Improving Knowledge Retrieval in Digital Libraries Applying Intelligent Techniques

Nowadays an enormous quantity of heterogeneous and distributed information is stored in the digital University. Exploring online collections to find knowledge relevant to a user’s interests is a challenging work. The artificial intelligence and Semantic Web provide a common framework that allows knowledge to be shared and reused in an efficient way. In this work we propose a comprehensive approach for discovering E-learning objects in large digital collections based on analysis of recorded semantic metadata in those objects and the application of expert system technologies. We have used Case Based-Reasoning methodology to develop a prototype for supporting efficient retrieval knowledge from online repositories. We suggest a conceptual architecture for a semantic search engine. OntoUS is a collaborative effort that proposes a new form of interaction between users and digital libraries, where the latter are adapted to users and their surroundings

Next-Generation Raman tomography Instrument for Non-Invasive In Vivo Bone Imaging

Combining diffuse optical tomography methods with Raman spectroscopy of tissue provides the ability for in vivo measurements of chemical and molecular characteristics, which have the potential for being useful in diagnostic imaging. In this study a system for Raman tomography was developed and tested. A third generation microCT coupled system was developed to combine 10 detection fibers and 5 excitation fibers with laser line filtering and a Cytop reference signal. Phantom measurements of hydroxyapatite concentrations from 50 to 300 mg/ml had a linear response. Fiber placement and experiment design was optimized using cadaver animals with live animal measurements acquired to validate the systems capabilities. Promising results from the initial animal experiments presented here, pave the way for a study of longitudinal measurements during fracture healing and the scaling of the Raman tomography system towards human measurements

CBR and MBR techniques: review for an application in the emergencies domain

The purpose of this document is to provide an in-depth analysis of current reasoning engine practice and the integration strategies of Case Based Reasoning and Model Based Reasoning that will be used in the design and development of the RIMSAT system. RIMSAT (Remote Intelligent Management Support and Training) is a European Commission funded project designed to: a.. Provide an innovative, 'intelligent', knowledge based solution aimed at improving the quality of critical decisions b.. Enhance the competencies and responsiveness of individuals and organisations involved in highly complex, safety critical incidents - irrespective of their location. In other words, RIMSAT aims to design and implement a decision support system that using Case Base Reasoning as well as Model Base Reasoning technology is applied in the management of emergency situations. This document is part of a deliverable for RIMSAT project, and although it has been done in close contact with the requirements of the project, it provides an overview wide enough for providing a state of the art in integration strategies between CBR and MBR technologies.Postprint (published version

A dynamic adaptive framework for improving case-based reasoning system performance

An optimal performance of a Case-Based Reasoning (CBR) system means, the CBR system must be efficient both in time and in size, and must be optimally competent. The efficiency in time is closely related to an efficient and optimal retrieval process over the Case Base of the CBR system. Efficiency in size means that the Case Library (CL) size should be minimal. Therefore, the efficiency in size is closely related to optimal case learning policies, optimal meta-case learning policies, optimal case forgetting policies, etc. On the other hand, the optimal competence of a CBR system means that the number of problems that the CBR system can satisfactorily solve must be maximum. To improve or optimize all three dimensions in a CBR system at the same time is a difficult challenge because they are interrelated, and it becomes even more difficult when the CBR system is applied to a dynamic or continuous domain (data stream). In this thesis, a Dynamic Adaptive Case Library framework (DACL) is proposed to improve the CBR system performance coping especially with reducing the retrieval time, increasing the CBR system competence, and maintaining and adapting the CL to be efficient in size, especially in continuous domains. DACL learns cases and organizes them into dynamic cluster structures. The DACL is able to adapt itself to a dynamic environment, where new clusters, meta-cases or prototype of cases, and associated indexing structures (discriminant trees, k-d trees, etc.) can be formed, updated, or even removed. DACL offers a possible solution to the management of the large amount of data generated in an unsupervised continuous domain (data stream). In addition, we propose the use of a Multiple Case Library (MCL), which is a static version of a DACL, with the same structure but being defined statically to be used in supervised domains. The thesis work proposes some techniques for improving the indexation and the retrieval task. The most important indexing method is the NIAR k-d tree algorithm, which improves the retrieval time and competence, compared against the baseline approach (a flat CL) and against the well-known techniques based on using standard k-d tree strategies. The proposed Partial Matching Exploration (PME) technique explores a hierarchical case library with a tree indexing-structure aiming at not losing the most similar cases to a query case. This technique allows not only exploring the best matching path, but also several alternative partial matching paths to be explored. The results show an improvement in competence and time of retrieving of similar cases. Through the experimentation tests done, with a set of well-known benchmark supervised databases. The dynamic building of prototypes in DACL has been tested in an unsupervised domain (environmental domain) where the air pollution is evaluated. The core task of building prototypes in a DACL is the implementation of a stochastic method for the learning of new cases and management of prototypes. Finally, the whole dynamic framework, integrating all the main proposed approaches of the research work, has been tested in simulated unsupervised domains with several well-known databases in an incremental way, as data streams are processed in real life. The conclusions outlined that from the experimental results, it can be stated that the dynamic adaptive framework proposed (DACL/MCL), jointly with the contributed indexing strategies and exploration techniques, and with the proposed stochastic case learning policies, and meta-case learning policies, improves the performance of standard CBR systems both in supervised domains (MCL) and in unsupervised continuous domains (DACL).El rendimiento óptimo de un sistema de razonamiento basado en casos (CBR) significa que el sistema CBR debe ser eficiente tanto en tiempo como en tamaño, y debe ser competente de manera óptima. La eficiencia temporal está estrechamente relacionada con que el proceso de recuperación sobre la Base de Casos del sistema CBR sea eficiente y óptimo. La eficiencia en tamaño significa que el tamaño de la Base de Casos (CL) debe ser mínimo. Por lo tanto, la eficiencia en tamaño está estrechamente relacionada con las políticas óptimas de aprendizaje de casos y meta-casos, y las políticas óptimas de olvido de casos, etc. Por otro lado, la competencia óptima de un sistema CBR significa que el número de problemas que el sistema puede resolver de forma satisfactoria debe ser máximo. Mejorar u optimizar las tres dimensiones de un sistema CBR al mismo tiempo es un reto difícil, ya que están relacionadas entre sí, y se vuelve aún más difícil cuando se aplica el sistema de CBR a un dominio dinámico o continuo (flujo de datos). En esta tesis se propone el Dynamic Adaptive Case Library framework (DACL) para mejorar el rendimiento del sistema CBR especialmente con la reducción del tiempo de recuperación, aumentando la competencia del sistema CBR, manteniendo y adaptando la CL para ser eficiente en tamaño, especialmente en dominios continuos. DACL aprende casos y los organiza en estructuras dinámicas de clusters. DACL es capaz de adaptarse a entornos dinámicos, donde los nuevos clusters, meta-casos o prototipos de los casos, y las estructuras asociadas de indexación (árboles discriminantes, árboles k-d, etc.) se pueden formar, actualizarse, o incluso ser eliminados. DACL ofrece una posible solución para la gestión de la gran cantidad de datos generados en un dominio continuo no supervisado (flujo de datos). Además, se propone el uso de la Multiple Case Library (MCL), que es una versión estática de una DACL, con la misma estructura pero siendo definida estáticamente para ser utilizada en dominios supervisados. El trabajo de tesis propone algunas técnicas para mejorar los procesos de indexación y de recuperación. El método de indexación más importante es el algoritmo NIAR k-d tree, que mejora el tiempo de recuperación y la competencia, comparado con una CL plana y con las técnicas basadas en el uso de estrategias de árboles k-d estándar. Partial Matching Exploration (PME) technique, la técnica propuesta, explora una base de casos jerárquica con una indexación de estructura de árbol con el objetivo de no perder los casos más similares a un caso de consulta. Esta técnica no sólo permite explorar el mejor camino coincidente, sino también varios caminos parciales alternativos coincidentes. Los resultados, a través de la experimentación realizada con bases de datos supervisadas conocidas, muestran una mejora de la competencia y del tiempo de recuperación de casos similares. Además la construcción dinámica de prototipos en DACL ha sido probada en un dominio no supervisado (dominio ambiental), donde se evalúa la contaminación del aire. La tarea central de la construcción de prototipos en DACL es la implementación de un método estocástico para el aprendizaje de nuevos casos y la gestión de prototipos. Por último, todo el sistema, integrando todos los métodos propuestos en este trabajo de investigación, se ha evaluado en dominios no supervisados simulados con varias bases de datos de una manera gradual, como se procesan los flujos de datos en la vida real. Las conclusiones, a partir de los resultados experimentales, muestran que el sistema de adaptación dinámica propuesto (DACL / MCL), junto con las estrategias de indexación y de exploración, y con las políticas de aprendizaje de casos estocásticos y de meta-casos propuestas, mejora el rendimiento de los sistemas estándar de CBR tanto en dominios supervisados (MCL) como en dominios continuos no supervisados (DACL).Postprint (published version

Cannabinoid Receptor Blockade Reveals Parallel Plasticity Mechanisms in Different Layers of Mouse Visual Cortex

SummaryThe ocular dominance (OD) shift that occurs in visual cortex after brief monocular deprivation (MD) is a classic model of experience-dependent cortical plasticity. It has been suggested that OD plasticity in layer 2/3 of visual cortex precedes and is necessary for plasticity in the thalamocortical input layer 4. Here, we show in mouse visual cortex that rapid OD plasticity occurs simultaneously in layers 2/3 and 4. Remarkably, pharmacological blockade of cannabinoid receptors completely prevents the OD shift in layer 2/3, leaving plasticity intact in layer 4. Thus, experience-dependent cortical modifications in layers 2/3 and 4 can occur in parallel, via distinct mechanisms. These findings simplify the mechanistic description of plasticity in layer 4, force a revision in the interpretation of previous studies in which laminar differences in OD plasticity mechanisms were unrecognized, and have important implications for the therapeutic use of cannabinoid receptor antagonists in humans

An Exploration of Ethical Issues in Research in Children’s Health and the Environment

The consideration of ethical issues relating to pediatric environmental health is a recent phenomenon. Discussions of biomedical ethics, research on children, and environmental health research have a longer history. In the late 1990s, researchers at the Kennedy Krieger Institute in Baltimore, Maryland, undertook a study to compare the effectiveness of several methods of reducing lead risk in housing. In a preliminary finding in the case of Grimes v. Kennedy Krieger Institute, Inc., a Maryland court questioned the ethics of performing research on children when there is no prospect of direct benefit to those children and whether parents can consent to such research. This case dramatically raised the profile of ethical issues among the pediatric environmental health research community. To broaden the discussion of these issues and in response to the Kennedy-Krieger case, the Children’s Environmental Health Network held a working meeting on 5 and 6 March 2004 to explore this topic. The articles in this mini-monograph were prepared by the authors as a result of the workshop and represent their opinions. This article is an introduction to the workshop and a summary of the articles to follow

Quantum Algorithms for Solving Hard Constrained Optimization Problems

En aquesta investigació, s'han examinat tècniques d'optimització per resoldre problemes de restriccions i s'ha fet un estudi de l'era quàntica i de les empreses líders del mercat, com ara IBM, D-Wave, Google, Xanadu, AWS-Braket i Microsoft. S'ha après sobre la comunitat, les plataformes, l'estat de les investigacions i s'han estudiat els postulats de la mecànica quàntica que serveixen per crear els sistemes i algorismes quàntics més eficients. Per tal de saber si és possible resoldre problemes de Problema de cerca de restriccions (CSP) de manera més eficient amb la computació quàntica, es va definir un escenari perquè tant la computació clàssica com la quàntica tinguessin un bon punt de referència. En primer lloc, la prova de concepte es centra en el problema de programació dels treballadors socials i més tard en el tema de la preparació per lots i la selecció de comandes com a generalització del Problema dels treballadors socials (SWP). El problema de programació dels treballadors socials és una mena de problema d'optimització combinatòria que, en el millor dels casos, es pot resoldre en temps exponencial; veient que el SWP és NP-Hard, proposa fer servir un altre enfoc més enllà de la computació clàssica per a la seva resolució. Avui dia, el focus a la computació quàntica ja no és només per la seva enorme capacitat informàtica sinó també, per l'ús de la seva imperfecció en aquesta era Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) per crear un poderós dispositiu d'aprenentatge automàtic que utilitza el principi variacional per resoldre problemes d'optimització en reduir la classe de complexitat. A la tesi es proposa una formulació (quadràtica) per resoldre el problema de l'horari dels treballadors socials de manera eficient utilitzant Variational Quantum Eigensolver (VQE), Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), Minimal Eigen Optimizer i ADMM optimizer. La viabilitat quàntica de l'algorisme s'ha modelat en forma QUBO, amb Docplex simulat Cirq, Or-Tools i provat a ordinadors IBMQ. Després d'analitzar els resultats de l'enfocament anterior, es va dissenyar un escenari per resoldre el SWP com a raonament basat en casos (qCBR), tant quànticament com clàssicament. I així poder contribuir amb un algorisme quàntic centrat en la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic. El qCBR és una tècnica d’aprenentatge automàtic basada en la resolució de nous problemes que utilitza l’experiència, com ho fan els humans. L'experiència es representa com una memòria de casos que conté qüestions prèviament resoltes i utilitza una tècnica de síntesi per adaptar millor l'experiència al problema nou. A la definició de SWP, si en lloc de pacients es tenen lots de comandes i en lloc de treballadors socials robots mòbils, es generalitza la funció objectiu i les restriccions. Per això, s'ha proposat una prova de concepte i una nova formulació per resoldre els problemes de picking i batching anomenat qRobot. Es va fer una prova de concepte en aquesta part del projecte mitjançant una Raspberry Pi 4 i es va provar la capacitat d'integració de la computació quàntica dins de la robòtica mòbil, amb un dels problemes més demandats en aquest sector industrial: problemes de picking i batching. Es va provar en diferents tecnologies i els resultats van ser prometedors. A més, en cas de necessitat computacional, el robot paral·lelitza part de les operacions en computació híbrida (quàntica + clàssica), accedint a CPU i QPU distribuïts en un núvol públic o privat. A més, s’ha desenvolupat un entorn estable (ARM64) dins del robot (Raspberry) per executar operacions de gradient i altres algorismes quàntics a IBMQ, Amazon Braket (D-Wave) i Pennylane de forma local o remota. Per millorar el temps d’execució dels algorismes variacionals en aquesta era NISQ i la següent, s’ha proposat EVA: un algorisme d’aproximació de Valor Exponencial quàntic. Fins ara, el VQE és el vaixell insígnia de la computació quàntica. Avui dia, a les plataformes líders del mercat de computació quàntica al núvol, el cost de l'experimentació dels circuits quàntics és proporcional al nombre de circuits que s'executen en aquestes plataformes. És a dir, amb més circuits més cost. Una de les coses que aconsegueix el VQE, el vaixell insígnia d'aquesta era de pocs qubits, és la poca profunditat en dividir el Hamiltonià en una llista de molts petits circuits (matrius de Pauli). Però aquest mateix fet, fa que simular amb el VQE sigui molt car al núvol. Per aquesta mateixa raó, es va dissenyar EVA per poder calcular el valor esperat amb un únic circuit. Tot i haver respost a la hipòtesi d'aquesta tesis amb tots els estudis realitzats, encara es pot continuar investigant per proposar nous algorismes quàntics per millorar problemes d'optimització.En esta investigación, se han examinado técnicas de optimización para resolver problemas de restricciones y se ha realizado un estudio de la era cuántica y de las empresas lideres del mercado, como IBM, D-Wave, Google, Xanadu, AWS-Braket y Microsoft. Se ha aprendido sobre su comunidad, sus plataformas, el estado de sus investigaciones y se han estudiado los postulados de la mecánica cuántica que sirven para crear los sistemas y algoritmos cuánticos más eficientes. Por tal de saber si es posible resolver problemas de Problema de búsqueda de restricciones (CSP) de manera más eficiente con la computación cuántica, se definió un escenario para que tanto la computación clásica como la cuántica tuvieran un buen punto de referencia. En primer lugar, la prueba de concepto se centra en el problema de programación de los trabajadores sociales y más tarde en el tema de la preparación por lotes y la selección de pedidos como una generalización del Problema de los trabajadores sociales (SWP). El problema de programación de los trabajadores sociales es una clase de problema de optimización combinatoria que, en el mejor de los casos, puede resolverse en tiempo exponencial; viendo que el SWP es NP-Hard, propone usar otro enfoque mas allá de la computación clásica para su resolución. Hoy en día, el foco en la computación cuántica ya no es sólo por su enorme capacidad informática sino también, por el uso de su imperfección en esta era Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) para crear un poderoso dispositivo de aprendizaje automático que usa el principio variacional para resolver problemas de optimización al reducir su clase de complejidad. En la tesis se propone una formulación (cuadrática) para resolver el problema del horario de los trabajadores sociales de manera eficiente usando Variational Quantum Eigensolver (VQE), Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), Minimal Eigen Optimizer y ADMM optimizer. La viabilidad cuántica del algoritmo se ha modelado en forma QUBO, con Docplex simulado Cirq, Or-Tools y probado en computadoras IBMQ. Después de analizar los resultados del enfoque anterior, se diseñó un escenario para resolver el SWP como razonamiento basado en casos (qCBR), tanto cuántica como clásicamente. Y así, poder contribuir con un algoritmo cuántico centrado en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. El qCBR es una técnica de aprendizaje automático basada en la resolución de nuevos problemas que utiliza la experiencia, como lo hacen los humanos. La experiencia se representa como una memoria de casos que contiene cuestiones previamente resueltas y usa una técnica de síntesis para adaptar mejor la experiencia al nuevo problema. En la definición de SWP, si en lugar de pacientes se tienen lotes de pedidos y en lugar de trabajadores sociales robots móviles, se generaliza la función objetivo y las restricciones. Para ello, se ha propuesto una prueba de concepto y una nueva formulación para resolver los problemas de picking y batching llamado qRobot. Se hizo una prueba de concepto en esta parte del proyecto a través de una Raspberry Pi 4 y se probó la capacidad de integración de la computación cuántica dentro de la robótica móvil, con uno de los problemas más demandados en este sector industrial: problemas de picking y batching. Se probó en distintas tecnologías y los resultados fueron prometedores. Además, en caso de necesidad computacional, el robot paraleliza parte de las operaciones en computación híbrida (cuántica + clásica), accediendo a CPU y QPU distribuidos en una nube pública o privada. Además, desarrollamos un entorno estable (ARM64) dentro del robot (Raspberry) para ejecutar operaciones de gradiente y otros algoritmos cuánticos en IBMQ, Amazon Braket (D-Wave) y Pennylane de forma local o remota. Para mejorar el tiempo de ejecución de los algoritmos variacionales en esta era NISQ y la siguiente, se ha propuesto EVA: un algoritmo de Aproximación de Valor Exponencial cuántico. Hasta la fecha, el VQE es el buque insignia de la computación cuántica. Hoy en día, en las plataformas de computación cuántica en la nube líderes de mercado, el coste de la experimentación de los circuitos cuánticos es proporcional al número de circuitos que se ejecutan en dichas plataformas. Es decir, con más circuitos mayor coste. Una de las cosas que consigue el VQE, el buque insignia de esta era de pocos qubits, es la poca profundidad al dividir el Hamiltoniano en una lista de muchos pequeños circuitos (matrices de Pauli). Pero este mismo hecho, hace que simular con el VQE sea muy caro en la nube. Por esta misma razón, se diseñó EVA para poder calcular el valor esperado con un único circuito. Aún habiendo respuesto a la hipótesis de este trabajo con todos los estudios realizados, todavía se puede seguir investigando para proponer nuevos algoritmos cuánticos para mejorar problemas de optimización combinatoria.In this research, Combinatorial optimization techniques to solve constraint problems have been examined. A study of the quantum era and market leaders such as IBM, D-Wave, Google, Xanadu, AWS-Braket and Microsoft has been carried out. We have learned about their community, their platforms, the status of their research, and the postulates of quantum mechanics that create the most efficient quantum systems and algorithms. To know if it is possible to solve Constraint Search Problem (CSP) problems more efficiently with quantum computing, a scenario was defined so that both classical and quantum computing would have a good point of reference. First, the proof of concept focuses on the social worker scheduling problem and later on the issue of batch picking and order picking as a generalization of the Social Workers Problem (SWP). The social workers programming problem is a combinatorial optimization problem that can be solved exponentially at best; seeing that the SWP is NP-Hard, it claims using another approach beyond classical computation for its resolution. Today, the focus on quantum computing is no longer only on its enormous computing power but also on the use of its imperfection in this era Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) to create a powerful machine learning device that uses the variational principle to solve optimization problems by reducing their complexity class. In the thesis, a (quadratic) formulation is proposed to solve the problem of social workers' schedules efficiently using Variational Quantum Eigensolver (VQE), Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), Minimal Eigen Optimizer and ADMM optimizer. The quantum feasibility of the algorithm has been modelled in QUBO form, with Cirq simulated, Or-Tools and tested on IBMQ computers. After analyzing the results of the above approach, a scenario was designed to solve the SWP as quantum case-based reasoning (qCBR), both quantum and classically. And thus, to be able to contribute with a quantum algorithm focused on artificial intelligence and machine learning. The qCBR is a machine learning technique based on solving new problems that use experience, as humans do. The experience is represented as a memory of cases containing previously resolved questions and uses a synthesis technique to adapt the background to the new problem better. In the definition of SWP, if instead of patients there are batches of orders and instead of social workers mobile robots, the objective function and the restrictions are generalized. To do this, a proof of concept and a new formulation has been proposed to solve the problems of picking and batching called qRobot. A proof of concept was carried out in this part of the project through a Raspberry Pi 4 and the integration capacity of quantum computing within mobile robotics was tested, with one of the most demanded problems in this industrial sector: picking and batching problems. It was tested on different technologies, and the results were promising. Furthermore, in case of computational need, the robot parallelizes part of the operations in hybrid computing (quantum + classical), accessing CPU and QPU distributed in a public or private cloud. Furthermore, we developed a stable environment (ARM64) inside the robot (Raspberry) to run gradient operations and other quantum algorithms on IBMQ, Amazon Braket (D-Wave) and Pennylane locally or remotely. To improve the execution time of variational algorithms in this NISQ era and the next, EVA has been proposed: A quantum Exponential Value Approximation algorithm. To date, the VQE is the flagship of quantum computing. Today, in the market-leading quantum cloud computing platforms, the cost of experimenting with quantum circuits is proportional to the number of circuits running on those platforms. That is, with more circuits, higher cost. One of the things that the VQE, the flagship of this low-qubit era, achieves is shallow depth by dividing the Hamiltonian into a list of many small circuits (Pauli matrices). But this very fact makes simulating with VQE very expensive in the cloud. For this same reason, EVA was designed to calculate the expected value with a single circuit. Even having answered the hypothesis of this work with all the studies carried out, it is still possible to continue research to propose new quantum algorithms to improve combinatorial optimization

Reporting experiments to satisfy professionals information needs

Although the aim of empirical software engineering is to provide evidence for selecting the appropriate technology, it appears that there is a lack of recognition of this work in industry. Results from empirical research only rarely seem to find their way to company decision makers. If information relevant for software managers is provided in reports on experiments, such reports can be considered as a source of information for them when they are faced with making decisions about the selection of software engineering technologies. To bridge this communication gap between researchers and professionals, we propose characterizing the information needs of software managers in order to show empirical software engineering researchers which information is relevant for decision-making and thus enable them to make this information available. We empirically investigated decision makers? information needs to identify which information they need to judge the appropriateness and impact of a software technology. We empirically developed a model that characterizes these needs. To ensure that researchers provide relevant information when reporting results from experiments, we extended existing reporting guidelines accordingly.We performed an experiment to evaluate our model with regard to its effectiveness. Software managers who read an experiment report according to the proposed model judged the technology?s appropriateness significantly better than those reading a report about the same experiment that did not explicitly address their information needs. Our research shows that information regarding a technology, the context in which it is supposed to work, and most importantly, the impact of this technology on development costs and schedule as well as on product quality is crucial for decision makers