Innovative multifunctional materials with low environmental impact for energy saving, comfort and health of indoor environment

L’esigenza di un’elevata efficienza energetica degli edifici porta ad avere strutture isolate con limitati ricambi d’aria. Di conseguenza ci può essere un peggioramento della qualità dell’aria interna con aumento delle concentrazioni degli inquinanti aereo-dispersi e conseguenti ambienti confinati caratterizzati da una scarsa qualità dell’aria. Si spende molto tempo in ambienti confinati come uffici, residenze, scuole e altre strutture pubbliche che devono necessariamente avere un microclima sano e confortevole. Ristagni di umidità e concentrazioni elevate di inquinanti aereodispersi possono avere severe e gravi conseguenze sullo stato di salute degli occupanti degli edifici come la ben nota Sindrome da Edificio Malato (Sick Building Syndrom, SBS). Da qui nasce l’esigenza di sviluppare tecnologie che passivamente riescano a migliorate la qualità dell’aria indoor senza andare a inficiare sul conteggio energetico dell’edificio stesso. Lo scopo della ricerca è quello di sviluppare malte e/o finiture multifunzionali innovative che, senza ulteriori dispendi energetici, riescano a garantire un elevato comfort e la salubrità degli ambienti indoor. L’obiettivo sarà raggiunto impiegando nelle miscele preparate con diversi leganti (cemento, cemento fotocatalitico, calce idraulica naturale con e senza agente fotocatalitico) aggregati/filler non convenzionali con elevate capacità adsorbenti anche tramite l’utilizzo di sottoprodotti industriali. Le finiture multifunzionali potranno così adsorbire gli inquinanti aereodispersi in un reattore a micro-nano scala dove verranno rimossi, mantenendo nel tempo un’elevata efficienza. Dai risultati ottenuti si è dimostrato come le malte innovative multifunzionali, oltre a soddisfare i requisiti ordinari, sono in grado di migliorare passivamente la qualità dell’aria di ambienti confinati. In particolare le finiture garantiscono elevata traspirabilità, sono buoni tamponi igroscopici e hanno un’elevata capacità disinquinante.Recent European laws and directives are stricter in terms of energy efficiency of buildings. Constructions are currently built up more sealed and air changing is not enough. This condition leads to a greater risk of unhealthy indoor environments. Due to the changing in lifestyle, people are nowadays spending indoor mostly of their time, so, indoor air quality (IAQ) is becoming a critical issue. Mortars, plasters and finishes can have an active role to improve IAQ. This study focused on innovative and multifunctional mortars to be used as finishes, able to improve IAQ, without wasting energy. The action of different binders (cement, photocatalytic cement, natural hydraulic lime with and without photocatalytic agents) was studied as well as the effects of adsorbent materials used as unconventional aggregates/fillers. The effect of using biomass waste materials was also investigated, to the aims of sustainability. In particular, multifunctional finishes can adsorb airborne pollutants in micro-nano-scale where they will be removed ensuring enough efficiency during time. The results show that the innovative multifunctional mortars for finishes, besides fulfilling the ordinary requirements, are able to improve passively IAQ, for the health and comfort of occupants, in terms of permeability, moisture buffering ability and depolluting activity

Teoria di campo conforme

In questa trattazione si introduce e si sviluppa la teoria di campo conforme. Dal principale riferimento bibliografico si è voluto estrarre ed elaborare un testo che, più che sull'esaustività della trattazione, si concentra sulle particolari proprietà della teoria date proprio dall'imposta invarianza sotto trasformazioni conformi. Partendo da una breve introduzione storica seguita dall'esposizione di alcune nozioni preliminari utili (Capitolo 1) si passa successivamente allo sviluppo della teoria in d >2 dimensioni (Capitolo 2) con particolare attenzione alla struttura di gruppo delle trasformazioni conformi e alle correnti conservate ottenute dalla presenza di tali simmetrie della teoria (Paragrafo 2.4). Inoltre particolare enfasi è data alle condizioni imposte sulle funzioni di correlazione dalle simmetrie (Paragrafo 2.5). Successivamente (Capitolo 3) si procede con lo studio della teoria conforme in due dimensioni, dove essa possiede particolari proprietà che la distinguono dal caso di background a più alte dimensioni. In tale contesto si considera l'algebra di Virasoro (Paragrafo 3.2) e si espongono brevemente i casi del bosone libero (Paragrafo 3.5) e del fermione libero (Paragrafo 3.6). Si ha infine (Capitolo 4) un'introduzione alla teoria nel caso di spazi con topologie non banali, in particolare il toro, concentrandosi sulla costruzione del background e sul gruppo modulare (Paragrafo 4.2)

Functional Flow Matching

In this work, we propose Functional Flow Matching (FFM), a function-space generative model that generalizes the recently-introduced Flow Matching model to operate directly in infinite-dimensional spaces. Our approach works by first defining a path of probability measures that interpolates between a fixed Gaussian measure and the data distribution, followed by learning a vector field on the underlying space of functions that generates this path of measures. Our method does not rely on likelihoods or simulations, making it well-suited to the function space setting. We provide both a theoretical framework for building such models and an empirical evaluation of our techniques. We demonstrate through experiments on synthetic and real-world benchmarks that our proposed FFM method outperforms several recently proposed function-space generative models

Dynamic investigation on the Mirandola bell tower in post-earthquake scenarios

After the seismic events of the 20th and 29th of May 2012 in Emilia (Italy), most of the monumental and historic buildings of the area were severely damaged. In a few structures, partial collapse mechanisms were observed (e.g. façade tilting, out-of-plane overturning of panels…). This paper presents the case-study of the bell tower of the Santa Maria Maggiore cathedral, located in Mirandola (Italy). The dynamic response of the structure was evaluated through operational modal analysis using ambient vibrations, a consolidated non-destructive procedure that estimates the dynamic parameters of the bell-tower. The dynamic tests were carried out in pre-intervention and post-intervention conditions in order to understand the sensitivity of dynamic measurements to safety interventions. Furthermore, a comparative study is made with similar cases of undamaged masonry towers up to the 6th mode. Finally, an investigation on the state of connections and of the building itself is carried out via FE model updating

CORENup: a combination of convolutional and recurrent deep neural networks for nucleosome positioning identification

Background: Nucleosomes wrap the DNA into the nucleus of the Eukaryote cell and regulate its transcription phase. Several studies indicate that nucleosomes are determined by the combined effects of several factors, including DNA sequence organization. Interestingly, the identification of nucleosomes on a genomic scale has been successfully performed by computational methods using DNA sequence as input data. Results: In this work, we propose CORENup, a deep learning model for nucleosome identification. CORENup processes a DNA sequence as input using one-hot representation and combines in a parallel fashion a fully convolutional neural network and a recurrent layer. These two parallel levels are devoted to catching both non-periodic and periodic DNA string features. A dense layer is devoted to their combination to give a final classification. Conclusions: Results computed on public data sets of different organisms show that CORENup is a state of the art methodology for nucleosome positioning identification based on a Deep Neural Network architecture. The comparisons have been carried out using two groups of datasets, currently adopted by the best performing methods, and CORENup has shown top performance both in terms of classification metrics and elapsed computation time

Due disegni d’altare per la cappella del Seminario Metropolitano di Torino.

Due documenti d’archivio di carattere iconografico, rinvenuti all’interno dei fondi conservati presso la Biblioteca del Seminario Metropolitano di Torino, fanno luce su d’un frangente del cantiere storico del palazzo della stessa istituzione, intervento con forti ricadute anche a scala urbana, articolato in più fasi lungo il corso del Settecento. Nello specifico essi fanno riferimento alla realizzazione del nuovo altare della cappella, costituendo, con tutta probabilità, l’allegato grafico al contratto stipulato con le maestranze di provenienza genovese, risalente al 1793, impegnate nell'ordine dei marmi policromi che ancor oggi contraddistinguono l’opera. Se le firme e la data riportate su questo documento surrogano tale ipotesi, così come la consistenza dell’altare, lievemente difforme rispetto a quanto qui illustrato, nulla è invece accertabile sul secondo disegno allegato al primo, trattandosi forse di un rilievo dell’altare preesistente, sostituito in questa fase di cantiere

Visualization and Analysis of Transformer Attention

The capability to select the relevant portion of the input is a key feature to limit the sensory input and focus on the most informative collected part. The transformer architecture is among the most performing deep neural network architectures due to the attention mechanism. The attention allows us to spot relevant connections between portions of the images and highlight these connections. Since the model is complex, it is not easy to determine which are these connections and the important areas. We discuss a technique to show these areas and highlight the regions most relevant for label attribution

Michele Timoteo Borda, architetto regio discendente di una famiglia di tecnici al servizio della Corte e del territorio

Il coinvolgimento del giovane architetto Michele Borda a fianco del più noto Giuseppe Cardone, nell'ambito dei lavori di ridefinizione del «giardino antico» e dello «scalone di ponente» del castello di Govone, sin dal gennaio 1820, offre lo spunto per riaprire l’attenzione su d’una famiglia prolifica e che diede tecnici di prim'ordine allo Stato sabaudo, seppure non sempre adeguatamente considerata. Il contributo fa luce dunque sulle molteplici commesse assunte da Michele Timoteo Borda, con speciale riferimento all'articolato cantiere del castello, e altresì accenna alle principali opere progettate dai più insigni tecnici della famiglia Borda, caratterizzata quest'ultima da generazioni di geometri, agrimensori, misuratori, architetti e ingegneri, resisi utili tanto alla Corona quanto alla municipalità di Saluzzo, e in generale al territorio saluzzese

Fuzzy Clustering of Histopathological Images Using Deep Learning Embeddings

Metric learning is a machine learning approach that aims to learn a new distance metric by increasing (reducing) the similarity of examples belonging to the same (different) classes. The output of these approaches are embeddings, where the input data are mapped to improve a crisp or fuzzy classification process. The deep metric learning approaches regard metric learning, implemented by using deep neural networks. Such models have the advantage to discover very representative nonlinear embeddings. In this work, we propose a triplet network deep metric learning approach, based on ResNet50, to find a representative embedding for the unsupervised fuzzy classification of benign and malignant histopathological images of breast cancer tissues. Experiments computed on the BreakHis benchmark dataset, using Fuzzy C-Means Clustering, show the benefit of using very low dimensional embeddings found by the deep metric learning approach