Data-driven Signal Processing per Jamming Detection in Sistemi Satellitari

In questo elaborato vengono analizzate differenti tecniche per la detection di jammer attivi e costanti in una comunicazione satellitare in uplink. Osservando un numero limitato di campioni ricevuti si vuole identificare la presenza di un jammer. A tal fine sono stati implementati i seguenti classificatori binari: support vector machine (SVM), multilayer perceptron (MLP), spectrum guarding e autoencoder. Questi algoritmi di apprendimento automatico dipendono dalle features che ricevono in ingresso, per questo motivo è stata posta particolare attenzione alla loro scelta. A tal fine, sono state confrontate le accuratezze ottenute dai detector addestrati utilizzando differenti tipologie di informazione come: i segnali grezzi nel tempo, le statistical features, le trasformate wavelet e lo spettro ciclico. I pattern prodotti dall’estrazione di queste features dai segnali satellitari possono avere dimensioni elevate, quindi, prima della detection, vengono utilizzati i seguenti algoritmi per la riduzione della dimensionalità: principal component analysis (PCA) e linear discriminant analysis (LDA). Lo scopo di tale processo non è quello di eliminare le features meno rilevanti, ma combinarle in modo da preservare al massimo l’informazione, evitando problemi di overfitting e underfitting. Le simulazioni numeriche effettuate hanno evidenziato come lo spettro ciclico sia in grado di fornire le features migliori per la detection producendo però pattern di dimensioni elevate, per questo motivo è stato necessario l’utilizzo di algoritmi di riduzione della dimensionalità. In particolare, l'algoritmo PCA è stato in grado di estrarre delle informazioni migliori rispetto a LDA, le cui accuratezze risentivano troppo del tipo di jammer utilizzato nella fase di addestramento. Infine, l’algoritmo che ha fornito le prestazioni migliori è stato il Multilayer Perceptron che ha richiesto tempi di addestramento contenuti e dei valori di accuratezza elevati.

Classificazione e selezione di tecniche di visualizzazione per Big Data Analytics

La tesi presenta uno studio della libreria grafica per web D3, sviluppata in javascript, e ne presenta una catalogazione dei grafici implementati e reperibili sul web. Lo scopo è quello di valutare la libreria e studiarne i pregi e difetti per capire se sia opportuno utilizzarla nell'ambito di un progetto Europeo. Per fare questo vengono studiati i metodi di classificazione dei grafici presenti in letteratura e viene esposto e descritto lo stato dell'arte del data visualization. Viene poi descritto il metodo di classificazione proposto dal team di progettazione e catalogata la galleria di grafici presente sul sito della libreria D3. Infine viene presentato e studiato in maniera formale un algoritmo per selezionare un grafico in base alle esigenze dell'utente.

Business Process Management and Process Mining within a Real Business Environment: An Empirical Analysis of Event Logs Data in a Consulting Project

Il presente elaborato esplora l’attitudine delle organizzazioni nei confronti dei processi di business che le sostengono: dalla semi-assenza di struttura, all’organizzazione funzionale, fino all’avvento del Business Process Reengineering e del Business Process Management, nato come superamento dei limiti e delle problematiche del modello precedente. All’interno del ciclo di vita del BPM, trova spazio la metodologia del process mining, che permette un livello di analisi dei processi a partire dagli event data log, ossia dai dati di registrazione degli eventi, che fanno riferimento a tutte quelle attività supportate da un sistema informativo aziendale. Il process mining può essere visto come naturale ponte che collega le discipline del management basate sui processi (ma non data-driven) e i nuovi sviluppi della business intelligence, capaci di gestire e manipolare l’enorme mole di dati a disposizione delle aziende (ma che non sono process-driven). Nella tesi, i requisiti e le tecnologie che abilitano l’utilizzo della disciplina sono descritti, cosi come le tre tecniche che questa abilita: process discovery, conformance checking e process enhancement. Il process mining è stato utilizzato come strumento principale in un progetto di consulenza da HSPI S.p.A. per conto di un importante cliente italiano, fornitore di piattaforme e di soluzioni IT. Il progetto a cui ho preso parte, descritto all’interno dell’elaborato, ha come scopo quello di sostenere l’organizzazione nel suo piano di improvement delle prestazioni interne e ha permesso di verificare l’applicabilità e i limiti delle tecniche di process mining. Infine, nell’appendice finale, è presente un paper da me realizzato, che raccoglie tutte le applicazioni della disciplina in un contesto di business reale, traendo dati e informazioni da working papers, casi aziendali e da canali diretti. Per la sua validità e completezza, questo documento è stata pubblicato nel sito dell'IEEE Task Force on Process Mining.

Integrare gli approcci all'innovazione Data Science e Design Thinking: analisi teorica e applicazione al caso della sanità parmense

Nel panorama aziendale odierno, risulta essere di fondamentale importanza la capacità, da parte di un’azienda o di una società di servizi, di orientare in modo programmatico la propria innovazione in modo tale da poter essere competitivi sul mercato. In molti casi, questo e significa investire una cospicua somma di denaro in progetti che andranno a migliorare aspetti essenziali del prodotto o del servizio e che avranno un importante impatto sulla trasformazione digitale dell’azienda. Lo studio che viene proposto riguarda in particolar modo due approcci che sono tipicamente in antitesi tra loro proprio per il fatto che si basano su due tipologie di dati differenti, i Big Data e i Thick Data. I due approcci sono rispettivamente il Data Science e il Design Thinking. Nel corso dei seguenti capitoli, dopo aver definito gli approcci di Design Thinking e Data Science, verrà definito il concetto di blending e la problematica che ruota attorno all’intersezione dei due metodi di innovazione. Per mettere in evidenza i diversi aspetti che riguardano la tematica, verranno riportati anche casi di aziende che hanno integrato i due approcci nei loro processi di innovazione, ottenendo importanti risultati. In particolar modo verrà riportato il lavoro di ricerca svolto dall’autore riguardo l'esame, la classificazione e l'analisi della letteratura esistente all'intersezione dell'innovazione guidata dai dati e dal pensiero progettuale. Infine viene riportato un caso aziendale che è stato condotto presso la realtà ospedaliero-sanitaria di Parma in cui, a fronte di una problematica relativa al rapporto tra clinici dell’ospedale e clinici del territorio, si è progettato un sistema innovativo attraverso l’utilizzo del Design Thinking. Inoltre, si cercherà di sviluppare un’analisi critica di tipo “what-if” al fine di elaborare un possibile scenario di integrazione di metodi o tecniche provenienti anche dal mondo del Data Science e applicarlo al caso studio in oggetto.

Elaborazione del linguaggio naturale nell'IA e tecnologie moderne: Sentiment Analysis come caso di studio.

L'informatica e le sue tecnologie nella società moderna si riassumono spesso in un assioma fuorviante: essa, infatti, è comunemente legata al concetto che ciò che le tecnologie ci offrono può essere accessibile da tutti e sfruttato, all'interno della propria quotidianità, in modi più o meno semplici. Anche se quello appena descritto è un obiettivo fondamentale del mondo high-tech, occorre chiarire subito una questione: l'informatica non è semplicemente tutto ciò che le tecnologie ci offrono, perchè questo pensiero sommario fa presagire ad un'informatica "generalizzante"; l'informatica invece si divide tra molteplici ambiti, toccando diversi mondi inter-disciplinari. L'importanza di queste tecnologie nella società moderna deve spingerci a porre domande, riflessioni sul perchè l'informatica, in tutte le sue sfaccettature, negli ultimi decenni, ha portato una vera e propria rivoluzione nelle nostre vite, nelle nostre abitudini, e non di meno importanza, nel nostro contesto lavorativo e aziendale, e non ha alcuna intenzione (per fortuna) di fermare le proprie possibilità di sviluppo. In questo trattato ci occuperemo di definire una particolare tecnica moderna relativa a una parte di quel mondo complesso che viene definito come "Intelligenza Artificiale". L'intelligenza Artificiale (IA) è una scienza che si è sviluppata proprio con il progresso tecnologico e dei suoi potenti strumenti, che non sono solo informatici, ma soprattutto teorico-matematici (probabilistici) e anche inerenti l'ambito Elettronico-TLC (basti pensare alla Robotica): ecco l'interdisciplinarità. Concetto che è fondamentale per poi affrontare il nocciolo del percorso presentato nel secondo capitolo del documento proposto: i due approcci possibili, semantico e probabilistico, verso l'elaborazione del linguaggio naturale(NLP), branca fondamentale di IA. Per quanto darò un buono spazio nella tesi a come le tecniche di NLP semantiche e statistiche si siano sviluppate nel tempo, verrà prestata attenzione soprattutto ai concetti fondamentali di questi ambiti, perché, come già detto sopra, anche se è fondamentale farsi delle basi e conoscere l'evoluzione di queste tecnologie nel tempo, l'obiettivo è quello a un certo punto di staccarsi e studiare il livello tecnologico moderno inerenti a questo mondo, con uno sguardo anche al domani: in questo caso, la Sentiment Analysis (capitolo 3). Sentiment Analysis (SA) è una tecnica di NLP che si sta definendo proprio ai giorni nostri, tecnica che si è sviluppata soprattutto in relazione all'esplosione del fenomeno Social Network, che viviamo e "tocchiamo" costantemente. L'approfondimento centrale della tesi verterà sulla presentazione di alcuni esempi moderni e modelli di SA che riguardano entrambi gli approcci (statistico e semantico), con particolare attenzione a modelli di SA che sono stati proposti per Twitter in questi ultimi anni, valutando quali sono gli scenari che propone questa tecnica moderna, e a quali conseguenze contestuali (e non) potrebbe portare questa particolare tecnica.

Automatic detection of the inferior alveolar nerve in CT scans with CenterNet

The inferior alveolar nerve (IAN) lies within the mandibular canal, named inferior alveolar canal in literature. The detection of this nerve is important during maxillofacial surgeries or for creating dental implants. The poor quality of cone-beam computed tomography (CBCT) and computed tomography (CT) scans and/or bone gaps within the mandible increase the difficulty of this task, posing a challenge to human experts who are going to manually detect it and resulting in a time-consuming task.Therefore this thesis investigates two methods to automatically detect the IAN: a non-data driven technique and a deep-learning method. The latter tracks the IAN position at each frame leveraging detections obtained with the deep neural network CenterNet, fined-tuned for our task, and temporal and spatial information.

Predicting corticospinal excitability from pre-TMS EEG using convolutional neural networks

The amplitude of motor evoked potentials (MEPs) elicited by transcranial magnetic stimulation (TMS) of the primary motor cortex (M1) shows a large variability from trial to trial, although MEPs are evoked by the same repeated stimulus. A multitude of factors is believed to influence MEP amplitudes, such as cortical, spinal and motor excitability state. The goal of this work is to explore to which degree the variation in MEP amplitudes can be explained by the cortical state right before the stimulation. Specifically, we analyzed a dataset acquired on eleven healthy subjects comprising, for each subject, 840 single TMS pulses applied to the left M1 during acquisition of electroencephalography (EEG) and electromyography (EMG). An interpretable convolutional neural network, named SincEEGNet, was utilized to discriminate between low- and high-corticospinal excitability trials, defined according to the MEP amplitude, using in input the pre-TMS EEG. This data-driven approach enabled considering multiple brain locations and frequency bands without any a priori selection. Post-hoc interpretation techniques were adopted to enhance interpretation by identifying the more relevant EEG features for the classification. Results show that individualized classifiers successfully discriminated between low and high M1 excitability states in all participants. Outcomes of the interpretation methods suggest the importance of the electrodes situated over the TMS stimulation site, as well as the relevance of the temporal samples of the input EEG closer to the stimulation time. This novel decoding method allows causal investigation of the cortical excitability state, which may be relevant for personalizing and increasing the efficacy of therapeutic brain-state dependent brain stimulation (for example in patients affected by Parkinson’s disease).

Robotic Manipulation of DLOs for Wiring Harness Assembly: a Machine Learning Approach

In recent times, a significant research effort has been focused on how deformable linear objects (DLOs) can be manipulated for real world applications such as assembly of wiring harnesses for the automotive and aerospace sector. This represents an open topic because of the difficulties in modelling accurately the behaviour of these objects and simulate a task involving their manipulation, considering a variety of different scenarios. These problems have led to the development of data-driven techniques in which machine learning techniques are exploited to obtain reliable solutions. However, this approach makes the solution difficult to be extended, since the learning must be replicated almost from scratch as the scenario changes. It follows that some model-based methodology must be introduced to generalize the results and reduce the training effort accordingly. The objective of this thesis is to develop a solution for the DLOs manipulation to assemble a wiring harness for the automotive sector based on adaptation of a base trajectory set by means of reinforcement learning methods. The idea is to create a trajectory planning software capable of solving the proposed task, reducing where possible the learning time, which is done in real time, but at the same time presenting suitable performance and reliability. The solution has been implemented on a collaborative 7-DOFs Panda robot at the Laboratory of Automation and Robotics of the University of Bologna. Experimental results are reported showing how the robot is capable of optimizing the manipulation of the DLOs gaining experience along the task repetition, but showing at the same time a high success rate from the very beginning of the learning phase.

Modeling and simulation of a synthetic genetic circuit that implements a multicelled behavior in a growing microcolony of E. coli

Synthetic Biology is a relatively new discipline, born at the beginning of the New Millennium, that brings the typical engineering approach (abstraction, modularity and standardization) to biotechnology. These principles aim to tame the extreme complexity of the various components and aid the construction of artificial biological systems with specific functions, usually by means of synthetic genetic circuits implemented in bacteria or simple eukaryotes like yeast. The cell becomes a programmable machine and its low-level programming language is made of strings of DNA. This work was performed in collaboration with researchers of the Department of Electrical Engineering of the University of Washington in Seattle and also with a student of the Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Biomedica at the University of Bologna: Marilisa Cortesi. During the collaboration I contributed to a Synthetic Biology project already started in the Klavins Laboratory. In particular, I modeled and subsequently simulated a synthetic genetic circuit that was ideated for the implementation of a multicelled behavior in a growing bacterial microcolony. In the first chapter the foundations of molecular biology are introduced: structure of the nucleic acids, transcription, translation and methods to regulate gene expression. An introduction to Synthetic Biology completes the section. In the second chapter is described the synthetic genetic circuit that was conceived to make spontaneously emerge, from an isogenic microcolony of bacteria, two different groups of cells, termed leaders and followers. The circuit exploits the intrinsic stochasticity of gene expression and intercellular communication via small molecules to break the symmetry in the phenotype of the microcolony. The four modules of the circuit (coin flipper, sender, receiver and follower) and their interactions are then illustrated. In the third chapter is derived the mathematical representation of the various components of the circuit and the several simplifying assumptions are made explicit. Transcription and translation are modeled as a single step and gene expression is function of the intracellular concentration of the various transcription factors that act on the different promoters of the circuit. A list of the various parameters and a justification for their value closes the chapter. In the fourth chapter are described the main characteristics of the gro simulation environment, developed by the Self Organizing Systems Laboratory of the University of Washington. Then, a sensitivity analysis performed to pinpoint the desirable characteristics of the various genetic components is detailed. The sensitivity analysis makes use of a cost function that is based on the fraction of cells in each one of the different possible states at the end of the simulation and the wanted outcome. Thanks to a particular kind of scatter plot, the parameters are ranked. Starting from an initial condition in which all the parameters assume their nominal value, the ranking suggest which parameter to tune in order to reach the goal. Obtaining a microcolony in which almost all the cells are in the follower state and only a few in the leader state seems to be the most difficult task. A small number of leader cells struggle to produce enough signal to turn the rest of the microcolony in the follower state. It is possible to obtain a microcolony in which the majority of cells are followers by increasing as much as possible the production of signal. Reaching the goal of a microcolony that is split in half between leaders and followers is comparatively easy. The best strategy seems to be increasing slightly the production of the enzyme. To end up with a majority of leaders, instead, it is advisable to increase the basal expression of the coin flipper module. At the end of the chapter, a possible future application of the leader election circuit, the spontaneous formation of spatial patterns in a microcolony, is modeled with the finite state machine formalism. The gro simulations provide insights into the genetic components that are needed to implement the behavior. In particular, since both the examples of pattern formation rely on a local version of Leader Election, a short-range communication system is essential. Moreover, new synthetic components that allow to reliably downregulate the growth rate in specific cells without side effects need to be developed. In the appendix are listed the gro code utilized to simulate the model of the circuit, a script in the Python programming language that was used to split the simulations on a Linux cluster and the Matlab code developed to analyze the data.

Experimental Data on Fire-Resistance Behavior of Reinforced Concrete Structures with Example Calculations

This thesis selects concrete, steel and their relation as research subjects, mainly commentary and discusses the property changes of steel and concrete materials under and after high temperature.The differences and comparisons of reasearch methods and ways between different researchers and different papers,particularly for chinese researches and chinese papers,and partly for comparison between chinese papers methods and Euro-Amercian papers methods about Fire Resistance Behavior of Reinforced Concrete will be summarized and analyzed.The researches on fire-resistance behavior of reinforced concrete become more and more important all over the world. And I would find differences between Chinese researches results, between Chinese researches results and other countries researches results.

Frame-driven Extraction of Linked Data and Ontologies from Text

Ontology design and population -core aspects of semantic technologies- re- cently have become fields of great interest due to the increasing need of domain-specific knowledge bases that can boost the use of Semantic Web. For building such knowledge resources, the state of the art tools for ontology design require a lot of human work. Producing meaningful schemas and populating them with domain-specific data is in fact a very difficult and time-consuming task. Even more if the task consists in modelling knowledge at a web scale. The primary aim of this work is to investigate a novel and flexible method- ology for automatically learning ontology from textual data, lightening the human workload required for conceptualizing domain-specific knowledge and populating an extracted schema with real data, speeding up the whole ontology production process. Here computational linguistics plays a fundamental role, from automati- cally identifying facts from natural language and extracting frame of relations among recognized entities, to producing linked data with which extending existing knowledge bases or creating new ones. In the state of the art, automatic ontology learning systems are mainly based on plain-pipelined linguistics classifiers performing tasks such as Named Entity recognition, Entity resolution, Taxonomy and Relation extraction [11]. These approaches present some weaknesses, specially in capturing struc- tures through which the meaning of complex concepts is expressed [24]. Humans, in fact, tend to organize knowledge in well-defined patterns, which include participant entities and meaningful relations linking entities with each other. In literature, these structures have been called Semantic Frames by Fill- 6 Introduction more [20], or more recently as Knowledge Patterns [23]. Some NLP studies has recently shown the possibility of performing more accurate deep parsing with the ability of logically understanding the structure of discourse [7]. In this work, some of these technologies have been investigated and em- ployed to produce accurate ontology schemas. The long-term goal is to collect large amounts of semantically structured information from the web of crowds, through an automated process, in order to identify and investigate the cognitive patterns used by human to organize their knowledge.

The atmospheric stable boundary layer: Data analysis and comparison with similarity theories

The objective of this dissertation is to study the structure and behavior of the Atmospheric Boundary Layer (ABL) in stable conditions. This type of boundary layer is not completely well understood yet, although it is very important for many practical uses, from forecast modeling to atmospheric dispersion of pollutants. We analyzed data from the SABLES98 experiment (Stable Atmospheric Boundary Layer Experiment in Spain, 1998), and compared the behaviour of this data using Monin-Obukhov's similarity functions for wind speed and potential temperature. Analyzing the vertical profiles of various variables, in particular the thermal and momentum fluxes, we identified two main contrasting structures describing two different states of the SBL, a traditional and an upside-down boundary layer. We were able to determine the main features of these two states of the boundary layer in terms of vertical profiles of potential temperature and wind speed, turbulent kinetic energy and fluxes, studying the time series and vertical structure of the atmosphere for two separate nights in the dataset, taken as case studies. We also developed an original classification of the SBL, in order to separate the influence of mesoscale phenomena from turbulent behavior, using as parameters the wind speed and the gradient Richardson number. We then compared these two formulations, using the SABLES98 dataset, verifying their validity for different variables (wind speed and potential temperature, and their difference, at different heights) and with different stability parameters (zita or Rg). Despite these two classifications having completely different physical origins, we were able to find some common behavior, in particular under weak stability conditions.

Boundary condition identification of a bridge pier using experimental data and FEM modal updating

Over the past twenty years, new technologies have required an increasing use of mathematical models in order to understand better the structural behavior: finite element method is the one mostly used. However, the reliability of this method applied to different situations has to be tried each time. Since it is not possible to completely model the reality, different hypothesis must be done: these are the main problems of FE modeling. The following work deals with this problem and tries to figure out a way to identify some of the unknown main parameters of a structure. This main research focuses on a particular path of study and development, but the same concepts can be applied to other objects of research. The main purpose of this work is the identification of unknown boundary conditions of a bridge pier using the data acquired experimentally with field tests and a FEM modal updating process. This work doesn’t want to be new, neither innovative. A lot of work has been done during the past years on this main problem and many solutions have been shown and published. This thesis just want to rework some of the main aspects of the structural optimization process, using a real structure as fitting model.

Modeling and validation of the thermal behavior of buildings for the development of demand response methods

The representation of the thermal behaviour of the building is achieved through a relatively simple dynamic model that takes into account the effects due to the thermal mass of the building components. The model of a intra-floor apartment has been built in the Matlab-Simulink environment and considers the heat transmission through the external envelope, wall and windows, the internal thermal masses, (i.e. furniture, internal wall and floor slabs) and the sun gain due to opaque and see-through surfaces of the external envelope. The simulations results for the entire year have been compared and the model validated, with the one obtained with the dynamic building simulation software Energyplus.