7 research outputs found

    Experimental study of ultra-short intense laser pulse interaction with plasmas: acceleration of relativistic electron bunches and laser frequency upshift.

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    La mia tesi di Laurea è il risultato di un anno di lavoro presso l'Intense Laser Irradiation Laboratory (ILIL) dell’INO-CNR di Pisa, sotto la supervisione del Dott. Antonio Giulietti. Sono stato coinvolto in una campagna sperimentale, iniziata nel 2008, avente per oggetto l'accelerazione di pacchetti di elettroni relativistici mediante interazione laser-plasma secondo la tecnica "Laser Wake Field Acceleration” (LWFA). Il primo capitolo della tesi è dedicato ad una trattazione di carattere generale di questa tecnica. Essa consiste nel far propagare un impulso laser intenso e ultracorto (decine di femtosecondi) in un plasma nettamente "sottodenso", ovvero la cui densità elettronica corrisponde ad una frequenza di plasma molto inferiore alla frequenza della radiazione laser. Ai gradienti longitudinali di intensità associati al profilo longitudinale dell'impulso è associata una forza ponderomotrice che espelle gli elettroni dalle zone di più alta intensità. Sotto opportune condizioni ciò dà luogo ad un'oscillazione di carattere elettrostatico conosciuta come onda di plasma. Essa si propaga con una velocità di fase uguale alla velocità di gruppo dell'impulso laser, ed è associata ad un campo elettrico longitudinale che può accelerare particelle che si muovano con un'opportuna relazione di fase all'interno dell'onda a velocità relativistiche. Questa tecnica di accelerazione suscita grande interesse per via degli enormi campi acceleranti (102 GV/m, 3 ordini di grandezza in più di quelli sostenibili in una cavità a radiofrequenza) . Tali campi consentono di accelerare gli elettroni ad energie ultrarelativistiche su lunghezze di accelerazione di alcuni millimetri, permettendo di ridurre notevolmente le dimensioni e i costi dell'acceleratore. Vengono descritti i più diffusi tipi di bersaglio per l’impulso laser focalizzato (tra cui il getto supersonico di gas), i metodi di creazione del plasma e le tecniche di iniezione del pacchetto di elettroni nell'onda di plasma. Vengono mostrate le relazioni tra i principali parametri che caratterizzano l'interazione, vengono calcolate utili approssimazioni per il massimo campo accelerante, la lunghezza efficace di accelerazione e il massimo guadagno energetico. Nel secondo capitolo vengono descritti gli effetti legati alle componenti non lineari dell'indice di rifrazione del plasma sulla propagazione dell'impulso. La descrizione sfrutta il cosiddetto metodo "Source-Dependent Expansion" (SDE), che consiste nell'espandere il campo laser in un set completo ortogonale di funzioni di Laguerre-Gauss che dipendono dalla distanza di propagazione attraverso i parametri caratteristici dell'impulso, per risolvere l'equazione d'onda in approssimazione parassiale. Il punto di arrivo di questa trattazione è la cosiddetta "envelope equation", che permette di descrivere, con opportune approssimazioni, l'evoluzione della "macchia focale" durante la propagazione in presenza dei principali effetti non lineari: l'autofocalizzazione relativistica, il "self-channeling" ponderomotivo e la defocalizzazione indotta dalla ionizzazione. Si discute l'importanza di questi effetti sulla propagazione dell'impulso. Viene inoltre esaminata la possibilità che tali effetti non lineari diano luogo a instabilità nella propagazione dell’impulso laser ("automodulazioni") ed a importanti cambiamenti del suo spettro. Nel terzo capitolo vengono descritti il "setup" sperimentale e le principali strumentazioni di misura (“diagnostiche”) impiegate nella campagna sperimentale sull'accelerazione di elettroni in get supersonici di elio e azoto. Vengono presentati e discussi i principali risultati. L'obiettivo principale raggiunto da questa campagna sperimentale è stato quello di dimostrare la possibilità di accelerare, in modo riproducibile, pacchetti di elettroni "multi-MeV" facendo uso di un sistema laser "table-top" di potenza moderata (2TW). Il caso di riferimento per il nostro studio è stato l'accelerazione in azoto. Le principali diagnostiche coinvolte nell'esperimento sono discusse nella presente tesi sia sotto l'aspetto teorico che sperimentale. Esse sono basate su: un interferometro in configurazione "Nomarski", per studiare la formazione e l'evoluzione del plasma e "mappare" i profili di densità elettronica; uno schermo al fosforo (LANEX); uno spettrometro elettronico a campo magnetico e alcuni scintillatori. Infine, si confrontano i risultati sperimentali con i risultati di una simulazione numerica. Il quarto capitolo ha per oggetto la diagnostica basata sulla diffusione di tipo Thomson della luce laser da parte degli elettroni liberi presenti nel plasma ("Thomson Scattering"). Se ne discutono i principi fisici, il campo di utilizzazione ed i risultati ottenuti nell’esperimento. Si mostra che nel nostro esperimento ci troviamo sostanzialmente nel regime lineare di diffusione che mantiene frequenza e polarizzazione della luce incidente. Si mostra come tale diagnostica, affiancata alle altre, svolga un ruolo fondamentale nel monitorare la regione di interazione. Nel nostro esperimento è stata raccolta la luce diffusa a 90° per ottenere sia immagini della regione d’interazione che spettri della luce stessa. Il confronto tra i profili longitudinali di intensità della radiazione diffusa ottenuti sperimentalmente con profili calcolati numericamente nelle condizioni di interazione di interesse permette di rintracciare la presenza di effetti di propagazione non lineare, trovando così conferma sperimentale ai risultati delle simulazioni. Inoltre, grazie al Thomson Scattering, sono stati osservati per la prima volta grandi e progressivi "upshift" della frequenza dell'impulso, che è stato possibile stimare in circa 300 nm utilizzando un algoritmo empirico, proposto e testato per la prima volta nella tesi, per dare una stima del valore della lunghezza d'onda della radiazione incidente su un sensore CCD dal valore dei livelli RGB dell'immagine. Tale effetto di "upshift" è spiegato come conseguenza di un'automodulazione di fase dell'impulso indotta dall'interazione con il fronte di ionizzazione

    Coordinated Behavior on Social Media in 2019 UK General Election

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    Coordinated online behaviors are an essential part of information and influence operations, as they allow a more effective disinformation's spread. Most studies on coordinated behaviors involved manual investigations, and the few existing computational approaches make bold assumptions or oversimplify the problem to make it tractable. Here, we propose a new network-based framework for uncovering and studying coordinated behaviors on social media. Our research extends existing systems and goes beyond limiting binary classifications of coordinated and uncoordinated behaviors. It allows to expose different coordination patterns and to estimate the degree of coordination that characterizes diverse communities. We apply our framework to a dataset collected during the 2019 UK General Election, detecting and characterizing coordinated communities that participated in the electoral debate. Our work conveys both theoretical and practical implications and provides more nuanced and fine-grained results for studying online information manipulation.Comment: Version accepted in Proc. AAAI Intl. Conference on Web and Social Media (ICWSM) 2021. Added dataset DO

    Towards better social crisis data with HERMES: Hybrid sensing for EmeRgency ManagEment System

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    People involved in mass emergencies increasingly publish information-rich contents in online social networks (OSNs), thus acting as a distributed and resilient network of human sensors. In this work, we present HERMES, a system designed to enrich the information spontaneously disclosed by OSN users in the aftermath of disasters. HERMES leverages a mixed data collection strategy, called hybrid crowdsensing, and state-of-the-art AI techniques. Evaluated in real-world emergencies, HERMES proved to increase: (i) the amount of the available damage information; (ii) the density (up to 7x) and the variety (up to 18x) of the retrieved geographic information; (iii) the geographic coverage (up to 30%) and granularity

    Real-world Outcomes of Relapsed/Refractory Diffuse Large B-cell Lymphoma Treated With Polatuzumab Vedotin-based Therapy

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    : After FDA and EMA approval of the regimen containing polatuzumab vedotin plus rituximab and bendamustine (PolaBR), eligible relapsed/refractory diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) patients in Italy were granted early access through a Named Patient Program. A multicentric observational retrospective study was conducted focusing on the effectiveness and safety of PolaBR in everyday clinical practice. Fifty-five patients were enrolled. There were 26 females (47.3%), 32 patients were primary refractory and 45 (81.8%) resulted refractory to their last therapy. The decision to add or not bendamustine was at physician's discretion. Thirty-six patients underwent PolaBR, and 19 PolaR. The 2 groups did not differ in most of baseline characteristics. The final overall response rate was 32.7% (18.2% complete response rate), with a best response rate of 49.1%. Median disease-free survival was reached at 12 months, median progression-free survival at 4.9 months and median overall survival at 9 months, respectively. Overall, 88 adverse events (AEs) were registered during treatment in 31 patients, 22 of grade ≥3. Eight cases of neuropathy occurred, all of grades 1-2 and all related to polatuzumab. The two groups of treatment did not differ for effectiveness endpoints but presented statistically significant difference in AEs occurrence, especially in hematological AEs, in AEs of grade equal or greater than 3 and in incidence of neuropathy. Our data add useful information on the effectiveness of Pola(B)R in the setting of heavily pretreated DLBCL and may also suggest a better tolerability in absence of bendamustine without compromise of efficacy

    Leveraging Social Media and AI to foster Secure Societies against Online and Offline Threats

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    This thesis pursues the objective of leveraging social media data and Artificial Intelligence (AI) techniques to foster secure societies against online and offline threats. Thus, it provides contributions in two directions: (i) uncovering threats in online ecosystems, and (ii) grounding the online information on the unfolding offline threats. In both cases, on the one hand, we investigated how to improve AI techniques that enable essential applications; on the other, we devised and applied comprehensive approaches to target specific threats. Focusing on uncovering online threats, our first contribution consists of a general deep learning framework for automatically detecting extremist propaganda contents on OSM when approaching realistic conditions. In the second contribution, we mapped and characterized cryptocurrency manipulations within a large online ecosystem, focusing on the mechanisms adopted by scammers to recruit participants. Finally, in the third contribution, we devised a new network-based framework for uncovering and characterizing coordinated behavior on social media in the context of the recent UK General Election. Moving to the problem of grounding online information on unfolding offline threats, we proposed a new technique for solving the geoparsing problem, which consists of identifying location mentions in text and linking them to the corresponding geographic coordinates. Finally, our last contribution is an AI-powered system for enriching available social crisis data in the aftermath of mass disasters with solicited information from on-the-ground witnesses

    Geo-Semantic-Parsing: AI-powered geoparsing by traversing semantic knowledge graphs

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    Online social networks convey rich information about geospatial facets of reality. However in most cases, geographic information is not explicit and structured, thus preventing its exploitation in real-time applications. We address this limitation by introducing a novel geoparsing and geotagging technique called Geo-Semantic- Parsing (GSP). GSP identifies location references in free text and extracts the corresponding geographic co- ordinates. To reach this goal, we employ a semantic annotator to identify relevant portions of the input text and to link them to the corresponding entity in a knowledge graph. Then, we devise and experiment with several efficient strategies for traversing the knowledge graph, thus expanding the available set of information for the geoparsing task. Finally, we exploit all available information for learning a regression model that selects the best entity with which to geotag the input text. We evaluate GSP on a well-known reference dataset including almost 10 k event-related tweets, achieving F1 = 0.66. We extensively compare our results with those of 2 baselines and 3 state-of-the-art geoparsing techniques, achieving the best performance. On the same dataset, competitors obtain F1 ≤ 0.55. We conclude by providing in-depth analyses of our results, showing that the overall superior performance of GSP is mainly due to a large improvement in recall, with respect to existing techniques

    Multifaceted online coordinated behavior in the 2020 US presidential election

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    Organized attempts to manipulate public opinion during election run-ups have dominated online debates in the last few years. Such attempts require numerous accounts to act in coordination to exert influence. Yet, the ways in which coordinated behavior surfaces during major online political debates is still largely unclear. This study sheds light on coordinated behaviors that took place on Twitter (now X) during the 2020 US Presidential Election. Utilizing state-of-the-art network science methods, we detect and characterize the coordinated communities that participated in the debate. Our approach goes beyond previous analyses by proposing a multifaceted characterization of the coordinated communities that allows obtaining nuanced results. In particular, we uncover three main categories of coordinated users: (i) moderate groups genuinely interested in the electoral debate, (ii) conspiratorial groups that spread false information and divisive narratives, and (iii) foreign influence networks that either sought to tamper with the debate or that exploited it to publicize their own agendas. We also reveal a large use of automation by far-right foreign influence and conspiratorial communities. Conversely, left-leaning supporters were overall less coordinated and engaged primarily in harmless, factual communication. Our results also showed that Twitter was effective at thwarting the activity of some coordinated groups, while it failed on some other equally suspicious ones. Overall, this study advances the understanding of online human interactions and contributes new knowledge to mitigate cyber social threats
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