COVID-19 Imposes Rethinking of Conferencing -- Environmental Impact Assessment of Artificial Intelligence Conferences

It has been noticed that through COVID-19 greenhouse gas emissions had a sudden reduction. Based on this significant observation, we decided to conduct a research to quantify the impact of scientific conferences' air-travelling, explore and suggest alternative ways for greener conferences to re-duce the global carbon footprint. Specifically, we focused on the most popular conferences for the Artificial Intelligence community based on their scientific impact factor, their scale, and the well-organized proceedings towards measuring the impact of air travelling participation. This is the first time that systematic quantification of a state-of-the-art subject like Artificial Intelligence takes place to define its conferencing footprint in the broader frames of environmental awareness. Our findings highlight that the virtual way is the first on the list of green conferences' conduction although there are serious concerns about it. Alternatives to optimal conferences' location selection have demonstrated savings on air-travelling CO2 emissions of up to 63.9%.Comment: 18 pages, 5 figure

A Review of Possible EEG Markers of Abstraction, Attentiveness and Memorisation in Cyber-Physical Systems for Special Education

[EN]Cyber-physical systems (CPSs) for special education rely on effective mental and brain processing during the lesson, performed with the assistance of humanoid robots. The improved diagnostic ability of the CPS is a prerogative of the system for efficient technological support of the pedagogical process. The article focuses on the available knowledge of possible EEG markers of abstraction, attentiveness, and memorisation (in some cases combined with eye tracking) related to predicting effective mental and brain processing during the lesson. The role of processing abstraction is emphasised as the learning mechanism, which is given priority over the other mechanisms by the cognitive system. The main markers in focus are P1, N170, Novelty P3, RewP, N400, and P600. The description of the effects is accompanied by the analysis of some implications for the design of novel educational scenarios in inclusive classes.The presented research received funding from the EC for project CybSPEED,. 777720, H2020-MSCA-RISE-2017; the Bulgarian Research Fund project,. KP-06-H42/4 (2020-2023); and the project Competence Center "Intelligent mechatronic, eco-and energy saving systems and technologies". BG05M2OP0011.002-0023, OP Science and Education for Smart Growth (2014-2020)

Visual Recognition of Food Ingredients: A Systematic Review

The use of machine learning for visual food ingredient recognition has been at the forefront in recent years due to its involvement in numerous applications and areas such as recipe discovery, diet planning, and allergen detection. In this work, all relevant publications from 2010 to 2023 were analyzed, including databases such as Scopus, IEEE Xplore, and Google Scholar, aiming to provide an overview of the methodologies, challenges, and potential of this emerging field. Challenges, such as visual differences and complicated ingredient composition, are highlighted, along with the importance of data preprocessing, image preparation methods, and the use of deep learning techniques for state-of-the-art performances. The potential applications of this technology in the fields of automation and robotics are explored, and existing datasets are provided. Research concluded that among the several machine learning techniques being used, the reported performances of convolutional neural networks (CNNs) rate them on top of all approaches that are currently being used

Cyber-Physical Systems for Pedagogical Rehabilitation from an Inclusive Education Perspective

The paper presents a linear control system framework for design of technology-based games for pedagogical rehabilitation of children with special learning needs as a central component of the proposed cyber-physical system for inclusive education. The novelty is in explicitly addressing the issue of quantitatively estimating the improvement of games in the desired direction during the design process. An advantage of the proposed approach is its applicability to small groups of children playing diverse sets of games without loss of generalisability of the linear system’s model assumptions. Statistically justified experimental results are reported as providing support to the main hypotheses of the present study

Αυτόματη ταξινόμηση βλαβών σε κτήρια μετά από σεισμό

Earthquake engineering aims at developing techniques that will prevent damage in a minor quake and avoid serious damage or collapse of structures in a major shake. Earthquake engineering is the scientific field concerned with protecting the society, the natural environment, and the man-made environment from earthquakes by limiting the seismic risk to socio-economically acceptable levels. While no structure can be entirely immune to damage from earthquakes, the goal of earthquake engineering design is to erect structures that fare better during seismic activity than their conventional counterparts. Post-earthquake damage estimation has become important in the last decades. Seismic performance assessment is a powerful tool of earthquake engineering which utilizes detailed modeling of the structure combined with methods of structural analysis to gain a better understanding of seismic performance of buildings. In order to perform structural damage assessment on buildings, reliable damage measures must be defined; indices that describe the earthquake’s damage potential and parameters that describe the seismic intensity. Moreover, these seismic intensity parameters must be related to damage indices. The correlation of the seismic intensity parameters with actual levels of damage is a multi-parameter subject of study. Several seismic parameters have been proposed for the representation of the severity of seismic signals. A great number of researches concerning the seismic intensity correlation to the damages in buildings have revealed the weakness for the description of damage potential with the existing parameters. Furthermore, the lack of adequate seismic record in some areas with limited anti-seismic funding allocation, poses an additional problem in the development of automatic damage assessment methods. The existence of strong motion records in areas of interest could be utilized to create simulation programs with realistic models and thus describe the consequences of the seismic excitation on certain structures of the examined area.The present Ph.D. thesis is an effort to resolve the aforementioned problems and estimate accurately the vulnerability of reinforced concrete buildings based on intelligent techniques. In the first stage of this effort, the interest concentrates on the generation of artificial accelerograms. In the second stage, a new set of seismic parameters is proposed. Finally, all the above findings are combined and tested to certain automatic damage estimation models.Artificial spectrum-compatible accelerograms are widely used in dynamic analysis instead of natural earthquake records. In this work, four different methodologies for generating spectrum-compatible accelerograms are developed. Each of the proposed methods investigates the various aspects of artificial seismic signals composition. The novelty of the proposed methodologies is that they are all based on the recently introduced Hilbert-Huang Transform (HHT), which appears to be an effective technique for analyzing non-stationary and nonlinear signals such as seismic signals. All previously reported methods for generation of artificial accelerograms are based on conventional signal processing techniques such as Fourier series and wavelets. Although Fourier analysis is a strong mathematical tool, its efficacy is related to the type of analyzed data. Fourier analysis requires the fulfilment of two conditions; linearity of the system and non-stationary nature of signals. Therefore, Fourier analysis is an inadequate tool for analyzing non-stationary and nonlinear signals like seismic records. Wavelets take into account the nonlinear and non-stationary characteristics of seismic signals. Yet, this approach still lacks effectiveness due to the definition of the mother wavelet function which results in poor energy-frequency-time distribution. In the HHT the extraction of the components is based on the local features of the signal. In the first method, the HHT is introduced in seismic accelerograms generation. In the second method only the strong motion duration of the seismic signal is analyzed in order to eliminate a reported drawback of the HHT, the end effects. The third method additionally utilizes only the appropriate components related to the eigenfrequency of low-, mid- and high-rise buildings that influence the response of structures and, unlike all other proposed methods, it is not an iterative method. In the last technique the Complementary Empirical Mode Decomposition (CEEMD) is utilized to resolve the mode-mixing phenomenon, a drawback of the HHT which is not considered in any of the previous reported approaches. Moreover, from the generated seismic signals, a set of well-known parameters is extracted. It is shown that all extracted parameters from synthetic accelerograms reveal the same degree of interrelation with damage indices as natural accelerograms. Thus it is proven that the artificially generated seismic signals exhibit the same behaviour as natural ones. To quantify the efficiency of the methods, a comparison with two reference methods, SIMQKE and SeismoArtif, takes place. All methodologies are proved to be efficient as they generate accelerograms that 1) exhibit high compatibility with the desired target spectrum 2) are non uniform in time domain since they do not follow predetermined envelope shapes and are based on the local properties of the signal 2) follow the restrictions of the Eurocode 8 and the simulated spectra match the target spectrum in all periods. After the problem of low disposal in input earthquake signals for dynamic analysis is solved, research is extended in extracting new seismic intensity parameters, which could mirror the seismic damage potential effectively. Up to now, a number of seismic intensity parameters have been proposed. However, seismic signals are complex natural phenomena and the existing seismic parameters are not sufficient for the description and evaluation of their damage potential. The novelty of the new set of seismic parameters proposed is that they are associated with the dissipated energy and the frequency content of the seismic signal. Moreover, a new definition for seismic strong motion duration is introduced, which is directly related to the evolution of the damage occurred to the examined structure. For the extraction of the new set of seismic intensity parameters HHT and Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) are employed. As the superiority of HHT is already noted, the introduction of EEMD additionally resolves the mode-mixing phenomenon which is not considered in any of the previous approaches for seismic feature extraction. Thus, a time-frequency analysis is performed to the specific frequency band defined from the introduced strong motion duration of the seismic accelerogram so as to extract the new set of seismic features. The aforementioned analysis is carried out only to those signal components which have a direct impact on the damages of the construction under study. A correlation study is conducted and shows that the extracted seismic intensity parameters are strongly correlated to the structural damage. Therefore, the new seismic intensity parameters constitute an efficient data set, which can be utilized to represent the seismic intensity of signals in an intelligent system for structural damage estimation.The aforementioned research is essentially the background work for creating a model for structural damage assessment. Having artificially generated accelerograms of any desired intensity available, along with an efficient data set of seismic parameters strongly related to structural damage, the research is completed with the implementation of a system suitable for damage estimation. All extracted seismic parameters and damage indices refer to a certain reinforced concrete (RC) frame model utilized throughout the present project. However, the research methodology is structured in such a way as to be general in nature thus, being in a form that renders it ready to be implemented in different engineering design provisions with only minor changes.For the automatic assessment of structural damage, four models are tested. First an Adaptive Neuron-Fuzzy Inference System (ANFIS) is presented. A number of twenty well-known seismic parameters and a set of two hundred artificial accelerograms with known damage effects are utilized. The damage caused by these signals is evaluated and categorized into four classes according to two widely used damage indices, Maximum Inter-Storey Drift Ratio (MISDR) and Global Damage Index after Park/Ang (DIG,PA). The unknown accelerograms are tested and classified with the help of an ANFIS with correct classification rate up to 90% and 87%, when the MISDR and DIG,PA are used respectively as the criterion for structural damage. Furthermore, a feature selection process takes place. Results show that reducing the number of parameters according to their interdependence with the MISDR, does not affect the effectiveness of the method.Classification results are not always reliable indicators of the post-earthquake status of buildings. By estimating the damage through classification, it is common to assign the damage, which belongs to the edges of the predefined intervals, in the wrong category. The aim of the consequent work is to estimate numerically the MISDR structural damage through a time-frequency analysis of the seismic signal. One hundred earthquake records are utilized to test the remaining three proposed models; a Mamdani-type Fuzzy Inference System (FIS), a Sugeno-type FIS and a Neural Network (NN). One hundred natural and artificial earthquake signals are utilized to train and test the proposed models. The models are trained to estimate the MISDR value induced by a seismic signal in a certain structure. Every tested seismic signal is inserted as input to the models in terms of eight new proposed seismic intensity parameters. The FIS is combined with a genetic algorithm (GA) to tune its MFs optimally. Results reveal that the two models perform similarly in estimating the MISDR value, since the average mean square error (MSE) of all experiments is almost the same; 0.253 for Mamdani FIS and 0.289 for Sugeno FIS. When the MISDR estimation values are assigned to damage categories, correct classification of up to 91% is achieved with the Mamdani FIS, while 87% with the Sugeno FIS. Finally, for the same set of earthquake signals, and the same input and output parameters, a NN is developed. Experimental results reveal a total average MSE of MISDR estimation equal to 0.128; results translated to classification rate correspond to 96%. The contribution of the presented techniques is the numerical computation of MISDR using the proposed models, which has not been previously reported in the literature. The proposed models evaluate the post-seismic damage status of buildings in the form of damage indices, avoiding complicated and time consuming nonlinear dynamic analysis. The proposed techniques can effectively detect the structural damage degree quantitatively and rapidly. This report provides a practical solution to post-seismic management as it enables civil authorities to estimate the potential damage from future earthquakes. Thus, the repair and aid actions can be automatically targeted to the affected areas only, immediately after the seismic event. The proposed techniques could be useful tools for an on-line estimation of the structural damage on buildings immediately after the occurrence of an earthquake.H Σεισμική Μηχανική στοχεύει στην ανάπτυξη τεχνικών που σκοπό έχουν να αποτρέψουν τις βλάβες στη περίπτωση ενός ασθενούς σεισμού και να προλάβουν τις σοβαρές ζημιές ή την κατάρρευση των κτηρίων στη περίπτωση ενός ισχυρού σεισμού. Η Σεισμική Μηχανική είναι το επιστημονικό πεδίο που ασχολείται με τη μέριμνα για την προστασία της κοινωνίας και του φυσικού και του ανθρωπογενούς περιβάλλοντος από σεισμούς, καθώς και με τον περιορισμό του σεισμικού κινδύνου σε αποδεκτά κοινωνικό-οικονομικά επίπεδα. Ενώ καμία δομή δε μπορεί να είναι απόλυτα απρόσβλητη από βλάβες που προκαλούν οι σεισμοί, ο στόχος του σχεδιασμού της Σεισμικής Μηχανικής είναι να υλοποιήσει δομές που να συμπεριφέρονται καλύτερα κατά τη διάρκεια της σεισμικής δραστηριότητας σε σχέση με τις αντίστοιχες συμβατικές. Η μετασεισμική εκτίμηση βλαβών έχει αποκτήσει μεγάλη σπουδαιότητα κατά τις τελευταίες δεκαετίες. Η αποτίμηση της σεισμικής συμπεριφοράς των κτηρίων είναι ένα ισχυρό εργαλείο για τη Σεισμική Μηχανική, η οποία χρησιμοποιεί λεπτομερή μοντελοποίηση των δομών σε συνδυασμό με μεθόδους δομικής ανάλυσης με σκοπό την καλύτερη κατανόηση της σεισμικής συμπεριφοράς των κτηρίων. Προκειμένου να γίνει εκτίμηση της δομικής βλάβης σε κτήρια, πρέπει να οριστούν πρώτα κάποια αξιόπιστα κριτήρια της βλάβης. Τέτοια κριτήρια είναι οι δείκτες που περιγράφουν τις πιθανές βλάβες του σεισμού και οι σεισμικές παράμετροι που περιγράφουν τη σεισμική ένταση. Επιπλέον, αυτές οι σεισμικές παράμετροι θα πρέπει να είναι στενά συνυφασμένες με τους δείκτες βλάβης. Η συσχέτιση των σεισμικών παραμέτρων με τα πραγματικά επίπεδα της βλάβης είναι ένα αντικείμενο μελέτης που εμπλέκει πολλές παραμέτρους. Διάφορες σεισμικές παράμετροι έχουν προταθεί για την αναπαράσταση της δριμύτητας των σεισμικών σημάτων. Ένας μεγάλος αριθμός ερευνών που έχουν πραγματοποιηθεί σχετικά με τη συσχέτιση της σεισμικής έντασης και των βλαβών σε κτήρια, έχουν αποκαλύψει την αδυναμία να περιγραφούν οι πιθανές βλάβες με τις υπάρχουσες παραμέτρους. Επιπρόσθετα, η έλλειψη σεισμικών καταγραφών σε ορισμένες περιοχές λόγω περιορισμένης χρηματοδότηση στον τομέα της αντισεισμικής έρευνας, δημιουργεί ένα επιπλέον πρόβλημα στην ανάπτυξη αυτόματων μεθόδων εκτίμησης των βλαβών. Η ύπαρξη καταγραφών ισχυρών σεισμικών σε περιοχές που παρουσιάζουν ενδιαφέρον, θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία προγραμμάτων προσομοίωσης με ρεαλιστικά μοντέλα και έτσι να μπορούν να περιγραφούν οι συνέπειες της σεισμικής δόνησης σε συγκεκριμένες κατασκευές της υπό εξέταση περιοχής.Η παρούσα διδακτορική διατριβή είναι μια προσπάθεια να επιλυθούν τα προαναφερθέντα προβλήματα και να εκτιμηθεί η τρωτότητα των κτηρίων από οπλισμένο σκυρόδεμα, με βάση ευφυείς τεχνικές. Στο πρώτο στάδιο αυτής της προσπάθειας, το ενδιαφέρον επικεντρώνεται στην παραγωγή τεχνητών επιταχυνσιογραφημάτων. Στο δεύτερο στάδιο, προτείνεται ένα νέο σύνολο σεισμικών παραμέτρων. Τέλος, όλα τα ανωτέρω ευρήματα συνδυάζονται και δοκιμάζονται πάνω σε μοντέλα αυτόματης εκτίμησης βλαβών. Τεχνητά επιταχυνσιογραφήματα συμβατά με το φάσμα απόκρισης, χρησιμοποιούνται ευρέως στη δυναμική ανάλυση, αντί των φυσικών σεισμικών καταγραφών. Στη παρούσα εργασία αναπτύσσονται τέσσερις διαφορετικές μεθοδολογίες για την παραγωγή τεχνητών σεισμογραφημάτων. Κάθε μια από τις προτεινόμενες μεθόδους αποτελεί μια παραλλαγή και βελτιωμένη έκδοση της προηγούμενης. Η καινοτομία στις προτεινόμενες μεθοδολογίες είναι ότι όλες βασίζονται στον προσφάτως εισαχθέν μετασχηματισμό Hilbert-Huang (ΗΗΤ), ο οποίος έχει αποδειχτεί ότι είναι μια αποτελεσματική τεχνική για την ανάλυση μη σταθερών και μη γραμμικών σημάτων, όπως είναι τα σεισμικά σήματα. Όλες οι προαναφερθείσες μέθοδοι για τη παραγωγή τεχνητών επιταχυνσιογραφημάτων βασίζονται σε συμβατικές τεχνικές επεξεργασίας σήματος, όπως είναι ο μετασχηματισμός Fourier και τα Wavelets. Αν και η ανάλυση Fourier είναι αναμφίβολα ένα ισχυρό μαθηματικό εργαλείο, η αποτελεσματικότητά του έγκειται στο είδος των δεδομένων που αναλύονται. Η ανάλυση Fourier απαιτεί την εκπλήρωση δυο προϋποθέσεων: γραμμικότητα του συστήματος και μη στασιμότητα των αναλυόμενων σημάτων. Ως εκ τούτου, η ανάλυση Fourier είναι ένα ανεπαρκές εργαλείο για την ανάλυση μη στάσιμων και μη γραμμικών σημάτων όπως είναι οι σεισμικές καταγραφές. Τα Wavelets λαμβάνουν υπόψη τα μη γραμμικά και μη σταθερά χαρακτηριστικά των σεισμικών σημάτων. Ωστόσο, και αυτή η προσέγγιση έχει περιορισμένη αποτελεσματικότητα λόγω του ορισμού της μητρικής συνάρτησης των κυματιδίων η οποία οδηγεί σε φτωχή κατανομή ενέργειας-συχνότητας-χρόνου. Στον ΗΗΤ η εξαγωγή των συνιστωσών βασίζεται στα τοπικά χαρακτηριστικά του σήματος. Στην πρώτη προτεινόμενη μέθοδο της παρούσας εργασίας, η χρήση του ΗΗΤ εισάγεται στην παραγωγή τεχνητών επιταχυνσιογραφημάτων. Στη δεύτερη μεθοδολογία μόνο η διάρκεια ισχυρού σήματος του σεισμού αναλύεται περαιτέρω, προκειμένου να εξαλειφθεί ένα αναφερόμενο μειονέκτημα του ΗΗΤ, το φαινόμενο των οριακών συνθηκών (end effects). Η τρίτη μέθοδος, χρησιμοποιεί μόνο τις κατάλληλες συνιστώσες του μετασχηματισμού ΗΗΤ, που σχετίζονται με την ιδιοπερίοδο των αστικών κατασκευών, οι οποίες επηρεάζουν το φάσμα απόκρισης της κατασκευής. Επιπλέον είναι μια μέθοδος μη επαναληπτική, εν αντιθέσει με όλες τις άλλες προτεινόμενες μεθόδους. Στην τελευταία προτεινόμενη μεθοδολογία, χρησιμοποιείται η συμπληρωματική συνολική εμπειρική μέθοδος διάσπασης (CEEMD) για να επιλύσει αποτελεσματικά ένα πρόσθετο μειονέκτημα του ΗΗΤ, που είναι το φαινόμενο ανάμειξης των αρμονικών αποσύνθεσης (mode-mixing), το οποίο δεν έχει αντιμετωπιστεί σε καμία από τις προαναφερθείσες προσεγγίσεις. Από τα παραγόμενα σεισμικά σήματα, εξάγεται ένα σύνολο από γνωστές σεισμικές παραμέτρους. Αποδεικνύεται ότι όλες οι εξαγόμενες παράμετροι από τα τεχνητά σεισμογραφήματα παρουσιάζουν τον ίδιο βαθμό αλληλεξάρτησης με τους δείκτες βλάβης, ακριβώς όπως τα φυσικά σεισμογραφήματα. Με αυτό τον τρόπο αποδεικνύεται ότι τα τεχνητά επιταχυνσιογραφήματα εμφανίζουν την ίδια συμπεριφορά όπως και τα φυσικά. Για να ποσοτικοποιηθεί η αποτελεσματικότητα των μεθόδων, πραγματοποιείται σύγκριση τους με δυο κλασσικές μεθόδους για παραγωγή τεχνητών επιταχυνσιογραφημάτων, με τα προγράμματα SIMQKE και SeismoArtif. Όλες οι μεθοδολογίες αποδεικνύεται ότι είναι αποτελεσματικές, δεδομένου ότι παράγουν επιταχυνσιογραφήματα που: 1) παρουσιάζουν υψηλή συμβατότητα με το επιθυμητό φάσμα απόκρισης, 2) είναι ανομοιόμορφα στο πεδίο του χρόνου εφόσον δεν ελέγχονται από προκαθορισμένες περιβάλλουσες αλλά βασίζονται στα τοπικά χαρακτηριστικά του σήματος, 3) ακολουθούν τους περιορισμούς του Ευρωκώδικα 8 και τα φάσματα απόκρισης των παραγόμενων σημάτων ακολουθούν το επιθυμητό φάσμα απόκρισης σε όλες τις περιόδους. Έχοντας αντιμετωπίσει το πρόβλημα της χαμηλής διαθεσιμότητας σε σεισμογραφήματα εισόδου για δυναμική ανάλυση, η έρευνα επεκτείνεται στην εξαγωγή νέων σεισμικών παραμέτρων, οι οποίες είναι σε θέση να αντικατοπτρίζουν αποτελεσματικά την πιθανή σεισμική βλάβη. Μέχρι σήμερα έχει προταθεί ένας μεγάλος αριθμός σεισμικών παραμέτρων έντασης. Ωστόσο, τα σεισμικά σήματα είναι πολύπλοκα φυσικά φαινόμενα και οι υφιστάμενες σεισμικές παράμετροι δεν επαρκούν για την περιγραφή και την αξιολόγηση των πιθανών βλαβών. Η καινοτομία των προτεινόμενων σεισμικών παραμέτρων έγκειται στο γεγονός ότι συνδέονται με τη διαχεόμενη ενέργεια και το συχνοτικό περιεχόμενο του σεισμικού σήματος. Επιπλέον προτείνεται ένας νέος ορισμός για τη διάρκεια ισχυρής κίνησης του σεισμού, η οποία σχετίζεται άμεσα με την εξέλιξη της επαγόμενης βλάβης στην εξεταζόμενη κατασκευή. Για την εξαγωγή των νέων σεισμικών παραμέτρων χρησιμοποιούνται ο ΗΗΤ και η συνολική εμπειρική μέθοδος διάσπασης (EEMD). Δεδομένου ότι η υπεροχή του ΗΗΤ έχει ήδη σημειωθεί, η εισαγωγή του EEMD επιλύει επιπρόσθετα το φαινόμενο ανάμειξης των αρμονικών αποσύνθεσης, το οποίο δεν έχει ληφθεί υπόψη σε καμία από τις προηγούμενες προσεγγίσεις για εξαγωγή σεισμικών χαρακτηριστικών. Για αυτό το λόγο, πραγματοποιείται μια ανάλυση του σήματος στο πεδίο χρόνου-συχνότητας, μόνο σε μια συγκεκριμένη ζώνη συχνοτήτων που ορίζεται από τη νέα διάρκεια σεισμικής κίνησης, ούτως ώστε να εξαχθούν οι προτεινόμενες σεισμικές παράμετροι. Η ανωτέρω ανάλυση πραγματοποιείται μόνο σε εκείνες τις συνιστώσες του σήματος που σχετίζονται με την ιδιοπερίοδο της υπό εξέταση δομής και συνεπώς έχουν άμεσο αντίκτυπο στις προκύπτουσες βλάβες. Η μελέτη συσχέτισης που διεξάγεται αποδεικνύει ότι οι εξαγόμενες σεισμικές παράμετροι σχετίζονται ισχυρά με τη δομική βλάβη. Επομένως, οι νέες σεισμικές παράμετροι έντασης, συνιστούν ένα αποτελεσματικό σύνολο δεδομένων το οποίο μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να αναπαραστήσει τη σεισμική ένταση των σεισμογραφημάτων σε ευφυή συστήματα για την εκτίμηση των δομικών βλαβών.Η προαναφερθείσα έρευνα αποτελεί ουσιαστικά την προεργασία για τη δημιουργία ενός μοντέλου για την εκτίμηση των δομικών βλαβών. Έχοντας διαθέσιμα τεχνητά επιταχυνσιογραφήματα κάθε επιθυμητής έντασης, σε συνδυασμό με ένα αποτελεσματικό σύνολο σεισμικών παραμέτρων στενά συνυφασμένων με τη δομική βλάβη, η έρευνα ολοκληρωνεται με την εφαρμογή κατάλληλου συστήματος για την εκτίμηση δομικών βλαβών. Όλες οι εξαγόμενες σεισμικές παράμετροι και οι δείκτες βλάβης αναφέρονται σε ένα συγκεκριμένο μοντέλο από οπλισμένο σκυρόδεμα που χρησιμοποιείται σε όλη την εργασία. Ωστόσο η μεθοδολογία της παρούσας έρευνας είναι δομημένη με τέτοιο τρόπο ώστε να είναι γενικής φύσεως, δηλαδή σε μορφή που την καθιστά έτοιμη να εφαρμοστεί και σε διαφορετικές δομές, με ελάχιστες τροποποιήσεις.Για την αυτόματη ταξινόμηση δομικών βλαβών, δοκιμάζονται τέσσερα μοντέλα. Αρχικά παρουσιάζεται ένα προσαρμοστικό νεύρο-ασαφές μοντέλο (ANFIS). Ως δεδομένα εισόδου χρησιμοποιούνται είκοσι κλασσικές σεισμικές παράμετροι που προκύπτουν από διακόσια τεχνητά σεισμογραφήματα με γνωστή καταστρεψιμότητα. Ως έξοδος του μοντέλου επιλέγονται δυο ευρέως χρησιμοποιούμενοι δείκτες βλάβης: 1) η μέγιστη ανηγμένη σχετική μετακίνηση των ορόφων (MISDR) και 2) ο ολικός δείκτης βλάβης κατά Park/Ang (DIG,PA). Άγνωστα επιταχυνσιογραφήματα δοκιμάζονται και κατατάσσονται σε τέσσερις κατηγορίες βλάβης με τη βοήθεια του ANFIS μοντέλου, με σωστά ποσοστά ταξινόμησης ίσα με 90% και 87%, όταν ως κριτήριο για την δομική βλάβή χρησιμοποιούνται ο MISDR και ο DIG,PA, αντίστοιχα. Επιπλέον, πραγματοποιείται

Χωροχρονική ανάλυση ξηρασίας και η επίδραση της κλιματικής αλλαγής σε υδρομετεωρολογικές παραμέτρους στη νήσο Κρήτη

The Mediterranean climate has been the focus of intense research on climate related issues.Climate change is expected to increase the risk of high drought frequency and duration. TheMediterranean region has been characterized as one of the main climate change “Hot-Spots”while it is quite vulnerable to its effects. The increasing frequency of extreme drought eventsin comparison to the past conditions constitutes one of the biggest concerns. The present PhDthesis focuses on the study of drought phenomena on the island of Crete. At first, combinedmethodology helped investigating the influence of elevation and longitude on precipitationdistribution, offering valuable information about the linkage between these geographicalfactors and droughts. This connection provides an important clue for the respective spatialdrought pattern, which is produced with the aid of the Spatially Normalized StandardizedPrecipitation Index (SN-SPI) for the period 1974–2005. Further analysis with the use of threeGlobal Climate Models (GCMs) output (precipitation and temperature) and results fromhydrological model IHMS-HBV for drought assessment at a basin scale was carried out. Theproduced hydrological variables (flow, soil moisture and lower groundwater reservoirvolume) were used for the hydrological regime assessment, drought identification andprojection till 2100 from two emission scenarios aspects. In addition, drought assessment andprojection for the island of Crete was performed with the aid of thirteen GCMs output(precipitation), using the new scenarios based on the Representative Concentration Pathways(RCPs) 2.6, 4.5 and 8.5. The above findings aim to an improved understanding of droughtmechanisms as well as to the future strategic planning for drought management.Τα τελευταία χρόνια το μεσογειακό κλίμα αποτελεί το επίκεντρο εντατικής έρευνας σε θέματα που σχετίζονται με το κλίμα. Η κλιματική αλλαγή αναμένεται να αυξήσει τον κίνδυνο της υψηλής συχνότητας και διάρκειας ξηρασιών. Η περιοχή της Μεσογείου έχει χαρακτηριστεί μια από τις κύριες «εστίες» της κλιματικής αλλαγής, ενώ είναι αρκετά ευάλωτη στις επιπτώσεις της. Η αύξηση της συχνότητας των ακραίων φαινομένων ξηρασίας σε σύγκριση με τις παρελθοντικές συνθήκες αποτελεί μία από τις μεγαλύτερες ανησυχίες. Η παρούσα διδακτορική διατριβή επικεντρώνεται στη μελέτη φαινομένων ξηρασίας στο νησί της Κρήτης. Αρχικά, συνδυασμένη μεθοδολογία οδήγησε στην έρευνα της επίδρασης του υψομέτρου και του γεωγραφικού μήκους στην κατανομή της βροχόπτωσης, προσφέροντας πολύτιμες πληροφορίες σχετικά με τη συσχέτιση μεταξύ αυτών των παραγόντων και της ξηρασίας. Αυτή η συσχέτιση παρέχει μια σημαντική ένδειξη για το αντίστοιχο χωρικό πρότυπο της ξηρασίας, το οποίο παράγεται με τη βοήθεια του Χωρικά Κανονικοποιημένου - Τυποποιημένου Δείκτη Βροχόπτωσης (SN-SPI) για την περίοδο 1974-2005. Περαιτέρω ανάλυση διεξήχθη με τη χρήση των αποτελεσμάτων τριών παγκόσμιων κλιματικών μοντέλων (GCMs) (βροχόπτωση και θερμοκρασία) και του υδρολογικού μοντέλου IHMS-HBV για την αξιολόγηση της ξηρασίας σε επίπεδο λεκάνης απορροής. Οι παραγόμενες υδρολογικές παράμετροι (απορροή, εδαφική υγρασία και όγκος υπογείων υδάτων) χρησιμοποιήθηκαν για την εκτίμηση του υδρολογικού καθεστώτος, του εντοπισμού της ξηρασίας και μελλοντικών προβλέψεων μέχρι το 2100 βάσει δύο κλιματικών σεναρίων. Επιπλέον, η εκτίμηση της ξηρασίας και της πρόβλεψής της για το νησί της Κρήτης πραγματοποιήθηκε με τη βοήθεια των αποτελεσμάτων δεκατριών GCMs (βροχόπτωση), χρησιμοποιώντας τρία νέα κλιματικά σενάρια (RCPs) 2.6, 4.5 και 8.5. Τα αποτελέσματα της μελέτης στοχεύουν στην καλύτερη κατανόηση των μηχανισμών που διέπουν τις ξηρασίες και στον μελλοντικό σχεδιασμό στρατηγικής για τη διαχείριση της ξηρασίας

On Predicting Soccer Outcomes in the Greek League Using Machine Learning

The global expansion of the sports betting industry has brought the prediction of outcomes of sport events into the foreground of scientific research. In this work, soccer outcome prediction methods are evaluated, focusing on the Greek Super League. Data analysis, including data cleaning, Sequential Forward Selection (SFS), feature engineering methods and data augmentation is conducted. The most important features are used to train five machine learning models: k-Nearest Neighbor (k-NN), LogitBoost (LB), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF) and CatBoost (CB). For comparative reasons, the best model is also tested on the English Premier League and the Dutch Eredivisie, exploiting data statistics from six seasons from 2014 to 2020. Convolutional neural networks (CNN) and transfer learning are also tested by encoding tabular data to images, using 10-fold cross-validation, after applying grid and randomized hyperparameter tuning: DenseNet201, InceptionV3, MobileNetV2 and ResNet101V2. This is the first time the Greek Super League is investigated in depth, providing important features and comparative performance between several machine and deep learning models, as well as between other leagues. Experimental results in all cases demonstrate that the most accurate prediction model is the CB, reporting 67.73% accuracy, while the Greek Super League is the most predictable league

On Predicting Soccer Outcomes in the Greek League Using Machine Learning

The global expansion of the sports betting industry has brought the prediction of outcomes of sport events into the foreground of scientific research. In this work, soccer outcome prediction methods are evaluated, focusing on the Greek Super League. Data analysis, including data cleaning, Sequential Forward Selection (SFS), feature engineering methods and data augmentation is conducted. The most important features are used to train five machine learning models: k-Nearest Neighbor (k-NN), LogitBoost (LB), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF) and CatBoost (CB). For comparative reasons, the best model is also tested on the English Premier League and the Dutch Eredivisie, exploiting data statistics from six seasons from 2014 to 2020. Convolutional neural networks (CNN) and transfer learning are also tested by encoding tabular data to images, using 10-fold cross-validation, after applying grid and randomized hyperparameter tuning: DenseNet201, InceptionV3, MobileNetV2 and ResNet101V2. This is the first time the Greek Super League is investigated in depth, providing important features and comparative performance between several machine and deep learning models, as well as between other leagues. Experimental results in all cases demonstrate that the most accurate prediction model is the CB, reporting 67.73% accuracy, while the Greek Super League is the most predictable league

Computer Vision in Self-Steering Tractors

Automatic navigation of agricultural machinery is an important aspect of Smart Farming. Intelligent agricultural machinery applications increasingly rely on machine vision algorithms to guarantee enhanced in-field navigation accuracy by precisely locating the crop lines and mapping the navigation routes of vehicles in real-time. This work presents an overview of vision-based tractor systems. More specifically, this work deals with (1) the system architecture, (2) the safety of usage, (3) the most commonly faced navigation errors, (4) the navigation control system of tractors and presents (5) state-of-the-art image processing algorithms for in-field navigation route mapping. In recent research, stereovision systems emerge as superior to monocular systems for real-time in-field navigation, demonstrating higher stability and control accuracy, especially in extensive crops such as cotton, sunflower, maize, etc. A detailed overview is provided for each topic with illustrative examples that focus on specific agricultural applications. Several computer vision algorithms based on different optical sensors have been developed for autonomous navigation in structured or semi-structured environments, such as orchards, yet are affected by illumination variations. The usage of multispectral imaging can overcome the encountered limitations of noise in images and successfully extract navigation paths in orchards by using a combination of the trees’ foliage with the background of the sky. Concisely, this work reviews the current status of self-steering agricultural vehicles and presents all basic guidelines for adapting computer vision in autonomous in-field navigation