Computational study of resting state network dynamics

Lo scopo di questa tesi è quello di mostrare, attraverso una simulazione con il software The Virtual Brain, le più importanti proprietà della dinamica cerebrale durante il resting state, ovvero quando non si è coinvolti in nessun compito preciso e non si è sottoposti a nessuno stimolo particolare. Si comincia con lo spiegare cos’è il resting state attraverso una breve revisione storica della sua scoperta, quindi si passano in rassegna alcuni metodi sperimentali utilizzati nell’analisi dell’attività cerebrale, per poi evidenziare la differenza tra connettività strutturale e funzionale. In seguito, si riassumono brevemente i concetti dei sistemi dinamici, teoria indispensabile per capire un sistema complesso come il cervello. Nel capitolo successivo, attraverso un approccio ‘bottom-up’, si illustrano sotto il profilo biologico le principali strutture del sistema nervoso, dal neurone alla corteccia cerebrale. Tutto ciò viene spiegato anche dal punto di vista dei sistemi dinamici, illustrando il pionieristico modello di Hodgkin-Huxley e poi il concetto di dinamica di popolazione. Dopo questa prima parte preliminare si entra nel dettaglio della simulazione. Prima di tutto si danno maggiori informazioni sul software The Virtual Brain, si definisce il modello di network del resting state utilizzato nella simulazione e si descrive il ‘connettoma’ adoperato. Successivamente vengono mostrati i risultati dell’analisi svolta sui dati ricavati, dai quali si mostra come la criticità e il rumore svolgano un ruolo chiave nell'emergenza di questa attività di fondo del cervello. Questi risultati vengono poi confrontati con le più importanti e recenti ricerche in questo ambito, le quali confermano i risultati del nostro lavoro. Infine, si riportano brevemente le conseguenze che porterebbe in campo medico e clinico una piena comprensione del fenomeno del resting state e la possibilità di virtualizzare l’attività cerebrale

Advanced estimates of regional accounts: an alternative approach by spatial panels

The policies related to regional economic activity developed by European Union (EU) and the role played by regions as economic subject have determined a bigger set of disaggregated statistics at macroeconomic level. The methodologies used nowadays by the Italian national institute of statistics (ISTAT) are based on an information set build on the basis of inner statistical surveys and other external sources. The estimates of regional accounts carried out on the complete information set require an amount of time bigger than the one expected for the already mentioned aims. A strong need to carry out advanced estimates of regional accounts in a quicker time has emerged. The Kalman filter could be the right tool if we use a short time series span. Since it is available a larger data set from ISTAT web site (www.istat.it) from 1980 up to 2004, a different approach will be performed here, and is mainly based on Spatial Panel recently used by Elhorst and Baltagi. SAR (simultaneous autocorrelation model) and SEM (simultaneous error model) will be used. In a similar fashion the first log differences of ULA (units of labour) will be used to forecast the first log differences of four value added branches at constant prices. Finally some conclusions will be drawn on the performances of SAR and SEMspatial panel data models, regional accounts

A Novel Approach to the Cosmological Constant Problem

We propose a novel infinite-volume brane world scenario where we live on a non-inflating spherical 3-brane, whose radius is somewhat larger than the present Hubble size, embedded in higher dimensional bulk. Once we include higher curvature terms in the bulk, we find completely smooth solutions with the property that the 3-brane world-volume is non-inflating for a continuous range of positive values of the brane tension, that is, without fine-tuning. In particular, our solution, which is a near-BPS background with supersymmetry broken on the brane around TeV, is controlled by a single integration constant.Comment: 20 pages, revte

Concurrent Computing: from Petri Nets to Graph Grammars

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