Ça change tout di Cathy Ytak e Daniela Tieni: tradurre le tematiche di genere e LGBTQ+ negli albi illustrati per l’infanzia

Il presente elaborato consiste in una proposta di traduzione dal francese all’italiano dell’albo illustrato "Ça change tout!", scritto da Cathy Ytak e illustrato da Daniela Tieni. Attraverso la scelta dell'albo, la tesi intende esplorare il tema della traduzione della letteratura per l’infanzia che tratta di tematiche di genere e LGBTQ+, ponendo l’accento sul genere dell’albo illustrato e sulle problematiche connesse alla sua traduzione per un pubblico di un altro paese. L'elaborato è composto di tre capitoli: nel primo capitolo viene fornita una definizione di letteratura per l’infanzia, presentandone le principali caratteristiche, seguita da una panoramica storica e letteraria delle tematiche di genere, inclusive e LGBTQ+ affrontate in questo tipo di testi. Nel secondo capitolo si analizzano nel dettaglio le strategie traduttive adottate in rapporto a tali tematiche, evidenziando le particolarità del genere dell’albo illustrato e le specifiche sfide traduttive che lo interessano. L’ultimo capitolo è infine dedicato alla proposta di traduzione dell’albo, con il testo originale a fronte, seguito da un commento alla traduzione in cui viene illustrato l’approccio traduttivo utilizzato e vengono argomentate le scelte traduttive operate.

Analisi dei flussi logistici e riprogettazione del layout aziendale

Il presente lavoro di tesi si basa sull’esperienza di tirocinio effettuata presso un’Azienda italiana che opera nel settore della lavorazione plastica e produce contenitori. L’Azienda, a seguito di un’innovazione su tutta la linea di prodotto, ha da poco preso la decisione di investire nell’inserimento di due nuove presse per lo stampaggio e nella realizzazione di un nuovo impianto di assemblaggio automatizzato. Questi verranno inseriti all’interno dell’attuale stabilimento ed andranno ad aumentare la capacità produttiva. Se da un lato ci sono grandi vantaggi in ciò, dall’altro va analizzato il contorno. In particolare: Come va ad impattare l’inserimento di questi elementi nelle logiche aziendali? Come cambiano i flussi di materiale all’interno dello stabilimento? Sarà sufficiente lo spazio attuale per lo stoccaggio dei semilavorati? Poste queste domande, l’obiettivo dell’elaborato è di rispondervi, attraverso l’analisi delle principali attività logistiche dell’Azienda, focalizzando l’attenzione sul layout attuale del reparto magazzino semilavorati e dei flussi di materiale. L’analisi del magazzino nella situazione As Is evidenzia una serie di criticità. Il problema principale è di definire l’adeguato layout del magazzino, che consente un utilizzo ottimale della superficie a disposizione, in modo da garantire l’efficienza e l’efficacia delle operazioni che ivi si svolgono. L’analisi ha condotto alla progettazione di un nuovo layout e di una nuova politica di allocazione dei materiali. Infine, viene effettuata un’attenta analisi dei flussi logistici, ed in particolare delle movimentazioni di materiale, sviluppata attraverso il software simulativo AutoMod. Quindi, vengono simulati degli ipotetici scenari, successivi all’inserimento del nuovo impianto di assemblaggio, per valutare le criticità che potrebbe dover affrontare l’Azienda.

Tecniche di apprendimento automatico per la ricerca di eventi top-top con l’esperimento ATLAS a LHC

Il Modello Standard è attualmente la teoria che meglio spiega il comportamento della fisica subnucleare, includendo la definizione delle particelle e di tre delle quattro forze fondamentali presenti in natura; risulta però una teoria incompleta sulle cui integrazioni i fisici stanno lavorando in diverse direzioni: uno degli approcci più promettenti nella ricerca di nuova fisica risulta essere quello delle teorie di campo efficaci. Il vertice di interazione del processo di produzione di coppie di quark top dello stesso segno a partire da protoni è fortemente soppresso nel Modello Standard e deve quindi essere interpretato con le teorie di campo efficaci. Il presente elaborato si concentra su questo nuovo approccio per la ricerca di quark top same-sign e si focalizza sull’utilizzo di una rete neurale per discriminare il segnale dal fondo. L’obiettivo è capire se le prestazioni di quest’ultima cambino quando le vengono fornite in ingresso variabili di diversi livelli di ricostruzione. Utilizzando una rete neurale ottimizzata per la discriminazione del segnale dal fondo, le si sono presentati tre set di variabili per l’allenamento: uno di alto livello, il secondo strettamente di basso livello, il terzo copia del secondo con aggiunta delle due variabili principali di b-tagging. Si è dimostrato che la performance della rete in termini di classificazione segnale-fondo rimane pressoché inalterata: la curva ROC presenta aree sottostanti le curve pressoché identiche. Si è notato inoltre che nel caso del set di variabili di basso livello, la rete neurale classifica come input più importanti gli angoli azimutali dei leptoni nonostante questi abbiano distribuzioni identiche tra segnale e fondo: ciò avviene in quanto la rete neurale è in grado di sfruttare le correlazioni tra le variabili come caratteristica discriminante. Questo studio preliminare pone le basi per l’ottimizzazione di un approccio multivariato nella ricerca di eventi con due top dello stesso segno prodotti a LHC.

Sviluppo di Metodi di Soft Labeling per la Multi-Document Summarization in Ambito Legale

In questo elaborato viene trattata l’analisi del problema di soft labeling applicato alla multi-document summarization, in particolare vengono testate varie tecniche per estrarre frasi rilevanti dai documenti presi in dettaglio, al fine di fornire al modello di summarization quelle di maggior rilievo e più informative per il riassunto da generare. Questo problema nasce per far fronte ai limiti che presentano i modelli di summarization attualmente a disposizione, che possono processare un numero limitato di frasi; sorge quindi la necessità di filtrare le informazioni più rilevanti quando il lavoro si applica a documenti lunghi. Al fine di scandire la metrica di importanza, vengono presi come riferimento metodi sintattici, semantici e basati su rappresentazione a grafi AMR. Il dataset preso come riferimento è Multi-LexSum, che include tre granularità di summarization di testi legali. L’analisi in questione si compone quindi della fase di estrazione delle frasi dai documenti, della misurazione delle metriche stabilite e del passaggio al modello stato dell’arte PRIMERA per l’elaborazione del riassunto. Il testo ottenuto viene poi confrontato con il riassunto target già fornito, considerato come ottimale; lavorando in queste condizioni l’obiettivo è di definire soglie ottimali di upper-bound per l’accuratezza delle metriche, che potrebbero ampliare il lavoro ad analisi più dettagliate qualora queste superino lo stato dell’arte attuale.

Applicazioni di tecniche della lean manufacturing e di algoritmi euristici costruttivi ad un layout a reparti

Il layout di un sistema di stoccaggio è un fattore caratteristico e cruciale nell’organizzazione del lavoro e dei flussi di materiale di un’azienda, se le condizioni di partenza non sono soddisfacenti è possibile passare da un layout AS-IS ad uno TO-BE che implementi alcune caratteristiche ricercate. Per intervenire sul layout AS-IS del magazzino in maniera funzionale, e poterne poi sviluppare uno in parte ex-novo, è stato necessario attraversare 3 diverse fasi che ridisegnassero il magazzino. Nella prima fase sono state applicate alcune tecniche di lean manufacturing con lo scopo di eliminare il superfluo e riorganizzare ciò che effettivamente fosse funzionale al lavoro eseguito quotidianamente. Lavorando assieme all’operatore addetto al magazzino è stato possibile raggiungere ottimi risultati sia da un punto di vista qualitativo che quantitativo. Nella seconda fase si è affrontato il problema dello storage assignment che consiste nell’assegnare la diversa merce all’interno del magazzino. Il maggior spazio ottenuto dall’applicazione delle tecniche di lean manufacturing è stato determinante per la scelta di una politica class-based storage. Utilizzando questa politica è stato possibile definire con precisione il numero e la grandezza dei reparti di cui necessitava il magazzino. Le prime due fasi ed i loro risultati operativi tra cui: maggior ordine creato, incremento dello spazio disponile e definizione dei reparti nel magazzino; sono stati fondamentali per poter applicare alcuni algoritmi euristici risolutivi che sviluppassero delle soluzioni di layout TO-BE. Non avendo flussi di materiali costanti ma basandosi soprattutto su lavoro a commessa o lavorazioni di manutenzione su prodotti già consegnati sono stati utilizzati unicamente degli algoritmi costruttivi. Nello specifico sono stati utilizzati 4 diversi algoritmi TCR, Aldep, Corelap e RDM per rendere l’intera trattazione più esaustiva.

Innovative layout design and radiated harmonic analysis for advanced frequency-diverse array solutions

Wireless power transfer is becoming a crucial and demanding task in the IoT world. Despite the already known solutions exploiting a near-field powering approach, far-field WPT is definitely more challenging, and commercial applications are not available yet. This thesis proposes the recent frequency-diverse array technology as a potential candidate for realizing smart and reconfigurable far-field WPT solutions. In the first section of this work, an analysis on some FDA systems is performed, identifying the planar array with circular geometry as the most promising layout in terms of radiation properties. Then, a novel energy aware solution to handle the critical time variability of the FDA beam pattern is proposed. It consists on a time-control strategy through a triangular pulse, and it allows to achieve ad-hoc and real time WPT. Moreover, an essential frequency domain analysis of the radiating behaviour of a pulsed FDA system is presented. This study highlights the benefits of exploiting the intrinsic pulse harmonics for powering purposes, thus minimising the power loss. Later, the electromagnetic design of a radial FDA architecture is addressed. In this context, an exhaustive investigation on miniaturization techniques is carried out; the use of multiple shorting pins together with a meandered feeding network has been selected as a powerful solution to halve the original prototype dimension. Finally, accurate simulations of the designed radial FDA system are performed, and the obtained results are given.

DS4H Image Alignment tool, allineamento multimodale automatico: sviluppo di modulo per ottimizzazione dei dati acquisiti ed estensione ad immagini a colori

Molti degli studi oncologici partono dalla analisi di provini istologici, cioè campioni di tessuto prelevati dal paziente. Grazie a marcatori specifici, ovvero coloranti selettivi applicati alla sezione da analizzare, vengono studiate specifiche parti del campione. Spesso per raccogliere più informazioni del campione si utilizzano più marcatori. Tuttavia, questi non sempre possono essere applicati in parallelo e spesso vengono utilizzati in serie dopo un lavaggio del campione. Le immagini così ottenute devono quindi essere allineate per poter procedere con studi di colocalizzazione simulando una acquisizione in parallelo dei vari segnali. Tuttavia, non esiste una procedura standard per allineare le immagini così ottenute. L’allineamento manuale è tempo-dispendioso ed oggetto di possibili errori. Un software potrebbe rendere il tutto più rapido e affidabile. In particolare, DS4H Image Alignment è un plug-in open source implementato per ImageJ/Fiji per allineare immagini multimodali in toni di grigio. Una prima versione del software è stata utilizzata per allineare manualmente una serie di immagini, chiedendo all’utente di definire punti di riferimento comuni a tutte le immagini. In una versione successiva, è stata aggiunta la possibilità di effettuare un allineamento automatico. Tuttavia, questo non era ottimizzato e comportava una perdita di informazione nelle aree non sovrapposte all’immagine definita come riferimento. In questo lavoro, è stato sviluppato un modulo ottimizzato di registrazione automatica di immagini che non assume nessuna immagine di riferimento e preserva tutti i pixel delle immagini originali creando uno stack di dimensioni idonee a contenere il tutto. Inoltre, l’architettura dell’intero software è stata estesa per poter registrare anche immagini a colori.

Analisi e progettazione di un nuovo magazzino automatico all'interno di un'azienda leader internazionale nell'impiantistica industriale: il caso Sacmi

La tesi è basata sul dimensionamento e l’analisi degli articoli che possono andare all’interno di un nuovo magazzino. Il progetto nasce dalla necessità di espandere il centro di stoccaggio attuale. Verranno costruiti un magazzino Autostore, una struttura più compatta ed efficiente nello stoccaggio della merce, ed un nuovo magazzino pallet servito da traslo elevatori. Dato che i materiali all’interno dell’Autostore devono essere stoccati all’interno di cassette più piccole rispetto ad un pallet, è stato necessario stimare il numero di articoli idonei a questo tipo di stoccaggio sia dal punto di vista del peso che dal punto di vista volumetrico, dato che di solo un 30% dei codici si è a conoscenza delle dimensioni. L’analisi si è sviluppata tramite stime in base a quanti codici siano presenti all’interno dei pallet e la loro quantità al suo interno. Da questa stima si sono ricavate tre categorie, verde, arancione e rossa che identificano se i materiali risultano idonei oppure no. I primi sono quelli che possono andare all’interno dell’Autostore, i secondi risultano essere border line, mentre i terzi non possono andare all’interno sicuramente. Degli articoli in esame sono state estratte anche le giacenze medie nei 3 anni passati, in modo tale da dimensionare adeguatamente i magazzini, le entrate merci, così da vedere quante baie di carico sono necessarie e le varie tipologie di movimento legate ai prelievi e le tempistiche di prelievo per ogni baia di scarico, in modo tale da valutare le minime prestazioni che il nuovo magazzino deve soddisfare. Sono stati calcolati anche dei flussi di materiale, uscente ed entrante dall’azienda, in modo tale da individuare la posizione ottimale del nuovo centro di stoccaggio. Infine sono state dimensionate e costificate le due soluzioni: quella Autostore che può ospitare tutti gli articoli della categoria verde, di cui sono stati sviluppati due scenari, mentre quella del magazzino automatico pallet che contiene le altre due categorie.

Implementazione di algoritmi Tiny Machine Learning per il monitoraggio strutturale basato su emissioni acustiche

Il monitoraggio basato su emissioni acustiche (AE) guidate si è confermato tra le tecniche più affidabili nel campo del Non-Destructive Testing delle strutture planari, vista anche la sua semplicità implementativa, i bassi costi che lo caratterizzano, la non invasività e la possibilità di realizzare un sistema che agisca in maniera continuativa ed in tempo reale sfruttando reti di sensori permanentemente installati, senza la necessità di ispezioni periodiche. In tale contesto, è possibile sfruttare l’abilità dell’apprendimento automatico nell’individuazione dei pattern nascosti all’interno dei segnali grezzi registrati, ottenendo così informazioni utili ai fini dell’applicazione considerata. L’esecuzione on-edge dei modelli, ovvero sul punto di acquisizione, consente di superare le limitazioni imposte dal processamento centralizzato dei dati, con notevoli vantaggi in termini di consumo energetico, tempestività nella risposta ed integrità degli stessi. A questo scopo, si rivela però necessario sviluppare modelli compatibili con le stringenti risorse hardware dei dispositivi a basso costo tipicamente impiegati. In questo elaborato verranno prese in esame alcune tipologie di reti neurali artificiali per l’estrazione dell’istante di arrivo (ToA) di un’emissione acustica all’interno di una sequenza temporale, in particolare quelle convoluzionali (CNNs) ed una loro variante più recente, le CapsNet basate su rounting by agreement. L’individuazione dei ToA relativi al medesimo evento su segnali acquisiti in diverse posizioni spaziali consente infatti di localizzare la sorgente da cui esso è scaturito. Le dimensioni di questi modelli permettono di eseguire l’inferenza direttamente su edge-device. I risultati ottenuti confermano la maggiore robustezza delle tecniche di apprendimento profondo rispetto ai metodi statistici tradizionali nel far fronte a diverse tipologie di disturbo, in particolare negli scenari più critici dal punto di vista del rapporto segnale-rumore.

prism: rinfrangere distribuzioni di probabilità in riassunti astrattivi mediante strategie di decoding

Negli ultimi quattro anni la summarization astrattiva è stata protagonista di una evoluzione senza precedenti dettata da nuovi language model neurali, architetture transformer-based, elevati spazi dimensionali, ampi dataset e innovativi task di pre-training. In questo contesto, le strategie di decoding convertono le distribuzioni di probabilità predette da un modello in un testo artificiale, il quale viene composto in modo auto regressivo. Nonostante il loro cruciale impatto sulla qualità dei riassunti inferiti, il ruolo delle strategie di decoding è frequentemente trascurato e sottovalutato. Di fronte all'elevato numero di tecniche e iperparametri, i ricercatori necessitano di operare scelte consapevoli per ottenere risultati più affini agli obiettivi di generazione. Questa tesi propone il primo studio altamente comprensivo sull'efficacia ed efficienza delle strategie di decoding in task di short, long e multi-document abstractive summarization. Diversamente dalle pubblicazioni disponibili in letteratura, la valutazione quantitativa comprende 5 metriche automatiche, analisi temporali e carbon footprint. I risultati ottenuti dimostrano come non vi sia una strategia di decoding dominante, ma come ciascuna possieda delle caratteristiche adatte a task e dataset specifici. I contributi proposti hanno l'obiettivo di neutralizzare il gap di conoscenza attuale e stimolare lo sviluppo di nuove tecniche di decoding.

La letteratura per ragazzi e il ruolo del traduttore: proposta di traduzione di un romanzo Young Adult

I libri e la letteratura per ragazzi sono fondamentali per la formazione, lo sviluppo e l’arricchimento dell’immaginario dei giovani lettori, costituendo peraltro un mercato in crescita nell’editoria di paesi come l’Italia. In tale quadro, la traduzione svolge un ruolo cruciale nel permettere a bambini, ragazzi, adolescenti e giovani adulti di incontrare l’estraneo e stabilire un contatto con altre culture. Tuttavia, la letteratura giovanile, che nel corso della propria storia si è evoluta fino a divenire l’arte complessa e sofisticata che è oggi, pone chi traduce di fronte a una serie di questioni teoriche, meccanismi editoriali e sfide traduttive che la distinguono dalla letteratura per adulti e sembrano meritare un approfondimento. Inserita in questo contesto, la letteratura Young Adult si rivolge ai lettori che si collocano tra l’infanzia e l’età adulta, cercando di rispondere a necessità e aspettative di un pubblico esigente e di difficile definizione. Se la sua storia, iniziata negli Stati Uniti del dopoguerra, è stata descritta da numerosi studiosi, le specificità della letteratura Young Adult e soprattutto le loro ripercussioni sull’aspetto traduttivo sembrano rappresentare un campo d’indagine per certi versi inesplorato in ambito accademico. Nel presente elaborato si propone dunque la traduzione parziale dall’inglese all’italiano del romanzo storico per giovani adulti The House of One Thousand Eyes, dell’autrice canadese Michelle Barker, nel tentativo di gettare luce non solo sulle caratteristiche specifiche del testo in esame, ma anche sulle questioni traduttive relative alla categoria Young Adult. La proposta di traduzione è accompagnata da un commento che illustra strategie e scelte applicate nel processo traduttivo, ed è preceduta da due capitoli che approfondiscono la storia della letteratura per ragazzi e il ruolo del traduttore letterario che si confronta con essa.

Sviluppo di un sistema di climatizzazione automatico distribuito con l'utilizzo di tecniche di machine learning

Nella sede dell’azienda ospitante Alexide, si è ravvisata la mancanza di un sistema di controllo automatico da remoto dell’intero impianto di climatizzazione HVAC (Heating, Ventilation and Air Conditioning) utilizzato, e la soluzione migliore è risultata quella di attuare un processo di trasformazione della struttura in uno smart building. Ho quindi eseguito questa procedura di trasformazione digitale progettando e sviluppando un sistema distribuito in grado di gestire una serie di dati provenienti in tempo reale da sensori ambientali. L’architettura del sistema progettato è stata sviluppata in C# su ambiente dotNET, dove sono stati collezionati i dati necessari per il funzionamento del modello di predizione. Nella fattispecie sono stati utilizzati i dati provenienti dall’HVAC, da un sensore di temperatura interna dell'edificio e dal fotovoltaico installato nella struttura. La comunicazione tra il sistema distribuito e l’entità dell’HVAC avviene mediante il canale di comunicazione ModBus, mentre per quanto riguarda i dati della temperatura interna e del fotovoltaico questi vengono collezionati da sensori che inviano le informazioni sfruttando un canale di comunicazione che utilizza il protocollo MQTT, e lo stesso viene utilizzato come principale metodo di comunicazione all’interno del sistema, appoggiandosi ad un broker di messaggistica con modello publish/subscribe. L'automatizzazione del sistema è dovuta anche all'utilizzo di un modello di predizione con lo scopo di predire in maniera quanto più accurata possibile la temperatura interna all'edificio delle ore future. Per quanto riguarda il modello di predizione da me implementato e integrato nel sistema la scelta è stata quella di ispirarmi ad un modello ideato da Google nel 2014 ovvero il Sequence to Sequence. Il modello sviluppato si struttura come un encoder-decoder che utilizza le RNN, in particolare le reti LSTM.

tonicarD: un'applicazione web per l'annotazione semiautomatica delle schede Caronti

Si presenta lo sviluppo di una nuova applicazione web, chiamata tonicarD, che fornisce gli strumenti per fare annotazione dei documenti che costituiscono il catalogo storico della Biblioteca Universitaria di Bologna. Si tratta di schede scritte a mano dal dott. Andrea Caronti nella seconda metà dell'Ottocento, che si ha interesse a digitalizzare. A questo scopo, si è progettato il sistema tonicarD, che permette di eseguire la segmentazione e la trascrizione delle scansioni di tali documenti e genera le immagini che verrano usate per popolare un dataset su cui allenare un modello di riconoscimento automatico del testo. L'applicazione implementa anche lo sviluppo di un algoritmo di segmentazione automatica, oltre che un'approssimativa trascrizione della scheda, con l'obiettivo di agevolare l'utente nell'esecuzione dell'annotazione. Il lavoro include anche test per misurare la qualità della segmentazione automatica e test di usabilità dell'interfaccia, in cui si mettono a confronto l'esperienza degli utenti su tonicarD e Transkribus.

Analisi di redditività per un impianto di smistamento automatico per DHL

Il documento riporta l'analisi di studio della redditività, in merito ad un eventuale investimento, conseguente all'acquisto di un macchinario automatizzato adibito allo smistamento pacchi di un'importante azienda internazionale che opera nel settore del trasporto merci: la DHL. Per la ricerca, sono state utilizzate informazioni, solo a fini statistici, reperite direttamente dall'azienda, previo il loro consenso al trattamento dei dati, presso la loro sede di Forlì. Queste non rappresentano, quindi, la reale situazione dell'azienda. Inoltre, le indicazioni relative al macchinario, che è il sorter automatico, sono state ricavate da manuali online o attraverso e-mail con gli uffici dell'azienda produttrice. Una volta quantificata la possibile redditività dell'investimento e il tempo necessario per essere vantaggioso per l'azienda, si sono redatte le conclusioni dello studio.

Analisi di fattibilità dello spostamento di un’isola produttiva nel contesto di un re-layout di stabilimento: il caso Bonfiglioli S.p.A.

Lo stabilimento forlivese di Bonfiglioli S.p.A., centrale nella produzione di riduttori epicicloidali per macchine mobili, escavatori, turbine eoliche e mobilità elettrica, è un elemento fondamentale per il successo dell’azienda che da anni è leader di mercato nella produzione di motoriduttori, azionamenti e inverter per numerosi settori. Questo fa sì che tale impianto sia da tempo oggetto di importanti investimenti per incrementare la produttività, migliorare la logistica interna, soddisfare standard di sicurezza e qualità di prodotto e di processo sempre più alti. Il presente elaborato si inserisce tra le attività di efficientamento dei flussi logistici di stabilimento e punta a valutare la possibilità di ricollocamento di un’isola robotizzata per montaggio di kit planetario all’interno del macro-reparto di assemblaggio, in previsione di investimenti attuali e futuri che ridisegneranno lo scenario produttivo interno. Per valutare la convenienza di spostamento è stata eseguita un’analisi costi-benefici, confrontando l’ubicazione attuale e un’alternativa possibile, condivisa con i responsabili dell’ente di ingegneria di processo, prendendo in esame i vantaggi che questa seconda porterebbe. È inoltre stato fatto un primo dimensionamento di massima (e cautelativo) per un’eventuale creazione di un supermarket per i kit montati dalla cella in esame. Scopo principale dell’elaborato oltre a quello di mettere in luce i miglioramenti possibili dei flussi logistici interni grazie allo spostamento di tale isola, è anche quello di portare una metodologia di analisi che possa poi essere riutilizzata e migliorata per progetti di relayout futuri a più ampio respiro, in un’ottica sempre più “Lean”.