, and apply those learnings to new data. Azure Machine Learning offre funzionalità specifiche per queste attività, ad esempio la definizione delle funzionalità del testo per la rete neurale profonda per la classificazione.Azure Machine Learning offers featurizations specifically for these tasks, such as deep neural network text featurizers for classification. Altre informazioni sulle opzioni di definizione delle funzionalità.Learn more about featurization options.\nL'obiettivo principale dei modelli di classificazione è quello di stimare le categorie in cui rientreranno i nuovi dati in base alle informazioni sui dati di training.The main goal of classification models is to predict which categories new data will fall into based on learnings from its training data. Esempi di classificazione comuni includono rilevamento delle frodi, riconoscimento della grafia e rilevamento degli oggetti.Common classification examples include fraud detection, handwriting recognition, and object detection. Per altre informazioni, vedere l'articolo relativo alla creazione di un modello di classificazione con ml automatico.Learn more and see an example at Create a classification model with automated ML.\nVedere esempi di attività di classificazione e sull'uso di Machine Learning automatizzato in questi notebook Python: Fraud Detection (Rilevamento delle frodi), Marketing Prediction (Stima del marketing) e Newsgroup Data Classification (Classificazione dei dati di newsgroup)See examples of classification and automated machine learning in these Python notebooks: Fraud Detection, Marketing Prediction, and Newsgroup Data Classification\nAnalogamente alla classificazione, anche quelle di regressione sono attività di apprendimento supervisionato comuni.Similar to classification, regression tasks are also a common supervised learning task. Azure Machine Learning offre funzionalità specifiche per queste attività.Azure Machine Learning offers featurizations specifically for these tasks.\nDiversamente dalla classificazione, dove i valori di output stimati sono categorici, i modelli di regressione stimano i valori di output numerici in base a predittori indipendenti.Different from classification where predicted output values are categorical, regression models predict numerical output values based on independent predictors. Nella regressione l'obiettivo è di stabilire la relazione tra le variabili indipendenti del predittore stimando il modo in cui una variabile influisce sulle altre.In regression, the objective is to help establish the relationship among those independent predictor variables by estimating how one variable impacts the others. Ad esempio, il prezzo dell'automobile in base a caratteristiche come, chilometraggio dei gas, classificazione di sicurezza e così via.For example, automobile price based on features like, gas mileage, safety rating, etc. Per altre informazioni, vedere un esempio dell'attività di regressione con Machine Learning automatizzato.Learn more and see an example of regression with automated machine learning.\nVedere esempi di attività di regressione e sull'uso di Machine Learning automatizzato per le stime in questi notebook Python: CPU Performance Prediction (Stima delle prestazioni della CPU)See examples of regression and automated machine learning for predictions in these Python notebooks: CPU Performance Prediction,\nPrevisione della serie temporaleTime-series forecasting\nLa compilazione di previsioni è parte integrante di qualsiasi azienda, sia che si tratti di ricavi, scorte, vendite o richieste dei clienti.Building forecasts is an integral part of any business, whether it's revenue, inventory, sales, or customer demand. È possibile usare Machine Learning automatizzato per combinare tecniche e approcci e ottenere una previsione della serie temporale consigliata e di alta qualità.You can use automated ML to combine techniques and approaches and get a recommended, high-quality time-series forecast. Altre informazioni sono disponibili in questa guida pratica: Machine Learning automatizzato per la previsione di una serie temporale.Learn more with this how-to: automated machine learning for time series forecasting.\nUn esperimento di serie temporale automatizzato viene considerato un problema di regressione multivariata.An automated time-series experiment is treated as a multivariate regression problem. I valori della serie temporale precedente vengono "trasformati tramite Pivot" per diventare dimensioni aggiuntive per il regressore insieme ad altri predittori.Past time-series values are "pivoted" to become additional dimensions for the regressor together with other predictors. Questo approccio, a differenza dei metodi classici della serie temporale, ha il vantaggio di incorporare naturalmente più variabili contestuali e la relazione tra loro durante il training.This approach, unlike classical time series methods, has an advantage of naturally incorporating multiple contextual variables and their relationship to one another during training. Machine Learning automatizzato apprende un modello singolo, ma spesso con rami interni, per tutti gli elementi del set di dati e degli orizzonti di stima.Automated ML learns a single, but often internally branched model for all items in the dataset and prediction horizons. Maggiori sono quindi i dati disponibili per la stima dei parametri del modello e più probabile diventa la generalizzazione per la serie non visibile.More data is thus available to estimate model parameters and generalization to unseen series becomes possible.\nLa configurazione avanzata della previsione include:Advanced forecasting configuration includes:\nRilevamento festività e definizione delle funzionalitàholiday detection and featurization\nStrumenti di apprendimento della serie temporale e della rete neurale profonda (Auto-ARIMA, Prophet, ForecastTCN)time-series and DNN learners (Auto-ARIMA, Prophet, ForecastTCN)\nSupporto di numerosi modelli tramite raggruppamentomany models support through grouping\nConvalida incrociata dell'origine in sequenzarolling-origin cross validation\nRitardi configurabiliconfigurable lags\nFunzionalità di aggregazione della finestra mobilerolling window aggregate features\nVedere esempi di attività di regressione e sull'uso di Machine Learning automatizzato per le stime in questi notebook Python: Sales Forecasting (Previsioni di vendita), Demand Forecasting (Previsioni della domanda) e Beverage Production Forecast (Previsioni della produzione di bevande).See examples of regression and automated machine learning for predictions in these Python notebooks: Sales Forecasting, Demand Forecasting, and Beverage Production Forecast.\nFunzionamento del Machine Learning automaticoHow automated ML works\nDurante il training, Azure Machine Learning crea numerose pipeline in parallelo che tentano di usare diversi algoritmi e parametri per conto dell'utente.During training, Azure Machine Learning creates a number of pipelines in parallel that try different algorithms and parameters for you. Il servizio esegue l'iterazione tramite gli algoritmi di Machine Learning abbinati alle selezioni di funzionalità, in cui ogni iterazione produce un modello con un punteggio di training.The service iterates through ML algorithms paired with feature selections, where each iteration produces a model with a training score. Maggiore è il punteggio, più il modello viene considerato "adatto" ai dati.The higher the score, the better the model is considered to "fit" your data. Il servizio si arresterà quando raggiunge i criteri di uscita definiti nell'esperimento.It will stop once it hits the exit criteria defined in the experiment.\nCon Azure Machine Learning, è possibile progettare ed eseguire gli esperimenti di training di Machine Learning automatizzato con i passaggi seguenti:Using Azure Machine Learning, you can design and run your automated ML training experiments with these steps:\nIdentificare il problema di Machine Learning da risolvere: classificazione, previsione o regressioneIdentify the ML problem to be solved: classification, forecasting, or regression\nScegliere se si vuole usare Python SDK o l'esperienza Web di Studio: Informazioni sull'equivalenza tra Python SDK e l'esperienza Web di Studio.Choose whether you want to use the Python SDK or the studio web experience: Learn about the parity between the Python SDK and studio web experience.\nPer un'esperienza limitata o senza codice, provare l'esperienza Web di Azure Machine Learning Studio all'indirizzo https://ml.azure.comFor limited or no code experience, try the Azure Machine Learning studio web experience at https://ml.azure.com\nPer gli sviluppatori Python, vedere Azure Machine Learning Python SDKFor Python developers, check out the Azure Machine Learning Python SDK\nSpecificare l'origine e il formato dei dati di training con etichetta: Matrici Numpy o dataframe PandasSpecify the source and format of the labeled training data: Numpy arrays or Pandas dataframe\nConfigurare la destinazione di calcolo per il training del modello, ad esempio computer locale, ambiente di calcolo di Azure Machine Learning, macchine virtuali remote o Azure Databricks.Configure the compute target for model training, such as your local computer, Azure Machine Learning Computes, remote VMs, or Azure Databricks. Altre informazioni sul training automatico su una risorsa remota.Learn about automated training on a remote resource.\nConfigurare i parametri di Machine Learning automatizzato che determinano il numero di iterazioni su modelli diversi, le impostazioni degli iperparametri, la definizione delle funzionalità/pre-elaborazione avanzata e le metriche da esaminare quando si determina il modello migliore.Configure the automated machine learning parameters that determine how many iterations over different models, hyperparameter settings, advanced preprocessing/featurization, and what metrics to look at when determining the best model.\nInviare l'esecuzione del trainingSubmit the training run.\nLa figura seguente illustra questo processo.The following diagram illustrates this process.\nÈ possibile esaminare anche le informazioni registrate sull'esecuzione, che contengono le metriche raccolte durante l'esecuzione.You can also inspect the logged run information, which contains metrics gathered during the run. L'esecuzione del training genera un oggetto Python serializzato (file .pkl) che contiene il modello e la pre-elaborazione dei dati.The training run produces a Python serialized object (.pkl file) that contains the model and data preprocessing.\nMentre la creazione di modelli è automatica, è anche possibile ottenere informazioni sull'importanza delle funzionalità per i modelli generati.While model building is automated, you can also learn how important or relevant features are to the generated models.\nInformazioni su come usare una destinazione di calcolo remota.Learn how to use a remote compute target.\nProgettazione delle caratteristicheFeature engineering\nLa progettazione di funzioni è il processo di utilizzo della conoscenza del dominio dei dati per creare funzionalità che consentono agli algoritmi di Machine Learning di ottenere risultati migliori.Feature engineering is the process of using domain knowledge of the data to create features that help ML algorithms learn better. In Azure Machine Learning vengono applicate le tecniche di ridimensionamento e normalizzazione per semplificare la progettazione delle funzionalità.In Azure Machine Learning, scaling and normalization techniques are applied to facilitate feature engineering. Insieme, queste tecniche e progettazione di funzionalità sono denominate conteggi.Collectively, these techniques and feature engineering are referred to as featurization.\nPer gli esperimenti automatici di Machine Learning, conteggi viene applicato automaticamente, ma può anche essere personalizzato in base ai dati.For automated machine learning experiments, featurization is applied automatically, but can also be customized based on your data. Altre informazioni su ciò che è incluso nella definizione delle funzionalità.Learn more about what featurization is included.\nI passaggi di definizione delle funzionalità di Machine Learning automatizzato (normalizzazione delle funzionalità, gestione dei dati mancanti, conversione dei valori di testo in formato numerico e così via) diventano parte del modello sottostante.Automated machine learning featurization steps (feature normalization, handling missing data, converting text to numeric, etc.) become part of the underlying model. Quando si usa il modello per le previsioni, gli stessi passaggi di definizione delle funzionalità applicati durante il training vengono automaticamente applicati ai dati di input.When using the model for predictions, the same featurization steps applied during training are applied to your input data automatically.\nAutomatico conteggi (standard)Automatic featurization (standard)\nIn ogni esperimento di Machine Learning automatizzato, i dati vengono ridimensionati o normalizzati automaticamente per consentire il corretto funzionamento degli algoritmi.In every automated machine learning experiment, your data is automatically scaled or normalized to help algorithms perform well. Durante il training del modello, viene applicata una delle tecniche di ridimensionamento o normalizzazione seguenti a ogni modello.During model training, one of the following scaling or normalization techniques will be applied to each model. Informazioni sul modo in cui AutoML consente di prevenire i dati in eccesso e sbilanciati nei modelli.Learn how AutoML helps prevent over-fitting and imbalanced data in your models.\nRidimensionamento dell' & elaborazioneScaling & processing\nStandardScaleWrapperStandardScaleWrapper Consente di standardizzare le funzionalità rimuovendo la media e il ridimensionando alla varianza unitariaStandardize features by removing the mean and scaling to unit variance\nMinMaxScalarMinMaxScalar Consente di trasformare le funzionalità ridimensionando ogni funzionalità in base al valore minimo e massimo della colonnaTransforms features by scaling each feature by that column's minimum and maximum\nMaxAbsScalerMaxAbsScaler Consente di ridimensionare ogni funzionalità in base al valore massimo assolutoScale each feature by its maximum absolute value\nRobustScalarRobustScalar Consente il ridimensionamento delle funzionalità in base al rispettivo intervallo quantileThis Scaler features by their quantile range\nPCAPCA Consente di ridurre la dimensionalità lineare mediante scomposizione di valori singolari dei dati per proiettarla in uno spazio di dimensioni inferioriLinear dimensionality reduction using Singular Value Decomposition of the data to project it to a lower dimensional space\nTruncatedSVDWrapperTruncatedSVDWrapper Consente di eseguire la riduzione della dimensionalità lineare per mezzo della scomposizione del valore singolare troncato (SVD).This transformer performs linear dimensionality reduction by means of truncated singular value decomposition (SVD). Contrariamente a PCA, questo estimatore non centra i dati prima di calcolare la scomposizione del valore singolare, può quindi funzionare con le matrici scipy.sparse in modo efficienteContrary to PCA, this estimator does not center the data before computing the singular value decomposition, which means it can work with scipy.sparse matrices efficiently\nSparseNormalizerSparseNormalizer Ogni esempio, ovvero ogni riga della matrice di dati, con almeno un componente diverso da zero, viene ridimensionato indipendentemente dagli altri esempi, in modo che la relativa norma (l1 o l2) sia uguale a unoEach sample (that is, each row of the data matrix) with at least one non-zero component is rescaled independently of other samples so that its norm (l1 or l2) equals one\nPersonalizzare conteggiCustomize featurization\nSono disponibili anche tecniche aggiuntive per la progettazione di funzioni quali, codifica e trasformazioni.Additional feature engineering techniques such as, encoding and transforms are also available.\nAbilitare questa impostazione con:Enable this setting with:\nAzure Machine Learning Studio: abilitare Automatic featurization (Definizione delle funzionalità automatica) nella sezione View additional configuration (Visualizza configurazione aggiuntiva) con questi passaggi.Azure Machine Learning studio: Enable Automatic featurization in the View additional configuration section with these steps.\nPython SDK: specificare "feauturization": 'auto' / 'off' / 'FeaturizationConfig' nell'oggetto AutoMLConfig .Python SDK: Specify "feauturization": 'auto' / 'off' / 'FeaturizationConfig' in your AutoMLConfig object. Altre informazioni sull' Abilitazione di conteggi.Learn more about enabling featurization.\nModelli EnsembleEnsemble models\nMachine Learning automatizzato supporta i modelli Ensemble, che sono abilitati per impostazione predefinita.Automated machine learning supports ensemble models, which are enabled by default. L'apprendimento dell'insieme migliora i risultati di Machine Learning e le prestazioni predittive combinando più modelli rispetto all'uso di modelli singoli.Ensemble learning improves machine learning results and predictive performance by combining multiple models as opposed to using single models. Le iterazioni dell'insieme vengono visualizzate come iterazioni finali dell'esecuzione.The ensemble iterations appear as the final iterations of your run. Machine Learning automatizzato usa i metodi Ensemble di voto e sovrapposizione per combinare i modelli:Automated machine learning uses both voting and stacking ensemble methods for combining models:\nVoto: stima in base alla media ponderata delle probabilità della classe stimata (per le attività di classificazione) o alle destinazioni di regressione stimate (per le attività di regressione).Voting: predicts based on the weighted average of predicted class probabilities (for classification tasks) or predicted regression targets (for regression tasks).\nSovrapposizione: combina modelli eterogenei ed esegue il training di un metamodello in base all'output dei singoli modelli.Stacking: stacking combines heterogenous models and trains a meta-model based on the output from the individual models. I metamodelli predefiniti correnti sono LogisticRegression per le attività di classificazione ed ElasticNet per le attività di regressione/previsione.The current default meta-models are LogisticRegression for classification tasks and ElasticNet for regression/forecasting tasks.\nL'algoritmo di selezione dell'insieme Caruana con l'inizializzazione dell'insieme ordinato viene usato per decidere quali modelli usare nell'insieme.The Caruana ensemble selection algorithm with sorted ensemble initialization is used to decide which models to use within the ensemble. A un livello elevato, questo algoritmo inizializza l'insieme con un massimo di cinque modelli con i punteggi individuali migliori e verifica che questi modelli siano entro il 5% di soglia del punteggio migliore per evitare un insieme iniziale scadente.At a high level, this algorithm initializes the ensemble with up to five models with the best individual scores, and verifies that these models are within 5% threshold of the best score to avoid a poor initial ensemble. Per ogni iterazione dell'insieme, viene aggiunto un nuovo modello all'insieme esistente e viene calcolato il punteggio risultante.Then for each ensemble iteration, a new model is added to the existing ensemble and the resulting score is calculated. Se un nuovo modello migliora il punteggio dell'insieme esistente, l'insieme viene aggiornato in modo da includere il nuovo modello.If a new model improved the existing ensemble score, the ensemble is updated to include the new model.\nPer la modifica delle impostazioni dell'insieme predefinite in Machine Learning automatizzato, vedere la guida pratica.See the how-to for changing default ensemble settings in automated machine learning.\nLinee guida per le destinazioni di calcolo locali e remote gestite di Machine LearningGuidance on local vs. remote managed ML compute targets\nL'interfaccia Web per Machine Learning automatizzato usa sempre una destinazione di calcolo remota.The web interface for automated ML always uses a remote compute target. Tuttavia, quando si usa Python SDK, scegliere una destinazione di calcolo locale o remota per il training di Machine Learning automatizzato.But when you use the Python SDK, you will choose either a local compute or a remote compute target for automated ML training.\nCalcolo locale: il training viene eseguito sul computer portatile locale o sul calcolo della macchina virtuale.Local compute: Training occurs on your local laptop or VM compute.\nCalcolo remoto: il training viene eseguito nei cluster di calcolo di Machine Learning.Remote compute: Training occurs on Machine Learning compute clusters.\nScegliere una destinazione di calcoloChoose compute target\nQuando si sceglie la destinazione di calcolo, tenere in considerazione i fattori seguenti:Consider these factors when choosing your compute target:\nScegliere un computer locale: se lo scenario riguarda le esplorazioni iniziali o le demo che usano dati di piccole dimensioni e training di breve durata, ovvero secondi o pochi minuti per ogni esecuzione figlio, il training sul computer locale potrebbe essere la scelta migliore.Choose a local compute: If your scenario is about initial explorations or demos using small data and short trains (i.e. seconds or a couple of minutes per child run), training on your local computer might be a better choice. Non sono presenti tempi di installazione, le risorse dell'infrastruttura (PC o macchina virtuale) sono direttamente disponibili.There is no setup time, the infrastructure resources (your PC or VM) are directly available.\nScegliere un cluster di elaborazione ml remoto: se si esegue il training con set di impostazioni di dimensioni maggiori, ad esempio nel training di produzione, creazione di modelli che richiedono treni più lunghi, il calcolo remoto fornirà prestazioni migliori per l'ora end-to-end perché AutoML parallelizzare i treni tra i nodi del cluster.Choose a remote ML compute cluster: If you are training with larger datasets like in production training creating models which need longer trains, remote compute will provide much better end-to-end time performance because AutoML will parallelize trains across the cluster's nodes. In un calcolo remoto, il tempo di avvio per l'infrastruttura interna aggiungerà circa 1,5 minuti per ogni esecuzione, oltre a minuti aggiuntivi per l'infrastruttura cluster se le macchine virtuali non sono ancora in esecuzione.On a remote compute, the start-up time for the internal infrastructure will add around 1.5 minutes per child run, plus additional minutes for the cluster infrastructure if the VMs are not yet up and running.\nVantaggi e svantaggiPros and cons\nNella scelta tra calcolo locale o remoto, tenere presenti i vantaggi e gli svantaggi seguenti.Consider these pros and cons when choosing to use local vs. remote.\nDestinazione di calcolo localeLocal compute target\nNessun orario di avvio dell'ambienteNo environment start-up time\nSubset di funzionalitàSubset of features\nEsecuzioni non parallelizzabiliCan't parallelize runs\nNon ottimale per dati di grandi dimensioniWorse for large data.\nNessun flusso di dati durante il trainingNo data streaming while training\nNessuna definizione delle funzionalità basata sulla rete neurale profondaNo DNN-based featurization\nSolo Python SDKPython SDK only\nCluster di elaborazione di Machine Learning remotiRemote ML compute clusters\nSet completo di funzionalitàFull set of features\nEsecuzioni figlio parallelizzateParallelize child runs\nSupporto per dati di grandi dimensioniLarge data support\nDefinizione delle funzionalità basata sulla rete neurale profondaDNN-based featurization\nScalabilità dinamica del cluster di elaborazione su richiestaDynamic scalability of compute cluster on demand\nEsperienza senza codice (interfaccia utente Web)No-code experience (web UI) also available\nTempo di avvio per i nodi del clusterStart-up time for cluster nodes\nTempo di avvio per ogni esecuzione figlioStart-up time for each child run\nQuando si usa il calcolo remoto, sono disponibili altre funzionalità, come illustrato nella tabella seguente.More features are available when you use the remote compute, as shown in the table below.\nStreaming dei dati (supporto per dati di grandi dimensioni, fino a 100 GB)Data streaming (Large data support, up to 100 GB) ✓✓\nTraining e definizione delle funzionalità di testo basate su rete neurale profonda e modello BERTDNN-BERT-based text featurization and training ✓✓\nSupporto GPU predefinito (training e inferenza)Out-of-the-box GPU support (training and inference) ✓✓\nSupporto per la classificazione delle immagini e l'assegnazione di etichetteImage Classification and Labeling support ✓✓\nModelli di previsione Auto-ARIMA, Prophet e ForecastTCNAuto-ARIMA, Prophet and ForecastTCN models for forecasting ✓✓\nPiù esecuzioni/iterazioni in paralleloMultiple runs/iterations in parallel ✓✓\nCreare modelli con l'interpretabilità nell'interfaccia utente dell'esperienza Web di Machine Learning automatizzatoCreate models with interpretability in AutoML studio web experience UI ✓✓\nPersonalizzazione della progettazione delle funzionalità nell'interfaccia utente dell'esperienza Web di StudioFeature engineering customization in studio web experience UI ✓✓\nOttimizzazione degli iperparametri di Machine Learning automatizzatoAzure ML hyperparameter tuning ✓✓\nSupporto del flusso di lavoro della pipeline di Azure Machine LearningAzure ML Pipeline workflow support ✓✓\nContinuare un'esecuzioneContinue a run ✓✓\nPrevisioneForecasting ✓✓ ✓✓\nCreare ed eseguire esperimenti nei notebookCreate and run experiments in notebooks ✓✓ ✓✓\nRegistrare e visualizzare le informazioni e le metriche dell'esperimento nell'interfaccia utenteRegister and visualize experiment's info and metrics in UI ✓✓ ✓✓\nProtezione datiData guardrails ✓✓ ✓✓\nMolti modelliMany models\nL'acceleratore di soluzione molti modelli (anteprima) si basa su Azure Machine Learning e consente di usare Machine Learning automatizzato per eseguire il training, utilizzare e gestire centinaia o addirittura migliaia di modelli di Machine Learning.The Many Models Solution Accelerator (preview) builds on Azure Machine Learning and enables you to use automated ML to train, operate, and manage hundreds or even thousands of machine learning models.\nAd esempio, la creazione di un modello per ogni istanza o unico negli scenari seguenti può produrre risultati migliori:For example, building a model for each instance or individual in the following scenarios can lead to improved results:\nStima delle vendite per ogni singolo negozioPredicting sales for each individual store\nManutenzione predittiva per centinaia di pozzi di petrolioPredictive maintenance for hundreds of oil wells\nAdattamento di un'esperienza ai singoli utentiTailoring an experience for individual users.\nImpostazioni dell'esperimentoExperiment settings\nLe impostazioni seguenti consentono di configurare l'esperimento di Machine Learning automatizzato.The following settings allow you to configure your automated ML experiment.\nEsperienza Web di StudioThe studio web experience\nSuddivide i dati in set di training/convalidaSplit data into train/validation sets ✓✓ ✓✓\nSupporta le attività di Machine Learning: classificazione, regressione e previsioneSupports ML tasks: classification, regression, and forecasting ✓✓ ✓✓\nOttimizza in base alla metrica primariaOptimizes based on primary metric ✓✓ ✓✓\nSupporta le risorse di calcolo di Azure ML come destinazione di calcoloSupports Azure ML compute as compute target ✓✓ ✓✓\nConfigurare l'orizzonte di previsione, i ritardi di destinazione & finestra in sequenzaConfigure forecast horizon, target lags & rolling window ✓✓ ✓✓\nImposta criteri uscitaSet exit criteria ✓✓ ✓✓\nImposta il numero massimo di iterazioni simultaneeSet concurrent iterations ✓✓ ✓✓\nElimina colonneDrop columns ✓✓ ✓✓\nAlgoritmi di bloccoBlock algorithms ✓✓ ✓✓\nConvalida incrociataCross validation ✓✓ ✓✓\nSupporta il training su cluster di Azure DatabricksSupports training on Azure Databricks clusters ✓✓\nVisualizza i nomi delle funzionalità progettateView engineered feature names ✓✓\nRiepilogo delle funzionalitàFeaturization summary ✓✓\nDefinizione delle funzionalità per le festivitàFeaturization for holidays ✓✓\nLivelli di dettaglio file di logLog file verbosity levels ✓✓\nImpostazioni del modelloModel settings\nQueste impostazioni possono essere applicate al modello migliore in seguito all'esperimento di Machine Learning automatizzato.These settings can be applied to the best model as a result of your automated ML experiment.\nRegistrazione, distribuzione e spiegazione migliore del modelloBest model registration, deployment, explainability ✓✓ ✓✓\nAbilitare i modelli di ensemble di voto & stack EnsembleEnable voting ensemble & stack ensemble models ✓✓ ✓✓\nMostra il modello migliore in base a una metrica non primariaShow best model based on non-primary metric ✓✓\nAbilita/Disabilita la compatibilità del modello ONNXEnable/disable ONNX model compatibility ✓✓\nTestare un modelloTest the model ✓✓\nImpostazioni di controllo dell'esecuzioneRun control settings\nQueste impostazioni consentono di esaminare e controllare le esecuzioni dell'esperimento e le esecuzioni figlio.These settings allow you to review and control your experiment runs and its child runs.\nEsegue la tabella di riepilogoRun summary table ✓✓ ✓✓\nAnnulla esecuzioni & esecuzioni figlioCancel runs & child runs ✓✓ ✓✓\nOttiene protezioniGet guardrails ✓✓ ✓✓\nSospendere & riprendere le esecuzioniPause & resume runs ✓✓\nMachine Learning automatizzato e ONNXAutoML & ONNX\nCon Azure Machine Learning, è possibile usare Machine Learning automatizzato per compilare un modello Python e convertirlo nel formato ONNX.With Azure Machine Learning, you can use automated ML to build a Python model and have it converted to the ONNX format. Quando i modelli sono nel formato ONNX, possono essere eseguiti in un'ampia gamma di piattaforme e dispositivi.Once the models are in the ONNX format, they can be run on a variety of platforms and devices. Altre informazioni sull'accelerazione dei modelli di Machine Learning con ONNX.Learn more about accelerating ML models with ONNX.\nVedere come eseguire la conversione nel formato ONNX in questo esempio di notebook Jupyter.See how to convert to ONNX format in this Jupyter notebook example. Informazioni sugli algoritmi supportati in ONNX.Learn which algorithms are supported in ONNX.\nIl runtime di ONNX supporta anche C#, quindi è possibile usare il modello creato automaticamente nelle app C# senza la necessità di ricodificare o di una delle latenze di rete introdotte dagli endpoint REST.The ONNX runtime also supports C#, so you can use the model built automatically in your C# apps without any need for recoding or any of the network latencies that REST endpoints introduce. Altre informazioni sull' uso di un modello AUTOML ONNX in un'applicazione .NET con ml.NET e sull'inferenza dei modelli ONNX con l'API C# di runtime ONNX.Learn more about using an AutoML ONNX model in a .NET application with ML.NET and inferencing ONNX models with the ONNX runtime C# API.\nSono disponibili più risorse per iniziare a usare AutoML.There are multiple resources to get you up and running with AutoML.\nLe esercitazioni sono esempi introduttivi end-to-end di scenari AutoML.Tutorials are end-to-end introductory examples of AutoML scenarios.\nPer un'esperienza di Code First, seguire l' esercitazione: eseguire automaticamente il training di un modello di regressione con Azure Machine Learning Python SDK.For a code first experience, follow the Tutorial: Automatically train a regression model with Azure Machine Learning Python SDK.\nPer un'esperienza di basso o senza codice, vedere l' esercitazione: creare modelli di classificazione Machine Learning automatizzati con Azure Machine Learning Studio.For a low or no-code experience, see the Tutorial: Create automated ML classification models with Azure Machine Learning studio.\nGli articoli illustrano in dettaglio le funzionalità offerte da AutoML.How to articles provide additional detail into what functionality AutoML offers. Ad esempio,For example,\nConfigurare le impostazioni per gli esperimenti di training automaticiConfigure the settings for automatic training experiments\nIn Azure Machine Learning Studio, usare questi passaggi.In Azure Machine Learning studio, use these steps.\nCon Python SDK, usare questi passaggi.With the Python SDK, use these steps.\nQuesta proceduraillustra come eseguire il training automatico usando i dati delle serie temporali.Learn how to auto train using time series data, with these steps.\nEsempi di Jupyter notebookJupyter notebook samples\nEsaminare gli esempi di codice e i casi di utilizzo dettagliati nel repository dei notebook di GitHub per gli esempi automatici di Machine Learning.Review detailed code examples and use cases in the GitHub notebook repository for automated machine learning samples.\nInformazioni di riferimento su Python SDKPython SDK reference\nApprofondire la conoscenza dei modelli di progettazione e delle specifiche di classe dell'SDK con la documentazione di riferimento della classe AutoML.Deepen your expertise of SDK design patterns and class specifications with the AutoML class reference documentation.\nLe funzionalità automatiche di Machine Learning sono disponibili anche in altre soluzioni Microsoft, ad esempio ml.NET, HDInsight, Power bi e SQL ServerAutomated machine learning capabilities are also available in other Microsoft solutions such as, ML.NET, HDInsight, Power BI and SQL Server


Cottura hamburger carne rossa - 20.10.2019 | MEDICITALIA.it\nBuonasera, chiedo scusa anticipatamente per la domanda forse sciocca.\nMia madre sta affrontando una brutta malattia e a casa viviamo io e mia sorella di 22 anni. E' un periodo stressantissimo e io e mia sorella stiamo avendo problemi psicologici anche, lei non riesce a dormire spesso, io sono diventato pauroso e fobico di malattie e di cibi avariati o poco cotti.\nStasera mia sorella ha scongelato un hamburger rosso, e l'ha lasciato scongelare sul ripiano per 10-15 minuti come faceva, se non erro, nostra madre.. . in primis, questo metodo è sbagliato, si dovrebbe mettere subito nella padella?\nMentre toglievo la plastica sopra e sotto (quella che l'avvolge nalla vaschetta di plastica) ho notato che dopo un po fuori dal freezer iniziava ad essere, nonostante avesse ancora il ghiaccio sulla pellicola, rosso sangue, è normale essendo carne fresca? basta cuocerlo 15-20 minuti?\nPremesso che non perdeva sangue, era il colorito.\nTutto nella norma. Si tranquillizzi\nDottore un ultima cosa, ho comprato in salumeria 60 grammi di fesa di tacchino ieri verso le 11:30.\nL ho messa in frigo ed è rimasta li...oggi la posso ancora mangiare o è andata a male?\nOvviamente, però mi fa delle domande ....banali\nQuesto consulto ha ricevuto 3 risposte e 137 visite dal 20/10/2019.\nIngestione plastica fusa attraverso una pinza da cucina . Plastica fusa con alimenti?\nStrano click alla gola


Appuntamento con Avanguardie educative: le sperimentazioni dell’Istituto “Gadda” – Indire\nAppuntamento con Avanguardie educative: le sperimentazioni dell’Istituto “Gadda”\nSPERIMENTARE LE IDEE INTEGRAZIONE CDD/LIBRI DI TESTO E TEAL\nLe esperienze di sperimentazione dell’ISS “C.E. Gadda” di Fornovo di Taro (Parma)\ndi Raffaella Agresti, Stella Statti, Katiuscia Vamèacigna e Natalia Vicini\nL’ISS “Carlo Emilio Gadda” comprende due sedi (una a Fornovo di Taro e l’altra a Langhirano) dislocate nella provincia di Parma, in contesti diversi, ma entrambe radicate\nin un territorio collinare che raccoglie alunni dal bacino montano limitrofo. L’Istituto aderisce al movimento “Avanguardie Educative” poichè trova nella ricerca e nella sperimentazione didattica la sua più naturale identità […].\nQui intendiamo proporre una panoramica delle attività svolte da alcuni docenti nell’ambito del gruppo di lavoro sulle idee integrazione CDD/libri di testo e TEAL; queste si completano a vicenda poichè l’aula TEAL è il luogo ideale per organizzare laboratori per la produzione di CDD (contenuti didattici digitali). diversi canali comunicativi, assecondando bisogni formativi e potenziando competenze e apprendimenti. La prima formazione ha riguardato i docenti […] a cui sono state fornite idee accessibili e veloci da applicare nella progettazione e nello svolgimento di una lezione “aumentata”, capace di utilizzare i nuovi linguaggi e i diversi canali comunicativi, assecondando bisogni formativi e potenziando competenze e apprendimenti. I docenti hanno così sperimentato programmi da utilizzare come strumenti di accompagnamento puntuale nella costruzione della conoscenza.\nDalla formazione ai docenti si riportano alcune esperienze in cui queste metodologie hanno trovato facile applicazione.\nProgetto editoriale “Dal ‘Caffè Letterario’ a ‘Professional Idea’”\nQuesto progetto è stato ideato dalla docente Stella Statti e realizzato per conto e dagli studenti della 4a D Professionale, IISS “Carlo Emilio Gadda”. Il progetto ha come base di partenza lo studio della letteratura italiana. “Professional Idea”, questo il titolo della rivista, è infatti creata sulla falsariga del “Caffè Letterario” illuminista e tende a rimarcare e a voler sottolineare che i pregiudizi sono nemici della conoscenza e che pertanto sono proprio questi ad annichilire le menti.


I dati forniti dal bilancio sociale dell’INPS ci informano che oltre la metà dei pensionati italiani percepisce meno di 1000 euro mensili.\nIl 24% raggiunge una soglia tra i 1500 e i 1000 euro al mese, il 35% riesce a superare i 500 e il 17% è addirittura sotto questa ultima soglia.\nA seguito della riforma Fornero, inoltre, le domande di pensionamento sono crollate e non si intravede alcuna prospettiva di miglioramento.\nNon si tratta di una visione di parte ma quanto afferma una fonte autorevole e super partes come la Corte dei Conti: un presente di lavoratori precari significa un futuro di pensionati poverissimi.\nE’ nostro dovere insistere su come la direzione intrapresa dal governo Monti in materia sia una direzione sbagliata ormai sotto gli occhi di tutti.\nNei prossimi anni sarà necessario un centro-sinistra che voglia cambiare davvero.\nFam 20 novembre 2012 at 14:08 Reply\nSparito il passato (memoria storica, chi era costei?), il presente così così, e via anche il futuro. Oppure…\nivano 20 novembre 2012 at 15:49 Reply\nma quale centrosinistra , qui ci vuole solo sinistra , di leccaculi e opportunisti , tipo casini , proprio non ne voglio sapere , qualsiasi partito che stringesse accordi con questo falso cattolico , non avrebbe il mio voto, ma il mio voto non andrà neanche a chi come il pd ha appoggiato la schiavitizzazione, del governo monti\nPaolo 20 novembre 2012 at 16:06 Reply\nMi pare strano non capirlo, anche se lo si ripete ogni giorno:


Empoli-Inter - Forum Sky, opinioni e commenti - Sky.it • Il forum di Sky\ndi cuoreempolese domenica 3 gennaio 2016, 19:49\nAzzurri in campo anche in questa domenica per continuare la preparazione verso a quello che puo’ essere considerato il match più importante del campionato in questo finele del girone di andata, al “Castellani” infatti arriverà la capolista Inter.\nIl gruppo ha lavorato quest’oggi prettamente sulla parte tattica, nessuna novità a livello di modulo che ovviamente continuerà ad essere il 4-3-1-2. Saponara è tornato regolarmente in gruppo, sta bene, e sarà ovviamente lui il trequartista titolare con però un Krunic che adesso si è ristabilito ed è tra gli arruolabili. In gruppo anche Buchel che ieri si era fermato leggermente in anticipo per un lieve problema di schiena mentre Tonelli ha lavorato a parte ma non ci sono situazione problematiche.\nLa squadra lavorerà nei prossimi due giorni a porte chiuse, e tornerà in campo domani pomeriggio per l’ultimo allenamento prima della rifinitura finale.\ndi cuoreempolese mercoledì 6 gennaio 2016, 21:14\nIn campo una squadra sola e questa è quella con la maglia azzurra. L’Empoli esce sconfitto (fermando cosi il suo record) per via di un gol nel recupero del primo tempo segnato da Icardi ma soprattutto reclamando per due rigori netti non fischiati da uno scarsissimo arbitro. Una sconfitta che non cambia di una virgola lo splendido cammino, una prestazione assolutamente da applausi\ndi micce1 giovedì 7 gennaio 2016, 17:27\nConcordo, ho visto la partita e l'empoli è stato padrone del campo...peccato perche i rigori erano abbastanza evidenti...sai quando ti lamenti in continuazione per cose assurde poi alla fine vieni premiato...parlo dell'inter!!!\nIscritto il: mercoledì 17 aprile 2013, 13:04


Elezioni Politiche Italiane 2013 in Irlanda: i risultati - Italiani Dublino - Lavoro Irlanda - Italiani in Irlanda\nHome News Elezioni Politiche Italiane 2013 in Irlanda: i risultati\nGli Italiani residenti in Irlanda e aventi diritto di voto hanno ben risposto alle elezioni politiche dello scorso fine settimana.\nIn controtendenza rispetto all’Italia, la percentuale di buste restituite dagli elettori sul numero totale dei plichi inviati nella Repubblica d’Irlanda è aumentata rispetto alle passate elezioni, passando dal 32.78% al 42.09%.\nIn totale i plichi restituiti sono stati 2639 su un totale di 5967 potenziali elettori. Nel 2008, in Irlanda, avevano esercitato il diritto di voto solo 1474 cittadini italiani.\nAnche i risultati delle elezioni in Irlanda sono abbastanza in controtendenza rispetto a quelli registrati nello Stivale.\nIl MoVimento 5 Stelle di Beppe Grillo vince largamente alla Camera e per il 2% al Senato con risultati intorno al 31%, battendo il PD di Bersani che si assesta invece tra il 24 e il 29%. A sorpresa, ma non troppo, il terzo partito degli italiani in Irlanda è Scelta Civica di Mario Monti, che sull’isola di smeraldo fa registrare risultati vicini al 20% (nei risultati generali non ha superato l’11%). E Berlusconi? La coalizione del PDL non raggiunge nemmeno l’11% nè alla Camera nè al Senato, un segnale che in effetti riflette i risultati delle circoscrizioni estere (dove il PDL è fermo a quota 15%). Pare che la frizzante campagna elettorale portata avanti con pochi scrupoli dal Cavaliere non abbia avuto l’effetto sperato sui tanti cervelli in fuga…\nInfine una curiosità. In base ai risultati irlandesi avrebbero raggiunto il quorum alla Camera due partiti che, invece, non entreranno in Parlamento: Rivoluzione Civile guidato da Ingroia e Fare per Fermare il Declino di Giannino.\nQui sotto i risultati registrati in Irlanda alla Camera e al Senato nel dettaglio:\n(dati ufficiali del Ministero dell’Interno, 26 Febbraio 2013)\nelezioni 2013 estero\nelezioni politiche italiane irlanda\nelezioni risultati italiani estero 2013\nmovimento 5 stelle irlanda\npercentuali elezioni irlanda\nrisultati elezioni irlanda\nArticolo precedenteLavoro Facebook a Dublino: annunciate 100 nuove assunzioni!\nArticolo successivoEbay annuncia 450 nuovi posti di lavoro in Irlanda


La costruzione della tubazione richiede un sistema di disidratazione Wellpoint - Rain for Rent®\nCasi di studio > La costruzione della conduttura richiede l'asciugamento di Wellpoint\nLa costruzione della conduttura richiede l'asciugamento di Wellpoint\nIl ponte di ricambio da 2,400 tonnellate galleggia lungo il fiume con l'aiuto del sistema di zavorra azionato da DV150\nLa costruzione è iniziata alla fine del 2010 su 680 miglia di gasdotto liquido da 42 pollici che collega l'Oregon al Wyoming. Nell'ambito di un investimento di $ 3.5 miliardi, la pipeline è stata costruita in segmenti.\nUna sezione della conduttura sepolta era annoiata orizzontalmente di 17 piedi sottoterra e passava sotto un piccolo fiume nel cuore dell'inverno. L'appaltatore aveva bisogno di un team di disidratazione efficiente ed ecologico per lavorare con loro attraverso terre tribali native.\nL'appaltatore del gasdotto ha scelto Rain for Rent Portland per lavorare su una sezione del sud-est dell'Oregon sulla base di comprovata esperienza e precedente esperienza di disidratazione.\nLa soluzione applicata ha superato il terreno fangoso e una temperatura mediamente fredda di 8 gradi Fahrenheit, insieme a una falda media di cinque piedi.\nSono stati utilizzati doppi sistemi di disidratazione a pozzo a 75 punti per compensare la noiosità della tubazione. Ciascuno dei sistemi ha disidratato a una velocità compresa tra 650 e 800 gpm con tre Pompe da otto pollici RL-200 guida del sistema wellpoint con braccio oscillante per più di sei settimane.\nRain for Rent è stato elogiato per la progettazione e l'installazione efficienti poiché i noiosi sono continuati e finiti in tempo. Un'attenta attenzione è stata prestata alla sicurezza da Rain for Rent conducendo analisi quotidiane del cantiere e incontri sul portellone, insieme a revisioni settimanali sulla sicurezza.\nDa allora la costruzione del gasdotto si è trasferita nell'Idaho, dove Rain for Rent Nampa è stata incaricata di fornire soluzioni per quel territorio unico. I proprietari della pipeline prevedono di iniziare il servizio quest'estate.\n❮ Caso precedenteCaso successivo ❯\nRL200 Pompa a lobi rotativi da 8 "x8"


Tesla possiede 2 Miliardi di Dollari in Bitcoin: quale sarà la prossima mossa che influenzerà il mercato? - Computermagazine.it\nHome Curiosità Tesla possiede 2 Miliardi di Dollari in Bitcoin: quale sarà la prossima...\nTesla possiede 2 Miliardi di Dollari in Bitcoin: quale sarà la prossima mossa che influenzerà il mercato?\nTesla è la seconda società la mondo per numero di criptovalute possedute, un Record. Il totale degli investimenti delle prime venti aziende ammonta a 8,7 miliardi di euro. Ma questi due miliardi di Bitcoin, come verranno utilizzati da Musk?\nTesla e Bitcoin: come verranno utilizzati? – Computermagazine.it\nTesla ha dichiarato alla stampa che, alla fine del 2021, possedeva la bellezza di quasi 2 miliardi di dollari in bitcoin (circa 1,8 miliardi di euro). Un record, ma ormai Elon Musk ci è abituato. La comunicazione è stata data direttamente dalla Sec, l’ente federale di vigilanza della borsa statunitense, che ha appreso la notizia. 1,5 miliardi sono stati acquistati nel corso del 2021, rendendo quella Tesla la seconda azienda più ricca dal punto di vista delle criptovalute. Il primato è stato conquistato, e resta tutt’ora, da Microstrategy, società di analisi dati con alla guida Michael Saylor, che non ha mai nascosto la sua passio per le valute digitali, che possiede al momento oltre 125mila bitcoin (in confronto ai 43mila di Musk, che per la prima volta è il “povero” della situazione), l’equivalente in euro di 4,7 miliardi. Per Tesla la cifra è associabile circa al 10% della liquidità, incluso il contante e tutti i titoli negoziabili di cui è in possesso. L’azienda delle auto elettriche più famosa al mondo, aveva iniziato ad accettare pagamenti in bitcoin già un paio d’anni fa, ma lo scorso maggio ha deciso di sospendere questa opzione perchè danneggiavano fortemente l’ambiente, e Musk tramite un tweet aveva chiuso ogni rapporto con la valuta digitale. Con le cripto-transazioni erano stati comunque guadagnati in quel periodo quasi 24 milioni di euro. Sempre ovviamente sotto forma di bitcoin.\nDue miliardi da utilizzare – Computermagazine.it\nAlle spalle di queste due aziende che si sposano sul podio, con un distacco palese, il patrimonio più significativo in criptovalute lo detengono Marathon Digital Holdings (8.133 bitcoin), al terzo posto, Square Inc. (8.027), Capanna 8 Mining Corp. (5.242), Bitfarms Limited (4.600) e Coinbase (4.487). Prese sia singolarmente che in comune, possiamo notare che, a differenza di Tesla (e quindi per questo i suoi 2 miliardi fanno scalpore) queste aziende si occupano esclusivamente di monete digitali. Nickel Digital Asset Management ha pubblicato in un report il totale degli investimenti, che ammonterebbe alla somma di 8,7 miliardi di euro, il valore in bitcoin acquistato da venti società pubbliche che hanno una capitalizzazione di mercato superiore ai mille miliardi di dollari. Al momento, il record più alto mai registrato per il bitcoin è stato prossimo ai 69mila dollari, ma sono finora state frequenti le ricadute del suo valore. Ma cosa farà Tesla? per ora, assolutamente nient,e perché il valore non è “intascabile”.\nPrevious articleShock nel mondo delle crypto: Bitcoin conquista l’Europa\nNext articleGuerra in Ucraina: USA impongono sanzioni tecnologiche alla Russia, che minaccia di abbattere la ISS sugli Stati Uniti


TERRA REAL TIME: Dopo aver visto queste 27 foto non sono più lo stesso. Ho paura, ovunque io guardi.\nDopo aver visto le foto vi ricordo la str...ta pronunciata dai Maestri di raglio al tempo di Giovanni Paolo II detto Papa:\n"La Terra può sostenere 16 (sedici) miliardi di umani".\nSe ci credete, allora AUGURONI!\nPerchè non avete messo i nomi e cognomi di chi ha scattato le foto,e si ci sono ...aiaiai\n16 giugno 2017 18:51\n26 è vapore acqueo\nse son'culati pure ad'dio\n16 giugno 2017 21:59


Oedipodae confusa domus: la materia tebana nel Medioevo latino e romanzo - Arianna Punzi - Reading Challenge\n25 June 2017 15 August 2017 Alessio Marziali Peretti\nCategoria: a book from a library.\nA dispetto dell’immagine in cima a questa recensione, l’esemplare del libro che ho letto viene dalla biblioteca Angelo Monteverdi della Sapienza di Roma – mi perdonerete l’equivoca segnatura. Ho letto Oedipodae confusa domus tra le tante cose che sto leggendo per il dottorato. L’autrice è inoltre stata mia insegnante in diversi corsi, anche se nessuno di questi ha mai riguardato direttamente la materia del libro.\nVuole qui mostrare Arcita che tutti li suoi predecessori, discesi di Cadmo, facitore e re primo di Tebe, abbiano fatta mala morte, e così convenire fare a loro due che rimasi n’erano, cioè a Palemone e a sé. E dice primieramente di quelli “che nacquero de’ denti seminati” etc.: come davanti dicemmo, rapita Europa, figliuola d’Agenore, re di Fenici, Agenore comandò a Cadmo, suo figliuolo, che andasse cercando d’Europa sua sorella, e mai a lui senza lei non ritornasse. Cadmo, non potendola ritrovare, non osando tornare senza lei al padre, si posò là dove fu poi Tebe; e vogliendo cominciare a fare detta città, ordinò sacrificii a Giove; e tra più volte mandò più suoi compagni per acqua fresca ad una fonte ivi vicina, de’ quali non tornandone niuno, v’andò egli e trovò che uno serpente che era allato a la fonte, gli aveva tutti uccisi. Il quale Cadmo uccise insieme, e tutti fra loro s’uccisero, fuori che cinque, li quali poi furono insieme con Cadmo a fare la città di Tebe. [Chiose al Teseida di Boccaccio]\nSi tratta di un lavoro molto interessante e significativo, che affronta il problema della ricezione e del riuso nel medioevo di tutta la mitologia tebana, concentrandosi in particolare sulla figura di Edipo. All’origine di questo studio c’è il problema dell’ignoranza delle tragedie classiche che parlano della storia di Edipo: per quasi tutto il medioevo Francia, Italia e Spagna non hanno conoscenza del greco, quindi niente Sofocle, e i manoscritti delle tragedie di Seneca vengono ritrovati solo alla fine del Duecento. Restano Ovidio e la Tebaide di Stazio (da cui è tratta la citazione che dà il titolo al libro), che però accennano solo en passant alla storia di Edipo. Stazio in particolare si concentra sugli scontri della stirpe maledetta. Eteocle e Polinice non saranno in grado di rispettare il patto di governare a turno e finiranno per uccidersi a vicenza. Una brutta fine farà anche la sorella Antigone, che vorrà infrangere il diktat di Creonte, lo zio, e seppellire i corpi dei fratelli. L’unica viva è Ismene, che fa un po’ l’ignava.\nEtiocle e Polinice figlioli d’Edippo, re di Tebe, composero insieme regnare ciascuno il suo anno, e mentre l’uno regnasse, l’altro stesse come sbandito fuori del regno. Etiocle, che era di più tempo, regnò il primo anno; e Polinice, andando in esilio, pervenne ad una città, chiamata Argo; e quivi, in una medesima notte, avendo prima avuto questione e battaglia con Tideo, presero per mogli due figliuole del re Adrasto, re d’Argo. [Chiose al Teseida di Boccaccio]\nInsomma, nel medioevo ci sono molte opere che parlano diffusamente della storia di Edipo, come il Roman de Thèbe o le compilazioni storiche in francese, spagnolo e italiano. Da dove pescano la storia? Punzi attraversa varie opere latine e volgari per capire chi ha letto cosa e chi ha scritto cosa, chi ha innovato parti della storia e chi invece ha quasi copiato. La risposta, per Edipo ma anche per gli altri miti affrontati nel libro, è che gli scrittori studiavano i testi latini a scuola, e questi testi erano corredati di commenti che approfondivano alcuni passaggi. Così, la storia di Edipo è riassunta nel commento alla Tebaide di Lattanzio Placido (che di solito si fa risalire al IV o V secolo d.C., quando di cose su Edipo se ne sapevano molte di più), e da lì molti arrivano a conoscerla, allo stesso modo in cui noi conosciamo la storia di Paolo e Francesca dal commento scolastico del canto V dell’Inferno.\nManoscritto parigino BNF lat. 10317 della Tebaide con tutte annotazioni.\nSe la risposta sembra semplice, ogni ripresa del mito dimostra di avere delle piccole varianti, grazie alle quali si può ricostruire la rete delle relazioni tra i testi. Si sa, ed esempio, che la General estoria di Alfonso X il Saggio ha come fonte prima l’Histoire ancienne jusuq’à César francese, che poi ha pure delle traduzioni italiane. Ma negli altri casi, che arrivano anche ad includere poemi in antico inglese, la situazione è più complessa, e si capisce che qualche testo, qualche tassello è andato perduto nel tempo. In più, molte cose vanno viste sui manoscritti, per cui Punzi si mette a spulciare tutti i codici della Tebaide e a guardare che tipo di note a margine ci sono, che tipo di appunti e sottolineature, insomma tutti quei segnali che indicano l’attenzione dei lettori del passato a determinati passi dell’opera. Perché ad esempio Boccaccio scrive un Teseida che, pur se ha una storia piuttosto originale, si basa comunque sullo sfondo di quella classica, e qualche manoscritto passato sotto mano a Boccaccio lo conosciamo, e allora vai a vederti se Boccaccio mette degli appunti, oppure no, e se sì dove e perché, e via dicendo. Un lavorone, insomma.\nManoscritto vaticano Barb.lat. 74 della Tebaide con un sacco di appunti.\nL’ultima cosa da dire è che quella che affronta Punzi è una storia senza sbocchi, perché una volta che i testi greci tornarono accessibili, l’attenzione si rivolse a quelli. Anche oggi noi leggiamo Sofocle (di solito in traduzione), così come ha fatto anche Brecht quando riscriveva l’Antigone. L’accesso più diretto quindi ci allontana da questi testi medievali che pure seppero con grande maestria – e con il merito di aver ben pochi mezzi – riscrivere il mito (e i miti).\nPosted in A book from a library, Reading Challenge 2017Tagged Antigone, Arianna Punzi, BAM, Biblioteca Aneglo Monteverdi, Boccaccio, Edipo, Eteocle, General estoria, Histoire ancienne, Lattanzio Placido, manoscritti, miti, Polinice, Seneca, Tebaide, Teseida


Le partecipate "mescolano" i ruoli: conducenti di linea passano da Reset ad Amat\nMobilità interna: prosegue il percorso interaziendale attivato dal Comune. Completato l’iter per il trasferimento dei primi 15 operatori di esercizio\nRedazione 17 ottobre 2016 15:47\nAll'Amat 15 dipendenti della Reset\nProsegue il percorso interaziendale attivato dal Comune di Palermo con le aziende partecipate. Oggi è stato completato l’iter per il trasferimento dei primi 15 operatori di esercizio (conducenti di linea) da Reset ad Amat.\n"Un altro passo avanti - ha dichiarato il sindaco Leoluca Orlando - nel percorso di riorganizzazione delle partecipate e di valorizzazione delle competenze e delle professionalità dei lavoratori aziendali. Sicuramente da un lato contribuirà a coprire i fabbisogni di personale di Amat e dall'altro consentirà al Comune di Palermo di migliorare i servizi offerti".\nIl passaggio del personale è stato definito dal presidente dell’Amat, Antonio Gristina, e dal presidente della Reset, Antonio Perniciaro. Al tavolo erano presenti anche i sindacati di categoria. I 15 conducenti già da domani saranno impegnati in un ciclo di formazione obbligatoria. Al termine del corso potranno entrare in servizio di linea, perché dotati di patente idonea alla guida. Ai nuovi conducenti è stato applicato il contratto autoferrotranvieri, parametro 140.\n“Anche in questo caso si realizza un processo di razionalizzazione tra Amat e le risorse all’interno del bacino delle partecipate - affermano Gristina e Perniciaro - che colma in parte il gap di deficit strutturale di operatori di esercizio, mentre per Reset riesce a porre in essere le condizioni propedeutiche all’incremento dell’orario di lavoro del personale in organico”. Il programma complessivo dei 60 trasferimenti si concluderà entro la fine del 2017.


Sanzioni più salate per chi getta a terra le mascherine - Montecarlonews.it\nAmbiente | 11 giugno 2020, 19:00\nSanzioni più salate per chi getta a terra le mascherine\nLe multe salgono a 135 euro e, per le violazioni più grave o recidive, fino a 750 euro. Un disastro ambientale annunciato\nSta diventando un problema che presto potrebbe trasformarsi in vero e proprio disastro ambientale.\nMigliaia di mascherine chirurgiche usa e getta, ogni giorno, sono abbandonate per strada, gettate a terra dove capita, nessuno le raccoglie: il loro destino, se non intervengono gli addetti alle pulizie, è quello di finire nei canali di scolo e quindi in mare.\nDove, già, finiscono le mascherine abbandonate sulle spiagge, prima di andare a fare il bagno e poi non raccolte.\nUn disastro che colpisce l’ecosistema, danneggia la fauna e la flora sottomarina e crea problemi anche ai bagnanti che certo non provano piacere a gettarsi nelle azzurre acque del Mediterraneo sulle quali galleggiano mascherine potenzialmente infette.\nCosì il governo francese ha deciso di correre ai ripari: non sono valsi gli appelli alla civiltà, a mettere le mascherine nei cestini dei rifiuti per strada o in un sacchetto chiuso in casa da inserire poi nell’indifferenziata.\nCosì si deve ricorrere allo strumento più vecchio e incisivo: la multa.\nEntro pochi giorni la sanzione per chi abbandona rifiuti per strada, getta mascherine, mozziconi, cartacce, guanti o qualunque altro oggetto salirà da 68 euro a 135 euro.\nInoltre per gli abbandoni più gravi le multe saranno di 375 euro e se scatterà la segnalazione all’autorità giudiziaria il minimo sarà di 750 euro.\nL’appello al buon senso, all’educazione civica, al rispetto sono importanti, ma se accompagnati da una multa salta…valgono di più.