Guidance and Control in Autonomous Debris Removal Space Missions via Adaptive Nonlinear Model Predictive Control

Space debris orbiting around the Earth are becoming a major problem that could impair the future of space exploration. Among the different approaches to this problem that have been proposed in recent years, this work focuses on a possible innovative solution, consisting in an autonomous spacecraft that performs a rendezvous maneuver, collects a debris of unknown mass and then moves to a parking orbit. When the spacecraft collects a debris of unknown mass, the dynamics of the system may change substantially, and this may affect the control stability and performance of the spacecraft. In this paper, a control system is designed, capable of handling situations with time-varying and uncertain parameters, as it occurs in space debris removal missions. A control strategy based on an Adaptive Nonlinear Model Predictive Control (ANMPC) is considered. The unknown mass of the debris is treated as an uncertain parameter and is estimated by means of two different methods (Recursive Average and Extended Kalman Filter (EKF)). Then, the estimated mass is used to update the internal model of the ANMPC, which later solves an on-line optimization problem, providing an optimal trajectory and control action for reaching the debris and then the parking orbit. The simulations carried out show that the proposed control system is able to effectively accomplish the requested task

Covid19/IT the digital side of Covid19: A picture from Italy with clustering and taxonomy

The Covid19 pandemic has significantly impacted on our lives, triggering a strong reaction resulting in vaccines, more effective diagnoses and therapies, policies to contain the pandemic outbreak, to name but a few. A significant contribution to their success comes from the computer science and information technology communities, both in support to other disciplines and as the primary driver of solutions for, e.g., diagnostics, social distancing, and contact tracing. In this work, we surveyed the Italian computer science and engineering community initiatives against the Covid19 pandemic. The 128 responses thus collected document the response of such a community during the first pandemic wave in Italy (February-May 2020), through several initiatives carried out by both single researchers and research groups able to promptly react to Covid19, even remotely. The data obtained by the survey are here reported, discussed and further investigated by Natural Language Processing techniques, to generate semantic clusters based on embedding representations of the surveyed activity descriptions. The resulting clusters have been then used to extend an existing Covid19 taxonomy with the classification of related research activities in computer science and information technology areas, summarizing this work contribution through a reproducible survey-to-taxonomy methodology

IT-Covid19-IT: la risposta della comunità informatica italiana alla pandemia

La pandemia Covid19 ha avuto un forte impatto sulle nostre vite, anche da accademici. Ne è scaturita una reazione veemente della comunità scientifica i cui risultati sono sotto gli occhi di tutti: vaccini, terapie più puntuali ed efficaci, politiche di contenimento mirate, etc. A tutto ciò, l’informatica ha contribuito in maniera determinante, spesso con funzioni di supporto e servizio alle altre discipline, talvolta in primo piano con applicazioni specifiche, per esempio, per il distanziamento sociale ed il tracciamento dei contatti. Questo articolo prova a fare una fotografia della reazione della comunità informatica italiana alla pandemia Covid19, elaborando i dati ottenuti da un censimento condotto nel maggio 2020, a seguito della prima ondata, dalla Task Force Covid19-IT istituita allo scopo dal CINI (Consorzio Interuniversitario Nazionale per l’Informatica). I dati ottenuti dalle 131 proposte censite raccontano di una risposta decisa ed articolata della comunità, nata spontaneamente da centinaia di iniziative autonome distribuite su tutto il territorio nazionale e che deve proseguire, magari evolvendo in forme più organizzate

Toll-like receptor 4 and high-mobility group box-1 are involved in ictogenesis and can be targeted to reduce seizures

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Covid19/IT the digital side of Covid19: A picture from Italy with clustering and taxonomy

The Covid19 pandemic has significantly impacted on our lives, triggering a strong reaction resulting in vaccines, more effective diagnoses and therapies, policies to contain the pandemic outbreak, to name but a few. A significant contribution to their success comes from the computer science and information technology communities, both in support to other disciplines and as the primary driver of solutions for, e.g., diagnostics, social distancing, and contact tracing. In this work, we surveyed the Italian computer science and engineering community initiatives against the Covid19 pandemic. The 128 responses thus collected document the response of such a community during the first pandemic wave in Italy (February-May 2020), through several initiatives carried out by both single researchers and research groups able to promptly react to Covid19, even remotely. The data obtained by the survey are here reported, discussed and further investigated by Natural Language Processing techniques, to generate semantic clusters based on embedding representations of the surveyed activity descriptions. The resulting clusters have been then used to extend an existing Covid19 taxonomy with the classification of related research activities in computer science and information technology areas, summarizing this work contribution through a reproducible survey-to-taxonomy methodology

IT-Covid19-IT: la risposta della comunità informatica italiana alla pandemia

La pandemia Covid19 ha avuto un forte impatto sulle nostre vite, anche da accademici. Ne è scaturita una reazione veemente della comunità scientifica i cui risultati sono sotto gli occhi di tutti: vaccini, terapie più puntuali ed efficaci, politiche di contenimento mirate, etc. A tutto ciò, l’informatica ha contribuito in maniera determinante, spesso con funzioni di supporto e servizio alle altre discipline, talvolta in primo piano con applicazioni specifiche, per esempio, per il distanziamento sociale ed il tracciamento dei contatti. Questo articolo prova a fare una fotografia della reazione della comunità informatica italiana alla pandemia Covid19, elaborando i dati ottenuti da un censimento condotto nel maggio 2020, a seguito della prima ondata, dalla Task Force Covid19-IT istituita allo scopo dal CINI (Consorzio Interuniversitario Nazionale per l’Informatica). I dati ottenuti dalle 131 proposte censite raccontano di una risposta decisa ed articolata della comunità, nata spontaneamente da centinaia di iniziative autonome distribuite su tutto il territorio nazionale e che deve proseguire, magari evolvendo in forme più organizzate

Analgesia post-operatoria nell'osteosintesi di femore: utilità della somministrazione preparatoria di morfina orale a pronto rilascio

abbiamo valutato l'efficacia e l'utilità della somministrazione di morfina per via orale a pronto rilascio nella fase preparatoria della grande chirurgia ortopedica

Analgosedazione con remifentanil nelle ablazioni transcatetere

viene descritta la tecnica di sedazione ed analgesia durante le ablazioni transcatetere per aritmie cardiache in situazioni cliniche di rispetto del ritmo spontaneo evitando d'indurre fenomeni intrinsecamente aritmogeni legati ai farmaci