Funzioni polinomiali negli anelli z_(p^n)

Questa ricerca affronta in maniera interdisciplinare il tema delle funzioni polinomiali definite sugli anelli degli interi modulo la potenza di un numero primo. In primo luogo è stato esaminato il caso particolare del campo Zp, dimostrando che in esso tutte le funzioni sono polinomiali. In seguito è stato calcolato il numero delle funzioni polinomiali negli interi modulo 9 e modulo 25, mostrando un procedimento che può essere esteso a qualsiasi potenza di un numero primo. Esso fa uso di alcuni risultati di teoria dei numeri e di aritmetica e affronta il tema da un punto di vista prettamente algebrico. A queste dimostrazioni è stato affiancato un esperimento di tipo statistico, il cui obiettivo è cercare una regolarità che permetta, dati il numero primo p e il suo esponente n, di calcolare immediatamente il numero delle funzioni polinomiali nell'anello degli interi modulo p^n. Sono state presentate due congetture, ottenute utilizzando strumenti di tipo informatico: un software di calcolo e un linguaggio di programmazione ad alto livello. Gli strumenti della statistica descrittiva, in particolare il test di Pearson, si sono rivelati essenziali per verificare l'adeguatezza delle supposizioni. Questa ricerca può essere considerata il punto di partenza per dimostrare (o confutare) quello che è stato ipotizzato attraverso un'analisi di tipo sperimentale.

Generazione di dataset RDF su articoli scientifici e affiliazioni: un approccio modulare basato su DBPedia

In questa tesi è stato proposto AffiliationExtractor, un tool modulare scritto in Python, preposto all'estrazione di informazioni su affiliazioni di autori di pubblicazioni scientifiche, producendo in output un dataset RDF contente queste informazioni.

Predicting CMS datasets popularity with machine learning

In CMS è stato lanciato un progetto di Data Analytics e, all’interno di esso, un’attività specifica pilota che mira a sfruttare tecniche di Machine Learning per predire la popolarità dei dataset di CMS. Si tratta di un’osservabile molto delicata, la cui eventuale predizione premetterebbe a CMS di costruire modelli di data placement più intelligenti, ampie ottimizzazioni nell’uso dello storage a tutti i livelli Tiers, e formerebbe la base per l’introduzione di un solito sistema di data management dinamico e adattivo. Questa tesi descrive il lavoro fatto sfruttando un nuovo prototipo pilota chiamato DCAFPilot, interamente scritto in python, per affrontare questa sfida.

Analisi di un sistema di monitoraggio della frequenza cardiaca per mezzo di videocamere digitali

In campo medico ha un ruolo fondamentale il monitoraggio dei parametri vitali, importanti indicatori dello stato di salute del paziente, essenziali nella diagnosi e nella cura dellle patologie. La frequenza cardiaca occupa un ruolo fondamentale nella clinica, primo indice dell'attività cardio circolatoria del paziente. Il trattato analizza una metodica di monitoraggio del battito cardiaco per mezzo delle videocamere digitali, la ripresa diretta in video del volto del paziente e la presenza di un'adeguata illuminazione ambientale: la pulsazione cardiaca esercita variazioni di pressione a livello periferico generando un cambiamento del colore della pelle sulle zone più esposte, quali il viso. Analizzando l'andamento temporale del segnale RGB registra, per mezzo di algoritmi di elaborazione delle immagini, è possibile stimare accuratamente il battito cardiaco dell'utente. Nell'elaborato viene affrontata la metodica degl algoritmi di image-prcessing presentando un applicativo scritto in linguaggio Python, funzionante e testato su di un sistema Linux (Ubuntu 14.04). Tale metodo si basa sui concetti della fotopletismografia applicata in remoto denotando il non-contact-mode.

Un’applicazione di elaborazione del linguaggio naturale per il gioco di "Indovina chi?" su robot umanoide

La tesi è stata incentrata sul gioco «Indovina chi?» per l’identificazione da parte del robot Nao di un personaggio tramite la sua descrizione. In particolare la descrizione avviene tramite domande e risposte L’obiettivo della tesi è la progettazione di un sistema in grado di capire ed elaborare dei dati comunicati usando un sottoinsieme del linguaggio naturale, estrapolarne le informazioni chiave e ottenere un riscontro con informazioni date in precedenza. Si è quindi programmato il robot Nao in modo che sia in grado di giocare una partita di «Indovina chi?» contro un umano comunicando tramite il linguaggio naturale. Sono state implementate regole di estrazione e categorizzazione per la comprensione del testo utilizzando Cogito, una tecnologia brevettata dall'azienda Expert System. In questo modo il robot è in grado di capire le risposte e rispondere alle domande formulate dall'umano mediante il linguaggio naturale. Per il riconoscimento vocale è stata utilizzata l'API di Google e PyAudio per l'utilizzo del microfono. Il programma è stato implementato in Python e i dati dei personaggi sono memorizzati in un database che viene interrogato e modificato dal robot. L'algoritmo del gioco si basa su calcoli probabilistici di vittoria del robot e sulla scelta delle domande da proporre in base alle risposte precedentemente ricevute dall'umano. Le regole semantiche realizzate danno la possibilità al giocatore di formulare frasi utilizzando il linguaggio naturale, inoltre il robot è in grado di distinguere le informazioni che riguardano il personaggio da indovinare senza farsi ingannare. La percentuale di vittoria del robot ottenuta giocando 20 partite è stata del 50%. Il data base è stato sviluppato in modo da poter realizzare un identikit completo di una persona, oltre a quello dei personaggi del gioco. È quindi possibile ampliare il progetto per altri scopi, oltre a quello del gioco, nel campo dell'identificazione.

The Design of XML-Based Model and Experiment Description Languages for Network Simulation

The Simulation Automation Framework for Experiments (SAFE) is a project created to raise the level of abstraction in network simulation tools and thereby address issues that undermine credibility. SAFE incorporates best practices in network simulationto automate the experimental process and to guide users in the development of sound scientific studies using the popular ns-3 network simulator. My contributions to the SAFE project: the design of two XML-based languages called NEDL (ns-3 Experiment Description Language) and NSTL (ns-3 Script Templating Language), which facilitate the description of experiments and network simulationmodels, respectively. The languages provide a foundation for the construction of better interfaces between the user and the ns-3 simulator. They also provide input to a mechanism which automates the execution of network simulation experiments. Additionally,this thesis demonstrates that one can develop tools to generate ns-3 scripts in Python or C++ automatically from NSTL model descriptions.

Statistical Analyses and Reproducible Research

For various reasons, it is important, if not essential, to integrate the computations and code used in data analyses, methodological descriptions, simulations, etc. with the documents that describe and rely on them. This integration allows readers to both verify and adapt the statements in the documents. Authors can easily reproduce them in the future, and they can present the document's contents in a different medium, e.g. with interactive controls. This paper describes a software framework for authoring and distributing these integrated, dynamic documents that contain text, code, data, and any auxiliary content needed to recreate the computations. The documents are dynamic in that the contents, including figures, tables, etc., can be recalculated each time a view of the document is generated. Our model treats a dynamic document as a master or ``source'' document from which one can generate different views in the form of traditional, derived documents for different audiences. We introduce the concept of a compendium as both a container for the different elements that make up the document and its computations (i.e. text, code, data, ...), and as a means for distributing, managing and updating the collection. The step from disseminating analyses via a compendium to reproducible research is a small one. By reproducible research, we mean research papers with accompanying software tools that allow the reader to directly reproduce the results and employ the methods that are presented in the research paper. Some of the issues involved in paradigms for the production, distribution and use of such reproducible research are discussed.

Evaluation of surface defect detection in reinforced concrete bridge decks using terrestrial LiDAR

Routine bridge inspections require labor intensive and highly subjective visual interpretation to determine bridge deck surface condition. Light Detection and Ranging (LiDAR) a relatively new class of survey instrument has become a popular and increasingly used technology for providing as-built and inventory data in civil applications. While an increasing number of private and governmental agencies possess terrestrial and mobile LiDAR systems, an understanding of the technology’s capabilities and potential applications continues to evolve. LiDAR is a line-of-sight instrument and as such, care must be taken when establishing scan locations and resolution to allow the capture of data at an adequate resolution for defining features that contribute to the analysis of bridge deck surface condition. Information such as the location, area, and volume of spalling on deck surfaces, undersides, and support columns can be derived from properly collected LiDAR point clouds. The LiDAR point clouds contain information that can provide quantitative surface condition information, resulting in more accurate structural health monitoring. LiDAR scans were collected at three study bridges, each of which displayed a varying degree of degradation. A variety of commercially available analysis tools and an independently developed algorithm written in ArcGIS Python (ArcPy) were used to locate and quantify surface defects such as location, volume, and area of spalls. The results were visual and numerically displayed in a user-friendly web-based decision support tool integrating prior bridge condition metrics for comparison. LiDAR data processing procedures along with strengths and limitations of point clouds for defining features useful for assessing bridge deck condition are discussed. Point cloud density and incidence angle are two attributes that must be managed carefully to ensure data collected are of high quality and useful for bridge condition evaluation. When collected properly to ensure effective evaluation of bridge surface condition, LiDAR data can be analyzed to provide a useful data set from which to derive bridge deck condition information.

Integration of QUAL2Kw and ArcGIS for Silver Bow Creek, Montana

The purpose of this project is to take preliminary steps towards the development of a QUAL2Kw model for Silver Bow Creek, MT. These preliminary steps include initial research and familiarization with QUAL2Kw, use of ArcGIS to fill in geospatial data gaps, and integration of QUAL2Kw and ArcGIS. The integration involves improvement of the QUAL2Kw model output through adding functionality to the model itself, and development of a QUAL2Kw specific tool in ArcGIS. These improvements are designed to help expedite and simplify the viewing of QUAL2Kw output data spatially in ArcGIS as opposed to graphically within QUAL2Kw. These improvements will allow users to quickly and easily view the many output parameters of each model run geographically within ArcGIS. This will make locating potential problem areas or “hot spots” much quicker and easier than interpreting the QUAL2Kw output data from a graph alone. The added functionality of QUAL2KW was achieved through the development of an excel Macro, and the tool in ArcGIS was developed using python scripting and the model builder feature in ArcGIS.

Meta-Environment and Executable Meta-Language using Smalltalk: an Experience Report

Object-oriented modelling languages such as EMOF are often used to specify domain specific meta-models. However, these modelling languages lack the ability to describe behavior or operational semantics. Several approaches have used a subset of Java mixed with OCL as executable meta-languages. In this experience report we show how we use Smalltalk as an executable meta-language in the context of the Moose reengineering environment. We present how we implemented EMOF and its behavioral aspects. Over the last decade we validated this approach through incrementally building a meta-described reengineering environment. Such an approach bridges the gap between a code-oriented view and a meta-model driven one. It avoids the creation of yet another language and reuses the infrastructure and run-time of the underlying implementation language. It offers an uniform way of letting developers focus on their tasks while at the same time allowing them to meta-describe their domain model. The advantage of our approach is that developers use the same tools and environment they use for their regular tasks. Still the approach is not Smalltalk specific but can be applied to language offering an introspective API such as Ruby, Python, CLOS, Java and C#.

Back to the future in one week - implementing a Smalltalk VM in PyPy

We report on our experiences with the Spy project, including implementation details and benchmark results. Spy is a re-implementation of the Squeak (i.e., Smalltalk-80) VM using the PyPy toolchain. The PyPy project allows code written in RPython, a subset of Python, to be translated to a multitude of different backends and architectures. During the translation, many aspects of the implementation can be independently tuned, such as the garbage collection algorithm or threading implementation. In this way, a whole host of interpreters can be derived from one abstract interpreter definition. Spy aims to bring these benefits to Squeak, allowing for greater portability and, eventually, improved performance. The current Spy codebase is able to run a small set of benchmarks that demonstrate performance superior to many similar Smalltalk VMs, but which still run slower than in Squeak itself. Spy was built from scratch over the course of a week during a joint Squeak-PyPy Sprint in Bern last autumn.

Porcine cathelicidins efficiently complex and deliver nucleic acids to plasmacytoid dendritic cells and can thereby mediate bacteria-induced IFN-α responses.

Cathelicidins constitute potent antimicrobial peptides characterized by a high cationic charge that enables strong interactions with nucleic acids. In fact, the only human cathelicidin LL-37 triggers rapid sensing of nucleic acids by plasmacytoid dendritic cells (pDC). Among the porcine cathelicidins, phylogenetic analysis of the C-terminal mature peptide showed that porcine myeloid antimicrobial peptide (PMAP)-36 was the most closely related of the 11 porcine cathelicidins to human LL-37. Despite several investigations evaluating potent antimicrobial functions of porcine cathelicidins, nothing is known about their ability to promote pDC activation. We therefore investigated the capacity of the proline-arginine-rich 39-aa peptide, PMAP-23, PMAP-36, and protegrin-1 to complex with bacterial DNA or synthetic RNA molecules and facilitate pDC activation. We demonstrate that these peptides mediate a rapid and efficient uptake of nucleic acids within minutes, followed by robust IFN-α responses. The highest positively charged cathelicidin, PMAP-36, was found to be the most potent peptide tested for this effect. The peptide-DNA complexes were internalized and also found to associate with the cell membranes of pDC. The amphipathic conformation typical of PMAP-36 was not required for IFN-α induction in pDC. We also demonstrate that PMAP-36 can mediate IFN-α induction in pDC stimulated by Escherichia coli, which alone fail to activate pDC. This response was weaker with a scrambled PMAP-36, relating to its lower antimicrobial activity. Collectively, our data suggest that the antimicrobial and nucleic acid-complexing properties of cathelicidins can mediate pDC activation-promoting adaptive immune responses against microbial infections.

Fundamentación del uso de software libre en la universidad pública. Enseñando matemática con herramientas alternativas

En el presente trabajo se caracterizará al Software Libre, sus ventajas técnicas, morales y pedagógicas por sobre sus contrapartes privativas. Es mi convicción que la Universidad pública debe enseñar métodos de trabajo y no a utilizar una herramienta en particular; principalmente porque los programas de mayor difusión en el ámbito académico no permiten su distribución ni el estudio de su funcionamiento interno. Se presentarán los principales reemplazos a MATLAB y Maple (SAGE, Python+NumPy y Maxima) y se dará una introducción a estos con ejemplos reales.

Fundamentación del uso de software libre en la universidad pública. Enseñando matemática con herramientas alternativas

En el presente trabajo se caracterizará al Software Libre, sus ventajas técnicas, morales y pedagógicas por sobre sus contrapartes privativas. Es mi convicción que la Universidad pública debe enseñar métodos de trabajo y no a utilizar una herramienta en particular; principalmente porque los programas de mayor difusión en el ámbito académico no permiten su distribución ni el estudio de su funcionamiento interno. Se presentarán los principales reemplazos a MATLAB y Maple (SAGE, Python+NumPy y Maxima) y se dará una introducción a estos con ejemplos reales.