Skyrmion States In Chiral Liquid Crystals

Within the framework of Oseen-Frank theory, we analyse the static configurations for chiral liquid crystals. In particular, we find numerical solutions for localised axisymmetric states in confined chiral liquid crystals with weak homeotropic anchoring at the boundaries. These solutions describe the distortions of two-dimensional skyrmions, known as either \textit{spherulites} or \textit{cholesteric bubbles}, which have been observed experimentally in these systems. Relations with nonlinear integrable equations have been outlined and are used to study asymptotic behaviors of the solutions. By using analytical methods, we build approximated solutions of the equilibrium equations and we analyse the generation and stabilization of these states in relation to the material parameters, the external fields and the anchoring boundary conditions.Comment: 13 pages, 13 figures, Conference: PMNP 2017: 50 years of IST, Gallipoli (LE)- Italy June 17-24, 201

The model of an anomaly detector for HiLumi LHC magnets based on Recurrent Neural Networks and adaptive quantization

This paper focuses on an examination of an applicability of Recurrent Neural Network models for detecting anomalous behavior of the CERN superconducting magnets. In order to conduct the experiments, the authors designed and implemented an adaptive signal quantization algorithm and a custom GRU-based detector and developed a method for the detector parameters selection. Three different datasets were used for testing the detector. Two artificially generated datasets were used to assess the raw performance of the system whereas the 231 MB dataset composed of the signals acquired from HiLumi magnets was intended for real-life experiments and model training. Several different setups of the developed anomaly detection system were evaluated and compared with state-of-the-art OC-SVM reference model operating on the same data. The OC-SVM model was equipped with a rich set of feature extractors accounting for a range of the input signal properties. It was determined in the course of the experiments that the detector, along with its supporting design methodology, reaches F1 equal or very close to 1 for almost all test sets. Due to the profile of the data, the best_length setup of the detector turned out to perform the best among all five tested configuration schemes of the detection system. The quantization parameters have the biggest impact on the overall performance of the detector with the best values of input/output grid equal to 16 and 8, respectively. The proposed solution of the detection significantly outperformed OC-SVM-based detector in most of the cases, with much more stable performance across all the datasets.Comment: Related to arXiv:1702.0083

Microstruttura e proprietà termofisiche degli acciai per bonifica - Applicazioni per la simulazione ed ottimizzazione della tempra

Presentazione orale ed in atti all'incontro tecnico "Applicazioni industriali della misura delle proprietà termiche dei metalli - Nasce la Evitherm Society",Assotec,Milano,9/3/200

Light Scattering by Cholesteric Skyrmions

We study the light scattering by localized quasi planar excitations of a Cholesteric Liquid Crystal known as spherulites. Due to the anisotropic optical properties of the medium and the peculiar shape of the excitations, we quantitatively evaluate the cross section of the axis-rotation of polarized light. Because of the complexity of the system under consideration, first we give a simplified, but analytical, description of the spherulite and we compare the Born approximation results in this setting with those obtained by resorting to a numerical exact solution. The effects of changing values of the driving external static electric (or magnetic) field is considered. Possible applications of the phenomenon are envisaged.Comment: 18 pages, 14 figure

Neurophysiological correlates of embodiment and motivational factors during the perception of virtual architectural environments

The recent efforts aimed at providing neuroscientific explanations of how people perceive and experience architectural environments have largely justified the initial belief in the value of neuroscience for architecture. However, a systematic development of a coherent theoretical and experimental framework is missing. To investigate the neurophysiological reactions related to the appreciation of ambiances, we recorded the electroencephalographic (EEG) signals in an immersive virtual reality during the appreciation of interior designs. Such data have been analyzed according to the working hypothesis that appreciated environments involve embodied simulation mechanisms and circuits mediating approaching stimuli. EEG recordings of 12 healthy subjects have been performed during the perception of three-dimensional interiors that have been simulated in a CAVE system and judged according to dimensions of familiarity, novelty, comfort, pleasantness, arousal and presence. A correlation analysis on personal judgments returned that scores of novelty, pleasantness and comfort are positively correlated, while familiarity and novelty are in negative way. Statistical spectral maps reveal that pleasant, novel and comfortable interiors produce a de-synchronization of the mu rhythm over left sensorimotor areas. Interiors judged more pleasant and less familiar generate an activation of left frontal areas (theta and alpha bands), along an involvement of areas devoted to spatial navigation. An increase in comfort returns an enhancement of the theta frontal midline activity. Cerebral activations underlying appreciation of architecture could involve different mechanisms regulating corporeal, emotional and cognitive reactions. Therefore, it might be suggested that people's experience of architectural environments is intrinsically structured by the possibilities for action

Fuzzy Random Forest per Big Data su piattaforma Apache Hadoop

Le tecniche di classificazione permettono di assegnare una categoria (detta classe) ad un oggetto descritto da un certo numero di attributi. Tali sistemi hanno la capacità di apprendere dai dati, analizzando un insieme di entità per le quali è nota la classe di appartenenza, al fine di dedurre regole di classificazione. In questo modo è possibile decidere se una data entità è parte o meno di una certa categoria e offrire un supporto alle decisioni strategiche in diversi ambiti lavorativi. E' opinione ormai consolidata e comprovata da diversi studi teorici e sperimentali che gli alberi decisionali rappresentino una tecnica di machine learning efficiente per la risoluzione di problemi di classificazione. La semplicità dell'algoritmo di apprendimento, l'interpretabilità e la potenza predittiva rappresentano i principali vantaggi derivanti dal loro utilizzo. Tuttavia essi, come del resto molte delle tecniche convenzionali, risultano altamente instabili quando piccoli disturbi vengono introdotti nei dati . Errori strumentali e/o sorgenti di rumore possono alterare la misura di una o più variabili durante un esperimento, dando luogo ad informazioni non complete o imprecise. A volte il grado di imprecisione è talmente influente da non poter essere semplicemente ignorato o modellato attraverso una distribuzione di probabilità. Situazioni di questo tipo sono inevitabili in molte applicazioni reali ed è pertanto necessario tener conto della presenza di una certa imprecisione nei dati raccolti. Negli ultimi decenni, una delle soluzioni più adottate per gestire la rumorosità dei dati, è sicuramente quella legata all'introduzione della logica fuzzy, in grado di trattare quantitativamente l'incertezza e l'imprecisione della realtà. Integrare gli alberi decisionali con il ragionamento approssimato dato dalla logica fuzzy permette di godere dei vantaggi di entrambi: da un lato la semplicità, l'interpretabilità e la popolarità del primo, dall'altro il trattamento efficace delle informazioni imprecise del secondo. L'albero che ne risulta prende il nome di albero decisionale fuzzy o, in lingua inglese, fuzzy decision tree. Una Random Forest è un multiclassificatore (o ensemble learning) che costruisce una moltitudine di alberi decisionali e che in uscita, come risultato, dá la moda delle decisioni prese in fase di classificazione dai singoli alberi. Ciascuno di essi viene costruito combinando insieme le tecniche di bagging e di random attribute selection al fine di creare alberi che siano diversi tra loro. Il bagging permette di generare ogni classificatore della foresta a partire da un diverso insieme di esempi (istanze o record), creato campionando con ripescamento dall'insieme dei dati originale. L'utilizzo della tecnica di random attribute selection, inoltre, consente di selezionare, per ogni nodo dell'albero, un sottoinsieme delle variabili del problema di classificazione che si intende risolvere, e di scegliere tra queste la migliore per proseguire la generazione del modello. Negli ultimi anni, la crescita imponente della quantità di informazioni disponibili ed in possesso delle aziende, ha portato alla nascita del fenomeno dei Big Data. Con tale termine non si intende solo un grande volume di dati, ma anche un insieme di caratteristiche che li contraddistinguono dai classici concetti di massive data o very large data. Spesso, infatti, i Big Data si presentano in forma non strutturata e con una velocità superiore rispetto al passato, aspetti che non ne consentono una facile acquisizione. L'insieme di tali caratteristiche non permette un'analisi efficace se si utilizzano le tecniche tradizionali, ed è necessario pertanto definire una nuova generazione di strumenti ed architetture grazie alle quali effettuare in modo veloce ed efficace le operazioni di acquisizione ed estrazione della conoscenza. L'aggiornamento tecnologico, in tale direzione, è attualmente in corso, e ogni giorno sempre nuovi sforzi vengono compiuti nel campo della ricerca per proporre nuovi approcci di analisi. Nell'ambito dell'apprendimento automatico (meglio noto in letteratura come machine learning) l'accuratezza degli algoritmi di classificazione è fortemente influenzata dal metodo utilizzato per discretizzare il dominio degli attributi numerici. La presente tesi descrive il lavoro di ricerca condotto al fine di individuare un nuovo metodo, basato sulla logica fuzzy, di discretizzazione di tali attributi, da utilizzare per la costruzione di alberi decisionali fuzzy e, in particolar modo, per la definizione di un nuovo approccio per la generazione di una Fuzzy Random Forest (i.e. una Random Forest costituita da una moltitudine di fuzzy decision tree) nel contesto dei Big Data. In letteratura fino ad oggi è possibile trovare altre proposte sullo stesso filone di studio. Tuttavia la maggior parte di esse presenta metodi che effettuano la discretizzazione del dominio degli attributi numerici solo prima della fase di addestramento del modello. L' approccio da noi proposto, invece, prevede che la discretizzazione venga effettuata contestualmente alla fase di costruzione degli alberi che costituiranno la foresta. Il partizionamento fuzzy dei domini degli attributi numerici è, pertanto, intrinseco all'algoritmo di generazione del modello. La soluzione proposta è stata completamente integrata all'interno del framework Apache Mahout, nota libreria open-source per l'analisi di grandi moli di dati e l'esecuzione parallela di algoritmi di machine learning in un ambiente di calcolo distribuito. I test sono stati condotti in tre fasi e hanno previsto il confronto del nuovo classificatore con la versione crisp dell'algoritmo. La prima fase è stata effettuata utilizzando 28 dataset di piccole dimensioni (da 80 fino a 7200 istanze) e ha rivelato come le fuzzy random forest proposte siano statisticamente equivalenti alle classiche random forest. Nella seconda fase è stata prevista l'aggiunta di rumore ai dataset precedentemente utilizzati: in questo caso è stato possibile osservare come le fuzzy random forest siano statisticamente superiori alle classiche, confermando quanto ci si aspettava, ovvero che l'utilizzo della logica fuzzy è in grado di garantire una maggiore robustezza nelle situazioni in cui si opera con dati incerti o rumorosi. L'ultima fase di test ha previsto la valutazione del nuovo classificatore su Big Dataset, rumorosi e non rumorosi, utilizzando come strumento di calcolo distribuito Apache Hadoop su un cluster composto da quattro macchine. Parte del lavoro di ricerca condotto per lo svolgimento di questa tesi, grazie ai buoni risultati raggiunti, ha permesso la stesura del paper ''A New Approach to Fuzzy Random Forest Generation'', accettato dall' IEEE International Conference on Fuzzy Systems (Agosto 2015). La tesi è organizzata come segue. Nel Capitolo 2 verrà fornita una breve panoramica dello stato dell'arte, descrivendo le principali caratteristiche degli alberi decisionali, delle Random forest e delle rispettive versioni fuzzy proposte fin ad oggi in letteratura. Esporremo inoltre i concetti che identificano il quadro teorico nel quale è stata svolta la ricerca e affronteremo le problematiche derivanti dal cambiamento del contesto tecnologico dovuto al fenomeno dei Big Data. Nel capitolo 3 verranno presentati gli strumenti utilizzati per lo svolgimento del lavoro di tesi, nello specifico descrivendo la libreria Random Forest di Mahout e l'architettura che permette di effettuare il processing distribuito di grandi moli di dati. Nel Capitolo 4 entreremo nel dettaglio della soluzione proposta. Descriveremo inizialmente il particolare metodo adottato per la discretizzazione del dominio degli attributi numerici e come questo venga utilizzato per addestrare un fuzzy decision tree. Continueremo spiegando come viene generata la Fuzzy Random Forest proposta, quali sono i parametri scelti ed illustrando i diversi modi in cui è possibile ottenere la decisione finale nella fase di classificazione. Nel Capitolo 5 verrà descritta l'implementazione dell'algoritmo, descrivendo nel dettaglio le principali soluzioni adottate per la sua realizzazione. Nel Capitolo 6 mostreremo i risultati dei test, effettuati su 28 dataset di piccole dimensioni (da 80 a 7200 istanze), su 6 Big dataset e sulle loro rispettive versioni rumorose, confrontando le performance ottenute con quelle raggiunte sugli stessi dalle Random Forest classiche. Nel Capitolo 7 verrà descritto uno studio atto a valutare la scalabilità della nostra Fuzzy Random Forest ed, infine, il Capitolo 8 presenterà le conclusioni generali sul lavoro svolto

Entre zeppelines y boeings 747: metáforas del vuelo y de la aviación en el habla cotidiana en español bonaerense

En la línea de los estudios sobre el empleo de metáforas en el habla cotidiana (Lakoff y Johnson, Hock, Rojas), presentamos en este artículo un relevamiento de las metáforas que tienen su origen en el vuelo y la aviación y que son de uso frecuente entre hablantes de español bonaerense. Dichas metáforas se asocian a estados mentales y emocionales, así como a características físicas. Presentamos el empleo de metáforas entre hablantes de español bonaerense que, a su vez, integran la comunidad aeronáutica y que, en su jerga profesional, apelan a algunas expresiones metafóricas. De esta manera, se corrobora la productividad de este mecanismo de creación léxica (Sanmartín Sáez) también en el habla altamente regulada y estructurada que ejercitan tanto controladores aéreos como pilotos.Within the framework of previous studies on the use of metaphor in daily speech (Lakoff y Johnson, Hock, Rojas), we present in this article a review of metaphors originated from flight and aviation that are of common use within the bonaerense spanish linguistic community. These metaphors are associated with mental and emotional states, as well as with physical features. We present the use of metaphors among bonaerense spanish speakers that belong, at the same time, to the aeronautical community and who resort to some metaphorical expressions in their professional jargon. Thus, the productivity of this lexical creation mechanism (Sanmartín Sáez) is corroborated also within the highly regulated and structured speech that exercise both air traffic controllers and pilots.Fil: De- Matteis, Lorena Marta Amalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Humanidades; Argentin

Política y planificación lingüísticas en la aviación dentro de Argentina

Este artículo presenta un ejemplo de cómo la política y la planificación lingüísticas se producen no sólo a un nivel de comunidades nacionales o regionales, sino también dentro de ambientes específicos dentro de la sociedad. En el caso de la aviación, estas actividades presentan una dimensión nacional y una supranacional, y su objetivo es establecer usos lingüísticos seguros y eficientes. Analizamos, en primer lugar, los reglamentos que pueden identificarse en el ambiente bajo estudio a nivel internacional y dentro de Argentina (Pit Corder 1993, Fasold 1996, Calvet 1997). Observamos también la manera en que los objetivos explícitos de esta política se trasladan al nivel pedagógico de la planificación lingüística, considerando una variedad de textos que manifiestan una intención pedagógica y una clara preocupación por los aspectos lingüísticos en el entrenamiento de los profesionales de la aviación. Finalmente indicamos algunas de  las actitudes de los hablantes hacia esta planificación, tomando ejemplos del uso real de la jerga de la aviación en Argentina. Consideramos que existe un sutil conflicto entre la norma lingüística profesional y la norma que los hablantes ejercitan como miembros de una comunidad de habla más amplia. El corpus de textos regulatorios y pedagógicos, así como las interacciones registradas, pertenecen a la región lingüística del español bonaerense en Argentina. Las grabaciones de las interacciones se realizaron con la metodología de participante-observador (Labov 1970), fueron complementadas con notas de campo etnográficas (Duranti 2000) y fueron analizadas desde un punto de vista sociolingüístico (Gumperz 1982a, 1982b), con puntos de contacto con el análisis aplicado del discurso (Stubbs 1983, Gunnarson 2000, Drew y Sorjonen 2000). Palabras claves: Política y planificación lingüísticas, aviación, sociolingüística, análisis aplicado del discurso.This paper presents an example of how linguistic policy and language planning take place not only at a national level, but also within definite smaller social environments. In the case of aviation, these linguistic activities present a national and a supranational dimension, and their goal is to establish safe and efficient linguistic uses. We analyze, in the first place, the regulatory instances that can be identified in the realm under study at the international level and in Argentina (Pit Corder 1993, Fasold 1996, Calvet 1997). We observe also the way in which the explicit objectives of this policy are translated to the pedagogical level of language planning. Therefore we consider a variety of texts that manifest a pedagogical intention and a clear concern with linguistic issues in the training of the aeronautical professional. Finally, we evaluate the speakers attitudes towards this planning, taking examples from the real use of aviation jargon in Argentina. We consider there exists a subtle conflict between the professional linguistic norm and the norm the speakers exercise as members of a wider speech community. The corpus of regulatory and pedagogical texts, as well as the interactions registered, belong to the bonaerense spanish linguistic region in Argentina. The interactions were recorded with the participant-observer methodology (Labov 1970) complemented with ethnographic field notes (Duranti 2000), and were analyzed from a sociolinguistic point of view (Gumperz 1982a, 1982b) with contact points with applied discourse analysis (Stubbs 1983, Gunnarson 2000, Drew y Sorjonen 2000).Fil: De- Matteis, Lorena Marta Amalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentin

Representaciones sociales y discurso publicitario en torno al vuelo y al transporte aéreo

Este trabajo contrasta, desde una perspectiva discursiva amplia que contempla también aportes de la sociolingüística y la teoría de la imagen, un conjunto de publicidades que emplean elementos del transporte aéreo como recursos gráficos y textuales a principios del siglo XX y en el comienzo del siglo XXI con la intención de identificar continuidades y novedades en la representación social del transporte aéreo en avisos publicitarios de la Argentina. Puede concluirse que la articulación de significantes verbales e imágenes en estos textos sigue destacando elementos centrales de la representación social del transporte aéreo y que este conserva suficiente attention value en el género publicitario, aunque no se lo explote con la frecuencia que tenía en la época del Centenario.From a broad theoretical perspective including discourse analysis, sociolinguistics and image theory studies, this paper contrasts two sets of advertisements that exploit aviation elements as graphic and textual resources, one corresponding to the early 20th century and the other to the beginning of the 21st century. The intention is to identify continuities and developments in the social representation of air transportation in Argentina advertisements. It can be concluded that the articulation of verbal signifiers and images in these texts still highlight key elements of the social representation of aviation and that this transportation retains sufficient attention value for the advertising genre, although it is not exploited as often as it was 100 years ago.Fil: De- Matteis, Lorena Marta Amalia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Humanidades. Gabinete de Linguistica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentin