Multi-performance assessment of a masonry building with a sustainable RC-Framed Skin

Questa tesi si propone di fornire un approccio multidisciplinare per la valutazione delle prestazioni di una tipologia di intervento sostenibile che consiste in un telaio in calcestruzzo armato (RCFramed skin) per la ristrutturazione integrata di edifici esistenti. Viene fornita una descrizione preliminare di tale tecnologia, con particolare attenzione al miglioramento simultaneo delle prestazioni strutturali (sismiche), non strutturali (energetiche) e alle questioni relative alla limitazione dell'invasività e dell'interruzione dell'uso della costruzione. La valutazione delle prestazioni dell'edificio nelle configurazioni pre e post intervento è effettuata, principalmente in termini di capacità sismica, ma anche del comportamento termo-igrometrico. In particolare, i benefici ottenuti sia dal punto di vista strutturale che energetico sono valutati con riferimento a tre diverse città appartenenti a tre differenti zone sismiche e climatiche. La fattibilità e la sostenibilità dell'intervento di adeguamento proposto sono indagate attraverso una valutazione LCA(Life Cycle Assessment) per l'impatto ambientale e LCC(Life Cycle Cost) per l’analisi economica. Infine, viene proposto un metodo per facilitare la selezione della soluzione di intervento ottimale per ogni sito, combinando l'aspetto strutturale con quello energetico, di impatto ambientale ed economico.

Exploring the Higgs-muon coupling at a multi-TeV muon collider

We investigate the potential of a high-energy muon collider in measuring the muon Yukawa coupling (y_μ) in the production of two, three and four heavy bosons via muon-antimuon annihilations. We study the sensitivity of these processes to deviations of y_μ from the Standard Model prediction, parametrized by an effective dimension-6 operator in the Standard Model Effective Field Theory (SMEFT) framework. We also consider the κ framework, in which the deviation is simply parametrized by a strength modification of the μ+μ−h vertex alone. Both frameworks lead to an energy enhancement of the cross sections with one or more vector bosons, although the κ framework yields stronger effects, especially for the production of four bosons. On the contrary, for purely-Higgs final states the cross section is suppressed in the κ framework, while it is extremely sensitive to deviations in the SMEFT. We show that the triple-Higgs production is the most sensitive process to spot new physics effects on y_μ.

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 di applicazioni real-time multi-utente: un middleware basato sulla piattaforma Croquet

Il crescente aumento del numero di dispositivi connessi in rete e delle applicazioni che vengono sviluppate su di essa ha trasformato completamente lo standard delle applicazioni che una volta erano single-user, facendo quindi arrivare lo standard ad un modello multi-utente, dove si ha un ambiente collaborativo e condiviso in cui le azioni di un determinato utente vanno ad influire anche sugli altri. Altra necessità al giorno d'oggi è inoltre che queste applicazioni multi-utente siano anche real-time, ovvero che si aggiornino in tempo reale e che di conseguenza l'azione di un singolo utente debba essere trasmessa e notificata a tutti gli altri in modo che possano gestirla di conseguenza. Lo sviluppo di tali applicazioni risulta quindi particolarmente complesso, tuttavia esistono anche soluzioni architetturali e framework che risultano essere dedicati all'implementazione di tale tipo di applicazioni, il quale obiettivo è quindi quello di semplificarne e velocizzarne lo sviluppo, tramite l'utilizzo di pattern o architetture mirate all'implementazione di un tipo specifico di tali applicazioni. Un esempio di tali soluzioni è Croquet, che permette la creazione di applicazioni real-time multi-utente, senza la necessità di scrivere alcun codice per la parte server o per la gestione delle comunicazioni tra i peer, ma solamente sviluppando il modello del client, ovvero la parte in esecuzione sulla macchina dell'utente. Questa tesi andrà quindi ad effettuare uno studio sul funzionamento e sull'architettura di Croquet proseguendo quindi con lo sviluppo di un middleware che permetta la creazione di applicazioni real-time multi-utente indipendenti dal linguaggio di sviluppo, le quali si potranno quindi appoggiare sull'architettura di Croquet per funzionare e comunicare, avendo quindi a disposizione tutte le garanzie che vengono offerte da Croquet e dalla sua architettura.

Distributed collision-free traffic management via vertex cover for multi-vehicle systems

In this thesis, we state the collision avoidance problem as a vertex covering problem, then we consider a distributed framework in which a team of cooperating Unmanned Vehicles (UVs) aim to solve this optimization problem cooperatively to guarantee collision avoidance between group members. For this purpose, we implement a distributed control scheme based on a robust Set-Theoretic Model Predictive Control ( ST-MPC) strategy, where the problem involves vehicles with independent dynamics but with coupled constraints, to capture required cooperative behavior.

Analysis, Design, and Hardware-in-the-Loop Validation of Multi-Active Bridge Converters

This master's thesis investigates different aspects of Dual-Active-Bridge (DAB) Converter and extends aspects further to Multi-Active-Bridges (MAB). The thesis starts with an overview of the applications of the DAB and MAB and their importance. The analytical part of the thesis includes the derivation of the peak and RMS currents, which is required for finding the losses present in the system. The power converters, considered in this thesis are DAB, Triple-Active Bridge (TAB) and Quad-Active Bridge (QAB). All the theoretical calculations are compared with the simulation results from PLECS software for identifying the correctness of the reviewed and developed theory. The Hardware-in-the-Loop (HIL) simulation is conducted for checking the control operation in real-time with the help of the RT box from the Plexim. Additionally, as in real systems digital signal processor (DSP), system-on-chip or field programmable gate array is employed for the control of the power electronic systems, and the execution of the control in the real-time simulation (RTS) conducted is performed by DSP.

Gusci temporanei e ricomponibili: Utilizzo di un sistema multi-agente per la generazione di un sistema costruttivo a tasselli planari per superfici a doppia curvatura

Lo scopo della ricerca è quello di sviluppare un metodo di design che integri gli apporti delle diverse discipline di architettura, ingegneria e fabbricazione all’interno del progetto, utilizzando come caso di studio l’uso di una tettonica ad elementi planari in legno per la costruzione di superfici a guscio da utilizzare come padiglioni temporanei. La maniera in cui ci si propone di raggiungere tale scopo è tramite l’utilizzo di un agent based system che funge da mediatore tra i vari obbiettivi che si vogliono considerare, in questo caso tra parametri estetici, legati alla geometria scelta, e di fabbricazione. Si sceglie di applicare questo sistema allo studio di una struttura a guscio, che grazie alla sua naturale rigidezza integra forma e capacità strutturale, tramite una tassellazione planare della superficie stessa. Il sistema studiato si basa sull’algoritmo di circle relaxation, che viene integrato tramite dei comportamenti che tengano conto della curvatura della superficie in questione e altri comportamenti scelti appositamente per agevolare il processo di tassellazione tramite tangent plane intersection. La scelta di studiare elementi planari è finalizzata ad una maggiore facilità di fabbricazione ed assemblaggio prevedendo l’uso di macchine a controllo numerico per la fabbricazione e un assemblaggio interamente a secco e che non necessita di impalcature . Il risultato proposto è quello quindi di un padiglione costituito da elementi planari ricomponibili in legno, con particolare attenzione alla facilità e velocità di montaggio degli stessi, utile per possibili strutture temporanee e/o di emergenza.

Deep learning based style transfer for low altitude aerial imagery

Unmanned Aerial Vehicle (UAVs) equipped with cameras have been fast deployed to a wide range of applications, such as smart cities, agriculture or search and rescue applications. Even though UAV datasets exist, the amount of open and quality UAV datasets is limited. So far, we want to overcome this lack of high quality annotation data by developing a simulation framework for a parametric generation of synthetic data. The framework accepts input via a serializable format. The input specifies which environment preset is used, the objects to be placed in the environment along with their position and orientation as well as additional information such as object color and size. The result is an environment that is able to produce UAV typical data: RGB image from the UAVs camera, altitude, roll, pitch and yawn of the UAV. Beyond the image generation process, we improve the resulting image data photorealism by using Synthetic-To-Real transfer learning methods. Transfer learning focuses on storing knowledge gained while solving one problem and applying it to a different - although related - problem. This approach has been widely researched in other affine fields and results demonstrate it to be an interesing area to investigate. Since simulated images are easy to create and synthetic-to-real translation has shown good quality results, we are able to generate pseudo-realistic images. Furthermore, object labels are inherently given, so we are capable of extending the already existing UAV datasets with realistic quality images and high resolution meta-data. During the development of this thesis we have been able to produce a result of 68.4% on UAVid. This can be considered a new state-of-art result on this dataset.

Graph-based Vision-Language Model for Multi-Modal Retrieval of Fashion Products

Artificial Intelligence is reshaping the field of fashion industry in different ways. E-commerce retailers exploit their data through AI to enhance their search engines, make outfit suggestions and forecast the success of a specific fashion product. However, it is a challenging endeavour as the data they possess is huge, complex and multi-modal. The most common way to search for fashion products online is by matching keywords with phrases in the product's description which are often cluttered, inadequate and differ across collections and sellers. A customer may also browse an online store's taxonomy, although this is time-consuming and doesn't guarantee relevant items. With the advent of Deep Learning architectures, particularly Vision-Language models, ad-hoc solutions have been proposed to model both the product image and description to solve this problems. However, the suggested solutions do not exploit effectively the semantic or syntactic information of these modalities, and the unique qualities and relations of clothing items. In this work of thesis, a novel approach is proposed to address this issues, which aims to model and process images and text descriptions as graphs in order to exploit the relations inside and between each modality and employs specific techniques to extract syntactic and semantic information. The results obtained show promising performances on different tasks when compared to the present state-of-the-art deep learning architectures.

L'approccio Multi-stakeholder per la progettazione di servizi abilitati da tecnologia in sanità: il caso dell'Ospedale Maggiore di Parma

Alcuni cambiamenti demografici, come l’aumento dell’età media della popolazione, stanno spingendo il mondo sanitario ad innovarsi. In questo contesto, emergono i servizi abilitati da tecnologia che assicurano alcuni vantaggi essenziali per raggiungere un’assistenza sanitaria centrata sulle persone. Per progettare soluzioni tecnologiche innovative che stiano al passo con i cambiamenti, viene proposto l’approccio del service design. In particolare si presenta la CeHRes Roadmap che, attraverso sei steps iterativi, guida il team di progettazione dall’analisi del contesto alla realizzazione di una soluzione che soddisfi i bisogni degli stakeholder. Le prime tre fasi di tale metodologia sono state applicate ad un caso studio reale, quello dell’Ospedale Maggiore di Parma. In particolare, si è progettata una soluzione che rende più efficiente la presa in carico dei pazienti che necessitano di una visita specialistica urgente. Lo strumento di analisi preponderante sono state le interviste agli stakeholder dalle quali sono stati raccolti dati qualitativi grezzi. Dall’analisi e rielaborazione di questi ultimi, sono stati estrapolati i bisogni degli attori chiave in ottica di una visione orientata alle persone. Successivamente si è proposto il pretotipo di una soluzione che, a seguito di test con gli utilizzatori, è stato modificato sulla base dei loro feedback. Il prodotto finale del progetto è un pretotipo finale che rispetta tutti i requisiti emersi nel corso dell’intero processo di progettazione. Tuttavia, la CeHRes Roadmap, si concentra solo sulle relazioni diadiche tra stakeholder. Per questo il lavoro è stato approfondito in ottica multi-stakeholder con l’applicazione del Service Design For Value Network, una metodologia che pone l’accento sulle relazioni molti-a-molti. L’elaborato si conclude con la definizione degli steps futuri da percorrere per la realizzazione del pretotipo proposto, portando a termine la CeHRes Roadmap.

Sviluppo di Metodi di Soft Labeling per la Multi-Document Summarization in Ambito Legale

In questo elaborato viene trattata l’analisi del problema di soft labeling applicato alla multi-document summarization, in particolare vengono testate varie tecniche per estrarre frasi rilevanti dai documenti presi in dettaglio, al fine di fornire al modello di summarization quelle di maggior rilievo e più informative per il riassunto da generare. Questo problema nasce per far fronte ai limiti che presentano i modelli di summarization attualmente a disposizione, che possono processare un numero limitato di frasi; sorge quindi la necessità di filtrare le informazioni più rilevanti quando il lavoro si applica a documenti lunghi. Al fine di scandire la metrica di importanza, vengono presi come riferimento metodi sintattici, semantici e basati su rappresentazione a grafi AMR. Il dataset preso come riferimento è Multi-LexSum, che include tre granularità di summarization di testi legali. L’analisi in questione si compone quindi della fase di estrazione delle frasi dai documenti, della misurazione delle metriche stabilite e del passaggio al modello stato dell’arte PRIMERA per l’elaborazione del riassunto. Il testo ottenuto viene poi confrontato con il riassunto target già fornito, considerato come ottimale; lavorando in queste condizioni l’obiettivo è di definire soglie ottimali di upper-bound per l’accuratezza delle metriche, che potrebbero ampliare il lavoro ad analisi più dettagliate qualora queste superino lo stato dell’arte attuale.

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.