Inoltre , sulle applicazioni , scrivo di seguito ! Bioinformatica mi occupo principalmente di brain medical imaging , ovvero si prende un cervello e tramite alcuni metodi si estraggono virtualmente tutte le fibre che lo compongono . utile studiare le fibre e soprattutto i fasci di fibre quest ' ultimi connettono la materia bianca del cervello e la possibilit di analizzarli permette di capire e fare predizioni su malattie neurodegenerative come la sclerosi multipla . Le fibre , dal punto di vista matematico , sono curve in uno spazio tridimensionale e non semplice analizzarle nell ' ambito di alcuni specifici problemi . Come si risolve , quindi , il tutto ? Si avuta un ' idea trasformiamo le fibre in stringhe ! A questo punto , invece di lavorare su qualcosa la cui rappresentazione abbastanza ostica , si lavora sulle stringhe , che si conoscono abbastanza bene . Reti di sensori nell ' ambito ingegneristico e dell ' IoT , ultimamente si parla spesso di WSANs Wireless Sensor Area Networks , ovvero reti di sensori che catturano qualche propriet fisica luce , temperatura , movimenti e quant ' altro . Un problema aperto in questo campo l ' anomaly detection , ovvero come fo a capire se c ' stata un ' anomalia durante il ciclo di vita dei sensori ? Se ho due sensori vicini , che misurano due cose diverse , esiste un modo per capire se posso accorgermi che magari uno dei due ha avuto un malfunzionamento , sta esaurendo le batterie o quant ' altro ? Diciamo di s , e l ' approccio simile al precedente i sensori sputano fuori una serie temporale di valori un array di numeri , daje . Si trasformano queste serie in delle stringhe e si misura la similarit tra esse , usandola come indice di correlazione se la correlazione risultante alta , probabilmente non c ' stata un ' anomalia al contrario , se bassa , probabilmente si deve controllare !