81 resultados para Algoritmo de la obesidad
em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna
Resumo:
Il lavoro di tesi svolto riguarda la progettazione e lo sviluppo di un algoritmo per la pianificazione ottimizzata della distribuzione con viaggi sincronizzati; il metodo sviluppato è un algoritmo mateuristico. I metodi mateuristici nascono dall’integrazione di algoritmi esatti, utilizzati all’interno di un framework metaeuristico, scelto come paradigma di soluzione del problema. La combinazione di componenti esatte e algoritmi metaeuristici ha lo scopo di sfruttare i vantaggi di entrambi gli approcci: grazie all'uso di componenti esatte, è possibile operare in modo efficace e di concentrarsi su alcuni dei vincoli del problema, mentre, con l'utilizzo di un framework metaeuristico, si può efficacemente esplorare grandi aree dello spazio di ricerca in tempi accettabili. Il problema analizzato nel lavoro di tesi è un problema di trasporto, ovvero il Vehicle Routing Problem con finestre temporali e vincoli di sincronizzazione a coppie (VRPTWPS). Il problema richiede di individuare un piano di organizzazione ottimizzato per i viaggi di consegna merci presso un insieme di clienti; ogni cliente richiede che la consegna avvenga all’interno di orari predefiniti; un sottoinsieme di essi richiede, inoltre, che la consegna venga effettuata con la presenza di esattamente due addetti. La presenza di quest’ultimo vincolo richiede, dunque, che due incaricati, indipendentemente dai viaggi di visita che questi effettuano, si incontrino presso uno stesso cliente nello stesso istante. Il vincolo di sincronizzazione rende il problema difficile da risolvere in maniera ottimizzata con i tradizionali metodi di ricerca locale; da ciò nasce l’uso dei metodi mateuristici per la risoluzione ottimizzata del problema. Grazie all’utilizzo di algoritmi esatti, i metodi mateuristici riescono a trattare in maniera più efficace alcuni vincoli dei problemi da risolvere.
Resumo:
La sonnolenza durante la guida è un problema di notevole entità e rappresenta la causa di numerosi incidenti stradali. Rilevare i segnali che precedono la sonnolenza è molto importante in quanto, é possibile mettere in guardia i conducenti dei mezzi adottando misure correttive e prevenendo gli incidenti. Attualmente non esiste una metodica efficace in grado di misurare la sonnolenza in maniera affidabile, e che risulti di facile applicazione. La si potrebbe riconoscere da mutazioni di tipo comportamentale del soggetto come: presenza di sbadigli, chiusura degli occhi o movimenti di caduta della testa. I soggetti in stato di sonnolenza presentano dei deficit nelle loro capacità cognitive e psicomotorie. Lo stesso vale per i conducenti i quali, quando sono mentalmente affaticati non sono in grado di mantenere un elevato livello di attenzione. I tempi di reazione si allungano e la capacità decisionale si riduce. Ciò è associato a cambiamenti delle attività delta, theta e alfa di un tracciato EEG. Tramite lo studio dei segnali EEG è possibile ricavare informazioni utili sullo stato di veglia e sull'insorgenza del sonno. Come strumento di classificazione per elaborare e interpretare tali segnali, in questo studio di tesi sono state utilizzate le support vector machines(SVM). Le SVM rappresentano un insieme di metodi di apprendimento che permettono la classicazione di determinati pattern. Necessitano di un set di dati di training per creare un modello che viene testato su un diverso insieme di dati per valutarne le prestazioni. L'obiettivo è quello di classicare in modo corretto i dati di input. Una caratteristica delle SVM è una buona capacità di generalizzare indipendentemente dalla dimensione dello spazio di input. Questo le rende particolarmente adatte per l'analisi di dati biomedici come le registrazioni EEG multicanale caratterizzate da una certa ridondanza intrinseca dei dati. Nonostante sia abbastanza semplice distinguere lo stato di veglia dallo stato di sonno, i criteri per valutarne la transizione non sono ancora stati standardizzati. Sicuramente l'attività elettro-oculografica (EOG) riesce a dare informazioni utili riguardo l'insorgenza del sonno, in quanto essa è caratterizzata dalla presenza di movimenti oculari lenti rotatori (Slow Eye Movements, SEM) tipici della transizione dalla veglia alla sonno. L'attività SEM inizia prima dello stadio 1 del sonno, continua lungo tutta la durata dello stesso stadio 1, declinando progressivamente nei primi minuti dello stadio 2 del sonno fino a completa cessazione. In questo studio, per analizzare l'insorgere della sonnolenza nei conducenti di mezzi, sono state utilizzate registrazioni provenienti da un solo canale EEG e da due canali EOG. Utilizzare un solo canale EEG impedisce una definizione affidabile dell'ipnogramma da parte dei clinici. Quindi l'obiettivo che ci si propone, in primo luogo, è quello di realizzare un classificatore del sonno abbastanza affidabile, a partire da un solo canale EEG, al fine di verificare come si dispongono i SEM a cavallo dell'addormentamento. Quello che ci si aspetta è che effettivamente l'insorgere della sonnolenza sia caratterizzata da una massiccia presenza di SEM.
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In questo elaborato di tesi, viene progettata ed implementata una soluzione per gestire il processo di handover in ambiente Android. Tale proposta, è costituita da un algoritmo in grado di gestire automaticamente le interfacce di connessione dei dispostivi, in relazione alle preferenze e agli spostamenti effettuati dall'utente. Le prove sperimentali effettuate, confermano che tale proposta è una buona base per risolvere il problema dell'handover e si presta bene a cooperare con altri protocolli quali ABPS (Always Best Packet Switching). Inoltre l'applicazione si presta bene ad un semplice utilizzo e può essere impiegata anche come servizio eseguito in background, non richiedendo frequenti interazioni da parte dell'utente. Oltre all'algoritmo citato in precedenza, sono stati proposti altri dettagli implementativi, non presenti in letteratura. In particolare, vengono modificate alcune impostazioni di sistema, accedendo agli opportuni file, in modo tale che Android gestisca correttamente le scansioni delle interfacce e la loro attivazione/disattivazione.
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Presentazione di un'applicazione per Windows Phone in grado di contare il numero dei passi effettuati e stimare la distanza percorsa. Tale stima viene effettuata sulla base della lunghezza del passo calcolata istante per istante tramite un algoritmo in base all'altezza di una persona e alla frequenza di passo.
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La misurazione del gradiente pressorio venoso (HVPG) viene utilizzata per diagnosticare la gravità della malattia del fegato ma si tratta di una pratica invasiva e che non può essere effettuata in tutti i pazienti. Per questo motivo sono state studiate nuove metodiche per riuscire ad analizzare la cirrosi, una tra le quali l’indagine ecografica. Un progetto in fase di svolgimento (progetto CLEVER) è stato avviato per riuscire a sviluppare, validare e trasferire nella pratica clinica un nuovo sistema basato sull'analisi di immagini ecografiche con mezzo di contrasto al fine di valutare la gravità della degenerazione della rete vascolare causata dalla cirrosi. L'obiettivo principale della ricerca è quello di sviluppare uno strumento completamente automatico per l'analisi in tempo reale della rete vascolare del fegato in grado di valutare la connettività vascolare e quantificare il grado di squilibrio della rete.
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Per determinare lo stato di un satellite ad ogni istante è necessario un propagatore orbitale, cioè un algoritmo che, partendo da condizioni iniziali note, calcola la traiettoria di un corpo in un intervallo di tempo arbitrario. L’orbita ottenuta è tuttavia soggetta ad errori numerici (errori di propagazione) ed incertezze. Queste ultime derivano da condizioni iniziali non precise, in quanto ricavate da osservazioni, soggette ad errori di misurazione, o ipotesi sui parametri dell’orbita e del corpo. Per questo motivo è importante utilizzare il propagatore anche per verificare l’evoluzione di tali incertezze nel tempo tramite un processo noto come analisi della covarianza. Questo processo permette di valutare l’entità dell’incertezza calcolandone la variazione rispetto allo stato iniziale a cui è generata e la rispondenza ai requisiti di missione. Lo scopo della tesi è l’incremento di precisione del propagatore orbitale esistente e lo sviluppo di strumenti per il supporto della missione LICIACube (Light Italian Cubesat for Imaging of Asteroids). In particolare, saranno implementati effetti secondari nel modello di propagazione ed uno strumento per la propagazione e conversione della rappresentazione di incertezze delle effemeridi. Questo permetterà la valutazione della precisione dell’orbita di Didymos e di LICIACube, dal suo rilascio fino al flyby. Per l’esportazione della traiettoria calcolata viene presentata una funzione che, tramite interpolazione, rappresenti l’orbita generata utilizzando un limitato spazio di memoria.
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L’elaborato di tesi è frutto di un percorso di tirocinio svolto in Gruppo Montenegro S.r.l., il cui obiettivo risiede nello sviluppo di un algoritmo per la pallettizzazione e la saturazione del mezzo di trasporto per la Divisione Food. Nello specifico viene proposto un algoritmo euristico elaborato nel linguaggio di programmazione Python. La divisione Food è costituita da tre categorie: Cannamela, Cuore e Vitalia.Queste comprendono prodotti molto eterogenei. Attraverso il coinvolgimento delle funzioni aziendali di Packaging e Qualità, sono stati stabiliti i vincoli da rispettare per la pallettizzazione dei prodotti. L’algoritmo proposto viene descritto suddividendo il processo in tre macro-step. La prima parte affronta il problema del 3D Bin Packing Problem, utilizzando e modificando un programma già presente in letteratura per soddisfare le esigenze della categoria Cannamela. Quest’ultima a differenza delle altre categorie, viene allestita in groupage preallestito poiché gli ordini Cannamela possono contenere quantità non-multiple rispetto alle quantità contenute nell’imballo secondario. La seconda parte dell’algoritmo si occupa della creazione dei pallet per le categorie Cuore e Vitalia. Attraverso l’utilizzo dell’algoritmo di clustering K-means sono state create famiglie di codici che permettessero l’allestimento di pallet con prodotti considerati simili. Di conseguenza, l’algoritmo per la pallettizzazione delle due categorie viene sviluppato ex-novo basandosi sulla percentuale di occupazione del prodotto nel pallet. L’ultima parte dell’algoritmo studia la possibilità di sovrapporre i pallet precedentemente creati. Infine, viene effettuata un’analisi di un periodo strategico confrontando i risultatidell’algoritmo Python con quelli dell’algoritmo presente nel gestionale aziendale. I risultati vengono poi analizzati in relazione a due impatti importanti per l’azienda:economici e ambientali.
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Questo progetto di tesi ha come obiettivo lo sviluppo di un algoritmo per la correzione e la calibrazione delle immagini in microscopia a fluorescenza e della sua implementazione come programma. Infatti, senza tale calibrazione le immagini di microscopia a fluorescenza sarebbero intrinsecamente affette da molteplici tipi di distorsioni ottiche. Questo limita fortemente la possibilità di effettuare analisi quantitative del livello di fluorescenza osservato. Il difetto sul quale ci siamo soffermati è la disomogeneità di campo, ossia una non uniforme fluorescenza causata dalla forma irregolare del fascio di eccitazione. Per conseguire l'obiettivo da noi proposto è necessaria l'acquisizione, in parallelo al campione in esame, di immagini di calibrazione contenenti sfere nanometriche a fluorescenza nota. A partire da queste, tramite procedure di image processing da noi implementate, abbiamo stimato la funzione di correzione della fluorescenza, localmente per ogni punto dell'immagine. Per la creazione di tale algoritmo abbiamo ipotizzato una possibile distribuzione dell'intensità dovuta alla non omogeneità del fascio ed abbiamo quindi stimato i parametri tramite un'apposita procedura di maximum likelihood. Tale stima è stata eseguita tenendo conto di possibili effetti dovuti alla luminosità di background, alla sovrapposizione di più nanosfere e ad effetti di bordo nel corso dell'elaborazione. Questa procedura è stata ripetuta su quattro diverse immagini di calibrazione, per valutarne la consistenza e la validità. Inoltre, per poter verificare che il software di elaborazione abbia le desiderate proprietà di linearità tra segnale misurato ed intensità nota, ci siamo serviti di un'ulteriore immagine di calibrazione contenente una mistura di sfere nanometriche con intensità variabili su due ordini di grandezza. Il risultato di questo lavoro di tesi verrà incluso in un programma per la calibrazione delle immagini in fluorescenza acquisite al laboratorio di biofisica del Dipartimento di Fisica ed Astronomia di Bologna.
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La malattia di Parkinson è un disturbo neurodegenerativo con eziologia sconosciuta che colpisce in particolare le aree del cervello che sono coinvolte nel controllo del movimento. Tale disturbo neurologico causa anomalie sull’andatura del soggetto portandolo ad esempio a strisciare i piedi e flettere il busto più del necessario; anomalie che causano una camminata insicura che può sfociare in inciampi e cadute. Lo scopo di questo studio è disegnare e sviluppare algoritmi in grado di stimare la clearance dei piedi e l’inclinazione del tronco, al fine di essere inseriti nel progetto CuPiD, il quale fornisce un feedback vocale ogni volta in cui il soggetto parkinsoniano presenti valori dei parametri monitorati al di fuori di un range fisiologico. Sono stati reclutati 20 soggetti, 10 a cui è stata diagnosticata la malattia di Parkinson idiopatica e 10 asintomatici. Nella valutazione sperimentale si è acquisita la camminata dei soggetti coinvolti nell’esperimento, utilizzando un sistema inerziale ed un sistema stereofotogrammetrico come gold standard. Ogni soggetto ha eseguito 4 camminate, ciascuna della durata di 2 minuti, nelle seguenti diverse condizioni: camminata normale, focus sui piedi, focus sul tronco, audio stroop. Inoltre si è valutata l’entità delle differenze cliniche dei due parametri stimati, tra il gruppo dei soggetti malati di Parkinson ed il gruppo dei soggetti sani. Dallo studio effettuato si propone un algoritmo per la stima della clearance che presenta un errore relativamente alto
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Implementazione sequenziale e parallela dell'algoritmo Evolution Constructed feature per il riconoscimento di oggetti in immagini. Analisi dei risultati ottenuti dall'algoritmo tramite la precision e la recall. Confronto dei tempi di esecuzione delle due versioni dell'algoritmo al fine di valutare gli effettivi guadagni ottenuti tramite la parallelizzazione.
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Questa tesi si pone come obiettivo l'analisi delle componenti di sollecitazione statica di un serbatoio, in acciaio API 5L X52, sottoposto a carichi di flessione e pressione interna attraverso il programma agli elementi finiti PLCd4, sviluppato presso l'International Center for Numerical Methods in Engineering (CIMNE - Barcelona). Questo tipo di analisi rientra nel progetto europeo ULCF, il cui traguardo è lo studio della fatica a bassissimo numero di cicli per strutture in acciaio. Prima di osservare la struttura completa del serbatoio è stato studiato il comportamento del materiale per implementare all'interno del programma una nuova tipologia di curva che rappresentasse al meglio l'andamento delle tensioni interne. Attraverso il lavoro di preparazione alla tesi è stato inserito all'interno del programma un algoritmo per la distribuzione delle pressioni superficiali sui corpi 3D, successivamente utilizzato per l'analisi della pressione interna nel serbatoio. Sono state effettuate analisi FEM del serbatoio in diverse configurazioni di carico ove si è cercato di modellare al meglio la struttura portante relativa al caso reale di "full scale test". Dal punto di vista analitico i risultati ottenuti sono soddisfacenti in quanto rispecchiano un corretto comportamento del serbatoio in condizioni di pressioni molto elevate e confermano la bontà del programma nell'analisi computazionale.
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Nelle smart cities moderne, la mobilità di veicoli elettrici (EV) è considerata un fattore determinante nella riduzione del consumo di combustibili fossili e conseguenti emissioni inquinanti. Tuttavia, nonostante gli interessi e investimenti a livello globale, l'accettazione da parte degli utenti è ancora bassa, principalmente a causa della mancanza di infrastrutture e servizi a supporto dei guidatori di EV. Queste mancanze sono la causa principale della cosiddetta range anxiety (timore che il veicolo non abbia autonomia sufficiente per raggiungere la destinazione) e hanno portato al preconcetto che gli EV siano adatti alla sola percorrenza di brevi tragitti. Per contrastare questi problemi, in questo documento è proposta un'applicazione di route planning che supporti mobilità di EV anche su percorsi medio-lunghi, mediante utilizzo di un modello di predizione del consumo energetico e considerazione dell'eventuale necessità di ricarica. Saranno descritte tecniche per determinare il tragitto che un EV sia in grado di percorrere per arrivare a destinazione, in considerazione di restrizioni energetiche, fattore altimetrico del percorso ed eventuali operazioni di ricarica necessarie. Il modello di consumo e l'algoritmo che determina il miglior percorso (dal punto di vista energetico) sono implementati da un web service che interagisce con i servizi di Google Maps (per ottenere indicazioni stradali, dati altimetrici e informazioni in tempo reale sul traffico) e con servizi che offrono informazioni sulle stazioni di ricarica e relative posizioni. Dopo aver descritto il modello di consumo e l'algoritmo per la ricerca del percorso, sarà presentata l'architettura del servizio implementato. Sarà quindi fornita una valutazione del servizio, analizzandone performance e scalabilità, nonché l'efficacia nel supporto di percorsi di EV all'interno di scenari su larga scala (nello specifico la regione Emilia Romagna), attraverso tecniche di simulazione.
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Nell'ottica di un futuro riprogetto, totale o parziale, del ventilatore della galleria del vento del progetto CICLoPE dell'Università di Bologna, è stato messo a punto, grazie a modelli matematici di letteratura, un algoritmo per la determinazione della geometria delle pale di un fan. La procedura si basa su ipotesi di incompressibilità e assenza di vortici di estremità ed è in grado di fornire la geometria del ventilatore una volta che sono state fissate: le condizioni richieste nella sezione di test, l'efficienza del tunnel e alcune proprietà del ventilatore stesso (ad esempio tipologia di profilo aerodinamico e numero di pale). L'algoritmo è in grado di lavorare solamente con la configurazione ventilatore seguito da profili raddrizzatori, ma è in previsione un'estensione che consentirà di studiare anche la configurazione a fan controrotanti (come quella del CICLoPE). Con questo software sono state progettate numerose soluzioni diverse per studiare il legame tra rendimento e geometria del ventilatore. Inoltre sono stati individuati i parametri che permettono di ottenere una pala con rastremazione e svergolatura trascurabili, con lo scopo di abbassare i costi del manufatto. In particolare è stato dimostrato come le configurazioni con diametro della nacelle grande (superiore al 65\% del diametro della sezione di potenza) siano particolarmente adatte a fornire rendimenti alti con la minima complicatezza della pala. Per quanto riguarda l'efficienza aerodinamica del profilo, i test comparativi indicano che questo parametro influisce relativamente poco sul rendimento del macchinario ma modifica profondamente la geometria della pala. Efficienze elevate tendono, secondo lo studio, a richiedere pale estremamente rastremate e poco svergolate; questo porta a preferire l'adozione di profili mediamente efficienti ma dall'ampio intervallo operativo in termini di angolo di attacco.
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In questo progetto di tesi saranno applicate tecniche appartenenti al campo della bioingegneria, indirizzate al riconoscimento delle attività motorie e all’analisi del movimento umano. E' stato definito un protocollo di ricerca necessario per il raggiungimento degli obiettivi finali. Si è quindi implementata un’App Android per l’acquisizione e il salvataggio dei dati provenienti dai principali sensori di Smartwatch e Smartphone, utilizzati secondo le modalità indicate nel protocollo. Successivamente i dati immagazzinati nei dispositivi vengono trasferiti al Pc per effettuarne l’elaborazione off-line, in ambiente Matlab. Per facilitare la seguente procedura di sincronizzazione dei dati intra e inter-device, tutti i sensori sono stati salvati, dall’App Android, secondo uno schema logico definito. Si è perciò verificata la possibilità del riconoscimento del contesto e dell’attività nell’uso quotidiano dei dispositivi. Inoltre si è sviluppato un algoritmo per la corretta identificazione del numero dei passi, indipendentemente dall’orientamento del singolo dispositivo. Infatti è importante saper rilevare in maniera corretta il numero di passi effettuati, soprattutto nei pazienti che, a causa di diverse patologie, non riescono ad effettuare una camminata fluida, regolare. Si è visto come il contapassi integrato nei sistemi commerciali per il fitness più diffusi (Smartwatch), pecca soprattutto in questa valutazione, mentre l’algoritmo, appositamente sviluppato, è in grado di garantire un’analisi accettabile a prescindere dal tipo di attività svolta, soprattutto per i dispositivi posizionati in L5. Infine è stato implementato un algoritmo, che sfrutta il filtro di Kalman e un modello biomeccanico appositamente sviluppato, per estrapolare l’evoluzione dell’angolo Tronco-Coscia. Avere a disposizione tale informazione e perciò conoscere la biomeccanica e la cinematica del corpo umano, rende possibile l’applicazione di questa procedura in svariati campi in ambito clinico e non.