University of Bologna

AMS Tesi di Laurea
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    Diffusion Inpainting with Parameter Efficient Learning for the Generation of Architectural Elements

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    Visualizing an architectural renovation within existing spaces based on user demand poses a formidable challenge. This work presents an approach to subject-driven inpainting tailored for architectural contexts, employing diffusion models to semantically synthesize architectural elements and design styles into real-world images, guided by user-defined prompts. By employing a Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) trained on a limited dataset and employing parameter-efficient fine-tuning techniques, notably Low-Rank Adaptations (LoRA), the model achieves superior quality and semantic coherence in inpainting outcomes, preserves its core performance while reducing the number of retrained parameters. A significant contribution of this research is the introduction of a novel loss function that integrates Mean Squared Error (MSE) with the Structural Similarity Index (SSIM), enhancing DDPM training particularly in the preservation of textures, thereby establishing a replicable and adaptable training pipeline. Evaluation of the model's performance encompasses both quantitative metrics and qualitative assessments, including feedback from expert human evaluators and the obtained results demonstrate that the proposed approach outperforms existing methods in terms of both reconstruction quality and semantic coherence of the inpainting result, being computational efficiency, making it well-suited for use in low-resource environments. Overall, this work approach offers a valuable baseline for future research on guided inpainting and subject placement of architectural elements into an existing image

    Dynamic characterization of a sports motorbike through numerical model development and experimental validation

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    Questo elaborato di tesi ha lo scopo di mostrare passo dopo passo tutto il lavoro svolto durante l'esperienza di stage di circa quattro mesi presso l'azienda Blackshape S.P.A. L'obiettivo di questo studio è stato quello di caratterizzare dinamicamente la moto sportiva Honda CBR 650r attraverso la modellazione numerica e indagare il suo comportamento sotto vari input e perturbazioni esterne. Per implementare la dinamica del veicolo e il modello di simulazione è stato utilizzato il software Matlab & Simulink. Per convalidare il modello, i dati di prova sono stati analizzati e confrontati con i risultati del modello numerico ottenuti ripetendo la stessa manovra di prova. I dati misurati sono stati precedentemente archiviati in un file Excel dove ogni colonna corrispondeva a un diverso canale di misura e ogni riga rappresentava la grandezza misurata in un momento specifico. Gran parte del lavoro è consistito nell'analisi dei dati raccolti e nell'applicazione di un filtro Butterworth, modellato mediante uno script Matlab, al fine di ridurre il rumore di fondo. Il potenziale di questo lavoro risiede nella capacità di raccogliere informazioni complete sul comportamento della moto, piuttosto che affidarsi esclusivamente al feedback qualitativo raccolto durante i test di sviluppo

    Utilizzo di ChatGPT come supporto nello Sviluppo Software: Un’Analisi Completa

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    Questa tesi esplora l’integrazione sfaccettata di ChatGPT, un potente modello di linguaggio sviluppato da OpenAI, nel campo dello sviluppo software. Alla data attuale, GPT rappresenta lo stato dell’arte nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale. Questa ricerca indaga le molteplici modalità in cui questo strumento è stato utilizzato, il suo impatto sulla creazione di software e le sfide e le opportunità che presenta. Saranno considerate le sue applicazioni in casi pratici, valutandone l’efficacia, l’adattabilità e l’affidabilità. Il percorso di ricerca proposto si prefigge, tramite l’utilizzo di ChatGPT per sviluppare un prototipo, di esaminare come tale strumento possa essere utilizzato in maniera costruttiva per arricchire la nostra esperienza digitale e come possa aprire nuove prospettive per la creazione e l’ottimizzazione dei servizi basati su chat automatizzate. Allo stesso tempo, si terranno in debita considerazione le sfide e i limiti di questa tecnologia, così come possibili questioni etiche che essa solleva

    Analisi e Ottimizzazione Energetica dell'Impianto di Produzione di Biodiesel di Bunge Italia S.p.A.

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    Questo progetto di tesi presenta un'analisi dettagliata delle strategie per ottimizzare l'efficienza energetica nel processo produttivo di biodiesel e glicerina raffinata presso il sito produttivo di Bunge Italia S.p.A. Dopo un'attenta fase di studio e valutazione dell'impianto e del processo, sono stati identificati quattro interventi miranti alla riduzione del consumo energetico complessivo. In primo luogo, è stata condotta un'analisi degli scaricatori di condensa per valutarne le prestazioni e identificare eventuali malfunzionamenti. Questo intervento ha permesso di quantificare il surplus di energia termica generato e di proporre la sostituzione dei dispositivi non efficienti. Successivamente, è stata esaminata l'opportunità di coibentare elementi critici dell'impianto, come valvole e passi d'uomo, al fine di ridurre le perdite di calore e migliorare l'efficienza complessiva del sistema. Attraverso un'analisi dettagliata, è stato possibile quantificare il risparmio energetico derivante dall'isolamento termico di tali componenti. Un ulteriore intervento proposto è stato l'implementazione di un cogeneratore per soddisfare la richiesta di energia elettrica. Attraverso un'analisi di fattibilità, sono state valutate le migliori strategie per utilizzare l'energia termica fornita dal cogeneratore in modo remunerativo e sostenibile per l'azienda. Infine, è stato realizzato un intervento specifico nella sezione di purificazione del biodiesel per adeguare il processo alle nuove specifiche di qualità del prodotto. Questo intervento ha comportato variazioni nelle condizioni operative della sezione, portando a un significativo risparmio di vapore utilizzato nel processo di produzione. L'analisi approfondita dei benefici derivanti da ciascun intervento fornisce una base solida per decisioni future volte a migliorare ulteriormente l'efficienza e la sostenibilità dell'impianto produttivo

    Diagnose Your Text: A Plausibility Estimation Model for Medical Statements

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    Today's large language models (LLMs) are extremely good at generating text practically indistinguishable from the human one, but are prone to hallucinate information. Therefore, there is a need for fact-checking, particularly in sensitive and critical domains where misinformation could have life-threatening consequences, as seen in the medical field. This task presents a significant challenge due to the exceptional quality of the artificial text. Moreover, developing highly effective fact-checking tools in specialized domains still needs to be solved in the literature. In this thesis, we introduce Med-vera, taking a step in automatically quantifying the plausibility of declarative medical statements. To better align with real-world scenarios, we focus on evidence-free fact-checking, which requires a statement as input without needing a trustworthy source paragraph to compare with. Using LLaMA-2-chat, Med-vera verbalizes existing heterogeneous medical resources to generate over 1 million correct and incorrect artificial statements, which serve as the basis for training closed-book classification models. The converted resources are question-answering datasets (BioASQ, MedMCQA, PubMedQA) and knowledge graphs (UMLS)

    Valutazione della robustezza strutturale della copertura delle Gaggiandre - Arsenale di Venezia

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    L’oggetto di questo elaborato è la valutazione della robustezza di una copertura storica in legno presente all’interno dell’Arsenale di Venezia, le cosiddette Gaggiandre. In particolare, si sono raffrontati il comportamento strutturale della copertura prima dell'intervento di consolidamento che fu fatto nell'Ottocento e il comportamento successivo a tali modifiche. Per eseguire tale valutazione si sono ipotezzati due possibili tipi di lesione: la rottura di uno degli appoggi di una delle capriate centrali e la rottura di entrambi gli appoggi della capriata frontale. Si è potuta così appurare la risposta strutturale grazie a due tipi di analisi, quella statica lineare e quella statica non lineare. Ne è risultata una maggiore robustezza nella configurazione successiva al consolidamento Ottocentesco. Tale risultato è stato ottenuto dal raffronto di indici di robustezza deterministici ricavati grazie alle analisi fatte

    Analysis of an infrastructural intervention to encourage cycling in Reykjavik

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    With Italy's long history of city planning and infrastructure, and Bologna being a commune since 1116, Iceland didn't have an official urban development until the end of the 19th century. Reykjavik, being a young city, has developed to become a rural environment, compared to the old city center of Bologna being urban. While both cities have different characteristics, and climate, their goals are similar. Sustainable public transport is the main objective that these cities have concluded to be the key in decreasing private car use by 20-25%, however, are these aims realistic? Are the current public transportation services in Bologna and Reykjavík capable of achieving these targets? Bicycles, BRT and trams, are these sufficient alternatives when it comes to replacing the private car? Do they supply the necessary services needed to meet these goals? Is a cycling city the way to proceed? Reykjavík has the goal of becoming a cycling city, that is why one project, among many, aims to connect the neighbourhoods, Grafarholt and Ártún, by setting up a cycling path. The area between these neighbourhoods, Dragháls and Krókháls, is currently a commercial- and industrial area that is considered fraught with danger for cyclists. That is why it is important to do analyses such as capacity analysis and accident analysis. Because of the characteristics of the area, the project required coming up with various design solutions, their pros and cons along with the cost and quantity estimation. Ultimately coming up with a conclusion on which bicycle path is the best solution for the area

    Smart roads: design and safety analysis

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    This study delves into the integration of smart technology into road infrastructure amidst increasing demands due to population growth and urbanization. It investigates the potential of smart roads—equipped with sensors, intelligent traffic systems, and connectivity features—to enhance efficiency, safety, and sustainability in transportation. The thesis is divided into two main sections: the first explores the concept and technology behind smart roads and their role in addressing safety concerns and environmental sustainability; the second focuses on design principles aimed at mitigating safety risks and ensuring data protection. Through examining the current technological advancements and design strategies, the research seeks to offer insights into overcoming the challenges faced by traditional road systems and the implementation of smart road solutions. It aims to provide a comprehensive understanding of smart roads' safety implications and the design solutions that can address these issues, contributing to the advancement of transportation systems

    Low carbon cement LC3 formulation study in deep soil mixing

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    Originally, deep soil mixing involved combining in-situ soil with a hydraulic binder as a ground improvement approach. In the context of deep foundations, it is a cost-effective way for making soils constructible. These days, this technique is applied to the construction of waterproof walls, retaining walls, and other non-structural and structural foundation components in addition to soil improvement. Considering the urgent need for decarbonisation in the building sector, this study primarily focuses on examining the mechanical and physical characteristics of a soil mix including low carbon cement: Limestone Calcined Clay cement (LC3). Made up of calcined clay, limestone powder, and Portland cement clinker, LC3 has been seen as a potential remedy for the problems facing the cement and concrete industry at the moment, including high energy costs, resource scarcity, and carbon emissions. This work uses LC3, slag cement and regular Portland cement as a reference, to conduct a number of experimental examinations of soilcrete mixes, using a constant dosage of the binder and a constant amount of total water. The soil sample used is a low plasticity clayey soil taken from Limon des Plateaux, a city in Beauvais in northern Paris, France. Several tests, such as water accessible porosity, density, unconfined compression, ultrasonic wave propagation and TGA were conducted. The findings show that the various cement kinds had an effect on the physical characteristics of the soil mixture. For a desirable mechanical strength of around 2MPa needed for deep soil mixing, the low carbon mixture LC3 demonstrated favourable compatibility with the soil, exhibiting the desirable mechanical strength throughout the testing period and specifically the mixture using a super plasticizer showed better strength. This work contributes to the decarbonisation efforts in the building industry by highlighting the possibility of low-carbon cement in deep soil mixing

    Additive decomposition of one-dimensional signals using Transformers

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    Additive decomposition of one-dimensional signals is a well-studied and widespread technique, as it turns out to be, in various scientific fields, a very useful pre-processing step. The various techniques for decomposition are mostly based on mathematical models; a review of the state of the art found that the use of the latest deep learning models to tackle this problem is an area that has yet to be explored. In this thesis, we propose a method to deal with the additive decomposition of one-dimensional signals using the Transformer architecture to decompose signals into piece-wise constant, smooth (low-frequency oscillatory), texture (high-frequency oscillatory) components, and a noise realization. The experimental results obtained show that our model, trained on synthetic data, is capable of modeling and decomposing with excellent fidelity the components that constitute the input signal for signals belonging to the same distribution of the training data

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