Gli oggetti e la documentazione degli scavi britannici di karkemish: Una nuova analisi

Questa tesi comprende la ricerca sui materiali provenienti dagli scavi britannici, avvenuti fra il 1911 e il 1920, del sito di Karkemish (Gaziantep - Turchia). Vengono qui studiati gli oggetti (a eccezione delle sculture) databili all’Età del Bronzo e del Ferro, che sono nella quasi totalità inediti. Si sono prese in considerazione i reperti attualmente conservati al British Museum di Londra, nei Musei Archeologici di Istanbul e al Museo delle Civiltà Anatoliche di Ankara.

Proprietà nucleari degli oggetti di tipo BL Lac e delle radiogalassie

Questa tesi si occupa dello studio delle sorgenti radio extragalattiche. Il presente lavoro è divisibile in due parti distinte. La prima parte descrive la morfologia e la struttura delle varie tipologie degli oggetti AGN, i fenomeni relativistici riguardo al moto delle radiosorgenti, il modello unificato, che consiste nel descrivere tutti i tipi di radiosorgenti presentati come la stessa tipologia di oggetto. La seconda parte vede l'analisi di due campioni: uno di radiogalassie, l'altro di BL Lacs. L'obiettivo consiste nel confrontare i valori di core dominance(rapporto tra potenza osservata e attesa) dei due campioni e dimostrare come la core domincance degli oggetti BL Lacertae sia maggiore di quella delle radiogalassie, al fine di mettere in evidenza un fattore a sostegno della teoria dei modelli unificati. Infine sono state inserite due appendici:l'una descrive un importante meccanismo di emissione come la radiazione di sincrotrone, l'altra presenta la tecnica di interferometria VLBI.

Tracking di oggetti mediante la libreria opencv

Tracking di oggetti mediante la libreria opencv

Meccanismi neurali per la rappresentazione semantica e lessicale: modello di una rete neurale per apprendere il significato di oggetti e parole

Lo studio della memoria semantica attraverso modelli teorici (qualitativi o matematici) gioca un ruolo importante nelle neuroscienze cognitive. In questa tesi viene presentato un modello della memoria semantica e lessicale. Il principio alla base del modello è che la semantica di un oggetto è descritta attraverso una collezione di proprietà, che sintetizzano la percezione dell’oggetto nelle diverse regioni corticali. Gli aspetti semantici e lessicali sono memorizzati in regioni separate del cervello, ma reciprocamente connesse sulla base dell’esperienza passata, secondo un meccanismo di apprendimento Hebbiano. L’obiettivo del lavoro è indagare i meccanismi che portano alla formazione di categorie, analizzare il ruolo delle diverse proprietà nella costruzione di un concetto e le connessioni tra queste proprietà e la parola corrispondente al nome dell’oggetto. Durante l’addestramento per ogni oggetto sono presentate alcune proprietà in input, con una data frequenza: alcune sono condivise, cioè appartengono a più di un concetto e permettono la formazione di categorie, altre sono distintive, cioè sono tipiche di un concetto e consentono la rappresentazione dei membri di una categoria. Un ulteriore aspetto riguardante le proprietà è la distinzione fra proprietà salienti, che sono spontaneamente evocate, e proprietà marginali. E’ stata utilizzata una tassonomia composta da 11 parole che identificano 11 animali. La salienza è stabilita dalla frequenza con cui si verifica ciascuna proprietà. La distinzione tra proprietà condivise e distintive, e tra proprietà salienti e non salienti, è stata ottenuta mediante l’uso della regola di Hebb con una diversa soglia presinaptica e postsinaptica, producendo patterns di sinapsi asimmetriche all’interno della rete semantica (auto-associazione) e tra la rete semantica e lessicale (etero-associazione). La rete addestrata è in grado di risolvere compiti di riconoscimento e denominazione di oggetti, mantenendo una distinzione tra le categorie e i suoi membri, e fornendo un diverso ruolo per le proprietà salienti rispetto alle proprietà marginali.

Segmentazione e categorizzazione di oggetti mediante immagini depth e deep learning

Questo lavoro è iniziato con uno studio teorico delle principali tecniche di classificazione di immagini note in letteratura, con particolare attenzione ai più diffusi modelli di rappresentazione dell’immagine, quali il modello Bag of Visual Words, e ai principali strumenti di Apprendimento Automatico (Machine Learning). In seguito si è focalizzata l’attenzione sulla analisi di ciò che costituisce lo stato dell’arte per la classificazione delle immagini, ovvero il Deep Learning. Per sperimentare i vantaggi dell’insieme di metodologie di Image Classification, si è fatto uso di Torch7, un framework di calcolo numerico, utilizzabile mediante il linguaggio di scripting Lua, open source, con ampio supporto alle metodologie allo stato dell’arte di Deep Learning. Tramite Torch7 è stata implementata la vera e propria classificazione di immagini poiché questo framework, grazie anche al lavoro di analisi portato avanti da alcuni miei colleghi in precedenza, è risultato essere molto efficace nel categorizzare oggetti in immagini. Le immagini su cui si sono basati i test sperimentali, appartengono a un dataset creato ad hoc per il sistema di visione 3D con la finalità di sperimentare il sistema per individui ipovedenti e non vedenti; in esso sono presenti alcuni tra i principali ostacoli che un ipovedente può incontrare nella propria quotidianità. In particolare il dataset si compone di potenziali ostacoli relativi a una ipotetica situazione di utilizzo all’aperto. Dopo avere stabilito dunque che Torch7 fosse il supporto da usare per la classificazione, l’attenzione si è concentrata sulla possibilità di sfruttare la Visione Stereo per aumentare l’accuratezza della classificazione stessa. Infatti, le immagini appartenenti al dataset sopra citato sono state acquisite mediante una Stereo Camera con elaborazione su FPGA sviluppata dal gruppo di ricerca presso il quale è stato svolto questo lavoro. Ciò ha permesso di utilizzare informazioni di tipo 3D, quali il livello di depth (profondità) di ogni oggetto appartenente all’immagine, per segmentare, attraverso un algoritmo realizzato in C++, gli oggetti di interesse, escludendo il resto della scena. L’ultima fase del lavoro è stata quella di testare Torch7 sul dataset di immagini, preventivamente segmentate attraverso l’algoritmo di segmentazione appena delineato, al fine di eseguire il riconoscimento della tipologia di ostacolo individuato dal sistema.

Mappatura degli habitat e degli oggetti antropici della laguna di Venezia

L’utilizzo del Multibeam Echo sounder (MBES) in ambienti di transizione poco profondi, con condizioni ambientali complesse come la laguna di Venezia, è ancora in fase di studio e i dati biologici e sedimentologici inerenti ai canali della laguna di Venezia sono attualmente scarsi e datati in letteratura. Questo studio ha lo scopo di mappare gli habitat e gli oggetti antropici di un canale della laguna di Venezia in un intervallo di profondità tra 0.3 e 20 m (Canale San Felice) analizzando i dati batimetrici e di riflettività (backscatter) acquisiti da ISMAR-Venezia nell’ambito del progetto RITMARE. A tale scopo il fondale del canale San Felice (Venezia) è stato caratterizzato dal punto di vista geomorfologico, sedimentologico e biologico; descrivendo anche l’eventuale presenza di oggetti antropici. L’ecoscandaglio utilizzato è il Kongsberg EM2040 Dual-Compact Multibeam in grado di emettere 800 beam (400 per trasduttore) ad una frequenza massima di 400kHZ e ci ha consentito di ricavare ottimi risultati, nonostante le particolari caratteristiche degli ambienti lagunari. I dati acquisiti sono stati processati tramite il software CARIS Hydrographic information processing system (Hips) & Sips, attraverso cui è possibile applicare le correzioni di marea e velocità del suono e migliorare la qualità dei dati grezzi ricavati da MBES. I dati sono stati quindi convertiti in ESRI Grid, formato compatibile con il software ArcGIS 10.2.1 (2013) che abbiamo impiegato per le interpretazioni e per la produzione delle mappe. Tecniche di ground-truthing, basate su riprese video e prelievi di sedimento (benna Van Veen 7l), sono state utilizzate per validare il backscatter, dimostrandosi molto efficaci e soddisfacenti per poter descrivere i fondali dal punto di vista biologico e del substrato e quindi degli habitat del canale lagunare. Tutte le informazioni raccolte durante questo studio sono state organizzate all’interno di un geodatabase, realizzato per i dati relativi alla laguna di Venezia.

Ricostruzione 3D di oggetti ad alto potere diffusivo mediante triangolazione laser

L'obiettivo principale che questa tesi intende perseguire e la progettazione di un sistema di acquisizione 3D a basso costo basato sul metodo di triangolazione a lama laser. A tale scopo si adotterà una telecamera general-purpose, e si provvederà sia alla realizzazione di un prototipo di sistema di attuazione per automatizzare la scansione dell'oggetto, sia all'implementazione di algoritmi per la calibrazione della geometria laser-telecamera, il rilevamento del profilo laser nell'immagine e la sua successiva ricostruzione 3D, tenendo anche conto delle complicazioni che l'uso di oggetti ad alto potere diffusivo apporta a tale problema, a causa dei marcati effetti di subsurface scattering della luce laser. Il sistema di triangolazione sarà validato caratterizzando, mediante il confronto con pezzi di dimensioni note, la precisione e l'accuratezza delle misurazioni, e valutando i tempi di esecuzione degli algoritmi. Inoltre, le prestazioni ed i risultati delle acquisizioni saranno messi a confronto con quelli ottenuti adottando una telecamera high-end dedicata. Lo studio preliminare svolto in questa sede e propedeutico per la futura realizzazione di un sistema per la ricostruzione in camera bianca di protesi d'osso su misura.

Progettazione ed Implementazione di un sistema di localizzazione di oggetti tramite Beacon

In questo elaborato viene descritto il funzionamento dei Beacon. Essi rappresentano un congegno che sfrutta la tecnologia Bluetooth 4.0, la quale, rispetto alle precedenti, si differenzia per alcune innovazioni apportate. Il loro utilizzo originario era rivolto al mondo del Mobile Advertising, ovvero l’invio di messaggi ad hoc agli utenti, sulla base di studi mirati a personalizzare un contenuto. Con lo scorrere del tempo invece si sono cercate nuove modalità d'uso in relazione al mondo da cui derivano: L'”Internet of Things” (IoT). Questa espressione descrive l'intento di dare vita agli oggetti. L'obiettivo di fondo è stato quello di delineare uno dei possibili casi d'uso. Nel concreto il sistema si prefigge, sfruttando l’interazione tra gli utenti, di monitorare la posizione in ambienti indoor di oggetti, usando il segnale RSSI dei Beacon ai quali sono associati, fornire l’aggiornamento dell’indirizzo in cui sono situati, visualizzabile sulle mappe Google con cui l’app è collegata, notificare ai proprietari gli eventuali ritrovamenti di uno di essi, rintracciare i dispositivi altrui. Prima di ciò, si è svolta un'analisi inerente le prestazioni che i Beacon sono in grado di offrire, in condizioni normali, prestando attenzione ad alcuni parametri come: frequenza di trasmissione (l’intervallo entro il quale vengono emessi segnali), il periodo di scansione (l’effettivo periodo di attività), più un’altra serie di risultati acquisiti durante l'esecuzione di alcuni esperimenti.

Sviluppo e analisi di un algoritmo parallelo di riconoscimento di oggetti in immagini

Implementazione sequenziale e parallela dell'algoritmo Evolution Constructed feature per il riconoscimento di oggetti in immagini. Analisi dei risultati ottenuti dall'algoritmo tramite la precision e la recall. Confronto dei tempi di esecuzione delle due versioni dell'algoritmo al fine di valutare gli effettivi guadagni ottenuti tramite la parallelizzazione.

Iconografia di alcuni oggetti di remota antichita rinvenuti in Italia.

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I quadri della Galleria e altri oggetti d'arte del comune di Prato : descritti e illustrati con documenti inediti /

Includes bibliographical references.

Epigrafi inedite ed altri oggetti archeologici /

Includes bibliographical references.

Elenco generale ragionato di tutti gli oggetti spediti dal governo pontifico alla esposizione universale du Parigi nell'anno 1867 per mezzo del Ministero del commercio, Belle arti, industria, agricoltura e lavori pubblici

Mode of access: Internet.

Elenco degli oggetti esistenti nel Nuovo Braccio del Museo Chiaramonti.

Dedication signed: Giuseppe ed Alessandro d'Este.

Itinerario d'Italia, o sia, Descrizione dei viaggi per le strade più frequentate alle principali città d'Italia, coll'indicazione delle distanze in poste, in miglia, in ore e minuti ; dei migliori alberghi, degli oggetti più interessanti di belle arti, antiquaria e storia naturale, delle principali produzioni e manifatture locali ... [etc.] /

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