Incommensurate magnetism in cuprate materials

In the low doping region an incommensurate magnetic phase is observed in LSCO. By means of the composite operator method we show that the single-band 2D Hubbard model describes the experimental situation. In the higher doping region, where experiments are not available, the incommensurability is depressed owing to the van Hove singularity near the Fermi level. A proportionality between the incommensurability amplitude and the critical temperature is predicted, suggesting a close relation between superconductivity and incommensurate magnetism.Comment: 4 pages, 5 figures in one Postscript file, RevTe

Unveiling healthcare data archiving: Exploring the role of artificial intelligence in medical image analysis

Gli archivi sanitari digitali possono essere considerati dei moderni database progettati per immagazzinare e gestire ingenti quantità di informazioni mediche, dalle cartelle cliniche dei pazienti, a studi clinici fino alle immagini mediche e a dati genomici. I dati strutturati e non strutturati che compongono gli archivi sanitari sono oggetto di scrupolose e rigorose procedure di validazione per garantire accuratezza, affidabilità e standardizzazione a fini clinici e di ricerca. Nel contesto di un settore sanitario in continua e rapida evoluzione, l’intelligenza artificiale (IA) si propone come una forza trasformativa, capace di riformare gli archivi sanitari digitali migliorando la gestione, l’analisi e il recupero di vasti set di dati clinici, al fine di ottenere decisioni cliniche più informate e ripetibili, interventi tempestivi e risultati migliorati per i pazienti. Tra i diversi dati archiviati, la gestione e l’analisi delle immagini mediche in archivi digitali presentano numerose sfide dovute all’eterogeneità dei dati, alla variabilità della qualità delle immagini, nonché alla mancanza di annotazioni. L’impiego di soluzioni basate sull’IA può aiutare a risolvere efficacemente queste problematiche, migliorando l’accuratezza dell’analisi delle immagini, standardizzando la qualità dei dati e facilitando la generazione di annotazioni dettagliate. Questa tesi ha lo scopo di utilizzare algoritmi di IA per l’analisi di immagini mediche depositate in archivi sanitari digitali. Il presente lavoro propone di indagare varie tecniche di imaging medico, ognuna delle quali è caratterizzata da uno specifico dominio di applicazione e presenta quindi un insieme unico di sfide, requisiti e potenziali esiti. In particolare, in questo lavoro di tesi sarà oggetto di approfondimento l’assistenza diagnostica degli algoritmi di IA per tre diverse tecniche di imaging, in specifici scenari clinici: i) Immagini endoscopiche ottenute durante esami di laringoscopia; ciò include un’esplorazione approfondita di tecniche come la detection di keypoints per la stima della motilità delle corde vocali e la segmentazione di tumori del tratto aerodigestivo superiore; ii) Immagini di risonanza magnetica per la segmentazione dei dischi intervertebrali, per la diagnosi e il trattamento di malattie spinali, così come per lo svolgimento di interventi chirurgici guidati da immagini; iii) Immagini ecografiche in ambito reumatologico, per la valutazione della sindrome del tunnel carpale attraverso la segmentazione del nervo mediano. Le metodologie esposte in questo lavoro evidenziano l’efficacia degli algoritmi di IA nell’analizzare immagini mediche archiviate. I progressi metodologici ottenuti sottolineano il notevole potenziale dell’IA nel rivelare informazioni implicitamente presenti negli archivi sanitari digitali

Inverse modeling of European CH4 emissions: sensitivity to the observational network

Inverse modeling is widely employed to provide “top-down” emission estimates using atmospheric measurements. Here, we analyze the dependence of derived CH4 emissions on the sampling frequency and density of the observational surface network, using the TM5-4DVAR inverse modeling system and synthetic observations. This sensitivity study focuses on Europe. The synthetic observations are created by TM5 forward model simulations. The inversions of these synthetic observations are performed using virtually no knowledge on the a priori spatial and temporal distribution of emissions, i.e. the emissions are derived mainly from the atmospheric signal detected by the measurement network. Using the European network of stations for which continuous or weekly flask measurements are available for 2001, the synthetic experiments can retrieve the “true” annual total emissions for single countries such as France within 20%, and for all North West European countries together within ~5%. However, larger deviations are obtained for South and East European countries due to the scarcity of stations in the measurement network. Upgrading flask sites to stations with continuous measurements leads to an improvement for central Europe in emission estimates. For realistic emission estimates over the whole European domain, however, a major extension of the number of stations in the existing network is required. We demonstrate the potential of an extended network of a total of ~60 European stations to provide realistic emission estimates over the whole European domain

The Hubbard model in the two-pole approximation

The two-dimensional Hubbard model is analyzed in the framework of the two-pole expansion. It is demonstrated that several theoretical approaches, when considered at their lowest level, are all equivalent and share the property of satisfying the conservation of the first four spectral momenta. It emerges that the various methods differ only in the way of fixing the internal parameters and that it exists a unique way to preserve simultaneously the Pauli principle and the particle-hole symmetry. A comprehensive comparison with respect to some general symmetry properties and the data from quantum Monte Carlo analysis shows the relevance of imposing the Pauli principle.Comment: 12 pages, 8 embedded Postscript figures, RevTeX, submitted to Int. Jou. Mod. Phys.

Valore aggiunto alle nostre strade

Si viene determinando l’esigenza di riflettere sulla necessità di decidere quale funzione assegnare ai diversi elementi dei patrimoni esistenti quando si pensi alla progettazione di nuove opere. La finalità che ci si prefigge, in attesa di Norme specifiche per l’adeguamento di infrastrutture viarie esistenti, è formulare proposte per l’adattamento della Normativa vigente al tema progettuale in questione

Strategic R&D Investment under Information Revelation\u201d

R&D projects generally involve multiple phases with or without overlapping. Moreover, the investment is usually made in a phased manner, with the commencement of the subsequent phase being dependent on the successful completion of the preceding phase. The aim of this article is to analyze the equilibrium strategies of two firms competing for a two-stage sequential R&D investment, when a firm may infer a private signal from the strategy played by the other. Thus, firms must formulate their optimal strategies in a context of imperfect information. We evaluate the resulting compound option with information revelation as an American compound exchange option using Monte Carlo simulations. We then show that different equilibria may arise