Um algoritmo paralelo eficiente de migração reversa no tempo (rtm) 3d com granularidade fina

The reverse time migration algorithm (RTM) has been widely used in the seismic industry to generate images of the underground and thus reduce the risk of oil and gas exploration. Its widespread use is due to its high quality in underground imaging. The RTM is also known for its high computational cost. Therefore, parallel computing techniques have been used in their implementations. In general, parallel approaches for RTM use a coarse granularity by distributing the processing of a subset of seismic shots among nodes of distributed systems. Parallel approaches with coarse granularity for RTM have been shown to be very efficient since the processing of each seismic shot can be performed independently. For this reason, RTM algorithm performance can be considerably improved by using a parallel approach with finer granularity for the processing assigned to each node. This work presents an efficient parallel algorithm for 3D reverse time migration with fine granularity using OpenMP. The propagation algorithm of 3D acoustic wave makes up much of the RTM. Different load balancing were analyzed in order to minimize possible losses parallel performance at this stage. The results served as a basis for the implementation of other phases RTM: backpropagation and imaging condition. The proposed algorithm was tested with synthetic data representing some of the possible underground structures. Metrics such as speedup and efficiency were used to analyze its parallel performance. The migrated sections show that the algorithm obtained satisfactory performance in identifying subsurface structures. As for the parallel performance, the analysis clearly demonstrate the scalability of the algorithm achieving a speedup of 22.46 for the propagation of the wave and 16.95 for the RTM, both with 24 threads.

Algoritmo papílio como método de proteção de templates para aumentar a segurança em sistemas de identificação biométricos

There are authentication models which use passwords, keys, personal identifiers (cards, tags etc) to authenticate a particular user in the authentication/identification process. However, there are other systems that can use biometric data, such as signature, fingerprint, voice, etc., to authenticate an individual in a system. In another hand, the storage of biometric can bring some risks such as consistency and protection problems for these data. According to this problem, it is necessary to protect these biometric databases to ensure the integrity and reliability of the system. In this case, there are models for security/authentication biometric identification, for example, models and Fuzzy Vault and Fuzzy Commitment systems. Currently, these models are mostly used in the cases for protection of biometric data, but they have fragile elements in the protection process. Therefore, increasing the level of security of these methods through changes in the structure, or even by inserting new layers of protection is one of the goals of this thesis. In other words, this work proposes the simultaneous use of encryption (Encryption Algorithm Papilio) with protection models templates (Fuzzy Vault and Fuzzy Commitment) in identification systems based on biometric. The objective of this work is to improve two aspects in Biometric systems: safety and accuracy. Furthermore, it is necessary to maintain a reasonable level of efficiency of this data through the use of more elaborate classification structures, known as committees. Therefore, we intend to propose a model of a safer biometric identification systems for identification.

Algoritmo eficiente para aquisição de sinais de GPS por software

O NAVSTAR/GPS (NAVigation System with Timing And Ranging/Global Po- sitioning System), mais conhecido por GPS, _e um sistema de navegacão baseado em sat_elites desenvolvido pelo departamento de defesa norte-americano em meados de 1970. Criado inicialmente para fins militares, o GPS foi adaptado para o uso civil. Para fazer a localização, o receptor precisa fazer a aquisição de sinais dos satélites visíveis. Essa etapa é de extrema importância, pois é responsável pela detecção dos satélites visíveis, calculando suas respectivas frequências e fases iniciais. Esse processo pode demandar bastante tempo de processamento e precisa ser implementado de forma eficiente. Várias técnicas são utilizadas atualmente, mas a maioria delas colocam em conflito questões de projeto tais como, complexidade computacional, tempo de aquisição e recursos computacionais. Objetivando equilibrar essas questões, foi desenvolvido um método que reduz a complexidade do processo de aquisição utilizando algumas estratégias, a saber, redução do efeito doppler, amostras e tamanho do sinal utilizados, além do paralelismo. Essa estratégia é dividida em dois passos, um grosseiro em todo o espaço de busca e um fino apenas na região identificada previamente pela primeira etapa. Devido a busca grosseira, o limiar do algoritmo convencional não era mais aceitável. Nesse sentido, um novo limiar foi estabelecido baseado na variância dos picos de correlação. Inicialmente, é feita uma busca com pouca precisão comparando a variância dos cinco maiores picos de correlação encontrados. Caso a variância ultrapasse um certo limiar, a região de maior pico torna-se candidata à detecção. Por fim, essa região passa por um refinamento para se ter a certeza de detecção. Os resultados mostram que houve uma redução significativa na complexidade e no tempo de execução, sem que tenha sido necessário utilizar algoritmos muito complexos.

Algoritmo modificado de PSO matricial aplicado a identificação de sistemas com análise de convergência

Recentemente diversas técnicas de computação evolucionárias têm sido utilizadas em áreas como estimação de parâmetros de processos dinâmicos lineares e não lineares ou até sujeitos a incertezas. Isso motiva a utilização de algoritmos como o otimizador por nuvem de partículas (PSO) nas referidas áreas do conhecimento. Porém, pouco se sabe sobre a convergência desse algoritmo e, principalmente, as análises e estudos realizados têm se concentrado em resultados experimentais. Por isso, é objetivo deste trabalho propor uma nova estrutura para o PSO que permita analisar melhor a convergência do algoritmo de forma analítica. Para isso, o PSO é reestruturado para assumir uma forma matricial e reformulado como um sistema linear por partes. As partes serão analisadas de forma separada e será proposta a inserção de um fator de esquecimento que garante que a parte mais significativa deste sistema possua autovalores dentro do círculo de raio unitário. Também será realizada a análise da convergência do algoritmo como um todo, utilizando um critério de convergência quase certa, aplicável a sistemas chaveados. Na sequência, serão realizados testes experimentais de maneira a verificar o comportamento dos autovalores após a inserção do fator de esquecimento. Posteriormente, os algoritmos de identificação de parâmetros tradicionais serão combinados com o PSO matricial, de maneira a tornar os resultados da identificação tão bons ou melhores que a identificação apenas com o PSO ou, apenas com os algoritmos tradicionais. Os resultados mostram a convergência das partículas em uma região delimitada e que as funções obtidas após a combinação do algoritmo PSO matricial com os algoritmos convencionais, apresentam maior generalização para o sistema apresentado. As conclusões a que se chega é que a hibridização, apesar de limitar a busca por uma partícula mais apta do PSO, permite um desempenho mínimo para o algoritmo e ainda possibilita melhorar o resultado obtido com os algoritmos tradicionais, permitindo a representação do sistema aproximado em quantidades maiores de frequências.

Estratégia de navegação com planejamento dinâmico e algoritmo genético aplicada a robôs móveis terrestres

This work proposes a new autonomous navigation strategy assisted by genetic algorithm with dynamic planning for terrestrial mobile robots, called DPNA-GA (Dynamic Planning Navigation Algorithm optimized with Genetic Algorithm). The strategy was applied in environments - both static and dynamic - in which the location and shape of the obstacles is not known in advance. In each shift event, a control algorithm minimizes the distance between the robot and the object and maximizes the distance from the obstacles, rescheduling the route. Using a spatial location sensor and a set of distance sensors, the proposed navigation strategy is able to dynamically plan optimal collision-free paths. Simulations performed in different environments demonstrated that the technique provides a high degree of flexibility and robustness. For this, there were applied several variations of genetic parameters such as: crossing rate, population size, among others. Finally, the simulation results successfully demonstrate the effectiveness and robustness of DPNA-GA technique, validating it for real applications in terrestrial mobile robots.

Estratégia de navegação com planejamento dinâmico e algoritmo genético aplicada a robôs móveis terrestres

This work proposes a new autonomous navigation strategy assisted by genetic algorithm with dynamic planning for terrestrial mobile robots, called DPNA-GA (Dynamic Planning Navigation Algorithm optimized with Genetic Algorithm). The strategy was applied in environments - both static and dynamic - in which the location and shape of the obstacles is not known in advance. In each shift event, a control algorithm minimizes the distance between the robot and the object and maximizes the distance from the obstacles, rescheduling the route. Using a spatial location sensor and a set of distance sensors, the proposed navigation strategy is able to dynamically plan optimal collision-free paths. Simulations performed in different environments demonstrated that the technique provides a high degree of flexibility and robustness. For this, there were applied several variations of genetic parameters such as: crossing rate, population size, among others. Finally, the simulation results successfully demonstrate the effectiveness and robustness of DPNA-GA technique, validating it for real applications in terrestrial mobile robots.

Definizione e validazione di uno strumento per la misurazione dell'impatto delle variabili redazionali di un item matematico sulla performance degli studenti

Questa tesi descrive la ricerca condotta tra l'autunno e l'inverno di quest'anno da un gruppo di ricercatori in didattica della matematica relativamente all'influenza che le variazioni redazionali di un quesito matematico hanno sulle performance degli studenti. Lo scopo della ricerca è quella di strutturare e validare una metodologia e uno strumento che permettano di individuare e quantificare l'influenza delle variazioni del testo sulle prestazioni dello studente. Si è sentita l'esigenza di condurre uno studio di questo tipo poichè è sempre più evidente il profondo legame tra il linguaggio e l'apprendimento della matematica. La messa a punto di questo strumento aprirebbe le porte a una serie di ricerche più approfondite sulle varie tipologie di variazioni numeriche e/o linguistiche finora individuate. Nel primo capitolo è presentato il quadro teorico di riferimento relativo agli studi condotti fino ad ora nell'ambito della didattica della matematica, dai quali emerge la grossa influenza che la componente linguistica ha sulla comprensione e la trasmissione della matematica. Si farà quindi riferimento alle ricerche passate volte all'individuazione e alla schematizzazione delle variazioni redazionali dei Word Problems. Nel secondo capitolo, invece si passerà alla descrizione teorica relativa allo strumento statistico utilizzato. Si tratta del modello di Rasch appartenente alla famiglia dei modelli statistici dell'Item Response Theory, particolarmente utilizzato nella ricerca in didattica. Il terzo capitolo sarà dedicato alla descrizione dettagliata della sperimentazione svolta. Il quarto capitolo sarà il cuore di questa tesi; in esso infatti verrà descritta e validata la nuova metodologia utilizzata. Nel quinto sarà eseguita un analisi puntuale di come lo strumento ha messo in evidenza le differenze per ogni item variato. Infine verranno tratte le conclusioni complessive dello studio condotto.

Progettazione e implementazione di una applicazione didattica interattiva per il riconoscimento di oggetti basata sull'algoritmo SIFT

Nell'elaborato viene introdotto l'ambito della Computer Vision e come l'algoritmo SIFT si inserisce nel suo panorama. Viene inoltre descritto SIFT stesso, le varie fasi di cui si compone e un'applicazione al problema dell'object recognition. Infine viene presentata un'implementazione di SIFT in linguaggio Python creata per ottenere un'applicazione didattica interattiva e vengono mostrati esempi di questa applicazione.

Esempi di calcolo della funzione zeta di Hasse-Weil

Si danno la definizione formale e alcune proprietà elementari della funzione zeta di Hasse-Weil. Si forniscono poi alcuni esempi di calcolo della stessa, in particolare si esaurisce il caso delle coniche affini.

Dosimetria interna da inalazione in Medicina Nucleare

Scopo di questo lavoro è l’individuazione di una metodica che permetta la valutazione dosimetrica interna dei lavoratori in Medicina Nucleare, dell’I.R.S.T. I radionuclidi impiegati hanno elevata volatilità e tempi di dimezzamento molto brevi quindi, diventa di fondamentale importanza la misura della concentrazione in aria. come radioisotopo d'interesse è stato considerato il F-18. Per la misura della contaminazione in aria è stato utilizzato un sistema progettato dall’azienda MecMurphil (MP-AIR). L’aria attraversa un beaker Marinelli, posto in un pozzetto schermato in piombo (5/6 cm di spessore più rivestimento in rame di 3 mm) nel quale è inserito un rivelatore a scintillazione NaI(Tl) a basso fondo in modalità di campionamento continuo. Attraverso il software MAIR-C, collegato al rivelatore, è stato possibile calibrarlo in energia, FWHM e efficienza. I locali analizzati, poiché quotidianamente frequentati dal personale, sono: Laboratorio caldo, Corridoio, Attesa calda, Camere degenza, e Radiofarmacia. Mediante l’uso di fogli di calcolo, è stata determinata la concentrazione media presente nei diversi locali. I risultati ottenuti hanno mostrato che la concentrazione massima di F-18 è nella radiofarmacia.Le persone con accesso ai locali “caldi” sono state classificate, sulla base delle attività da loro svolte in: medici, TSRM, infermieri e radiofarmacisti. Per ognuna di queste figure è stato stimato il tempo di permanenza all’interno dei locali.Si è proceduto, poi, alla validazione del metodo utilizzato per il calcolo della dose interna per inalazione, applicando quanto riportato nella pubblicazione I.C.R.P. 66, che ha come scopo principale quello di determinare i limiti annuali d’introduzione dei radionuclidi per i lavoratori.Le metodiche, applicate al solo radioisotopo F-18, permettono di ricavare una prima stima della dose inalata dagli operatori, aprendo un’ ampia gamma di possibili sviluppi futuri.

Modello matematico per lo studio della risposta cardiovascolare alla contropulsazione esterna

In questo lavoro di tesi si è realizzato un modello matematico con l’intento di fornire uno strumento per lo studio della risposta cardiovascolare alla contropulsazione esterna. L’ EECP (Enhanced External Counterpulsation) è un metodo non invasivo di assistenza cardiaca basato sull’applicazione di pressioni sincronizzate col ritmo cardiaco su determinate superfici corporee. I benefici della terapia su pazienti con sofferenze cardiache sono confermati dalle tabelle cliniche; rimane tuttavia non chiaro il legame diretto tra questi e la EECP. La base del lavoro è un modello della circolazione sanguigna adattato allo studio della situazione in esame e riprodotto mediante il software di calcolo Matlab. Il modello proposto e la relativa simulazione numerica permettono la visualizzazione istantanea delle modifiche che l’azione di contropulsazione apporta al flusso e alla pressione sanguigna, al fine di offrire un aiuto nella ricerca di un legame diretto tra la EECP e i benefici che questa terapia ha sul paziente.

Valutazione della cardiotossicità in pazienti oncologici mediante tecniche ecocardiografiche

L'elaborato si inserisce in un progetto sviluppato presso l'Istituto Scientifico Romagnolo per lo Studio e la Cura dei Tumori (I.R.S.T.) di Meldola che riguarda la valutazione di parametri cardiologici che possano risultare indici predittivi di uno scompenso cardiaco in pazienti affetti da linfoma. Tutti i soggetti considerati nel progetto sono stati sottoposti a trattamenti chemioterapici facenti uso di antracicline e la cui funzionalità cardiaca è stata controllata periodicamente tramite ecografia bidimensionale e volumetrica, utilizzando il sistema VividE9 della GE Healthcare. L'obiettivo dell'analisi è quello di ricercare se oltre alla frazione di eiezione esistono parametri più predittivi di una eventuale cardiotossicità come gli strain, calcolati attraverso l'ausilio della tecnica ecografica.

Le metodiche di Diffusion Weighted Imaging per la caratterizzazione della malattia policistica renale

La tecnica di Diffusion Weighted Imaging (DWI) si basa sullo studio del moto diffusivo delle molecole d’acqua nei tessuti biologici ed è in grado di fornire informazioni sulla struttura dei tessuti e sulla presenza di eventuali alterazioni patologiche. Il più recente sviluppo della DWI è rappresentato dal Diffusion Tensor Imaging (DTI), tecnica che permette di determinare non solo l’entità, ma anche le direzioni principali della diffusione. Negli ultimi anni, grazie ai progressi nella tecnica di risonanza magnetica, l’imaging di diffusione è stato anche applicato ad altri distretti anatomici tra cui quello renale, per sfruttarne le potenzialità diagnostiche. Tuttavia, pochi sono ancora gli studi relativi all’applicazione delle metodiche di diffusione per la valutazione della malattia policistica renale autosomica dominante (ADPKD). ADPKD è una delle malattie ereditarie più comuni ed è la principale causa genetica di insufficienza renale dell’adulto. La caratteristica principale consiste nella formazione di cisti in entrambi i reni, che progressivamente aumentano in numero e dimensioni fino a causare la perdita della funzionalità renale nella metà circa dei pazienti. Ad oggi non sono disponibili terapie capaci di arrestare o rallentare l’evoluzione di ADPKD; è possibile controllare le complicanze per evitare che costituiscano componenti peggiorative. Il lavoro di tesi nasce dalla volontà di indagare se la tecnica dell’imaging di diffusione possa essere utile per fornire informazioni sullo stato della malattia e sul suo grado di avanzamento. L’analisi di studio è concentrata sul calcolo del coefficiente di diffusione apparente (ADC), derivato dalle immagini DWI e valutato nella regione della midollare. L’obiettivo di questo lavoro è verificare se tale valore di ADC sia in grado di caratterizzare la malattia policistica renale e possa essere utilizzato in ambito clinico-diagnostico come indicatore prognostico nella progressione di questa patologia.

Squeeze Cap. Progettazione e validazione di un sistema innovativo di apertura e chiusura per un contenitore asettico per liquidi

Sviluppo di un sistema innovativo di apertura posizionato sull'aletta laterale per un contenitore asettico per liquidi, in particolare per latte

Reconstrução e reconhecimento de imagens binárias utilizando o algoritmo Máquina de Boltzmann

The objective of this work is to use algorithms known as Boltzmann Machine to rebuild and classify patterns as images. This algorithm has a similar structure to that of an Artificial Neural Network but network nodes have stochastic and probabilistic decisions. This work presents the theoretical framework of the main Artificial Neural Networks, General Boltzmann Machine algorithm and a variation of this algorithm known as Restricted Boltzmann Machine. Computer simulations are performed comparing algorithms Artificial Neural Network Backpropagation with these algorithms Boltzmann General Machine and Machine Restricted Boltzmann. Through computer simulations are analyzed executions times of the different described algorithms and bit hit percentage of trained patterns that are later reconstructed. Finally, they used binary images with and without noise in training Restricted Boltzmann Machine algorithm, these images are reconstructed and classified according to the bit hit percentage in the reconstruction of the images. The Boltzmann machine algorithms were able to classify patterns trained and showed excellent results in the reconstruction of the standards code faster runtime and thus can be used in applications such as image recognition.