24,884 research outputs found

    Structure learning of graphical models for task-oriented robot grasping

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    In the collective imaginaries a robot is a human like machine as any androids in science fiction. However the type of robots that you will encounter most frequently are machinery that do work that is too dangerous, boring or onerous. Most of the robots in the world are of this type. They can be found in auto, medical, manufacturing and space industries. Therefore a robot is a system that contains sensors, control systems, manipulators, power supplies and software all working together to perform a task. The development and use of such a system is an active area of research and one of the main problems is the development of interaction skills with the surrounding environment, which include the ability to grasp objects. To perform this task the robot needs to sense the environment and acquire the object informations, physical attributes that may influence a grasp. Humans can solve this grasping problem easily due to their past experiences, that is why many researchers are approaching it from a machine learning perspective finding grasp of an object using information of already known objects. But humans can select the best grasp amongst a vast repertoire not only considering the physical attributes of the object to grasp but even to obtain a certain effect. This is why in our case the study in the area of robot manipulation is focused on grasping and integrating symbolic tasks with data gained through sensors. The learning model is based on Bayesian Network to encode the statistical dependencies between the data collected by the sensors and the symbolic task. This data representation has several advantages. It allows to take into account the uncertainty of the real world, allowing to deal with sensor noise, encodes notion of causality and provides an unified network for learning. Since the network is actually implemented and based on the human expert knowledge, it is very interesting to implement an automated method to learn the structure as in the future more tasks and object features can be introduced and a complex network design based only on human expert knowledge can become unreliable. Since structure learning algorithms presents some weaknesses, the goal of this thesis is to analyze real data used in the network modeled by the human expert, implement a feasible structure learning approach and compare the results with the network designed by the expert in order to possibly enhance it

    Analysis of the TOF resolution: a "tomography" study of the time of flight detector of the ALICE experiment at the LHC

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    Questa tesi presenta uno studio dettagliato della risoluzione del rilevatore a tempo di volo TOF dell’esperimento ALICE, utilizzando dati di collisioni Pb-Pb del RUN 2 dell’acceleratore LHC del CERN. È stata effettuata un’analisi dei profili della risoluzione temporale lungo i principali assi di simmetria del rivelatore (l’asse del fascio e quelli che definiscono il piano trasverso), così da evidenziare discontinuità date dalla struttura del rivelatore. Le strutture osservate corrispondono in larga parte a effetti previsti. Le dipendenze previste sono quelle date dalla presenza di materiale, modulate dalla distanza media di traccia, che sono state confermate da una correlazione statisticamente significativa con la risoluzione. Sono anche state osservate alcune strutture impreviste, probabilmente derivanti da malfunzionamenti nell’operatività e nell’elettronica del rivelatore, che saranno oggetto di studi futuri

    Comparison between Oja's and BCM neural networks models in finding useful projections in high-dimensional spaces

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    This thesis presents the concept of a neural network starting from its corresponding biological model, paying particular attention to the learning algorithms proposed by Oja and Bienenstock Cooper & Munro. A brief introduction to Data Analysis is then performed, with particular reference to the Principal Components Analysis and Singular Value Decomposition. The two previously introduced algorithms are then dealt with more thoroughly, going to study in particular their connections with data analysis. Finally, it is proposed to use the Singular Value Decomposition as a method for obtaining stationary points in the BCM algorithm, in the case of linearly dependent inputs

    Organocatalytic stereodivergent synthesis of β,β-disubstituted-α-aminoacids

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    In this work, we present an organocatalytic stereodivergent synthesis of β,β-disubstituted-α-aminoacids using arylidene azlactones as starting materials. The developed two step synthesis involves a sequential catalysis approach, in which two different catalysts act sequentially to control the absolute configuration of two different stereocenters. With an accurate selection of the catalysts absolute configuration it is possible to obtain all the stereoisomers of the product. The first synthetic step is a catalytic asymmetric transfer hydrogenation of the azlactone C=C double bond. A Jacobsen type thiourea and a Hantzsch ester were chosen as chiral catalyst and hydride donor, respectively. Different azlactones, Hantzsch esters and thioureas were synthetized and tested in the asymmetric transfer hydrogenation to achieve the best stereoselectivity. The second step involves a dynamic kinetic resolution on the reduced azlactone, through a nucleophilic addition to the carbonyl moiety promoted by a bifunctional chiral catalyst. A wide range of nucleophiles and organocatalysts were tested; the best results were reached with alcohols as nucleophiles and squaramide-based cinchona alkaloids as a chiral catalysts. With the optimized conditions two stereodivergent syntheses were then performed, enabling the selective obtainment of both diastereoisomeric product with high enantioselectivities

    Analisi di mobillità pedonale mediante dati di telefonia georeferenziati

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    Al fine di organizzare al meglio le città del futuro occorrono nuovi strumenti in grado di analizzare e comprendere il comportamento delle persone nelle aree urbane. In questo elaborato viene illustrata la costruzione di un modello teorico relativo alla mobilità pedonale nella città di Venezia a partire dall'analisi di dati di telefonia mobile, rilevati nella giornata del 26 Febbraio 2017. Vengono in seguito mostrate le differenti fasi necessarie alla realizzazione del modello a partire dall'elaborazione preliminare dei data set a disposizione e focalizzando poi l'attenzione sugli algoritmi di georeferenziazione disponibili in letteratura. Una volta ultimata l'analisi dati, vengono esposti i concetti teorici che stanno alla base del modello realizzato ponendo l'accento sul carattere stocastico del fenomeno osservato si rivolge lo sguardo al risultato ottenuto portando alla luce le verifiche a cui viene sottoposto e le criticità che emergono nell'affrontare questo studio

    Minimal surfaces, a study

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    Le superfici minime, sono di grande interesse in vari campi della matematica, e parecchie sono le applicazioni in architettura e in biologia, ad esempio. È possibile elencare diverse definizioni equivalenti per tali superfici, che corrispondono ad altrettanti approcci. Nella seguente tesi ne affronteremo alcuni, riguardanti: la curvatura media, l'equazione differenziale parziale di Lagrange, la proprietà di una funzione di essere armonica, i punti critici del funzionale di area, le superfici di area minima con bordo fissato e la soluzione del problema di Plateau

    Sexism and Jokes: a Case Study

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    The aim of this paper is to analyse how the interviewees reacted to sexist jokes and to compare it to how they reacted to sexist statements, in order to find out if there is a discrepancy between what people perceive as humour and a serious statement. The interviewees filled out a questionnaire made up of three statements on three of the most common sexist remarks and of three sexist jokes related to the statements. The case study highlights that there are two tendencies: the interviewees either agreed or disagreed with both the statement and the joke, or they disagreed with one and agreed with the other, showing that is it possible to laugh at something with which we do not necessarily agree

    Computational study of resting state network dynamics

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    Lo scopo di questa tesi è quello di mostrare, attraverso una simulazione con il software The Virtual Brain, le più importanti proprietà della dinamica cerebrale durante il resting state, ovvero quando non si è coinvolti in nessun compito preciso e non si è sottoposti a nessuno stimolo particolare. Si comincia con lo spiegare cos’è il resting state attraverso una breve revisione storica della sua scoperta, quindi si passano in rassegna alcuni metodi sperimentali utilizzati nell’analisi dell’attività cerebrale, per poi evidenziare la differenza tra connettività strutturale e funzionale. In seguito, si riassumono brevemente i concetti dei sistemi dinamici, teoria indispensabile per capire un sistema complesso come il cervello. Nel capitolo successivo, attraverso un approccio ‘bottom-up’, si illustrano sotto il profilo biologico le principali strutture del sistema nervoso, dal neurone alla corteccia cerebrale. Tutto ciò viene spiegato anche dal punto di vista dei sistemi dinamici, illustrando il pionieristico modello di Hodgkin-Huxley e poi il concetto di dinamica di popolazione. Dopo questa prima parte preliminare si entra nel dettaglio della simulazione. Prima di tutto si danno maggiori informazioni sul software The Virtual Brain, si definisce il modello di network del resting state utilizzato nella simulazione e si descrive il ‘connettoma’ adoperato. Successivamente vengono mostrati i risultati dell’analisi svolta sui dati ricavati, dai quali si mostra come la criticità e il rumore svolgano un ruolo chiave nell'emergenza di questa attività di fondo del cervello. Questi risultati vengono poi confrontati con le più importanti e recenti ricerche in questo ambito, le quali confermano i risultati del nostro lavoro. Infine, si riportano brevemente le conseguenze che porterebbe in campo medico e clinico una piena comprensione del fenomeno del resting state e la possibilità di virtualizzare l’attività cerebrale

    Second quantization theory for many-particles stochastic dynamics on finite transport and storage capacity network

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    Nella tesi viene studiato il random walk di particelle non interagenti su network con capacità di trasporto e capienza dei nodi finite. L’argomento viene affrontato introducendo per il sistema un formalismo di seconda quantizzazione. Dopo avere dimostrato l'effettiva conservazione del numero totale di particelle e che per il sistema vale una relazione di bilancio dettagliato, vengono derivate le relazioni di Onsager per il caso di un network con capacità di trasporto finita. Infine, viene ricavata l'espressione esplicita della distribuzione stazionaria di probabilità per il caso di un network con capienza finita per nodo

    On the construction of group invariant non expansive operators

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    In questa tesi vengono illustrati metodi di topologia computazionale negli ambiti di topological data analysis e shape comparison. Nello specifico, dato uno spazio topologico X e un sottogruppo G di Homeo(X), viene studiato un set di dati Φ composto da funzioni definite su X, continue e limitate, a valori reali. Per farlo si utilizzano degli operatori G-invarianti non espansivi (GINO), che si sono dimostrati efficaci per approssimare la pseudo-distanza naturale. In particolare in questo lavoro vengono studiati metodi per la costruzione di tali operatori, sfruttando le proprietà algebriche delle variabili del problema. È importante osservare che il gruppo G viene sempre considerato come variabile, in quanto un cambio dell’osservatore può generalmente coincidere con un cambio dell’invarianza a cui si è interessati
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