Analysis of an innovative slim floor composite beam conformed by a custom GFRP pultruded profile and reinforced concrete.

GFRP pultruded profiles have shown to be structural profiles with great stiffness, strenght and very low specific weight, making it a great candidate for the rehabilitation of damaged strucutres. To further enhance the strucutral mechanism of these type of beams, the Slimflor composite structural system has lead as basis for this analysis; by replacing the steel beam with a GFRP pultruded profile. To further increase its composite action, a continuous shear connector has been set as part of the beam cross section as well as its needed reinforcement and fire protection.

Modelli e metodi per il dimensionamento di buffer floor-storage in magazzini scaffalati.

In questa tesi sono stati studiati i fattori che influenzano l'utilizzo del buffer in un magazzino manuale. Per poter realizzare le analisi è stato realizzato un programma C# che simula la gestione del magazzino. Per ottimizzare l'assegnamento dei pallet alle location si è inoltre costruito un modello AMPL. L'obiettivo del modello è minimizzare la differenza tra le classi ottime dei codici in ingresso e i posti pallet ai quali questi vengono assegnati. Il programma C# oltre all'interfaccia con il risolutore AMPL Gurobi, deve interfacciarsi anche con il data base Access nel quale sono stati organizzati i dati necessari per l'analisi. Questi dati sono reali e relativi agli ingressi e alle uscite di un magazzino contenente materiale farmaceutico di due settimane di lavoro. Per facilitare e velocizzare lo studio le informazioni considerate sono quelle di due soli corridoi e non dell'intero magazzino. I risultati hanno evidenziato quattro fattori principali che influenzano la differenza tra un l'allocazione dei pallet in ingresso ad un magazzino. Questi elementi sono: costo di utilizzo del buffer, numero di location libere ad inizio simulazione, momento d'esecuzione del picking a magazzino e tipologia di location vute ad inizio della simulazione. Per ognuno di questi si è cercato, per quanto possibile, di individuare le implicazioni che quanto studiato può avere nella progettazione di un sistema di stoccaggio reale sia dal punto di vista logistico sia dal punto di vista economico. Non sempre le osservazioni reali alle quali si è arrivati hanno un risvolto pratico immediato, ma senza dubbio possono essere utili nello studio preliminare per la realizzazione di un sistema di stoccaggio. All'interno delle conclusioni sono state inserite anche possibili studi e approfondimenti futuri che possono essere eseguiti partendo dal progetto di tesi qui presentato.

‘Data Augmentation’ per reti neurali profonde per la classificazione del segnale EEG

I recenti sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale hanno permesso una più adeguata classificazione del segnale EEG. Negli ultimi anni è stato dimostrato come sia possibile ottenere ottime performance di classificazione impiegando tecniche di Machine Learning (ML) e di Deep Learning (DL), facendo uso, per quest’ultime, di reti neurali convoluzionali (Convolutional Neural Networks, CNN). In particolare, il Deep Learning richiede molti dati di training mentre spesso i dataset per EEG sono limitati ed è difficile quindi raggiungere prestazioni elevate. I metodi di Data Augmentation possono alleviare questo problema. Partendo da dati reali, questa tecnica permette, la creazione di dati artificiali fondamentali per aumentare le dimensioni del dataset di partenza. L’applicazione più comune è quella di utilizzare i Data Augmentation per aumentare le dimensioni del training set, in modo da addestrare il modello/rete neurale su un numero di campioni più esteso, riducendo gli errori di classificazione. Partendo da questa idea, i Data Augmentation sono stati applicati in molteplici campi e in particolare per la classificazione del segnale EEG. In questo elaborato di tesi, inizialmente, vengono descritti metodi di Data Augmentation implementati nel corso degli anni, utilizzabili anche nell’ambito di applicazioni EEG. Successivamente, si presentano alcuni studi specifici che applicano metodi di Data Augmentation per migliorare le presentazioni di classificatori basati su EEG per l’identificazione dello stato sonno/veglia, per il riconoscimento delle emozioni, e per la classificazione di immaginazione motoria.

Copy-paste data augmentation for domain transfer on traffic signs

City streets carry a lot of information that can be exploited to improve the quality of the services the citizens receive. For example, autonomous vehicles need to act accordingly to all the element that are nearby the vehicle itself, like pedestrians, traffic signs and other vehicles. It is also possible to use such information for smart city applications, for example to predict and analyze the traffic or pedestrian flows. Among all the objects that it is possible to find in a street, traffic signs are very important because of the information they carry. This information can in fact be exploited both for autonomous driving and for smart city applications. Deep learning and, more generally, machine learning models however need huge quantities to learn. Even though modern models are very good at gener- alizing, the more samples the model has, the better it can generalize between different samples. Creating these datasets organically, namely with real pictures, is a very tedious task because of the wide variety of signs available in the whole world and especially because of all the possible light, orientation conditions and con- ditions in general in which they can appear. In addition to that, it may not be easy to collect enough samples for all the possible traffic signs available, cause some of them may be very rare to find. Instead of collecting pictures manually, it is possible to exploit data aug- mentation techniques to create synthetic datasets containing the signs that are needed. Creating this data synthetically allows to control the distribution and the conditions of the signs in the datasets, improving the quality and quantity of training data that is going to be used. This thesis work is about using copy-paste data augmentation to create synthetic data for the traffic sign recognition task.