Contributo dell'algoritmo euristico ghest nella caratterizzazione energetica di una rete di distribuzione idrica

Un sistema di distribuzione idropotabile (Water Distribution Network -WDN), data la sua complessità strutturale e funzionale, per l' ordinario esercizio richiede elevati quantitativi di energia. L'attuale trend tecnico/scientifico incoraggia la loro gestione e progettazione nell'ottica di un generale risparmio di energia che, oltre ad un indiscusso vantaggio economico, implica sopratutto una razionalizzazione dell'impiego di risorsa idrica. Questo è il contesto scientifico/culturale in cui il presente elaborato si colloca. Nello specifico, ci si propone la caratterizzazione energetica di la rete di distribuzione idrica Cabrera_network.(rivisitazione della rete presentata da E.Cabrera e M.Pardo nel loro studio del 2010) . Si sono quindi qualificati i legami tra i consumi energetici ed aspetti, quali: dimensionamento dei condotti, perdite idriche, tipologia di pompa centrifuga sfruttata e livello idrico massimo del serbatoio di compenso. Ciò è stato esplicato in due fasi di analisi. In una primo momento, si sono impiegati strumenti classi quali il simulatore idraulico Epanet2 e i fogli di calcolo Excel. In un secondo momento, il problema dell'ottimizzazione energetica della rete è stato risolto a mezzo l'algoritmo euristico GHEST. Al di là delle specifiche conclusioni, cui si rinvia, l'elaborato consente di cogliere un più generale profilo di ordine metodologico: l'importanza di una visione d'insieme del problema energetico in un sistema di distribuzione idropotabile, dalla quale, nel caso di specie, emerge che la scelta più ragionevole, al fine dell'ottimizzazione energetica, consiste nell'individuazione del più idoneo modello di pompa alimentante la rete. Per poi, data l'onere progettuale e applicativo che comporta, provvedere al reinvestimento dei capitali risparmiati in attività volte alla riduzione delle perdite idriche. Sono questi infatti, i due aspetti che più incidono sui consumi energetici nel caso di studio.

Studio, progettazione e realizzazione di un regolatore di carica per batterie al piombo gel, con algoritmo mppt, per applicazioni fotovoltaiche in isola

Studio, progettazione e realizzazione di un regolatore di carica per batterie al piombo gel, con algoritmo mppt, per applicazioni fotovoltaiche in isola

Elaborazione di un algoritmo di pianificazione di ricostruzioni del cavo orale, dell'orofaringe, della mandibola.

1.Ricostruzione mandibolare La ricostruzione mandibolare è comunemente eseguita utilizzando un lembo libero perone. Il metodo convenzionale (indiretto) di Computer Aided Design e Computer Aided Manifacturing prevede il modellamento manuale preoperatorio di una placca di osteosintesi standard su un modello stereolitografico della mandibola. Un metodo innovativo CAD CAM diretto comprende 3 fasi: 1) pianificazione virtuale 2) computer aided design della dima di taglio mandibolari, della dima di taglio del perone e della placca di osteosintesi e 3) Computer Aided Manufacturing dei 3 dispositivi chirurgici personalizzati. 7 ricostruzioni mandibolari sono state effettuate con il metodo diretto. I risultati raggiunti e le modalità di pianificazione sono descritte e discusse. La progettazione assistita da computer e la tecnica di fabbricazione assistita da computer facilita un'accurata ricostruzione mandibolare ed apporta un miglioramento statisticamente significativo rispetto al metodo convenzionale. 2. Cavità orale e orofaringe Un metodo ricostruttivo standard per la cavità orale e l'orofaringe viene descritto. 163 pazienti affetti da cancro della cavità orale e dell'orofaringe, sono stati trattati dal 1992 al 2012 eseguendo un totale di 175 lembi liberi. La strategia chirurgica è descritta in termini di scelta del lembo, modellamento ed insetting. I modelli bidimensionali sono utilizzati per pianificare una ricostruzione tridimensionale con il miglior risultato funzionale ed estetico. I modelli, la scelta del lembo e l' insetting sono descritti per ogni regione. Complicazioni e risultati funzionali sono stati valutati sistematicamente. I risultati hanno mostrato un buon recupero funzionale con le tecniche ricostruttive descritte. Viene proposto un algoritmo ricostruttivo basato su template standard.

Efficient ultrasonic signal processing techniques for aided medical diagnostics

Ultrasound imaging is widely used in medical diagnostics as it is the fastest, least invasive, and least expensive imaging modality. However, ultrasound images are intrinsically difficult to be interpreted. In this scenario, Computer Aided Detection (CAD) systems can be used to support physicians during diagnosis providing them a second opinion. This thesis discusses efficient ultrasound processing techniques for computer aided medical diagnostics, focusing on two major topics: (i) Ultrasound Tissue Characterization (UTC), aimed at characterizing and differentiating between healthy and diseased tissue; (ii) Ultrasound Image Segmentation (UIS), aimed at detecting the boundaries of anatomical structures to automatically measure organ dimensions and compute clinically relevant functional indices. Research on UTC produced a CAD tool for Prostate Cancer detection to improve the biopsy protocol. In particular, this thesis contributes with: (i) the development of a robust classification system; (ii) the exploitation of parallel computing on GPU for real-time performance; (iii) the introduction of both an innovative Semi-Supervised Learning algorithm and a novel supervised/semi-supervised learning scheme for CAD system training that improve system performance reducing data collection effort and avoiding collected data wasting. The tool provides physicians a risk map highlighting suspect tissue areas, allowing them to perform a lesion-directed biopsy. Clinical validation demonstrated the system validity as a diagnostic support tool and its effectiveness at reducing the number of biopsy cores requested for an accurate diagnosis. For UIS the research developed a heart disease diagnostic tool based on Real-Time 3D Echocardiography. Thesis contributions to this application are: (i) the development of an automated GPU based level-set segmentation framework for 3D images; (ii) the application of this framework to the myocardium segmentation. Experimental results showed the high efficiency and flexibility of the proposed framework. Its effectiveness as a tool for quantitative analysis of 3D cardiac morphology and function was demonstrated through clinical validation.

Stimolazione precoce della consolidazione ossea in pazienti con frattura di gamba attraverso campi elettromagnetici pulsati basata su un algoritmo predittivo del rischio diritardo di consolidazione ossea (ARRCO – Algoritmo Rischio Ritardo Consolidazione Ossea – IGEA®).

E' stato sviluppato un algoritmo predittivo del rischio di consolidazione ossea (ARRCO – Algoritmo Rischio Ritardo Consolidazione Ossea - IGEA, Carpi, Italy) che combina diversi fattori correlati al rischio di ritardata o mancata guarigione di una frattura. Questo algoritmo ha permesso di idntificare una popolazione di pazienti affetti da fratture con aumentato rischio di ritardo di consolidazione o mancata guarigione. Questi pazienti sono stati sottoposti precocemente a stimolazione biofisica precoce mediante Campi Elettromagnetici Pulsati a bassa frequenza (CEMP), ottenendo la guarigione della frattura nella maggior parte dei casi e in tempi considerati fisiologici. Pertanto in un gruppo selezionato di pazienti, il trattamento può essere indirizzato all'applicazione precoce di CEMP, al fine di promuovere la consolidazione ossea di una frattura "a richio", il cui trattamento richiederebbe altrimenti tempi più prolungati e un costo virtuale maggiore dell'intero trattamento sanitario.

Un algoritmo genetico parallelo per la k-colorabilità

Implementazione mediante librerie MPI di un algoritmo genetico parallelo per risolvere il problema sulla k-colorabilità. La tesi descrive la versione sequenziale dell'algoritmo genetico di riferimento e l'implementazione della sua versione parallela. Vi è una fase di analisi dei risultati ottenuti dai test effettuati su una macchina ad architettura parallela.

Riconoscimento e localizzazione di carrelli per la spesa da immagini.

Il lavoro di tesi è stato svolto presso Datalogic ADC, azienda attiva nel campo dell'automazione industriale. La divisione presso cui mi sono recato per 6 mesi ha sede a Pasadena (California, USA) e si occupa principalmente di sistemi di visione e riconoscimento oggetti, con particolare applicazione al settore della grande distribuzione. L'azienda ha in catalogo diversi prodotti finalizzati ad automatizzare e velocizzare il processo di pagamento alle casse da parte dei clienti. In questo contesto, al mio arrivo, era necessario sviluppare un software che permettesse di riconoscere i comuni carrelli per la spesa quando sono inquadrati dall'alto, con posizione verticale della camera. Mi sono quindi occupato di sviluppare ed implementare un algoritmo che permetta di riconoscere i carrelli della spesa sotto ben precise ipotesi e dati iniziali. Come sarà spiegato più dettagliatamente in seguito, è necessario sia individuare la posizione del carrello sia il suo orientamento, al fine di ottenere in quale direzione si stia muovendo. Inoltre, per i diversi impieghi che si sono pensati per il software in oggetto, è necessario che l'algoritmo funzioni sia con carrelli vuoti, sia con carrelli pieni, anche parzialmente. In aggiunta a ciò il programma deve essere in grado di gestire immagini in cui siano presenti più di un carrello, identificando correttamente ciascuno di essi. Nel Capitolo 1 è data una più specifica introduzione al problema e all'approccio utilizzato per risolverlo. Il Capitolo 2 illustra nel dettaglio l'algoritmo utilizzato. Il Capitolo 3 mostra i risultati sperimentali ottenuti e il procedimento seguito per l'analisi degli stessi. Infine il Capitolo 4 espone alcuni accorgimenti che sono stati apportati all'algoritmo iniziale per cercare di velocizzarlo in vista di un possibile impiego, distinguendo i cambiamenti che introducono un leggero degrado delle prestazioni da quelli che non lo implicano. Il Capitolo 5 conclude sinteticamente questa trattazione ricordando i risultati ottenuti.

Schemi di soluzione numerica dell'equazione delle onde per l'individuazione di punti salienti in immagini

L’obiettivo di questa tesi è stato quello di migliorare l’efficacia e l’efficienza di una proposta allo stato dell’arte per l’individuazione di punti salienti in immagini digitali [1]. Questo algoritmo sfrutta le proprietà dell’equazione alle derivate parziali che modella l’evoluzione di un’onda. Per migliorarlo sono stati implementati alcuni schemi numerici di risoluzione dell’equazione delle onde bidimensionale e sono stati valutati rispetto allo schema già utilizzato. Sono stati implementati sia schemi impliciti sia schemi espliciti, tutti in due versioni: con interlacciamento con l’equazione del calore (diffusivi) e senza. Lo studio dei migliori schemi è stato approfondito e questi ultimi sono stati confrontati con successo con la versione precedentemente proposta dello schema esplicito INT 1/4 con diffusione [1]. In seguito è stata realizzata una versione computazionalmente più efficiente dei migliori schemi di risoluzione attraverso l’uso di una struttura piramidale ottenuta per sotto-campionamento dell’immagine. Questa versione riduce i tempi di calcolo con limitati cali di performance. Il tuning dei parametri caratteristici del detector è stato effettuato utilizzando un set di immagini varianti per scala, sfocamento (blur), punto di vista, compressione jpeg e variazione di luminosità noto come Oxford dataset. Sullo stesso sono stati ricavati risultati sperimentali che identificano la proposta presentata come il nuovo stato dell’arte. Per confrontare le performance di detection con altri detector allo stato dell’arte sono stati utilizzati tre ulteriori dataset che prendono il nome di Untextured dataset, Symbench dataset e Robot dataset. Questi ultimi contengono variazioni di illuminazione, momento di cattura, scala e punto di vista. I detector sviluppati risultano i migliori sull’Untextured dataset, raggiungono performance simili al miglior detector disponibile sul Symbench dataset e rappresentano il nuovo stato dell’arte sul Robot dataset.

Sviluppo e validazione di un algoritmo per la classificazione veglia-sonno

La sonnolenza durante la guida è un problema di notevole entità e rappresenta la causa di numerosi incidenti stradali. Rilevare i segnali che precedono la sonnolenza è molto importante in quanto, é possibile mettere in guardia i conducenti dei mezzi adottando misure correttive e prevenendo gli incidenti. Attualmente non esiste una metodica efficace in grado di misurare la sonnolenza in maniera affidabile, e che risulti di facile applicazione. La si potrebbe riconoscere da mutazioni di tipo comportamentale del soggetto come: presenza di sbadigli, chiusura degli occhi o movimenti di caduta della testa. I soggetti in stato di sonnolenza presentano dei deficit nelle loro capacità cognitive e psicomotorie. Lo stesso vale per i conducenti i quali, quando sono mentalmente affaticati non sono in grado di mantenere un elevato livello di attenzione. I tempi di reazione si allungano e la capacità decisionale si riduce. Ciò è associato a cambiamenti delle attività delta, theta e alfa di un tracciato EEG. Tramite lo studio dei segnali EEG è possibile ricavare informazioni utili sullo stato di veglia e sull'insorgenza del sonno. Come strumento di classificazione per elaborare e interpretare tali segnali, in questo studio di tesi sono state utilizzate le support vector machines(SVM). Le SVM rappresentano un insieme di metodi di apprendimento che permettono la classicazione di determinati pattern. Necessitano di un set di dati di training per creare un modello che viene testato su un diverso insieme di dati per valutarne le prestazioni. L'obiettivo è quello di classicare in modo corretto i dati di input. Una caratteristica delle SVM è una buona capacità di generalizzare indipendentemente dalla dimensione dello spazio di input. Questo le rende particolarmente adatte per l'analisi di dati biomedici come le registrazioni EEG multicanale caratterizzate da una certa ridondanza intrinseca dei dati. Nonostante sia abbastanza semplice distinguere lo stato di veglia dallo stato di sonno, i criteri per valutarne la transizione non sono ancora stati standardizzati. Sicuramente l'attività elettro-oculografica (EOG) riesce a dare informazioni utili riguardo l'insorgenza del sonno, in quanto essa è caratterizzata dalla presenza di movimenti oculari lenti rotatori (Slow Eye Movements, SEM) tipici della transizione dalla veglia alla sonno. L'attività SEM inizia prima dello stadio 1 del sonno, continua lungo tutta la durata dello stesso stadio 1, declinando progressivamente nei primi minuti dello stadio 2 del sonno fino a completa cessazione. In questo studio, per analizzare l'insorgere della sonnolenza nei conducenti di mezzi, sono state utilizzate registrazioni provenienti da un solo canale EEG e da due canali EOG. Utilizzare un solo canale EEG impedisce una definizione affidabile dell'ipnogramma da parte dei clinici. Quindi l'obiettivo che ci si propone, in primo luogo, è quello di realizzare un classificatore del sonno abbastanza affidabile, a partire da un solo canale EEG, al fine di verificare come si dispongono i SEM a cavallo dell'addormentamento. Quello che ci si aspetta è che effettivamente l'insorgere della sonnolenza sia caratterizzata da una massiccia presenza di SEM.

La trasformata di Radon e la sua applicazione nella ricostruzione di immagini

Scopo di questo lavoro è mostrare una soluzione al problema della ricostruzione delle immagini basata sullo strumento matematico della trasformata di Radon. In un primo momento si introdurrà il problema legato ad un particolare ambito, quello medico; ci si focalizzerà, infatti sui principi di funzionamento della TAC (tomografia assiale computerizzata)e si cercherà di chiarire dal punto di vista fisico come la trasformata di Radon del coefficiente di attenuazione del materiale sia utile per visualizzare degli organi o comunque degli oggetti che altrimenti non potrebbero essere visibili, se non rompendo la struttura che li contiene. Dopo aver raccontato un po' di storia della TAC, sarà necessario quindi definire tale trasformata, le sue principali proprietà e trovare una formula per la sua inversione. Si mostrerà che la sola formula d'inversione non potrà essere utilizzata a livello pratico; si ricaverà allora un algoritmo di retroproiezione filtrata, basato sulla trasformata di Radon, applicato per visualizzare delle immagini tramite TAC.

L'algoritmo advanced encryption standard (AES)

Descrizione dell'algoritmo crittografico AES, criteri adottati dal NIST per la scelta di AES e considerazioni sulla sua sicurezza.

Algoritmo di scelta della posizione degli scaricatori di tensione per la protezione delle reti di distribuzione elettrica dalle fulminazioni indirette

Le reti di distribuzione sono normalmente esposte ai fulmini, i quali producono sovratensioni sia da eventi diretti che indiretti. Le sovratensioni indotte, prodotte da fulminazioni indirette, sono le più frequenti nelle reti di media tensione, e sono una delle maggiori cause di guasto e di malfunzionamento dei dispositivi della rete. E’ per ciò essenziale realizzare un’accurata valutazione delle prestazioni dei mezzi di protezione delle reti di distribuzione dai fulmini al fine di migliorare la continuità e la qualità del servizio. L’obiettivo della tesi è sviluppare una procedura basata sull'algoritmo genetico in grado di determinare il numero di scaricatori ed i punti ottimali di installazione, tenendo conto della particolare configurazione della rete oggetto di studio, in modo da garantire la protezione della rete e in particolare dei componenti più vulnerabili. La procedura deve essere generica, ovvero deve risolvere il problema per una qualsiasi topologia di rete di media tensione.

Wavetrack, implementazione ottimizzata di un algoritmo di pitch tracking basato su wavelet

WaveTrack é un'implementazione ottimizzata di un algoritmo di pitch tracking basato su wavelet, nello specifico viene usata la trasformata Fast Lifting Wavelet Transform con la wavelet di Haar. La libreria è stata scritta nel linguaggio C e tra le sue peculiarità può vantare tempi di latenza molto bassi, un'ottima accuratezza e una buona flessibilità d'uso grazie ad alcuni parametri configurabili.

Mercato dell'informazione, posizionamento dei media e distorsioni: Un'analisi attraverso l'algoritmo Wordfish

Una stampa libera e plurale è un elemento fondante di ogni sistema democratico ed è fondamentale per la creazione di un’opinione pubblica informata e in grado di esercitare controllo e pressione sulle classi dirigenti. Dal momento della loro creazione i giornali si sono imposti come un’importantissima fonte di informazione per l’opinione pubblica. La seconda metà del Novecento, inoltre, ha conosciuto innovazioni tecnologiche che hanno portato grandi cambiamenti nel ruolo della carta stampata come veicolo di trasmissione delle notizie. Partendo dalla diffusione della televisione fino ad arrivare alla rivoluzione digitale degli anni ’90 e 2000, la velocità di creazione e di trasmissione delle informazioni è aumentata esponenzialmente, i costi di produzione e di acquisizione delle notizie sono crollati e una quantità enorme di dati, che possono fornire moltissime informazioni relative alle idee e ai contenuti proposti dai diversi autori nel corso del tempo, è ora a disposizione di lettori e ricercatori. Tuttavia, anche se grazie alla rivoluzione digitale i costi materiali dei periodici si sono notevolmente ridotti, la produzione di notizie comporta altre spese e pertanto si inserisce in un contesto di mercato, sottoposto alle logiche della domanda e dell'offerta. In questo lavoro verrà analizzato il ruolo della domanda e della non perfetta razionalità dei lettori nel mercato delle notizie, partendo dall’assunto che la differenza di opinioni dei consumatori spinge le testate a regolare l’offerta di contenuti, per venire incontro alla domanda di mercato, per verificare l’applicabilità del modello utilizzato (Mullainhatan e Shleifer, 2005) al contesto italiano. A tale scopo si è analizzato il comportamento di alcuni quotidiani nazionali in occasione di due eventi che hanno profondamente interessato l'opinione pubblica italiana: il fenomeno dei flussi migratori provenienti dalla sponda sud del Mediterraneo nel mese di ottobre 2013 e l'epidemia di influenza H1N1 del 2009.

Geophotohunt: Studio di algoritmi di confronto di immagini per realizzare una caccia al tesoro fotografica

Questo studio si propone di realizzare un’applicazione per dispositivi Android che permetta, per mezzo di un gioco di ruolo strutturato come caccia al tesoro, di visitare in prima persona città d’arte e luoghi turistici. Gli utenti finali, grazie alle funzionalità dell’app stessa, potranno giocare, creare e condividere cacce al tesoro basate sulla ricerca di edifici, monumenti, luoghi di rilevanza artistico-storica o turistica; in particolare al fine di completare ciascuna tappa di una caccia al tesoro il giocatore dovrà scattare una fotografia al monumento o edificio descritto nell’obiettivo della caccia stessa. Il software grazie ai dati rilevati tramite GPS e giroscopio (qualora il dispositivo ne sia dotato) e per mezzo di un algoritmo di instance recognition sarà in grado di affermare se la foto scattata rappresenta la risposta corretta al quesito della tappa. L’applicazione GeoPhotoHunt rappresenta non solo uno strumento ludico per la visita di città turistiche o più in generale luoghi di interesse, lo studio propone, infatti come suo contributo originale, l’implementazione su piattaforma mobile di un Content Based Image Retrieval System (CBIR) del tutto indipendente da un supporto server. Nello specifico il server dell’applicazione non sarà altro che uno strumento di appoggio con il quale i membri della “community” di GeoPhotoHunt potranno pubblicare le cacce al tesoro da loro create e condividere i punteggi che hanno totalizzato partecipando a una caccia al tesoro. In questo modo quando un utente ha scaricato sul proprio smartphone i dati di una caccia al tesoro potrà iniziare l’avventura anche in assenza di una connessione internet. L’intero studio è stato suddiviso in più fasi, ognuna di queste corrisponde ad una specifica sezione dell’elaborato che segue. In primo luogo si sono effettuate delle ricerche, soprattutto nel web, con lo scopo di individuare altre applicazioni che implementano l’idea della caccia al tesoro su piattaforma mobile o applicazioni che implementassero algoritmi di instance recognition direttamente su smartphone. In secondo luogo si è ricercato in letteratura quali fossero gli algoritmi di riconoscimento di immagini più largamente diffusi e studiati in modo da avere una panoramica dei metodi da testare per poi fare la scelta dell’algoritmo più adatto al caso di studio. Quindi si è proceduto con lo sviluppo dell’applicazione GeoPhotoHunt stessa, sia per quanto riguarda l’app front-end per dispositivi Android sia la parte back-end server. Infine si è passati ad una fase di test di algoritmi di riconoscimento di immagini in modo di avere una sufficiente quantità di dati sperimentali da permettere di effettuare una scelta dell’algoritmo più adatto al caso di studio. Al termine della fase di testing si è deciso di implementare su Android un algoritmo basato sulla distanza tra istogrammi di colore costruiti sulla scala cromatica HSV, questo metodo pur non essendo robusto in presenza di variazioni di luminosità e contrasto, rappresenta un buon compromesso tra prestazioni, complessità computazionale in modo da rendere la user experience quanto più coinvolgente.