Multi-mode communications in near field exploiting OAM properties

This dissertation analyzes the exploitation of the orbital angular momentum (OAM) of the electromagnetic waves with large intelligent surfaces in the near-field region and line-of-sight conditions, in light of the holographic MIMO communication concept. Firstly, a characterization of the OAM-based communication problem is presented, and the relationship between OAM-carrying waves and communication modes is discussed. Then, practicable strategies for OAM detection using large intelligent surfaces and optimization methods based on beam focusing are proposed. Numerical results characterize the effectiveness of OAM with respect to other strategies, also including the proposed detection and optimization methods. It is shown that OAM waves constitute a particular choice of communication modes, i.e., an alternative basis set, which is sub-optimum with respect to optimal basis functions that can be derived by solving eigenfunction problems. Moreover, even the joint utilization of OAM waves with focusing strategies led to the conclusion that no channel capacity achievements can be obtained with these transmission techniques.

Sviluppo in Mixed Reality: i design pattern nei principali framework di sviluppo.

L'obbiettivo della seguente tesi è quello di analizzare quali sono ad oggi i migliori framework per lo sviluppo di software in Mixed Reality e studiare i design pattern più utili ad uno sviluppatore in questo ambito. Nel primo capitolo vengono introdotti i concetti di realtà estesa, virtuale, aumentata e mista con le relative differenze. Inoltre vengono descritti i diversi dispositivi che consentono la realtà mista, in particolare i due visori più utilizzati: Microsoft Hololens 2 e Magic Leap 1. Nello stesso capitolo vengono presentati anche gli aspetti chiave nello sviluppo in realtà mista, cioè tutti gli elementi che consentono un'esperienza in Mixed Reality. Nel secondo capitolo vengono descritti i framework e i kit utili per lo sviluppo di applicazioni in realtà mista multi-piattaforma. In particolare vengono introdotti i due ambienti di sviluppo più utilizzati: Unity e Unreal Engine, già esistenti e non specifici per lo sviluppo in MR ma che diventano funzionali se integrati con kit specifici come Mixed Reality ToolKit. Nel terzo capitolo vengono trattati i design pattern, comuni o nativi per applicazioni in realtà estesa, utili per un buono sviluppo di applicazioni MR. Inoltre, vengono presi in esame alcuni dei principali pattern più utilizzati nella programmazione ad oggetti e si verifica se e come sono implementabili correttamente su Unity in uno scenario di realtà mista. Questa analisi risulta utile per capire se l'utilizzo dei framework di sviluppo, metodo comunemente più utilizzato, comporta dei limiti nella libertà di sviluppo del programmatore.

Hierarchical Multi-Label Text Classification in a Low-Resource Setting

In this thesis we address a multi-label hierarchical text classification problem in a low-resource setting and explore different approaches to identify the best one for our case. The goal is to train a model that classifies English school exercises according to a hierarchical taxonomy with few labeled data. The experiments made in this work employ different machine learning models and text representation techniques: CatBoost with tf-idf features, classifiers based on pre-trained models (mBERT, LASER), and SetFit, a framework for few-shot text classification. SetFit proved to be the most promising approach, achieving better performance when during training only a few labeled examples per class are available. However, this thesis does not consider all the hierarchical taxonomy, but only the first two levels: to address classification with the classes at the third level further experiments should be carried out, exploring methods for zero-shot text classification, data augmentation, and strategies to exploit the hierarchical structure of the taxonomy during training.