Progress in the Knowledge, Application and Influence of Extremely Low Frequency Signals

This paper describes the characteristics of contributions made by researchers worldwide in the field of ELF (extremely low frequency) waves from 1957 to 2019. The data were collected through the Scopus database and processed with analytical and bibliometric techniques. The selection of the keywords is an essential step, because ELF has a very different meaning in some areas of medicine, where it is associated with a gene. A total of 12,436 documents were worked on in 12 thematic communities according to their collaborative relationships between authors and documents. Studies included authors publishing in the different thematic areas and the country where the USA stands first with more researchers in this theme than China and Japan. Documents were analyzed from the temporal perspective, their overall contribution, means of publication, and the language of the publication. Research requires extra effort and multidisciplinary collaboration to improve the knowledge, the application, and influence of these field

Customizable Feature based Design Pattern Recognition Integrating Multiple Techniques

Die Analyse und Rückgewinnung von Architekturinformationen aus existierenden Altsystemen ist eine komplexe, teure und zeitraubende Aufgabe, was der kontinuierlich steigenden Komplexität von Software und dem Aufkommen der modernen Technologien geschuldet ist. Die Wartung von Altsystemen wird immer stärker nachgefragt und muss dabei mit den neuesten Technologien und neuen Kundenanforderungen umgehen können. Die Wiederverwendung der Artefakte aus Altsystemen für neue Entwicklungen wird sehr bedeutsam und überlebenswichtig für die Softwarebranche. Die Architekturen von Altsystemen unterliegen konstanten Veränderungen, deren Projektdokumentation oft unvollständig, inkonsistent und veraltet ist. Diese Dokumente enthalten ungenügend Informationen über die innere Struktur der Systeme. Häufig liefert nur der Quellcode zuverlässige Informationen über die Struktur von Altsystemen. Das Extrahieren von Artefakten aus Quellcode von Altsystemen unterstützt das Programmverständnis, die Wartung, das Refactoring, das Reverse Engineering, die nachträgliche Dokumentation und Reengineering Methoden. Das Ziel dieser Dissertation ist es Entwurfsinformationen von Altsystemen zu extrahieren, mit Fokus auf die Wiedergewinnung von Architekturmustern. Architekturmuster sind Schlüsselelemente, um Architekturentscheidungen aus Quellcode von Altsystemen zu extrahieren. Die Verwendung von Mustern bei der Entwicklung von Applikationen wird allgemein als qualitätssteigernd betrachtet und reduziert Entwicklungszeit und kosten. In der Vergangenheit wurden unterschiedliche Methoden entwickelt, um Muster in Altsystemen zu erkennen. Diese Techniken erkennen Muster mit unterschiedlicher Genauigkeit, da ein und dasselbe Muster unterschiedlich spezifiziert und implementiert wird. Der Lösungsansatz dieser Dissertation basiert auf anpassbaren und wiederverwendbaren Merkmal-Typen, die statische und dynamische Parameter nutzen, um variable Muster zu definieren. Jeder Merkmal-Typ verwendet eine wählbare Suchtechnik (SQL Anfragen, Reguläre Ausdrücke oder Quellcode Parser), um ein bestimmtes Merkmal eines Musters im Quellcode zu identifizieren. Insbesondere zur Erkennung verschiedener Varianten eines Musters kommen im entwickelten Verfahren statische, dynamische und semantische Analysen zum Einsatz. Die Verwendung unterschiedlicher Suchtechniken erhöht die Genauigkeit der Mustererkennung bei verschiedenen Softwaresystemen. Zusätzlich wurde eine neue Semantik für Annotationen im Quellcode von existierenden Softwaresystemen entwickelt, welche die Effizienz der Mustererkennung steigert. Eine prototypische Implementierung des Ansatzes, genannt UDDPRT, wurde zur Erkennung verschiedener Muster in Softwaresystemenen unterschiedlicher Programmiersprachen (JAVA, C/C++, C#) verwendet. UDDPRT erlaubt die Anpassung der Mustererkennung durch den Benutzer. Alle Abfragen und deren Zusammenspiel sind konfigurierbar und erlauben dadurch die Erkennung von neuen und abgewandelten Mustern. Es wurden umfangreiche Experimente mit diversen Open Source Software Systemen durchgeführt und die erzielten Ergebnisse wurden mit denen anderer Ansätze verglichen. Dabei war es möglich eine deutliche Steigerung der Genauigkeit im entwickelten Verfahren gegenüber existierenden Ansätzen zu zeigen.Recovering design information from legacy applications is a complex, expensive, quiet challenging, and time consuming task due to ever increasing complexity of software and advent of modern technology. The growing demand for maintenance of legacy systems, which can cope with the latest technologies and new business requirements, the reuse of artifacts from the existing legacy applications for new developments become very important and vital for software industry. Due to constant evolution in architecture of legacy systems, they often have incomplete, inconsistent and obsolete documents which do not provide enough information about the structure of these systems. Mostly, source code is the only reliable source of information for recovering artifacts from legacy systems. Extraction of design artifacts from the source code of existing legacy systems supports program comprehension, maintenance, code refactoring, reverse engineering, redocumentation and reengineering methodologies. The objective of approach used in this thesis is to recover design information from legacy code with particular focus on the recovery of design patterns. Design patterns are key artifacts for recovering design decisions from the legacy source code. Patterns have been extensively tested in different applications and reusing them yield quality software with reduced cost and time frame. Different techniques, methodologies and tools are used to recover patterns from legacy applications in the past. Each technique recovers patterns with different precision and recall rates due to different specifications and implementations of same pattern. The approach used in this thesis is based on customizable and reusable feature types which use static and dynamic parameters to define variant pattern definitions. Each feature type allows user to switch/select between multiple searching techniques (SQL queries, Regular Expressions and Source Code Parsers) which are used to match features of patterns with source code artifacts. The technique focuses on detecting variants of different design patterns by using static, dynamic and semantic analysis techniques. The integrated use of SQL queries, source code parsers, regular expressions and annotations improve the precision and recall for pattern extraction from different legacy systems. The approach has introduced new semantics of annotations to be used in the source code of legacy applications, which reduce search space and time for detecting patterns. The prototypical implementation of approach, called UDDPRT is used to recognize different design patterns from the source code of multiple languages (Java, C/C++, C#). The prototype is flexible and customizable that novice user can change the SQL queries and regular expressions for detecting implementation variants of design patterns. The approach has improved significant precision and recall of pattern extraction by performing experiments on number of open source systems taken as baselines for comparisons

Investigations on chemometric approaches for diagnostic applications utilizing various combinations of spectral and image data types

In the presented work, several data fusion and machine learning approaches were explored within the frame of the data combination for various measurement techniques in biomedical applications. For each of the measurement techniques used in this work, the data was ana-lyzed by means of machine learning. Prior to applying these machine learning algorithms, a specific preprocessing pipeline for each type of data had to be established. These pipelines made it possible to standardize the data and to decrease sample-to-sample variations which originate from the instability of devices or small deviations in the sample preparation or measurement routine. The preprocessed data sets were used for various analyses of biological samples. Separate data analyses were performed for microscopic images, Raman spectra, and SERS data. However, this work mainly focused on the application of data fusion methods for the analy-sis of biological tissues and cells. To do so, different data fusion pipelines were constructed for each task, depending on the data structure. Both low-level (centralized) and high-level (distributed) data fusion approaches were tested and investigated within in this work. To demonstrate centralized and distributed data fusion, two examples were implemented for tissue investigation. In both examples, a combination of Raman spectroscopic and MALDI spectrometric data were analyzed. One example demonstrated centralized data fusion for the analysis of the chemical composition of a mouse brain section, and the other example employed distributed data fusion for liver cancer detection. Other data fusion examples were demonstrated for cell-based analysis. It was demonstrated that leukocyte cell subtype identification can be improved by a centralized data fusion of Raman spectroscopic data and morphological features obtained from microscopic images of stained cells. The last example presented in this work demonstrated a sepsis diagnostic pipeline based on the combination of Raman spectroscopic data and biomarkers. Besides the measured values, the demographic information of the patient was included in the analysis process for considering non-disease-related variations. During the construction of data fusion pipelines, such issues as unbalanced data contribu-tion, missing values, and variations that are not related to the investigated responses were faced. To resolve these issues, data weighting, missing data imputation, and the introduc-tion of additional responses were employed. For further improvement of analysis reliability, the data fusion pipelines and data processing routine were adjusted for each study in this work. As a result, the most suitable data fusion approach was found for every example, and a combination of the machine learning methods with data fusion approaches was demon-strated as a powerful tool for data analysis in biomedical applications

XXIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2017 : Libro de actas

Trabajos presentados en el XXIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC), celebrado en la ciudad de La Plata los días 9 al 13 de octubre de 2017, organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y la Facultad de Informática de la Universidad Nacional de La Plata (UNLP).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2018 : Libro de actas

Actas del XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2018), realizado en Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste, los dìas 26 y 27 de abril de 2018.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2018 : Libro de actas

Actas del XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2018), realizado en Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste, los dìas 26 y 27 de abril de 2018.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sesión 498, Ordinaria Modalidad Hibrida. Vigésimo Cuarto Consejo Académico, celebrada el día 19 de septiembre de 2022

I. Lista de asistencia y verificación del quórum. -- II. Aprobación, en su caso, de los siguientes puntos del orden del día. -- 1. Aprobación en su caso, de las Actas de las sesiones 495, 496 y 497 celebradas el 12 y 15 de julio del 2022. -- 2. Declaratoria e instalación de las y los consejeros electos para cubrir las representaciones vacantes por parte del sector del alumnado de la Licenciatura en Sociología, Maestría en Planeación y Políticas Metropolitanas, Especialización en Sociología de la Educación Superior y Maestría y Doctorado en Sociología de la División de Ciencias Sociales y Humanidades; y de los Posgrados de la División de Ciencias y Artes para el Diseño, ante el Vigésimo Cuarto Consejo Académico, periodo 2021-2023, con base en el informe que presenta el Comité Electoral. -- 3. Autorización, en su caso, de la prórroga solicitada por la Comisión encargada de revisar y en su caso, proponer modificaciones al Instructivo para el uso de los estacionamientos de la Unidad Azcapotzalco. -- 4. Autorización, en su caso, de la prórroga solicitada por la Comisión encargada de observar el cumplimiento de acciones para garantizar un espacio universitario libre de violencia con base en las políticas transversales. -- 5. Análisis, discusión, y en su caso, aprobación del Dictamen de la Comisión semipermanente encargada de evaluar las propuestas de creación, modificación y supresión de áreas de investigación que envían los Consejos Divisionales, relativo a la propuesta de creación del Área “Mecánica y Mecatrónica” de la División de Ciencias Básicas e Ingeniería. -- 6. Elección de un representante suplente ante el Colegio Académico por parte de la División de Ciencias y Artes para el Diseño del sector del alumnado, en los términos establecidos en los artículos 27 del Reglamento Orgánico y 16 de del Reglamento Interno de los Órganos Colegiados Académicos. -- 7. Designación, en su caso, de un integrante del sector académico por parte de la División de Ciencias y Artes para el Diseño, para completar la integración de la Comisión encargada de analizar y, en su caso, proponer la aprobación del Proyecto de presupuesto de ingresos y egresos de la Unidad para el año 2023, en virtud de que quedó vacante. -- 8. Designación, en su caso, de un integrante del sector del alumnado por parte de la División de Ciencias y Artes para el Diseño, para completar la integración de la Comisión semipermanente encargada de evaluar las propuestas de creación, modificación y supresión de áreas de investigación que envían los Consejos Divisionales, en sustitución del D.I. Antonio Aragón Cortés, por haber dejado de pertenecer al Consejo Académico. -- 9. Informe que presenta el Rector de la Unidad sobre las actividades realizadas durante 2021, de conformidad con lo previsto en el artículo 60, fracción XIV del Reglamento Orgánico. -- 10. Asuntos generales