RacBook vs AIfit

Here is the new application for your districts management. The app will allow members to: - Search for the other members of the registered districts; - Have a profile that can be changed at any time with your data; - View the profile of individual clubs, the list of members, the list of past presidents and contact the club through the secretary; - Check the calendar of your district; - Communicate with the secretary about the participation in an event with a simple tap; - Save interesting events. In addition, it will allow the secretaries to: - Create and manage events; - Send broadcast messages to club members and event participants; It will allow the treasurer to: - Manage incoming and outcoming transactions; - Manage membership fees; - Download the club's balance sheet at the end of the year. It will allow the president to: - Do any actions listed above; - Add or delete a member or an aspirant from the club; - Change the permissions and titles of the members (secretary, treasurer, etc ...); - Change club profile information. For more information or to register into the system, contact hello@arsdigitalia.it

AI Fit è l’applicazione che permette di partecipare in modo anonimo agli esperimenti di intelligenza artificiale condotti dall’Università di Urbino nell’ambito del progetto CTE Square. Le applicazioni di intelligenza artificiale che riconoscono automaticamente i movimenti che compiamo si basano su modelli di machine learning addestrati a classificare i movimenti in base all’andamento delle tracce degli accelerometri. Questa applicazione permette a chiunque di sperimentarne e valutarne il funzionamento, l’efficacia i limiti, partecipando in modo anonimo a esperimenti rigorosi condotti dall’Università di Urbino. Lo si può fare in autonomia, o partecipando a sessioni di sperimentazione coordinate e guidate. Scansionando un Qrcode associato univocamente all’esperimento l’applicazione si sincronizza con quella di un’istruttrice o di un istruttore che propone (in presenza o online) semplici esercizi motori da compiere tenendo il cellulare come specificato dalla guida. Durante l’esecuzione dell’esercizio motorio l’applicazione raccoglie i dati dell’accelerometro e li usa per verificare la capacità del modello di machine learning di riconoscere l’attività svolta, dandone riscontro all’utente. Al tempo stesso, la traccia permette di contribuire in modo anonimo ad addestrare il modello in modo che la sua accuratezza migliori nel tempo. Poiché la partecipazione a esperimenti scientifici genera valore, il contributo dato da ogni utente viene riconosciuto attribuendo WOM, speciali punti che quantificano i minuti dedicati ad attività che contribuiscono alla creazione di valore pubblico.