Forecast sull'impatto della crescita esponenziale della tecnologia nel mondo del lavoro e nella società

In questa tesi esaminerò alcuni aspetti fondamentali della tecnologia moderna tra cui alcune leggi chiave che spiegheranno come mai la crescente disoccupazione in Europa, e in occidente in generale, non è causata solamente da crisi finanziarie o politiche, ma dall'intrinseca natura della tecnologia stessa. Ci troveremo nella situazione nella quale una persona non sia in grado di trovare un'occupazione non a causa di demeriti propri, ma poiché il sistema è diventato talmente ottimizzato da tagliare completamente la necessità di alcuni ruoli chiave nel sistema di lavoro. Spiegherò quali sono le strategie da attuare per evitare di trovarsi in questo nuovo sistema di occupazione senza un ruolo al suo interno, quali sono le politiche che un governo debba attuare per garantire i necessari bisogni primari dei propri cittadini, le strutture che ogni azienda deve creare per rimanere all'interno del proprio settore di investimento.

Self-supervised information retrieval: a novel approach based on Deep Metric Learning and Neural Language Models

Most of the existing open-source search engines, utilize keyword or tf-idf based techniques to find relevant documents and web pages relative to an input query. Although these methods, with the help of a page rank or knowledge graphs, proved to be effective in some cases, they often fail to retrieve relevant instances for more complicated queries that would require a semantic understanding to be exploited. In this Thesis, a self-supervised information retrieval system based on transformers is employed to build a semantic search engine over the library of Gruppo Maggioli company. Semantic search or search with meaning can refer to an understanding of the query, instead of simply finding words matches and, in general, it represents knowledge in a way suitable for retrieval. We chose to investigate a new self-supervised strategy to handle the training of unlabeled data based on the creation of pairs of ’artificial’ queries and the respective positive passages. We claim that by removing the reliance on labeled data, we may use the large volume of unlabeled material on the web without being limited to languages or domains where labeled data is abundant.

Self-supervised Information Retrieval basato su deep metric learning

La tesi ha lo scopo di ricercare, esaminare ed implementare un sistema di Machine Learning, un Recommendation Systems per precisione, che permetta la racommandazione di documenti di natura giuridica, i quali sono già stati analizzati e categorizzati appropriatamente, in maniera ottimale, il cui scopo sarebbe quello di accompagnare un sistema già implementato di Information Retrieval, istanziato sopra una web application, che permette di ricercare i documenti giuridici appena menzionati.

Self-identification of problems in the process of listening to English in pre-service interpreters

Questa tesi ha come oggetto di studio i problemi riscontrati nelle trascrizioni di testi orali in lingua inglese prodotte da 39 studenti della laurea magistrale in Interpretazione. Nel Capitolo 1 viene presentato l’ascolto, che viene definito prima da un punto di vista storico, poi analizzato come processo composto da quattro fasi, come sostiene Michael Rost (2011). Il capitolo si conclude con l’ascolto nell’ambito dell’interpretazione. Nel Capitolo 2 viene analizzato in maniera contrastiva l’apprendimento dell’ascolto nella prima e nella seconda lingua. I primi due capitoli forniscono le basi per comprendere il caso di studio. Il Capitolo 3 concerne la metodologia dello studio. Vengono presentati il metodo di analisi delle trascrizioni, la categorizzazione dei problemi riscontrati e il processo di creazione del sistema di analisi utilizzato. Nel Capitolo 4 vengono presentati i dati ottenuti seguendo il metodo esposto nel Capitolo 3. Si presentano i problemi riscontrati, che vengono suddivisi in categorie in base a ciò che può averli causati. Il Capitolo 5 è dedicato alle conclusioni. Qui vengono suggerite possibili strategie mirate ad aiutare gli studenti di Interpretazione a migliorare le proprie capacità di ascolto in lingua inglese. Esta tesis quiere analizar los problemas encontrados en transcripciones de textos orales en inglés hechas por 39 estudiantes del máster en Interpretación. En el Capítulo 1 se presenta la escucha, que se define primero desde una perspectiva histórica, y luego como un proceso formado por cuatro fases, como argumenta Michael Rost (2011). El capítulo se cierra con la escucha en el ámbito de la interpretación. En el Capítulo 2 se analizan de forma contrastiva el aprendizaje de la escucha en la primera y segunda lengua. Los primeros dos capítulos constituyen la base para comprender el caso de estudio. El Capítulo 3 atañe a la metodología del estudio. Se presentan el método de análisis de las transcripciones, la categorización de los problemas encontrados y el proceso de creación del sistema de análisis que se ha empleado. En el Capítulo 4 se proporcionan los datos obtenidos gracias al método presentado en el Capítulo 3. Se presentan los problemas encontrados, que han sido divididos en categorías según qué puede haberlos ocasionado. El Capítulo 5 está dedicado a las conclusiones. Aquí se sugieren posibles estrategias cuyo objetivo es ayudar a los estudiantes de Interpretación a mejorar sus capacidades de escucha en inglés.

Galactic fountain flows in high-resolution hydrodynamical simulations of galaxy disks

Feedback from the most massive components of a young stellar cluster deeply affects the surrounding ISM driving an expanding over-pressured hot gas cavity in it. In spiral galaxies these structures may have sufficient energy to break the disk and eject large amount of material into the halo. The cycling of this gas, which eventually will fall back onto the disk, is known as galactic fountains. We aim at better understanding the dynamics of such fountain flow in a Galactic context, frame the problem in a more dynamic environment possibly learning about its connection and regulation to the local driving mechanism and understand its role as a metal diffusion channel. The interaction of the fountain with a hot corona is hereby analyzed, trying to understand the properties and evolution of the extraplanar material. We perform high resolution hydrodynamical simulations with the moving-mesh code AREPO to model the multi-phase ISM of a Milky Way type galaxy. A non-equilibrium chemical network is included to self consistently follow the evolution of the main coolants of the ISM. Spiral arm perturbations in the potential are considered so that large molecular gas structures are able to dynamically form here, self shielded from the interstellar radiation field. We model the effect of SN feedback from a new-born stellar cluster inside such a giant molecular cloud, as the driving force of the fountain. Passive Lagrangian tracer particles are used in conjunction to the SN energy deposition to model and study diffusion of freshly synthesized metals. We find that both interactions with hot coronal gas and local ISM properties and motions are equally important in shaping the fountain. We notice a bimodal morphology where most of the ejected gas is in a cold $10^4$ K clumpy state while the majority of the affected volume is occupied by a hot diffuse medium. While only about 20\% of the produced metals stay local, most of them quickly diffuse through this hot regime to great scales.