2,003 research outputs found

    UMSL Bulletin 2023-2024

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    The 2023-2024 Bulletin and Course Catalog for the University of Missouri St. Louis.https://irl.umsl.edu/bulletin/1088/thumbnail.jp

    UMSL Bulletin 2022-2023

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    The 2022-2023 Bulletin and Course Catalog for the University of Missouri St. Louis.https://irl.umsl.edu/bulletin/1087/thumbnail.jp

    A Theistic Critique of Secular Moral Nonnaturalism

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    This dissertation is an exercise in Theistic moral apologetics. It will be developing both a critique of secular nonnaturalist moral theory (moral Platonism) at the level of metaethics, as well as a positive form of the moral argument for the existence of God that follows from this critique. The critique will focus on the work of five prominent metaethical theorists of secular moral non-naturalism: David Enoch, Eric Wielenberg, Russ Shafer-Landau, Michael Huemer, and Christopher Kulp. Each of these thinkers will be critically examined. Following this critique, the positive moral argument for the existence of God will be developed, combining a cumulative, abductive argument that follows from filling in the content of a succinct apagogic argument. The cumulative abductive argument and the apagogic argument together, with a transcendental and modal component, will be presented to make the case that Theism is the best explanation for the kind of moral, rational beings we are and the kind of universe in which we live, a rational intelligible universe

    Advances and Applications of DSmT for Information Fusion. Collected Works, Volume 5

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    This fifth volume on Advances and Applications of DSmT for Information Fusion collects theoretical and applied contributions of researchers working in different fields of applications and in mathematics, and is available in open-access. The collected contributions of this volume have either been published or presented after disseminating the fourth volume in 2015 in international conferences, seminars, workshops and journals, or they are new. The contributions of each part of this volume are chronologically ordered. First Part of this book presents some theoretical advances on DSmT, dealing mainly with modified Proportional Conflict Redistribution Rules (PCR) of combination with degree of intersection, coarsening techniques, interval calculus for PCR thanks to set inversion via interval analysis (SIVIA), rough set classifiers, canonical decomposition of dichotomous belief functions, fast PCR fusion, fast inter-criteria analysis with PCR, and improved PCR5 and PCR6 rules preserving the (quasi-)neutrality of (quasi-)vacuous belief assignment in the fusion of sources of evidence with their Matlab codes. Because more applications of DSmT have emerged in the past years since the apparition of the fourth book of DSmT in 2015, the second part of this volume is about selected applications of DSmT mainly in building change detection, object recognition, quality of data association in tracking, perception in robotics, risk assessment for torrent protection and multi-criteria decision-making, multi-modal image fusion, coarsening techniques, recommender system, levee characterization and assessment, human heading perception, trust assessment, robotics, biometrics, failure detection, GPS systems, inter-criteria analysis, group decision, human activity recognition, storm prediction, data association for autonomous vehicles, identification of maritime vessels, fusion of support vector machines (SVM), Silx-Furtif RUST code library for information fusion including PCR rules, and network for ship classification. Finally, the third part presents interesting contributions related to belief functions in general published or presented along the years since 2015. These contributions are related with decision-making under uncertainty, belief approximations, probability transformations, new distances between belief functions, non-classical multi-criteria decision-making problems with belief functions, generalization of Bayes theorem, image processing, data association, entropy and cross-entropy measures, fuzzy evidence numbers, negator of belief mass, human activity recognition, information fusion for breast cancer therapy, imbalanced data classification, and hybrid techniques mixing deep learning with belief functions as well

    Contributions to improve the technologies supporting unmanned aircraft operations

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    Mención Internacional en el título de doctorUnmanned Aerial Vehicles (UAVs), in their smaller versions known as drones, are becoming increasingly important in today's societies. The systems that make them up present a multitude of challenges, of which error can be considered the common denominator. The perception of the environment is measured by sensors that have errors, the models that interpret the information and/or define behaviors are approximations of the world and therefore also have errors. Explaining error allows extending the limits of deterministic models to address real-world problems. The performance of the technologies embedded in drones depends on our ability to understand, model, and control the error of the systems that integrate them, as well as new technologies that may emerge. Flight controllers integrate various subsystems that are generally dependent on other systems. One example is the guidance systems. These systems provide the engine's propulsion controller with the necessary information to accomplish a desired mission. For this purpose, the flight controller is made up of a control law for the guidance system that reacts to the information perceived by the perception and navigation systems. The error of any of the subsystems propagates through the ecosystem of the controller, so the study of each of them is essential. On the other hand, among the strategies for error control are state-space estimators, where the Kalman filter has been a great ally of engineers since its appearance in the 1960s. Kalman filters are at the heart of information fusion systems, minimizing the error covariance of the system and allowing the measured states to be filtered and estimated in the absence of observations. State Space Models (SSM) are developed based on a set of hypotheses for modeling the world. Among the assumptions are that the models of the world must be linear, Markovian, and that the error of their models must be Gaussian. In general, systems are not linear, so linearization are performed on models that are already approximations of the world. In other cases, the noise to be controlled is not Gaussian, but it is approximated to that distribution in order to be able to deal with it. On the other hand, many systems are not Markovian, i.e., their states do not depend only on the previous state, but there are other dependencies that state space models cannot handle. This thesis deals a collection of studies in which error is formulated and reduced. First, the error in a computer vision-based precision landing system is studied, then estimation and filtering problems from the deep learning approach are addressed. Finally, classification concepts with deep learning over trajectories are studied. The first case of the collection xviiistudies the consequences of error propagation in a machine vision-based precision landing system. This paper proposes a set of strategies to reduce the impact on the guidance system, and ultimately reduce the error. The next two studies approach the estimation and filtering problem from the deep learning approach, where error is a function to be minimized by learning. The last case of the collection deals with a trajectory classification problem with real data. This work completes the two main fields in deep learning, regression and classification, where the error is considered as a probability function of class membership.Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) en sus versiones de pequeño tamaño conocidos como drones, van tomando protagonismo en las sociedades actuales. Los sistemas que los componen presentan multitud de retos entre los cuales el error se puede considerar como el denominador común. La percepción del entorno se mide mediante sensores que tienen error, los modelos que interpretan la información y/o definen comportamientos son aproximaciones del mundo y por consiguiente también presentan error. Explicar el error permite extender los límites de los modelos deterministas para abordar problemas del mundo real. El rendimiento de las tecnologías embarcadas en los drones, dependen de nuestra capacidad de comprender, modelar y controlar el error de los sistemas que los integran, así como de las nuevas tecnologías que puedan surgir. Los controladores de vuelo integran diferentes subsistemas los cuales generalmente son dependientes de otros sistemas. Un caso de esta situación son los sistemas de guiado. Estos sistemas son los encargados de proporcionar al controlador de los motores información necesaria para cumplir con una misión deseada. Para ello se componen de una ley de control de guiado que reacciona a la información percibida por los sistemas de percepción y navegación. El error de cualquiera de estos sistemas se propaga por el ecosistema del controlador siendo vital su estudio. Por otro lado, entre las estrategias para abordar el control del error se encuentran los estimadores en espacios de estados, donde el filtro de Kalman desde su aparición en los años 60, ha sido y continúa siendo un gran aliado para los ingenieros. Los filtros de Kalman son el corazón de los sistemas de fusión de información, los cuales minimizan la covarianza del error del sistema, permitiendo filtrar los estados medidos y estimarlos cuando no se tienen observaciones. Los modelos de espacios de estados se desarrollan en base a un conjunto de hipótesis para modelar el mundo. Entre las hipótesis se encuentra que los modelos del mundo han de ser lineales, markovianos y que el error de sus modelos ha de ser gaussiano. Generalmente los sistemas no son lineales por lo que se realizan linealizaciones sobre modelos que a su vez ya son aproximaciones del mundo. En otros casos el ruido que se desea controlar no es gaussiano, pero se aproxima a esta distribución para poder abordarlo. Por otro lado, multitud de sistemas no son markovianos, es decir, sus estados no solo dependen del estado anterior, sino que existen otras dependencias que los modelos de espacio de estados no son capaces de abordar. Esta tesis aborda un compendio de estudios sobre los que se formula y reduce el error. En primer lugar, se estudia el error en un sistema de aterrizaje de precisión basado en visión por computador. Después se plantean problemas de estimación y filtrado desde la aproximación del aprendizaje profundo. Por último, se estudian los conceptos de clasificación con aprendizaje profundo sobre trayectorias. El primer caso del compendio estudia las consecuencias de la propagación del error de un sistema de aterrizaje de precisión basado en visión artificial. En este trabajo se propone un conjunto de estrategias para reducir el impacto sobre el sistema de guiado, y en última instancia reducir el error. Los siguientes dos estudios abordan el problema de estimación y filtrado desde la perspectiva del aprendizaje profundo, donde el error es una función que minimizar mediante aprendizaje. El último caso del compendio aborda un problema de clasificación de trayectorias con datos reales. Con este trabajo se completan los dos campos principales en aprendizaje profundo, regresión y clasificación, donde se plantea el error como una función de probabilidad de pertenencia a una clase.I would like to thank the Ministry of Science and Innovation for granting me the funding with reference PRE2018-086793, associated to the project TEC2017-88048-C2-2-R, which provide me the opportunity to carry out all my PhD. activities, including completing an international research internship.Programa de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Antonio Berlanga de Jesús.- Secretario: Daniel Arias Medina.- Vocal: Alejandro Martínez Cav

    Face Image and Video Analysis in Biometrics and Health Applications

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    Computer Vision (CV) enables computers and systems to derive meaningful information from acquired visual inputs, such as images and videos, and make decisions based on the extracted information. Its goal is to acquire, process, analyze, and understand the information by developing a theoretical and algorithmic model. Biometrics are distinctive and measurable human characteristics used to label or describe individuals by combining computer vision with knowledge of human physiology (e.g., face, iris, fingerprint) and behavior (e.g., gait, gaze, voice). Face is one of the most informative biometric traits. Many studies have investigated the human face from the perspectives of various different disciplines, ranging from computer vision, deep learning, to neuroscience and biometrics. In this work, we analyze the face characteristics from digital images and videos in the areas of morphing attack and defense, and autism diagnosis. For face morphing attacks generation, we proposed a transformer based generative adversarial network to generate more visually realistic morphing attacks by combining different losses, such as face matching distance, facial landmark based loss, perceptual loss and pixel-wise mean square error. In face morphing attack detection study, we designed a fusion-based few-shot learning (FSL) method to learn discriminative features from face images for few-shot morphing attack detection (FS-MAD), and extend the current binary detection into multiclass classification, namely, few-shot morphing attack fingerprinting (FS-MAF). In the autism diagnosis study, we developed a discriminative few shot learning method to analyze hour-long video data and explored the fusion of facial dynamics for facial trait classification of autism spectrum disorder (ASD) in three severity levels. The results show outstanding performance of the proposed fusion-based few-shot framework on the dataset. Besides, we further explored the possibility of performing face micro- expression spotting and feature analysis on autism video data to classify ASD and control groups. The results indicate the effectiveness of subtle facial expression changes on autism diagnosis

    Electronic Devices for the Combination of Electrically Controlled Drug Release, Electrostimulation, and Optogenetic Stimulation for Nerve Tissue Regeneration

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    [ES] La capacidad de las células madre para proliferar formando distintas células especializadas les otorga la potencialidad de servir de base para terapias efectivas para patologías cuyo tratamiento era inimaginable hasta hace apenas dos décadas. Sin embargo, esta capacidad se encuentra mediada por estímulos fisiológicos, químicos, y eléctricos, específicos y complejos, que dificultan su traslación a la rutina clínica. Por ello, las células madre representan un campo de estudio en el que se invierten amplios esfuerzos por parte de la comunidad científica. En el ámbito de la regeneración nerviosa, para modular su desarrollo y diferenciación el tratamiento farmacológico, la electroestimulación, y la estimulación optogenética son técnicas que están consiguiendo prometedores resultados. Es por ello por lo que en la presente tesis se ha desarrollado un conjunto de sistemas electrónicos para permitir la aplicación combinada de estas técnicas in vitro, con perspectiva a su aplicación in vivo. Hemos diseñado una novedosa tecnología para la liberación eléctricamente controlada de fármacos. Esta tecnología está basada en nanopartículas de sílice mesoporosa y puertas moleculares de bipiridina-heparina. Las puertas moleculares son electroquímicamente reactivas, y encierran los fármacos en el interior de las nanopartículas, liberándolos ante un estímulo eléctrico. Hemos caracterizado esta tecnología, y la hemos validado mediante la liberación controlada de rodamina en cultivos celulares de HeLa. Para la combinación de liberación controlada de fármacos y electroestimulación hemos desarrollado dispositivos que permiten aplicar los estímulos eléctricos de forma configurable desde una interfaz gráfica de usuario. Además, hemos diseñado un módulo de expansión que permite multiplexar las señales eléctricas a diferentes cultivos celulares. Además, hemos diseñado un dispositivo de estimulación optogenética. Este tipo de estimulación consiste en la modificación genética de las células para que sean sensibles a la radiación lumínica de determinada longitud de onda. En el ámbito de la regeneración de tejido mediante células precursoras neurales, es de interés poder inducir ondas de calcio, favoreciendo su diferenciación en neuronas y la formación de circuitos sinápticos. El dispositivo diseñado permite obtener imágenes en tiempo real mediante microscopía confocal de las respuestas transitorias de las células al ser irradiadas. El dispositivo se ha validado irradiando neuronas modificadas con luz pulsada de 100 ms. También hemos diseñado un dispositivo electrónico complementario de medida de irradiancia con el doble fin de permitir la calibración del equipo de irradiancia y medir la irradiancia en tiempo real durante los experimentos in vitro. Los resultados del uso de los bioactuadores en procesos complejos y dinámicos, como la regeneración de tejido nervioso, son limitados en lazo abierto. Uno de los principales aspectos analizados es el desarrollo de biosensores que permitiesen la cuantización de ciertas biomoléculas para ajustar la estimulación suministrada en tiempo real. Por ejemplo, la segregación de serotonina es una respuesta identificada en la elongación de células precursoras neurales, pero hay otras biomoléculas de interés para la implementación de un control en lazo cerrado. Entre las tecnologías en el estado del arte, los biosensores basados en transistores de efecto de campo (FET) funcionalizados con aptámeros son realmente prometedores para esta aplicación. Sin embargo, esta tecnología no permitía la medición simultánea de más de una biomolécula objetivo en un volumen reducido debido a las interferencias entre los distintos FETs, cuyos terminales se encuentran inmersos en la solución. Por ello, hemos desarrollado instrumentación electrónica capaz de medir simultáneamente varios de estos biosensores, y la hemos validado mediante la medición simultánea de pH y la detección preliminar de serotonina y glutamato.[CA] La capacitat de les cèl·lules mare per a proliferar formant diferents cèl·lules especialitzades els atorga la potencialitat de servir de base per a teràpies efectives per a patologies el tractament de les quals era inimaginable fins fa a penes dues dècades. No obstant això, aquesta capacitat es troba mediada per estímuls fisiològics, químics, i elèctrics, específics i complexos, que dificulten la seua translació a la rutina clínica. Per això, les cèl·lules mare representen un camp d'estudi en el qual s'inverteixen amplis esforços per part de la comunitat científica. En l'àmbit de la regeneració nerviosa, per a modular el seu desenvolupament i diferenciació el tractament farmacològic, l'electroestimulació, i l'estimulació optogenética són tècniques que estan aconseguint prometedors resultats. És per això que en la present tesi s'ha desenvolupat un conjunt de sistemes electrònics per a permetre l'aplicació combinada d'aquestes tècniques in vitro, amb perspectiva a la seua aplicació in vivo. Hem dissenyat una nova tecnologia per a l'alliberament elèctricament controlat de fàrmacs. Aquesta tecnologia està basada en nanopartícules de sílice mesoporosa i portes moleculars de bipiridina-heparina. Les portes moleculars són electroquímicament reactives, i tanquen els fàrmacs a l'interior de les nanopartícules, alliberant-los davant un estímul elèctric. Hem caracteritzat aquesta tecnologia, i l'hem validada mitjançant l'alliberament controlat de rodamina en cultius cel·lulars de HeLa. Per a la combinació d'alliberament controlat de fàrmacs i electroestimulació hem desenvolupat dispositius que permeten aplicar els estímuls elèctrics de manera configurable des d'una interfície gràfica d'usuari. A més, hem dissenyat un mòdul d'expansió que permet multiplexar els senyals elèctrics a diferents cultius cel·lulars. A més, hem dissenyat un dispositiu d'estimulació optogenètica. Aquest tipus d'estimulació consisteix en la modificació genètica de les cèl·lules perquè siguen sensibles a la radiació lumínica de determinada longitud d'ona. En l'àmbit de la regeneració de teixit mitjançant cèl·lules precursores neurals, és d'interés poder induir ones de calci, afavorint la seua diferenciació en neurones i la formació de circuits sinàptics. El dispositiu dissenyat permet obtindré imatges en temps real mitjançant microscòpia confocal de les respostes transitòries de les cèl·lules en ser irradiades. El dispositiu s'ha validat irradiant neurones modificades amb llum polsada de 100 ms. També hem dissenyat un dispositiu electrònic complementari de mesura d'irradiància amb el doble fi de permetre el calibratge de l'equip d'irradiància i mesurar la irradiància en temps real durant els experiments in vitro. Els resultats de l'ús dels bioactuadors en processos complexos i dinàmics, com la regeneració de teixit nerviós, són limitats en llaç obert. Un dels principals aspectes analitzats és el desenvolupament de biosensors que permeteren la quantització de certes biomolècules per a ajustar l'estimulació subministrada en temps real. Per exemple, la segregació de serotonina és una resposta identificada amb l'elongació de les cèl·lules precursores neurals, però hi ha altres biomolècules d'interés per a la implementació d'un control en llaç tancat. Entre les tecnologies en l'estat de l'art, els biosensors basats en transistors d'efecte de camp (FET) funcionalitzats amb aptàmers són realment prometedors per a aquesta aplicació. No obstant això, aquesta tecnologia no permetia el mesurament simultani de més d'una biomolècula objectiu en un volum reduït a causa de les interferències entre els diferents FETs, els terminals dels quals es troben immersos en la solució. Per això, hem desenvolupat instrumentació electrònica capaç de mesurar simultàniament diversos d'aquests biosensors i els hem validat amb mesurament simultani del pH i la detecció preliminar de serotonina i glutamat.[EN] The stem cells' ability to proliferate to form different specialized cells gives them the potential to serve as the basis for effective therapies for pathologies whose treatment was unimaginable until just two decades ago. However, this capacity is mediated by specific and complex physiological, chemical, and electrical stimuli that complicate their translation to clinical routine. For this reason, stem cells represent a field of study in which the scientific community is investing a great deal of effort. In the field of nerve regeneration, to modulate their development and differentiation, pharmacological treatment, electrostimulation, and optogenetic stimulation are techniques that are achieving promising results. For this reason, we have developed a set of electronic systems to allow the combined application of these techniques in vitro, with a view to their application in vivo. We have designed a novel technology for the electrically controlled release of drugs. This technology is based on mesoporous silica nanoparticles and bipyridine-heparin molecular gates. The molecular gates are electrochemically reactive and entrap the drugs inside the nanoparticles, releasing them upon electrical stimulus. We have characterized this technology and validated it by controlled release of rhodamine in HeLa cell cultures. For combining electrostimulation and controlled drug release we have developed devices that allow applying the different electrical stimuli in a configurable way from a graphical user interface. In addition, we have designed an expansion module that allows multiplexing electrical signals to different cell cultures. In addition, we have designed an optogenetic stimulation device. This type of stimulation consists of genetically modifying cells to make them sensitive to light radiation of a specific wavelength. In tissue regeneration using neural precursor cells, it is interesting to be able to induce calcium waves, favoring the cell differentiation into neurons and the formation of synaptic circuits. The designed device enable the obtention of real-time images through confocal microscopy of the transient responses of cells upon irradiation. The device has been validated by irradiating modified neurons with 100 ms pulsed light stimulation. We have also designed a complementary electronic irradiance measurement device to allow calibration of the irradiator equipment and measuring irradiance in real time during in vitro experiments. The results of using bioactuators in complex and dynamic processes, such as nerve tissue regeneration, are limited in an open loop. One of the main aspects analyzed is the development of biosensors that would allow quantifying of specific biomolecules to adjust the stimulation provided in real time. For instance, serotonin secretion is an identified response of neural precursor cells elongation, among other biomolecules of interest for the implementation of a closed-loop control. Among the state-of-the-art technologies, biosensors based on field effect transistors (FETs) functionalized with aptamers are promising for this application. However, this technology did not allow the simultaneous measurement of more than one target biomolecule in a small volume due to interferences between the different FETs, whose terminals are immersed in the solution. This is why we have developed electronic instrumentation capable of simultaneously measuring several of these biosensors, and we have validated it with the simultaneous pH measurement and the preliminary detection of serotonin and glutamate.Monreal Trigo, J. (2023). Electronic Devices for the Combination of Electrically Controlled Drug Release, Electrostimulation, and Optogenetic Stimulation for Nerve Tissue Regeneration [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/19384

    Guiding ‘The Intelligent English Traveller’: The Collaborative and Interactive Victorian Serialized Handbook

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    Relying on a range of nineteenth-century genres and authorial voices, “Guiding the ‘Intelligent English Traveller’” spotlights John Murray’s Handbooks for Travellers as collaborative, interactive, and multidisciplinary texts. Guidebooks from the Victorian age emerged from epistolary and travelogue genres, cited Romantic poets, depended on contributions from the great minds of the day, and informed contemporary fictional representations of travel. The Handbooks for Travellers were the exemplar of the serial guide. Their multimedia and -modal form, diverse author- and editorship, and commercial brand make them a possibly unique example of material history and publishing practice, as illustrated in my opening chapter, which relies on evidence gathered at the John Murray Archive in the National Library of Scotland. Subsequent chapters tracing “Murrays” in the travel writing and fiction of George Eliot and Henry James underscore the Handbooks’ rhetorical influence and cultural reach. The coda to this project is more experimental, describing the development of an interactive digital map representing Murray’s Handbook series for Europe. This map illustrates the temporal and geographic changes in the Murray series using the first three Handbooks as examples. My application of computational methods for interpreting the Handbooks emphasizes that these texts were tools that anticipate the iterative, interdisciplinary, intertextual, and multivocal processes at the heart of digital humanities work.Doctor of Philosoph
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