Maria, Mari! : My Marie

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In-situ Investigation of the Early Stage of TiO2 epitaxy on (001) SrTiO3

We report on a systematic study of the growth of epitaxial TiO2 films deposited by pulsed laser deposition on Ti-terminated (001) SrTiO3 single crystals. By using in-situ reflection high energy electron diffraction, low energy electron diffraction, x-ray photoemission spectroscopy and scanning probe microscopy, we show that the stabilization of the anatase (001) phase is preceded by the growth of a pseudomorphic Sr-Ti-O intermediate layer, with a thickness between 2 and 4 nm. The data demonstrate that the formation of this phase is related to the activation of long range Sr migration from the substrate to the film. The role of interface Gibbs energy minimization, as a driving force for Sr diffusion, is discussed. Our results enrich the phase diagram of the Sr-Ti-O system under epitaxial strain opening the roudeficient SrTiO phase.Comment: 8 pages, 7 figure

Electronic phase separation near the superconductor-insulator transition of Nd1+xBa2−xCu3O7−δ thin films studied by an electric-field-induced doping effect

We report a detailed study of the transport properties of Nd(1+x)Ba(2-x)Cu(3)O(7-delta) thin films with doping changed by field effect. The data cover the whole superconducting to insulating transition and show remarkable Similarities with the effect of chemical doping in high critical temperature superconductors. The results suggest that the add-on of carriers is accompanied by an electronic phase separation, independent on the details of the doping mechanism

A DEEP LEARNING APPROACH FOR SENTIMENT ANALYSIS

La Sentiment Analysis si riferisce alla analisi qualitativa volta ad identificare e classificare opinioni contenute in frasi e testi, allo scopo di stabilire lo \u201cstato d\u2019animo\u201d dell\u2019autore rispetto ad un particolare argomento o prodotto, e di determinare se tale stato \ue8 di fatto positivo, negativo oppure neutrale. Le opinioni espresse in un testo, come ad esempio giudizi, sentimenti ed emozioni, sono di recente diventate oggetto di studio e di ricerca sia in ambito accademico che industriale. Sfortunatamente la comprensione del linguaggio, applicata a commenti di utenti, \ue8 un attivit\ue0 estremamente complessa per una macchina, specialmente se ci si riferisce ai contesti dei moderni social network. Le modalit\ue0 in cui le persone si esprimono in linguaggio naturale, sono molteplici, e l\u2019utilizzo \u201cinformale\u201d della lingua adottato tipicamente nei social netowrks, genera frasi spesso dense di errori, modi di dire (slang), costrutti sintattici \u201dpersonalizzati\u201d, o anche frasi arricchite da caratteri speciali (come l\u2019hashtag in Twitter), il che complica notevolmente l\u2019analisi. Recentemente, le tecniche di Deep Learning, stanno emergendo nel panorama del machine learning, come un modello computazionale che pu\uf2 essere adoperato con efficacia per scoprire relazioni semantiche complesse, all\u2019interno di un testo, anche senza la necessit\ue0 di dover individuare a priori caratteristiche (features) di tali relazioni. Questi approcci hanno migliorato l\u2019attuale stato dell\u2019arte in diversi settori della Sentiment Analysis, come ad esempio la classificazione di frasi o di documenti, l\u2019apprendimento basato su lexicon, fino ad arrivare alla analisi di fenomeni complessi come il cyber bullismo. I contributi di questa tesi sono di due tipi. Il primo contributo fornito, relativo ad aspetti generali di Sentiment Analysis, riguarda la proposta di un modello di rete neurale semi supervisionata, basato sulle reti di tipo Deep Belief, in grado di affrontare l\u2019incertezza dei dati insita nelle frasi testuali, con particolare riferimento alla lingua italiana. Il modello proposto \ue8 stato testato rispetto a diversi datasets presi dalla letteratura di riferimento, composti da testi relativi a critiche cinematografiche, adottando una rappresentazione dell\u2019informazione basata su vettori (Word2Vec) ed introducendo anche metodi derivati dal campo del Natural Language Processing (NLP). Il secondo contributo fornito in questa tesi, partendo dall\u2019assunto che il cyber bullismo pu\uf2 essere considerato come un caso particolare di Sentiment Analysis, propone un approccio non supervisionato alla rilevazione automatica di tracce di cyber bullismo all\u2019interno di social networks, basato sia su di una rete neurale di tipo GHSOM (Growing Hierarchical Self Organizing Map), sia su di un modello di caratteristiche (features) predefinito. Il modello non supervisionato proposto dimostra di raggiungere comunque risultati interessanti rispetto ai tipici modelli supervisionati, applicati solitamente in questo ambito.Sentiment Analysis refers to the process of computationally identifying and categorizing opinions expressed in a piece of text, in order to determine whether the writer\u2019s attitude towards a particular topic or product is positive, negative, or even neutral. The views expressed and its related concepts, such as feelings, judgments, and emotions have become recently a subject of study and research in both academic and industrial areas. Unfortunately language comprehension of user comments, especially in social networks, is inherently complex to computers. The ways in which humans express themselves with natural language are nearly unlimited and informal texts is riddled with typos, misspellings, badly set up syntactic constructions and also specific symbols (e.g. hashtags in Twitter) which exponentially complicate this task. Recently, deep learning approaches are emerging as powerful computational models that discover intricate semantic representations of texts automatically from data without hand-made feature engineering. These approaches have improved the state-of-the-art in many Sentiment Analysis tasks including sentiment classification of sentences or documents, sentiment lexicon learning and also in more complex problems as cyber bullying detection. The contributions of this work are twofold. First, related to the general Sentiment Analysis problem, we propose a semi-supervised neural network model, based on Deep Belief Networks, able to deal with data uncertainty for text sentences in Italian language. We test this model against some datasets from literature related to movie reviews, adopting a vectorized representation of text (Word2Vec) and exploiting methods from Natural Language Processing (NLP) pre-processing. Second, assuming that the cyber bullying phenomenon can be treated as a particular Sentiment Analysis problem, we propose an unsupervised approach to automatic cyber bullying detection in social networks, based both on Growing Hierarchical Self Organizing Map (GHSOM) and on a new specific features model, showing that our solution can achieve interesting results, respect to classical supervised approaches

A teaser made simple: a didactic measurement of the spectral answer of a human-eye-calibrated lux meter

A simple didactic experiment has been designed and realized, in order to illustrate to undergraduate students in scientific faculties some basic concepts lying behind the fundamentals of geometrical optics. The spectral response of a human-eye-calibrated lux meter was measured using a very trivial experimental arrangement. The white light of a halogen lamp was decomposed into its spectral components through a diffraction grating, so that collecting the radiation at different dispersion angles allowed one to measure the intensity as a function of wavelength. The experiment can be used to effectively illustrate the concepts of spectral distribution, the radiometry versus photometry conversion and photopic response, and the famous historical experience by Herschel on the 'temperature of colours'

Role of interband scattering in neutron irradiated MgB2_2 thin films by Scanning Tunneling Spectroscopy measurements

A series of MgB$_2$ thin films systematically disordered by neutron irradiation have been studied by Scanning Tunneling Spectroscopy. The c-axis orientation of the films allowed a reliable determination of local density of state of the $\pi$ band. With increasing disorder, the conductance peak moves towards higher voltages and becomes lower and broader, indicating a monotonic increase of the $\pi$ gap and of the broadening parameter. These results are discussed in the frame of two-band superconductivity.Comment: The text will be submitted in Latex format, and the corresponding pdf file should take 6 pages. There are 5 figures (eps files submitted) and 1 tabl

Schede “geologiche” di I e II livello per la “Valutazione degli effetti locali nei siti di ubicazione di singoli edifici (edilizia ordinaria, strategica e monumentale)

Nell’ambito di un progetto GNDT del 1999 era stata predisposta una scheda di rilevamento che permetteva una raccolta di informazioni geologiche e geomorfologiche per il sito di ubicazione di un bene monumentale (Di Capua et al, 2005a e 2005b). Questo strumento si è rivelato di grande utilità per il rilievo delle caratteristiche geologiche di sito anche in occasione di eventi sismici recenti. Infatti, è stato utilizzato per raccogliere informazioni preliminari sui siti di ubicazione delle chiese danneggiate dal terremoto del Molise (2002), consentendo il rapido confronto delle caratteristiche morfo-litologiche dei diversi siti e agevolando l’analisi delle possibili relazioni tra queste caratteristiche locali e il danneggiamento sismico osservato negli edifici. Nel condurre una campagna di censimento dati è importante poter disporre di uno strumento schedografico affidabile, che consenta una raccolta omogenea delle informazioni disponibili 2/6 e una riduzione dei fattori soggettivi nel rilievo geologico e geomorfologico, che agevoli il tecnico in una descrizione standardizzata dei vari elementi, evitando in questo modo che egli possa dimenticare particolari importanti nella descrizione del sito. Pertanto, nella Linea 10 del progetto Reluis è stato proposto di perseguire l’obiettivo di ridefinire gli strumenti schedografici di tipo “geologico” per valutazioni dei possibili effetti locali nei siti di ubicazione di edifici ordinari, strategici e monumentali

Una nuova scheda “geologica” per la valutazione degli effetti sismici locali in siti di ubicazione di singoli edifici

A partire dai terremoti del Friuli (1976) e dell’Irpinia-Basilicata (1980) la comunità scientifica ha approntato una serie di strumenti schedografici per il censimento della vulnerabilità sismica, del danno e dell’agibilità degli edifici, raggiungendo così un duplice risultato: raccolta omogenea di dati tipologico-strutturali finalizzati alla messa a punto di correlazioni tra i parametri sismologici ed i danni accertati e valutazione del livello di agibilità degli edifici danneggiati. Invece, dal punto di vista geologico non c’è stata un’analoga attenzione per gli strumenti di rilievo; sebbene nel tempo ne siano stati predisposti alcuni, essi non sono risultati mai esaustivi, pur considerando le necessarie e inevitabili semplificazioni che devono essere adottate per fare di una scheda uno strumento pratico, di facile applicazione. Nell’ambito dell’Unità di Ricerca è stato quindi condotto un censimento delle schede di tipo “geologico” già esistenti, al fine di integrare tutte le informazioni necessarie in un unico strumento schedografico. La nuova scheda consente la raccolta sistematica e ragionata delle informazioni, permettendo una codifica omogenea delle caratteristiche morfolitologiche locali e, laddove esistano sufficienti dati, una caratterizzazione geotecnica e geofisica del sottosuolo del sito esaminato. La nuova scheda proposta, opportunamente compilata, permette di fornire una valutazione qualitativa degli effetti sismici locali ed in particolare consente, a fronte di sufficienti dati raccolti e rilevati, una prima quantificazione degli effetti di amplificazione attesi (Fa) sulla base delle recenti normative nazionali e regionali di settore