Universitat Politècnica de Catalunya

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    140229 research outputs found

    Corporate social responsibility and total factor productivity: the case of European mining industry

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    The aim of this research is to investigate the effect of corporate social responsibility (CSR) on total factor productivity (TFP) in the European mining industry, considering micro- and macroeconomic indicators of the relationship between CSR and TFP. Employing data from 40 European mining companies from content analysis, CSR Hub, and the World Bank between 2018 and 2021, this paper utilizes a combination of Data Envelopment Analysis (DEA) and panel regression techniques to test the research hypotheses. The findings suggest that the TFP of European mining firms is positively affected by CSR initiatives implemented by the companies. Also, the empirical results depict that the CSR-TFP relationship is mainly established on institutional criteria. The results also indicate that CSR-related factors, namely, transparency and reporting, training, health and safety, and resource management, are the impacting indicators. The study broadens the horizons of this line of research and can be beneficial to CEOs, managers, experts, policymakers, decision-makers, and economists in the field of mining who are willing to promote responsible and sustainable mining.Peer ReviewedObjectius de Desenvolupament Sostenible::8 - Treball Decent i Creixement EconòmicObjectius de Desenvolupament Sostenible::9 - Indústria, Innovació i InfraestructuraObjectius de Desenvolupament Sostenible::12 - Producció i Consum ResponsablesPostprint (published version

    Residual Dropout: A Simple Approach to Improve Transformer’s Data Efficiency

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    Transformer models often demand a vast amount of training data to achieve the desired level of performance. However, this data requirement poses a major challenge for low-resource languages seeking access to high-quality systems, particularly in tasks like Machine Translation. To address this issue, we propose adding Dropout to Transformer’s Residual Connections. Our experimental results demonstrate that this modification effectively mitigates overfitting during training, resulting in substantial performance gains of over 4 BLEU points on a dataset consisting of merely 10 thousand examplesPeer ReviewedPostprint (published version

    Geographic sources of ozone air pollution and mortality burden in Europe

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    Ground-level ozone (O3) is a harmful air pollutant formed in the atmosphere by the interaction between sunlight and precursor gases. Exposure to current O3 levels in Europe is a major source of premature mortality from air pollution. However, mitigation actions have been mainly designed and implemented at the national and regional scales, lacking a comprehensive assessment of the geographic sources of O3 pollution and its associated health impacts. Here we quantify both national and imported contributions to O3 and their related mortality burden across 813 contiguous regions in 35 European countries, representing about 530 million people. Imported O3 contributed to 88.3% of all O3-attributable deaths (intercountry range 83–100%). The greatest share of imported O3 had its origins outside the study domain (that is, hemispheric sources), which was responsible for 56.7% of total O3-attributable mortality (range 42.5–87.2%). It was concluded that achieving the air-quality guidelines set out by the World Health Organization and avoiding the health impacts of O3 require not only the implementation of national or coordinated pan-European actions but also global strategies.H.A. and J.B. acknowledge funding from the EU’s Horizon 2020 and Horizon Europe research and innovation programs under grant agreement nos. 865564 (European Research Council Consolidator Grant EARLY-ADAPT, https://early-adapt.eu/), 101069213 (European Research Council Proof-of-Concept HHS-EWS, https://forecaster. health) and 101123382 (European Research Council Proof-of-Concept FORECAST-AIR), as well as support from grant no. CEX2018-000806-S funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and support from Generalitat de Catalunya through the CERCA Program. H.A. also acknowledges funding from the EU’s Horizon Europe research and innovation program under grant agreement no. 101065876 (MSCA Postdoctoral Fellowship TEMP-MOMO). J.B. also acknowledges funding from the Spanish Ministry of Science and Innovation under grant agreement no. RYC2018-025446-I (program Ramón y Cajal). M.T.P. acknowledges Universitat de Barcelona for a postdoctoral grant in regard to the requalification of teaching staff of the Spanish University System (DOGC, 8448, 2.7.2021). BSC coauthors acknowledge support by Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico as part of Plan Nacional del Ozono project BOE-A-2021-20183, as well as through the VITALISE project (PID2019- 108086RA-I00, MCIN/AEI/10.13039/501100011033) funded by Agencia Estatal de Investigacion. The BSC coauthors also acknowledge the AXA Research Fund and Red Temática ACTRIS España (CGL2017- 90884-REDT), and H2020 ACTRIS IMP (no. 871115), the Department of Research and Universities of the Government of Catalonia through the Atmospheric Composition Research Group (code 2021 SGR 01550), as well as computer resources of MareNostrum and technical support provided by BSC through the RES (nos. AECT-2022-1-0008 and AECT- 2022-2-0003). The funders had no role in study design, data collection and analysis, decision to publish or preparation of the manuscript.Peer ReviewedObjectius de Desenvolupament Sostenible::11 - Ciutats i Comunitats SosteniblesObjectius de Desenvolupament Sostenible::3 - Salut i BenestarPostprint (published version

    Estudio del diseño y del proceso de implementación de herramientas de mejora docente en la formación profesional del sector textil

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    En el context actual de l'educació i el desenvolupament tecnològic, neix el present treball d'investigació que se centra en l'estudi del disseny i la implementació d'una eina destinada a millorar la qualitat de l'ensenyament en la formació professional del sector tèxtil. Malgrat l'evident revolució tecnològica en curs, s'observa una notable bretxa en l'adopció de tecnologies educatives en molts centres educatius, inclòs el que serveix com a centre d'estudi en aquest treball. L'objectiu principal d'aquesta investigació és identificar les causes subsegüents d'aquesta bretxa tecnològica en l'àmbit de la formació professional tèxtil, així com proposar alguna estratègia i solució per superar-la. A través d'una anàlisi de l'estat actual de la formació professional en el sector tèxtil, s'ha detectat una manca d'integració d'eines tecnològiques modernes en els processos educatius. S'ha dut a terme un estudi de les necessitats i demandes dels estudiants, docents i professionals del sector tèxtil, amb la finalitat de dissenyar eines que s'ajustin als seus requisits i optimitzin el procés d'ensenyament-aprenentatge. Els resultats obtinguts han revelat una sèrie de reptes i obstacles que dificulten la integració efectiva d'eines tecnològiques en la formació professional del sector tèxtil

    Optimització de processos industrials a la indústria paperera i desenvolupament del CRM: Un enfocament pràctic des de la perspectiva del servei tècnic

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    Títol alternatiu emprat a la intranet docent de l'EPSEVG: "Optimització de processos industrials a la indústria paperera i desenvolupament del CRM: Un enfocament pràctic des de la perspectiva del servei tècnic

    Multi-agent graph learning-based optimization and its applications to computer networks

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    Tesi amb menció de Doctorat Internacional(English) In the wake of a digital revolution, contemporary society finds itself entrenched in an era where network applications' demands surpass the capabilities of conventional network management solutions. This dissertation navigates through the intricacies of modern networked environments, where traditional management approaches are falling short due to emerging applications like augmented and virtual reality, holographic telepresence, and vehicular networks, demanding ultra-low latency and robust adaptability. These evolving networks form the backbone of modern society, sustaining numerous vital services but posing elevated complexity and operational hurdles for Internet Service Providers (ISPs) and network operators. Amidst this complexity, the need for innovative solutions to optimize and manage today's networks is more pronounced than ever. A central proposition of this dissertation is the MAGNNETO framework, a groundbreaking Machine Learning (ML) based initiative that stands for Multi-Agent Graph Neural Network Optimization. This framework is at the heart of the endeavour to facilitate distributed optimization in networked scenarios. By integrating a Graph Neural Network (GNN) architecture into a Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) setting, it instigates a fully distributed optimization process and capitalizes on the inherent distributed nature of networked environments, hence potentially addressing scalability issues and facilitating real-time applications. This initiative is adaptable, offering versatility in addressing various use cases and showcasing robustness to meet the challenging requisites of real-world applications. A substantial contribution of this work is the successful implementation of MAGNNETO across different relevant networked cases, prominently focusing on two highly impactful scenarios within the computer network field. Initially, it re-examines the pivotal issue of Traffic Engineering (TE) optimization in ISP networks. With the goal of curtailing network congestion, MAGNNETO-TE is introduced, a variant of the framework specifically devised to minimize maximum link utilization in these networks. Remarkably, this adaptation heralds a paradigm shift by equalling the performance of traditional state-of-the-art TE optimizers but at a fraction of the execution cost. Moreover, the research explores the complex sphere of Congestion Control (CC) in Datacenter Networks (DCN), another critical service in our current digital world that is characterized by dynamic traffic patterns and stringent low-latency prerequisites. Here, MAGNNETO-CC emerges as a potent solution, offering an offline, distributed strategy that harmonizes with widely deployed CC protocols, surpassing other state-of-the-art ML-based CC methodologies and prevailing static CC configurations in performance. Looking ahead, the dissertation also delineates potential avenues to enhance MAGNNETO, particularly addressing challenges tied to current GNN architectures (e.g. over-smoothing and over-squashing). It envisions integrating Topological Deep Learning (TDL) techniques to foster a novel, promising approach to distributed optimization that has the potential to exploit arbitrary multi-element correlations, going beyond the traditional graph domain. By addressing the urgent need for efficient network traffic storage on networks with multiple vantage points, the proposed topological-inspired methodology reveals itself as a robust ML-based baseline for lossy data compression. In summation, this dissertation embarks on a pioneering journey to confront the elemental challenges of optimizing networked, graph-based systems. It unfurls the innovative MAGNNETO solution as a beacon of versatility and adaptability, displays its multifaceted applications, and heralds promising directions for future research, aiming to redefine the landscape of distributed network optimization and management in this digitally transformative era.(Español) En el contexto de una revolución digital, la sociedad contemporánea se encuentra inmersa en una era donde las demandas de las aplicaciones en red superan las capacidades de las soluciones de gestión convencionales. Precisamente, esta tesis navega a través de las complejidades de los entornos de redes modernas, donde los enfoques de gestión tradicionales se están quedando cortos debido a aplicaciones emergentes como la realidad aumentada, la realidad virtual o la telepresencia holográfica, las cuales exigen ultra baja latencia y adaptabilidad dinámica. Estas redes en evolución conforman la columna vertebral de la sociedad moderna, manteniendo numerosos servicios vitales pero planteando una complejidad elevada para los Proveedores de Servicios de Internet (ISP) y los operadores de red. En medio de esta complejidad, la necesidad de soluciones innovadoras para optimizar y gestionar las redes actuales es más evidente que nunca. Una proposición central de esta tesis es el marco MAGNNETO (Optimización Multiagente con Redes Neuronales Gráficas, en sus siglas en inglés), una iniciativa revolucionaria basada en Aprendizaje Automático (ML). Su objetivo principal es facilitar la optimización distribuida en escenarios de redes. Al integrar una arquitectura de Redes Neuronales Gráficas (GNN) en un entorno de Aprendizaje por Refuerzo Multiagente (MARL), da pie a un proceso de optimización completamente distribuido y aprovecha la naturaleza distribuida inherente de los entornos de red, abordando problemas de escalabilidad y facilitando aplicaciones en tiempo real. Esta iniciativa es adaptable, ofreciendo versatilidad para abordar varios casos de uso y mostrando robustez para cumplir con los desafiantes requisitos de aplicaciones reales. Una contribución sustancial de este trabajo es la implementación exitosa de MAGNNETO en diferentes casos relevantes de redes, centrándose prominentemente en dos escenarios altamente impactantes en el campo de las redes de computadores. En primer lugar, se aborda el problema crucial de la optimización de la Ingeniería de Tráfico (TE) en redes de ISP. Con el objetivo de reducir la congestión de la red, se introduce MAGNNETO-TE, una variante del marco específicamente diseñada para minimizar la utilización máxima del enlace en estas redes. Notablemente, esta adaptación marca un cambio de paradigma al igualar el rendimiento de optimizadores TE tradicionales líderes en el estado del arte, pero a una fracción de su coste de ejecución. Además, la investigación explora el complejo ámbito del Control de Congestión (CC) en Redes de Centros de Datos (DCN), otro servicio crítico en nuestro mundo digital actual caracterizado por patrones de tráfico dinámicos y estrictos requisitos de baja latencia. Aquí, MAGNNETO-CC emerge como una solución potente, ofreciendo una estrategia distribuida que armoniza con protocolos de CC ampliamente desplegados, superando a las más avanzadas metodologías basadas en ML y a las configuraciones de CC estáticas más usadas actualmente. Mirando hacia el futuro, la tesis también delinea posibles vías para mejorar MAGNNETO, abordando especialmente los desafíos asociados a las arquitecturas GNN actuales. Visualiza la integración de técnicas de aprendizaje profundo topológico para fomentar un enfoque novedoso y prometedor para la optimización distribuida que tiene el potencial de explotar correlaciones arbitrarias entre múltiples elementos, yendo más allá del dominio de grafos tradicional. Al abordar la necesidad urgente de almacenamiento eficiente del tráfico de red, la metodología propuesta se revela como una solución robusta basada en ML para la compresión de datos con pérdida. En resumen, esta tesis enfrenta los desafíos fundamentales de optimizar sistemas de redes basados en grafos, tratando de redefinir el panorama de la optimización y gestión distribuida de redes en esta era de transformación digital.Postprint (published version

    Adaptació de grans models de llenguatge per a aplicacions en àmbits limitats

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    L'objectiu del treball és l'anàlisi i l’avaluació del resultat del procés d’adaptació d’un Gran Model de Llenguatge (LLM). Es vol observar el comportament d’un model de llenguatge entrenat en una sola tasca, sense necessitar coneixement teòric addicional, i per al que no fa falta una capacitat de generalització a altres àmbits. Per això s’ha realitzat un experiment que ha consistit en entrenar un LLM utilitzant exemples de converses mèdiques per tal d’identificar les limitacions i els avantatges del procés, donat els comportaments més complexos presents en aquest tipus de converses. S’ha analitzat la qualitat de la imitació d'aquest tipus de converses després de l'entrenament, incidint no només en la capacitat del model per donar respostes correctes a les preguntes dirigides a problemes o símptomes de salut actuals, sinó també la habilitat de fallar com ho fa un pacient real, aportant informació irrellevant o enganyosa quan les preguntes del metge no s'adrecen correctament. La metodologia ha inclòs l’entrenament d'un LLM mitjançant la tècnica d’adaptació Low Rank Adaptation (LoRA) en converses metge-pacient per avaluar la capacitat del model per aprendre i imitar aquestes interaccions complexes. Aquest enfocament posa de manifest el potencial dels models lingüístics pre-entrenats, combinats amb la tècnica LoRA, per gestionar tasques complexes en àmbits reduïts. En aquest cas, s’ha entrenat primer el model de llenguatge GPT-2 com a prova de concepte i desprès Llama-2 amb dades de entrevistes metge-pacient. En conclusió, encara tenint en compte les limitacions del mètode utilitzat, s’ha avaluat positivament els resultats de l’experiment. Al analitzar el comportament solament en un àmbit limitat del qual es tenen dades d’entrenament de bona qualitat, les al·lucinacions típiques dels models de llenguatge no han estat presents en cap dels resultats, i s’ha comprovat l’aprenentatge de comportaments complexos presents en les dades que no exhibeixen els models no adaptats.El objetivo de este trabajo es analizar y evaluar los resultados del proceso de adaptación de un Gran Modelo de Lenguaje (LLM). Se ha querido observar el comportamiento de un LLM entrenado para una tarea única, sin necesidad de conocimiento adicional y sin capacidad de generalización en otros campos. Con este fin, se ha llevado a cabo un experimento que ha consistido en entrenar un LLM utilizando ejemplos de conversaciones médicas para observar las ventajas e inconvenientes del proceso, teniendo en cuenta los comportamientos complejos presentes en este tipo de conversaciones. Se ha analizado la calidad de la imitación de estos tipos de conversaciones después del entrenamiento, considerando no solo la capacidad del modelo para proporcionar respuestas correctas a preguntas relacionadas con problemas o síntomas de salud actuales, sino también su habilidad para fallar como lo haría un paciente real, aportando información irrelevante cuando las preguntas del médico no se dirijan correctamente. La metodología incluye el entrenamiento de un LLM utilizando la técnica de Low Rank Adaptation (LoRA) en conversaciones entre médicos y pacientes para evaluar la capacidad del modelo para aprender e imitar estas interacciones complejas. Este enfoque destaca el potencial de los modelos lingüísticos, combinados con la técnica LoRA, para manejar tareas complejas en dominios reducidos. Para este experimento, se ha entrenado primero el modelo de lenguaje GPT-2 como prueba de concepto y después Llama-2 con datos de entrevistas médico-paciente. A pesar de las limitaciones del método utilizado, se han evaluado positivamente los resultados del experimento. Al analizar el comportamiento en un dominio limitado con datos de entrenamiento de buena calidad, no han estado presentes las alucinaciones típicas de los modelos de lenguaje en ninguno de los resultados y se ha comprobado el aprendizaje de comportamientos complejos presentes en los datos que no exhiben los modelos no adaptados.The objective of this work is to analyse and evaluate the result of the adaptation process of a Large Language Model (LLM). Specifically, we aim to observe the behaviour of an LLM trained for a single specialized task without requiring additional theoretical knowledge or generalization capability in other fields. To achieve this, an experiment was conducted that involved training an LLM using examples of medical conversations to identify the advantages and limitations of the process, focusing on more complex behaviours present in such conversations. The quality of imitation of these types of conversations after training will be evaluated, considering not only the model's ability to provide correct answers to questions related to actual problems or symptoms but also its skill in failing like a real patient would, providing irrelevant or misleading information when the doctor's questions are not aimed correctly. The methodology includes training an LLM using the Low Rank Adaptation (LoRA) technique on doctor-patient conversations to evaluate the model's ability to learn and imitate these complex interactions. This approach highlights the potential of pre-trained language models, combined with the LoRA technique, in handling complex tasks within reduced domains and with limited training data. For this experiment, GPT-2 was first trained as a proof of concept, followed by training Llama-2 using medical interview datasets. In conclusion, despite the limitations of the method used, the results of the experiment have been positively evaluated. Upon analysing the behaviour in a limited domain with high-quality training data, typical language model hallucinations were absent from all results, and complex behaviours present in the data that are not exhibited by non-adapted models were observed.

    Diseño y desarrollo de una plataforma web para el análisis de señales de audio

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    Este documento presenta el desarrollo e implementación de un sistema IoT (“Internet of things”) para el análisis de señales de audio en tiempo real, con un enfoque en la captación, procesamiento y visualización de datos a través de un servidor web. El proyecto aborda diversas etapas clave, desde el diseño de hardware hasta la evaluación del sistema implementado. En términos de desarrollo software, se detalla la implementación de una página web interactiva utilizando tecnologías web modernas como HTTP (“Hypertext Transfer Protocol”), servidores asíncronos y websockets. El backend del sistema está programado en C para garantizar un procesamiento eficiente de los datos de audio, mientras que el frontend se desarrolla con HTML y JavaScript para proporcionar una interfaz intuitiva y accesible a los usuarios finales. El sistema también incluye la integración de NGINX como proxy inverso, facilitando una gestión robusta y segura de las comunicaciones entre el servidor y los usuarios remotos. Además, se implementan algoritmos especializados para el análisis de espectro de audio y la medición de niveles sonoros, asegurando la precisión y fiabilidad de los resultados obtenidos. La evaluación del sistema abarca pruebas exhaustivas del analizador de espectro y del sonómetro integrados, validando su desempeño en diferentes escenarios y condiciones. Este enfoque integral no solo asegura la funcionalidad del sistema, sino que también proporciona una base sólida para su aplicación en diversos campos como la industria, medicina, seguridad y entretenimiento.This document presents the development and implementation of an IoT ("Internet of Things") system for real-time audio signal analysis, focusing on the capture, processing, and visualization of data through a web server. The project addresses various key stages, from hardware design to the evaluation of the implemented system. In terms of software development, it details the implementation of an interactive webpage using modern web technologies such as HTTP, asynchronous servers, and WebSockets. The system's backend is programmed in C to ensure efficient audio data processing, while the frontend is developed with HTML and JavaScript to provide an intuitive and accessible interface for end-users. The system also includes the integration of NGINX as a reverse proxy, facilitating robust and secure management of communications between the server and remote users. Additionally, specialized algorithms are implemented for audio spectrum analysis and sound level measurement, ensuring the accuracy and reliability of the obtained results. The system's evaluation encompasses exhaustive tests of the integrated spectrum analyzer and sound level meter, validating their performance in various scenarios and conditions. This comprehensive approach not only ensures the system's functionality but also provides a solid foundation for its application in diverse fields such as industry, medicine, security, and entertainment

    Els fanals modernistes de la plaça Major de Vic

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    El dia 7 de setembre de 1910, amb motiu de les festes dedicades al centenari del naixement de Jaume Balmes, es van inaugurar uns monumentals fanals modernistes a l’entrada de la plaça Major de Vic pel carrer Verdaguer. El 12 d’agost de 1924 van ser desmuntats i convertits en ferralla i pedres per enllosar els carrers. Com pot ser que això passés amb aquests emblemàtics obeliscs? L’article explica la història i proposa la seva reconstrucció virtual.Objectius de Desenvolupament Sostenible::11 - Ciutats i Comunitats SosteniblesPostprint (published version

    Infraestructures i dades de recerca

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    Gestió de dades de recerca, dades obertes i European Open Science Cloud (EOSC

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