646 resultados para intelligenza artificiale orario sistemi basati sulla conoscenza


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La rilevanza del vento come fattore chiave del terroir, in grado di influenzare la composizione delle uve e del vino, è stata sorprendentemente trascurata. Il lavoro di Tesi ha studiato, per la prima volta, l’influenza del vento sulla composizione delle bacche discutendone i possibili meccanismi d’azione sulla composizione aminoacidica e le conseguenti implicazioni enologiche. È stato valutato l’effetto su viti, della cv Sangiovese, del vento artificiale e della riduzione del vento rispetto un controllo caratterizzato dal vento naturale. Le prove sono state condotte in un vigneto situato a Pesaro a pochi chilometri dal Mare Adriatico, nel quale è stata effettuata una caratterizzazione dei venti e delle brezze. Sulle viti sono stati analizzati i parametri produttivi mentre sulle bacche campionate sono state effettuate le analisi dei principali parametri tecnologici e dei composti azotati (aminoacidi, ammine e ammonio). Le viti sottoposte al vento artificiale hanno manifestato un aumento della concentrazione dei composti azotati totali (aminoacidi e ammonio) rispetto al controllo. In particolare, i cambiamenti hanno coinvolto la concentrazione degli aminoacidi essenziali: lisina, treonina, triptofano, valina, leucina, isoleucina importanti per la loro implicazione nei processi fisiologici. Sulla base dei risultati ottenuti con il lavoro di Tesi e delle informazioni riportate in bibliografia è stato proposto un modello che illustra la possibile azione del vento sulla traslocazione di aminoacidi verso i grappoli. Il vento, oltre al noto effetto positivo sul microclima, ha prodotto un’incredibile influenza sulle bacche con rilevanti implicazioni agronomiche ed enologiche, quest’ultime correlate positivamente al processo fermentativo, alla possibilità di ridurre l’utilizzo di coadiuvanti enologici ed alla qualità dei vini ottenuti.

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Il presente elaborato intende valutare l’influenza che i sistemi di assistenza alla guida (ADAS) hanno sul comportamento dei conducenti, con particolare attenzione alla distrazione ed al workload (carico di lavoro fisico e mentale) che essi provocano. Lo studio si concentrerà in particolare sull’analisi del comportamento di guida dei conducenti a bordo di un veicolo dotato di Adaptive Cruise Control.

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Lo scopo di questo lavoro di tesi consiste nella produzione e ingegnerizzazione di nuovi sistemi ibridi ottenuti accoppiando nanoparticelle di titania con la microalga Chlorella Vulgaris, per applicazione nel settore del risanamento delle acque reflue. Lo studio è stato rivolto all’ottimizzazione del materiale, il quale integra due proprietà: l’attività fotocatalitica sfruttata per la degradazione degli inquinanti organici conferita dalla titania e la capacità di biosorbimento di metalli pesanti tipica della biomassa. I risultati hanno evidenziato effetti sinergici positivi promossi dalla dispersione della microalga sulla superficie dell’ossido ed in grado di migliorare le performance di biorimediazione del materiale. Al fine di favorire l’applicazione industriale del sistema catalitico preparato, i campioni prodotti in sospensione sono stati ingegnerizzati rimuovendo il solvente tramite tecnologia di Spray-Freeze-Drying. Con l’obiettivo di ottimizzare la formulazione e correlare le proprietà chimico-fisiche dei materiali alle performance ottenute, è stata svolta un’approfondita caratterizzazione sia sulle sospensioni (ELS, DLS) che sui prodotti granulati (BET, SEM-FEG, SEM-EDS). Le prestazioni funzionali dei campioni preparati sono state valutate rispetto alla reazione modello di fotodegradazione della Rodamina B e nell’assorbimento del catione rameico.

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I moderni processori multi-core ad elevate prestazioni sono alimentati da regolatori di tensione integrati direttamente sul chip. Questi regolatori forniscono a ciascun power domain la tensione ottimale sulla base della sua attività, monitorata da una Power Control Unit. Questo consente da un lato di ottenere una riduzione dei consumi, dall'altro di avere un boost delle prestazioni in particolari contesti. Tali regolatori integrati sul die sono affetti da guasti e fenomeni di aging, che possono compromettere il corretto funzionamento del circuito. Questi problemi non sono tollerabili in contesti caratterizzati da esigenze di elevata reliability, come l'autonomous driving. Dunque, è stato sviluppato un monitor per rivelare on-line eventuali guasti che possono verificarsi durante il normale funzionamento sul campo. In caso di guasto il monitor è in grado di dare un'indicazione d'errore, che può essere utilizzata per attivare delle procedure di recovery. La soluzione proposta, basata su un approccio completamente differente rispetto a quello suggerito dallo standard ISO 26262, beneficia, rispetto a quest'ultima, di costi nettamente inferiori e prestazioni superiori. Il monitor può essere calibrato automaticamente per compensare le variazioni dei parametri di processo ed i fenomeni di aging che possono affliggere il monitor stesso. È stata verificata la self-checking ability del monitor rispetto a guasti di tipo transistor stuck-on, transistor stuck-open e bridging resistivo, risultando Totally Self-Checking rispetto all'insieme di guasti considerato.

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Negli ultimi decenni nuove e sempre più restrittive normative antiinquinamento son state introdotte nei paesi maggiormente industrializzati dettando un aumento degli sforzi progettuali imposti all’industria automobilistica per cercare di contenere l’impatto ambientale esercitato dai motori a combustione interna. E’ evidente quindi l’importanza di possedere una profonda conoscenza dei fenomeni fisici e chimici che influenzano i processi di combustione così come avere a disposizione modelli quanto più accurati per la loro corretta rappresentazione tramite CFD. Per i motori ad accensione comandata gli studi si sono focalizzati sulla ricerca dell’efficienza evitando di incorrere in rischi di detonazione. Numerose sono le tecnologie che permettono di assolvere alle funzioni richieste, tra le più affermate vi sono i sistemi a fasatura variabile, in particolare le strategie che prendono il nome di ciclo Miller. Tale sistema, implementabile facilmente senza l’utilizzo di alcun sistema aggiuntivo, permette di ridurre sensibilmente temperature e pressioni in camera. Il seguente lavoro di tesi studierà, attraverso simulazione numerica tridimensionale condotta con software CONVERGE®, gli aspetti fisici e fluidodinamici indotti dalle diverse strategie REF, EIVC e LIVC applicate ad un motore GDI con tecnologia downsizing e turbocharging (modellato in ambiente CAD, tramite PTC CREO®). Successivamente, allo stesso motore, saranno apportate modifiche progettuali con lo scopo di comprendere in che modo un aumento di un punto del rapporto di compressione, che equivale a spostarsi verso zone a prestazioni più elevate, impatti sull’entità di pressione, temperatura e comportamento fluidodinamico e fisico a pari condizioni operative e di alzata. L’analisi ed il confronto con gli altri casi sancirà se questa nuova configurazione possa essere accettabile o rischiosa ai fini della detonazione.

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Negli ultimi anni la gestione del suolo in viticoltura si è evoluta fino a divenire uno strumento chiave per incrementare la sostenibilità dell’ecosistema vigneto e dei comprensori viticoli. Il lavoro di tesi ha investigato diverse strategie di gestione del suolo, incentrate sulla semina autunnale, con modalità ed epoche differenti, di trifoglio brachicalicino nel sottofila, e di sulla, orzo, segale, nell’interfilare. Gli esperimenti sono stati condotti in condizioni ambientali e colturali diverse, in tre vigneti della Romagna, allo scopo di ridurre l’impiego sensibilmente l’impiego di pesticidi e fertilizzanti, incrementare la biodiversità, migliorare la salute, in un contesto di transizione agroecologica. La tesi ha previsto attività formative finalizzate all’acquisizione di conoscenze e competenze sul pascolo ovino con l’obiettivo di introdurre tale pratica nei vigneti che hanno ospitato la sperimentazione. Sono stati condotti rilievi sulla composizione floristica, rilievi vegetativi sulle viti, osservazioni al microscopio ottico su sezioni di tralci, osservazioni sugli animali. I primi dati sperimentali evidenziano le potenzialità delle strategie agroecologiche adottate e la rilevanza della conoscenza per superare la dipendenza da pesticidi e fertilizzanti nella prospettiva di progettare, gestire e disseminare sistemi agrari complessi e arricchire la formazione universitaria attraverso il pensiero sistemico.

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La Brain Computer Interface, con l’acronimo BCI, è un mezzo per la comunicazione tra cervello e macchina. La comunicazione si basa sulla emanazione di segnali elettrici del cervello che vengono rilevati da un dispositivo, il quale invia i segnali digitalizzati ad un elaboratore. I segnali elettrici, chiamati EEG, permettono al cervello di regolare la comunicazione tra le diverse cellule neurali. La BCI intercetta questi segnali e, previa elaborazione, permette di ottenere diversi diagrammi, detti metriche, per poter misurare, sotto svariati aspetti, il funzionamento del cervello. Le ricerche scientifiche sulle EEG hanno rilevato una correlazione tra i segnali elettrici nel cervello di un soggetto con il suo livello di performance e stato emotivo. È quindi possibile comprendere, tramite una serie di parametri, come la mente dei soggetti reagisce a stimoli esterni di svariata tipologia durante lo svolgimento di un’attività. L’elaboratore, che riceve il segnale dalla BCI, è il componente che si occupa di trasformare i segnali elettrici, generati dal cervello e digitalizzati, in risultati facilmente interpretabili dall’utente. Elaborare i segnali EEG in tempo reale porta a dover utilizzare algoritmi creati appositamente per questo scopo e specifici perle metriche preposte. Lo scopo di questa tesi è quello di presentare un progetto sullo sviluppo della fase di smistamento dei dati ricevuti dall’elaboratore. Nel contempo si fornirà una conoscenza scientifica minima per comprendere le scelte fatte. Tale progetto è stato reso possibile dalla collaborazione con l’azienda Vibre, che si dedica allo sviluppo di un sistema comprendente BCI ed elaboratore.

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Il periodo in cui viviamo rappresenta la cuspide di una forte e rapida evoluzione nella comprensione del linguaggio naturale, raggiuntasi prevalentemente grazie allo sviluppo di modelli neurali. Nell'ambito dell'information extraction, tali progressi hanno recentemente consentito di riconoscere efficacemente relazioni semantiche complesse tra entità menzionate nel testo, quali proteine, sintomi e farmaci. Tale task -- reso possibile dalla modellazione ad eventi -- è fondamentale in biomedicina, dove la crescita esponenziale del numero di pubblicazioni scientifiche accresce ulteriormente il bisogno di sistemi per l'estrazione automatica delle interazioni racchiuse nei documenti testuali. La combinazione di AI simbolica e sub-simbolica può consentire l'introduzione di conoscenza strutturata nota all'interno di language model, rendendo quest'ultimi più robusti, fattuali e interpretabili. In tale contesto, la verbalizzazione di grafi è uno dei task su cui si riversano maggiori aspettative. Nonostante l'importanza di tali contributi (dallo sviluppo di chatbot alla formulazione di nuove ipotesi di ricerca), ad oggi, risultano assenti contributi capaci di verbalizzare gli eventi biomedici espressi in letteratura, apprendendo il legame tra le interazioni espresse in forma a grafo e la loro controparte testuale. La tesi propone il primo dataset altamente comprensivo su coppie evento-testo, includendo diverse sotto-aree biomediche, quali malattie infettive, ricerca oncologica e biologia molecolare. Il dataset introdotto viene usato come base per l'addestramento di modelli generativi allo stato dell'arte sul task di verbalizzazione, adottando un approccio text-to-text e illustrando una tecnica formale per la codifica di grafi evento mediante testo aumentato. Infine, si dimostra la validità degli eventi per il miglioramento delle capacità di comprensione dei modelli neurali su altri task NLP, focalizzandosi su single-document summarization e multi-task learning.

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La ricerca per lo sviluppo di strategie agronomiche in grado di contrastare il cambiamento climatico nei sistemi viticoli rappresenta una priorità del settore produttivo e della formazione. Il lavoro di tesi ha approfondito le conoscenze su esperimenti di gestione agroecologica nel suolo in sistemi viticoli con trifoglio brachicalicino lungo il filare e sulla nell’interfilare. La consociazione con trifoglio brachicalicino, leguminosa annuale autoriseminante che disseca nel periodo estivo, ha migliorato lo stato idrico del suolo e delle viti, incrementato sensibilmente le rese produttive e ridotto le anomalie di maturazione in annate caratterizzate da marcata siccità estiva. L’introduzione della sulla, leguminosa perenne dotata di apparato radicale fittonante in grado di esplorare gli strati profondi del suolo, può migliorare ulteriormente la tolleranza delle viti alla siccità, anche attraverso il fenomeno della ridistribuzione idraulica. Le strategie agroecologiche in grado di contenere gli effetti e contrastare le cause del cambiamento climatico nei sistemi viticoli implicano una maggior conoscenza della biodiversità, non soltanto di quella viticola, attraverso la ricerca scientifica, il sapere rurale, il pensiero sistemico.

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Il presente elaborato ha studiato i sistemi di assistenza avanzata al conducente (ADAS), focalizzandosi sull’Adaptive Cruise Control (ACC). Si sono studiati diversi aspetti comportamentali dei conducenti in funzione del sistema ACC come il visual behaviour dei conducenti, i dati cinematici del veicolo (driving behaviour) e il tempo di percezione-reazione in situazioni critiche. Si è descritta la sperimentazione svolta in sito e le strumentazioni innovative, tra le quali il Mobile eye tracker, utilizzate per la raccolta dati. Per eseguire l’elaborazione dei dati sono state applicate tecniche di machine learning, mediante l’applicazione di una rete neurale artificiale realizzata appositamente per questo studio, risultando uno dei primi nel settore ad utilizzare tale metodologia. Si è descritto il codice della rete e valutate le prestazioni della stessa. Infine sono state eseguite analisi sul comportamento dei conducenti in funzione dello stato (on/off) del sistema.

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Nell’industria chimica i processi di miscelazione hanno un impatto considerevole sulla maggior parte delle operazioni unitarie ed è, pertanto, di fondamentale importanza studiarne i meccanismi. Per tale motivo, durante questo lavoro di tesi sono stati investigati i regimi di miscelazione all’interno di reattori agitati meccanicamente, che contengono miscele bifase gas-liquido. In particolare, l’analisi è stata condotta su un fermentatore realizzato in scala di laboratorio in cui è stata installata una girante a pale concave che prende il nome di BT-6, con la tecnica sperimentale della tomografia a resistenza elettrica (ERT). L’obiettivo del presente elaborato consiste nell’esaminare la distribuzione della fase gassosa con l’utilizzo di suddetta tecnica all’interno del liquido, in quanto parametro chiave per la progettazione e la valutazione delle prestazioni di questo tipo di apparecchiature. Attraverso l’utilizzo della tomografia, si misura la distribuzione di conducibilità della sostanza da cui, mediante l’implementazione di un algoritmo, si risale alla frazione di gas dispersa in fase liquida. Infine, i vari regimi di miscelazione analizzati durante questo lavoro di tesi, sono stati confrontati con prove analoghe condotte in una precedente sperimentazione su una girante di tipo Rushton.

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Nonostante lo scetticismo di molti studiosi circa la possibilità di prevedere l'andamento della borsa valori, esistono svariate teorie ipotizzanti la possibilità di utilizzare le informazioni conosciute per predirne i movimenti futuri. L’avvento dell’intelligenza artificiale nella seconda parte dello scorso secolo ha permesso di ottenere risultati rivoluzionari in svariati ambiti, tanto che oggi tale disciplina trova ampio impiego nella nostra vita quotidiana in molteplici forme. In particolare, grazie al machine learning, è stato possibile sviluppare sistemi intelligenti che apprendono grazie ai dati, riuscendo a modellare problemi complessi. Visto il successo di questi sistemi, essi sono stati applicati anche all’arduo compito di predire la borsa valori, dapprima utilizzando i dati storici finanziari della borsa come fonte di conoscenza, e poi, con la messa a punto di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale umano (NLP), anche utilizzando dati in linguaggio naturale, come il testo di notizie finanziarie o l’opinione degli investitori. Questo elaborato ha l’obiettivo di fornire una panoramica sull’utilizzo delle tecniche di machine learning nel campo della predizione del mercato azionario, partendo dalle tecniche più elementari per arrivare ai complessi modelli neurali che oggi rappresentano lo stato dell’arte. Vengono inoltre formalizzati il funzionamento e le tecniche che si utilizzano per addestrare e valutare i modelli di machine learning, per poi effettuare un esperimento in cui a partire da dati finanziari e soprattutto testuali si tenterà di predire correttamente la variazione del valore dell’indice di borsa S&P 500 utilizzando un language model basato su una rete neurale.

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L’obbiettivo dell’elaborato che segue è quello di fornire a medici e chirurghi uno strumento di valutazione dei trattamenti di cura, per pazienti affetti da malattie del sistema muscolo scheletrico e della deambulazione. Lo studio incomincia dall’analisi del movimento del paziente tramite strumenti di gate analysis. Impiegando come modello la ricostruzione dell’apparato muscolo scheletrico del paziente, tramite sistemi di modellazione 3Dda TAC (Tomografia Assiale Computerizzata) o risonanza magnetica, realizzando un modello personalizzato che verrà analizzato tramite il software OpenSim. Tramite lo studio del movimento andremo successivamente ad identificare le forze articolari agenti sul ginocchio e grazie alla modellazione FEM (Finite Element Method) verrà realizzato uno strumento di valutazione della strategia operatoria ottimale per il paziente, simulando l’operazione del ginocchio, che agisce sulle forze muscolari variando le forze agenti sull’articolazione e come queste variazioni modificano l’andamento delle tensioni nell’articolazione.

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A partire dagli anni ‘40, l'uso della traduzione automatica ha iniziato a rappresentare un soggetto fondamentale nella traduzione, costituendo ancora ad oggi il centro di numerose ricerche e studi. In seguito alla diffusione della tecnologia informatica e del World Wide Web, iniziarono a essere disponibili sistemi commerciali di traduzione automatica. In questo periodo, divennero comuni diversi software di traduzione automatica gratuiti, fino a quando, alla fine degli anni 2000, si assistette infine allo sviluppo di una nuova tecnologia di apprendimento automatico neurale, basata sul funzionamento della mente umana. Il presente lavoro si concentra sulla valutazione della qualità della traduzione automatica neurale attraverso l'analisi e il confronto di sette sistemi, ovvero Google, Systran, Prompt, Microsoft, Yandex, ModernMT e Deepl, impiegati nel settore finanziario per la coppia linguistica inglese-italiano. Il primo capitolo tratta la storia della traduzione automatica, fornendo una breve descrizione delle diverse architetture, dei loro ambiti di utilizzo e della valutazione dei sistemi. Il secondo capitolo introduce il concetto di post-editing insieme agli obiettivi e le problematiche che lo caratterizzano. Il terzo capitolo presenta il progetto Intento, seguito da una breve panoramica dei sistemi di traduzione automatica analizzati. Nel quarto capitolo viene delineato il dominio finanziario, concentrandosi sui diversi ambiti che si sono intersecati con esso nell’ambito dello studio svolto. Il quinto e ultimo capitolo riguarda l'analisi dei segmenti tradotti, preceduta dalla definizione dei parametri scelti per la valutazione. L'ultima parte del capitolo illustra una sintesi dei risultati ottenuti e alcune considerazioni finali.

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La legge n.92 del 20 agosto 2019 ha introdotto l'insegnamento dell'educazione civica nelle scuole, con un approccio fortemente interdisciplinare. Nell'elaborato viene proposto lo studio dei sistemi elettorali, con una visione trasversale fra la matematica e l'educazione civica, al fine di rendere consapevoli gli studenti riguardo al nesso fra voto e rappresentanza in democrazia. La scelta del sistema elettorale infatti influisce pesantemente sulla scelta degli organi rappresentanti, generando incongruenze e paradossi. Viene inoltre descritta un'attività didattica proposta ad alcune classi del triennio del liceo classico, presentando gli strumenti e le strategie didattiche utilizzate, volte a stimolare diversi canali cognitivi. L’attività proposta punta ad aumentare la consapevolezza dell’utilizzo della matematica nei sistemi elettorali e a stimolare l’interesse verso la materia. In conclusione dell’elaborato vengono analizzati i risultati di un breve questionario rilasciato agli studenti per valutare l’efficacia dell’attività didattica effettuata.