24,572 research outputs found
Incremental Consistency Checking in Delta-oriented UML-Models for Automation Systems
Automation systems exist in many variants and may evolve over time in order
to deal with different environment contexts or to fulfill changing customer
requirements. This induces an increased complexity during design-time as well
as tedious maintenance efforts. We already proposed a multi-perspective
modeling approach to improve the development of such systems. It operates on
different levels of abstraction by using well-known UML-models with activity,
composite structure and state chart models. Each perspective was enriched with
delta modeling to manage variability and evolution. As an extension, we now
focus on the development of an efficient consistency checking method at several
levels to ensure valid variants of the automation system. Consistency checking
must be provided for each perspective in isolation, in-between the perspectives
as well as after the application of a delta.Comment: In Proceedings FMSPLE 2016, arXiv:1603.0857
Trespassing the Boundaries: Labeling Temporal Bounds for Object Interactions in Egocentric Video
Manual annotations of temporal bounds for object interactions (i.e. start and
end times) are typical training input to recognition, localization and
detection algorithms. For three publicly available egocentric datasets, we
uncover inconsistencies in ground truth temporal bounds within and across
annotators and datasets. We systematically assess the robustness of
state-of-the-art approaches to changes in labeled temporal bounds, for object
interaction recognition. As boundaries are trespassed, a drop of up to 10% is
observed for both Improved Dense Trajectories and Two-Stream Convolutional
Neural Network.
We demonstrate that such disagreement stems from a limited understanding of
the distinct phases of an action, and propose annotating based on the Rubicon
Boundaries, inspired by a similarly named cognitive model, for consistent
temporal bounds of object interactions. Evaluated on a public dataset, we
report a 4% increase in overall accuracy, and an increase in accuracy for 55%
of classes when Rubicon Boundaries are used for temporal annotations.Comment: ICCV 201
Standardization of electroencephalography for multi-site, multi-platform and multi-investigator studies: Insights from the canadian biomarker integration network in depression
Subsequent to global initiatives in mapping the human brain and investigations of neurobiological markers for brain disorders, the number of multi-site studies involving the collection and sharing of large volumes of brain data, including electroencephalography (EEG), has been increasing. Among the complexities of conducting multi-site studies and increasing the shelf life of biological data beyond the original study are timely standardization and documentation of relevant study parameters. We presentthe insights gained and guidelines established within the EEG working group of the Canadian Biomarker Integration Network in Depression (CAN-BIND). CAN-BIND is a multi-site, multi-investigator, and multiproject network supported by the Ontario Brain Institute with access to Brain-CODE, an informatics platform that hosts a multitude of biological data across a growing list of brain pathologies. We describe our approaches and insights on documenting and standardizing parameters across the study design,
data collection, monitoring, analysis, integration, knowledge-translation, and data archiving phases of CAN-BIND projects. We introduce a custom-built EEG toolbox to track data preprocessing with open-access for the scientific community. We also evaluate the impact of variation in equipment setup on the accuracy of acquired data. Collectively, this work is intended to inspire establishing comprehensive and standardized guidelines for multi-site studies
Defects in Product Line Models and How to Identify Them
This chapter is about generic (language-independent) verification criteria of product line models, its identification, formalisation, categorization, implementation with constraint programming techniques and its evaluation on several industrial and academic product line models represented with several languages
Configuration Analysis for Large Scale Feature Models: Towards Speculative-Based Solutions
Los sistemas de alta variabilidad son sistemas de software en los que la gestión de la
variabilidad es una actividad central. Algunos ejemplos actuales de sistemas de alta
variabilidad son el sistema web de gesión de contenidos Drupal, el núcleo de Linux,
y las distribuciones Debian de Linux.
La configuración en sistemas de alta variabilidad es la selección de opciones
de configuración según sus restricciones de configuración y los requerimientos de
usuario. Los modelos de características son un estándar “de facto” para modelar las
funcionalidades comunes y variables de sistemas de alta variabilidad. No obstante,
el elevado número de componentes y configuraciones que un modelo de características
puede contener hacen que el análisis manual de estos modelos sea una tarea muy
costosa y propensa a errores. Así nace el análisis automatizado de modelos de características
con mecanismos y herramientas asistidas por computadora para extraer
información de estos modelos. Las soluciones tradicionales de análisis automatizado
de modelos de características siguen un enfoque de computación secuencial para
utilizar una unidad central de procesamiento y memoria. Estas soluciones son adecuadas
para trabajar con sistemas de baja escala. Sin embargo, dichas soluciones demandan
altos costos de computación para trabajar con sistemas de gran escala y alta
variabilidad. Aunque existan recusos informáticos para mejorar el rendimiento de
soluciones de computación, todas las soluciones con un enfoque de computación secuencial
necesitan ser adaptadas para el uso eficiente de estos recursos y optimizar su
rendimiento computacional. Ejemplos de estos recursos son la tecnología de múltiples
núcleos para computación paralela y la tecnología de red para computación distribuida.
Esta tesis explora la adaptación y escalabilidad de soluciones para el analisis automatizado
de modelos de características de gran escala. En primer lugar, nosotros
presentamos el uso de programación especulativa para la paralelización de soluciones.
Además, nosotros apreciamos un problema de configuración desde otra perspectiva,
para su solución mediante la adaptación y aplicación de una solución no
tradicional. Más tarde, nosotros validamos la escalabilidad y mejoras de rendimiento
computacional de estas soluciones para el análisis automatizado de modelos de características
de gran escala.
Concretamente, las principales contribuciones de esta tesis son:
• Programación especulativa para la detección de un conflicto mínimo y
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preferente. Los algoritmos de detección de conflictos mínimos determinan
el conjunto mínimo de restricciones en conflicto que son responsables de comportamiento
defectuoso en el modelo en análisis. Nosotros proponemos una
solución para, mediante programación especulativa, ejecutar en paralelo y reducir
el tiempo de ejecución de operaciones de alto costo computacional que
determinan el flujo de acción en la detección de conflicto mínimo y preferente
en modelos de características de gran escala.
• Programación especulativa para un diagnóstico mínimo y preferente. Los
algoritmos de diagnóstico mínimo determinan un conjunto mínimo de restricciones
que, por una adecuada adaptación de su estado, permiten conseguir un
modelo consistente o libre de conflictos. Este trabajo presenta una solución
para el diagnóstico mínimo y preferente en modelos de características de gran
escala mediante la ejecución especulativa y paralela de operaciones de alto
costo computacional que determinan el flujo de acción, y entonces disminuir
el tiempo de ejecución de la solución.
• Completar de forma mínima y preferente una configuración de modelo
por diagnóstico. Las soluciones para completar una configuración parcial
determinan un conjunto no necesariamente mínimo ni preferente de opciones
para obtener una completa configuración. Esta tesis soluciona el completar
de forma mínima y preferente una configuración de modelo mediante técnicas
previamente usadas en contexto de diagnóstico de modelos de características.
Esta tesis evalua que todas nuestras soluciones preservan los valores de salida esperados,
y también presentan mejoras de rendimiento en el análisis automatizado de
modelos de características con modelos de gran escala en las operaciones descrita
A deep learning framework for quality assessment and restoration in video endoscopy
Endoscopy is a routine imaging technique used for both diagnosis and
minimally invasive surgical treatment. Artifacts such as motion blur, bubbles,
specular reflections, floating objects and pixel saturation impede the visual
interpretation and the automated analysis of endoscopy videos. Given the
widespread use of endoscopy in different clinical applications, we contend that
the robust and reliable identification of such artifacts and the automated
restoration of corrupted video frames is a fundamental medical imaging problem.
Existing state-of-the-art methods only deal with the detection and restoration
of selected artifacts. However, typically endoscopy videos contain numerous
artifacts which motivates to establish a comprehensive solution.
We propose a fully automatic framework that can: 1) detect and classify six
different primary artifacts, 2) provide a quality score for each frame and 3)
restore mildly corrupted frames. To detect different artifacts our framework
exploits fast multi-scale, single stage convolutional neural network detector.
We introduce a quality metric to assess frame quality and predict image
restoration success. Generative adversarial networks with carefully chosen
regularization are finally used to restore corrupted frames.
Our detector yields the highest mean average precision (mAP at 5% threshold)
of 49.0 and the lowest computational time of 88 ms allowing for accurate
real-time processing. Our restoration models for blind deblurring, saturation
correction and inpainting demonstrate significant improvements over previous
methods. On a set of 10 test videos we show that our approach preserves an
average of 68.7% which is 25% more frames than that retained from the raw
videos.Comment: 14 page
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