Coded slotted aloha with multipacket reception over block fading channels (for satellite networks)

Random access (RA) protocols are normally used in a satellite networks for initial terminal access and are particularly effective since no coordination is required. On the other hand, contention resolution diversity slotted Aloha (CRDSA), irregular repetition slotted Aloha (IRSA) and coded slotted Aloha (CSA) has shown to be more efficient than classic RA schemes as slotted Aloha, and can be exploited also when short packets transmissions are done over a shared medium. In particular, they relies on burst repetition and on successive interference cancellation (SIC) applied at the receiver. The SIC process can be well described using a bipartite graph representation and exploiting tools used for analyze iterative decoding. The scope of my Master Thesis has been to described the performance of such RA protocols when the Rayleigh fading is taken into account. In this context, each user has the ability to correctly decode a packet also in presence of collision and when SIC is considered this may result in multi-packet reception. Analysis of the SIC procedure under Rayleigh fading has been analytically derived for the asymptotic case (infinite frame length), helping the analysis of both throughput and packet loss rates. An upper bound of the achievable performance has been analytically obtained. It can be show that in particular channel conditions the throughput of the system can be greater than one packets per slot which is the theoretical limit of the Collision Channel case.

Apprendimento non supervisionato di rappresentazioni e legami di similarità tra eventi menzionati nella letteratura biomedica

L'estrazione automatica degli eventi biomedici dalla letteratura scientifica ha catturato un forte interesse nel corso degli ultimi anni, dimostrandosi in grado di riconoscere interazioni complesse e semanticamente ricche espresse all'interno del testo. Purtroppo però, esistono davvero pochi lavori focalizzati sull'apprendimento di embedding o di metriche di similarità per i grafi evento. Questa lacuna lascia le relazioni biologiche scollegate, impedendo l'applicazione di tecniche di machine learning che potrebbero dare un importante contributo al progresso scientifico. Approfittando dei vantaggi delle recenti soluzioni di deep graph kernel e dei language model preaddestrati, proponiamo Deep Divergence Event Graph Kernels (DDEGK), un metodo non supervisionato e induttivo in grado di mappare gli eventi all'interno di uno spazio vettoriale, preservando le loro similarità semantiche e strutturali. Diversamente da molti altri sistemi, DDEGK lavora a livello di grafo e non richiede nè etichette e feature specifiche per un determinato task, nè corrispondenze note tra i nodi. A questo scopo, la nostra soluzione mette a confronto gli eventi con un piccolo gruppo di eventi prototipo, addestra delle reti di cross-graph attention per andare a individuare i legami di similarità tra le coppie di nodi (rafforzando l'interpretabilità), e impiega dei modelli basati su transformer per la codifica degli attributi continui. Sono stati fatti ampi esperimenti su dieci dataset biomedici. Mostriamo che le nostre rappresentazioni possono essere utilizzate in modo efficace in task quali la classificazione di grafi, clustering e visualizzazione e che, allo stesso tempo, sono in grado di semplificare il task di semantic textual similarity. Risultati empirici dimostrano che DDEGK supera significativamente gli altri modelli che attualmente detengono lo stato dell'arte.

The Importance of Quality LGBT Representation in Popular Television Shows: Orange Is the New Black and Orphan Black

Il seguente elaborato analizza l'importanza di un'adeguata rappresentazione di personaggi appartenenti allo spettro LGBT all'interno di programmi televisivi nordamericani, in particolare Orange Is The New Black e Orphan Black. Lo scopo della tesi è quello di provare l'importanza della rappresentazione nella costruzione dell'identità personale di ognuno, e nella lotta contro le discriminazioni di genere e orientamento sessuale. Le tesi si apre con un excursus teorico sul termine e il concetto di rappresentazione, soprattutto relativo all'ambito della televisione. Successivamente, vengono analizzati i vari tipi di rappresentazione all'interno nei due programmi televisivi presi in esame. La ricerca si conclude con una valutazione degli effetti e delle reazioni del pubblico a entrambi i telefilm e, infine, con alcune considerazioni personali.

Graph-based analysis of brain resting-state fMRI data in nocturnal frontal lobe epileptic patients

Il lavoro che ho sviluppato presso l'unità di RM funzionale del Policlinico S.Orsola-Malpighi, DIBINEM, è incentrato sull'analisi dati di resting state - functional Magnetic Resonance Imaging (rs-fMRI) mediante l'utilizzo della graph theory, con lo scopo di valutare eventuali differenze in termini di connettività cerebrale funzionale tra un campione di pazienti affetti da Nocturnal Frontal Lobe Epilepsy (NFLE) ed uno di controlli sani. L'epilessia frontale notturna è una peculiare forma di epilessia caratterizzata da crisi che si verificano quasi esclusivamente durante il sonno notturno. Queste sono contraddistinte da comportamenti motori, prevalentemente distonici, spesso complessi, e talora a semiologia bizzarra. L'fMRI è una metodica di neuroimaging avanzata che permette di misurare indirettamente l'attività neuronale. Tutti i soggetti sono stati studiati in condizioni di resting-state, ossia di veglia rilassata. In particolare mi sono occupato di analizzare i dati fMRI con un approccio innovativo in campo clinico-neurologico, rappresentato dalla graph theory. I grafi sono definiti come strutture matematiche costituite da nodi e links, che trovano applicazione in molti campi di studio per la modellizzazione di strutture di diverso tipo. La costruzione di un grafo cerebrale per ogni partecipante allo studio ha rappresentato la parte centrale di questo lavoro. L'obiettivo è stato quello di definire le connessioni funzionali tra le diverse aree del cervello mediante l'utilizzo di un network. Il processo di modellizzazione ha permesso di valutare i grafi neurali mediante il calcolo di parametri topologici che ne caratterizzano struttura ed organizzazione. Le misure calcolate in questa analisi preliminare non hanno evidenziato differenze nelle proprietà globali tra i grafi dei pazienti e quelli dei controlli. Alterazioni locali sono state invece riscontrate nei pazienti, rispetto ai controlli, in aree della sostanza grigia profonda, del sistema limbico e delle regioni frontali, le quali rientrano tra quelle ipotizzate essere coinvolte nella fisiopatologia di questa peculiare forma di epilessia.