University of Bologna

About: University of Bologna is a education organization based out in Bologna, Emilia-Romagna, Italy. It is known for research contribution in the topics: Population & Galaxy. The organization has 38387 authors who have published 115176 publications receiving 3460869 citations. The organization is also known as: Università di Bologna & UNIBO.

Convergence of MANET and WSN in IoT Urban Scenarios

Abstract: Ubiquitous smart environments, equipped with low-cost and easy-deployable wireless sensor networks (WSNs) and widespread mobile ad hoc networks (MANETs), are opening brand new opportunities in wide-scale urban monitoring. Indeed, MANET and WSN convergence paves the way for the development of brand new Internet of Things (IoT) communication platforms with a high potential for a wide range of applications in different domains. Urban data collection, i.e., the harvesting of monitoring data sensed by a large number of collaborating sensors, is a challenging task because of many open technical issues, from typical WSN limitations (bandwidth, energy, delivery time, etc.) to the lack of widespread WSN data collection standards, needed for practical deployment in existing and upcoming IoT scenarios. In particular, effective collection is crucial for classes of smart city services that require a timely delivery of urgent data such as environmental monitoring, homeland security, and city surveillance. After surveying the existing WSN interoperability efforts for urban sensing, this paper proposes an original solution to integrate and opportunistically exploit MANET overlays, impromptu, and collaboratively formed over WSNs, to boost urban data harvesting in IoT. Overlays are used to dynamically differentiate and fasten the delivery of urgent sensed data over low-latency MANET paths by integrating with latest emergent standards/specifications for WSN data collection. The reported experimental results show the feasibility and effectiveness (e.g., limited coordination overhead) of the proposed solution.

Künstliche molekulare Maschinen

Abstract: Die zum Bau kleiner Maschinen notwendige Miniaturisierung von Komponenten erfolgt derzeit nach dem Verkleinerungsprinzip (top-down approach). Diesem Ansatz, der Festkorperphysiker und Elektronikingenieure zwingt, mit immer kleineren Materialbausteinen zu arbeiten, sind allerdings Grenzen gesetzt. Eine Alternative besteht im Vergroserungsprinzip (bottom-up approach), bei dem man von den kleinsten Teilen der Materie mit eindeutiger Form und definierten Eigenschaften, den Molekulen, ausgeht. Vor dem Hintergrund dieser Herausforderung haben Chemiker das Konzept der makroskopischen Maschine auf die molekulare Ebene ubertragen. Eine molekulare Maschine kann als eine Anordnung einer definierten Anzahl von molekularen Komponenten definiert werden, die so konzipiert wurden, dass sie als Reaktion auf geeignete externe Stimulation (input) maschinenahnliche Bewegungen ausfuhren (output). Genau wie ihr makroskopisches Gegenstuck ist eine molekulare Maschine durch folgende Merkmale charakterisiert: 1) die Art der Energie, die ihr zugefuhrt werden muss, damit sie funktioniert, 2) die Art der Bewegungen ihrer Komponenten, 3) die Methoden, durch die ihre Funktionen verfolgt und gesteuert werden konnen, 4) die Moglichkeit der cyclischen Wiederholung, 5) die Zeit, die fur die Durchfuhrung eines vollstandigen Arbeitscyclus benotigt wird, und 6) der Zweck ihrer Funktion. Zweifellos sind Photonen oder Elektronen die besten Energielieferanten fur molekulare Maschinen. So ist es moglich, mit sorgfaltig ausgewahlten photochemischen oder elektrochemischen Reaktionen, funktionierende molekulare Maschinen zu entwerfen und zu synthetisieren. Daruber hinaus hat unser rasch angewachsenes, fundamentales Verstandnis uber die Selbstorganisation und die ihr zugrunde liegenden Prozesse in der chemischen Synthese zum Aufbau kunstlicher molekularer Maschinen beigetragen. Dies geschah vor allem durch die Entwicklung neuer Methoden in der nichtkovalenten Synthese und das Aufkommen der supramolekular unterstutzten kovalenten Synthese als ausgesprochen leistungsfahiges Syntheseprinzip. Ziel dieses Ubersichtsartikels ist eine einheitliche Darstellung des Gebiets der molekularen Maschinen, wobei besonderes Augenmerk auf das in der Vergangenheit Erreichte, auf gegenwartig bestehende Grenzen und auf Zukunftsperspektiven gelegt werden soll. Nach der Beschreibung einiger naturlicher molekularer Maschinen werden die wichtigsten Entwicklungen auf dem Gebiet der kunstlichen molekularen Maschinen vorgestellt. Dabei wird auf folgende Systeme naher eingegangen: 1) chemische Rotoren, 2) photochemisch und elektrochemisch induzierte molekulare (konformative) Umlagerungen und 3) chemisch, photochemisch und elektrochemisch steuerbare (cokonformative) Bewegungen in ineinander greifenden (interlocked) Molekulen (Catenanen und Rotaxanen) sowie in Koordinationsverbindungen und supramolekularen Komplexen (darunter Pseudorotaxanen). Kunstliche, auf Biomolekulen basierende molekulare Maschinen und kunstliche molekulare Maschinen, die auf Oberflachen oder festen Tragern aufgebracht wurden, sind zwei der spannenden Entwicklungen, die besprochen werden. Die Erweiterung des Konzepts einer Maschine auf die molekulare Ebene ist nicht nur fur die Grundlagenforschung von Interesse, sondern auch fur die Weiterentwicklung der Nanowissenschaften und der daraus erwachsenden Nanotechnologie.

A New Approach to the Decomposition of the Gini Income Inequality Ratio

Abstract: The purpose of this research is to introduce a new approach to the decomposition of the Gini ratio into three components, supporting them with economic and statistical rigorous interpretations. The three components are: (i) the Gini inequality within subpopulations; (ii) the net contribution of the extended Gini inequality between subpopulations; and (iii) the contribution of the intensity of transvariation between subpopulations. These components are weighted by the product of the population shares times the income shares of the corresponding subpopulations where the weights add to one.