52 research outputs found

    Automatic Generation of Personalized Recommendations in eCoaching

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    Denne avhandlingen omhandler eCoaching for personlig livsstilsstøtte i sanntid ved bruk av informasjons- og kommunikasjonsteknologi. Utfordringen er å designe, utvikle og teknisk evaluere en prototyp av en intelligent eCoach som automatisk genererer personlige og evidensbaserte anbefalinger til en bedre livsstil. Den utviklede løsningen er fokusert på forbedring av fysisk aktivitet. Prototypen bruker bærbare medisinske aktivitetssensorer. De innsamlede data blir semantisk representert og kunstig intelligente algoritmer genererer automatisk meningsfulle, personlige og kontekstbaserte anbefalinger for mindre stillesittende tid. Oppgaven bruker den veletablerte designvitenskapelige forskningsmetodikken for å utvikle teoretiske grunnlag og praktiske implementeringer. Samlet sett fokuserer denne forskningen på teknologisk verifisering snarere enn klinisk evaluering.publishedVersio

    OWL Reasoners still useable in 2023

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    In a systematic literature and software review over 100 OWL reasoners/systems were analyzed to see if they would still be usable in 2023. This has never been done in this capacity. OWL reasoners still play an important role in knowledge organisation and management, but the last comprehensive surveys/studies are more than 8 years old. The result of this work is a comprehensive list of 95 standalone OWL reasoners and systems using an OWL reasoner. For each item, information on project pages, source code repositories and related documentation was gathered. The raw research data is provided in a Github repository for anyone to use

    Automatically selecting patients for clinical trials with justifications

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    Clinical trials are human research studies that are used to evaluate the effectiveness of a surgical, medical, or behavioral intervention. They have been widely used by researchers to determine whether a new treatment, such as a new medication, is safe and effective in humans. A clinical trial is frequently performed to determine whether a new treatment is more successful than the current treatment or has less harmful side effects. However, clinical trials have a high failure rate. One method applied is to find patients based on patient records. Unfortunately, this is a difficult process. This is because this process is typically performed manually, making it time-consuming and error-prone. Consequently, clinical trial deadlines are often missed, and studies do not move forward. Time can be a determining factor for success. Therefore, it would be advantageous to have automatic support in this process. Since it is also important to be able to validate whether the patients were selected correctly for the trial, avoiding eventual health problems, it would be important to have a mechanism to present justifications for the selected patients. In this dissertation, we present one possible solution to solve the problem of patient selection for clinical trials. We developed the necessary algorithms and created a simple and intuitive web application that features the selection of patients for clinical trials automatically. This was achieved by combining knowledge expressed in different formalisms. We integrated medical knowledge using ontologies, with criteria that were expressed using nonmonotonic rules. To address the validation procedure automatically, we developed a mechanism that generates the justifications for each selection together with the results of the patients who were selected. In the end, it is expected that a user can easily enter a set of trial criteria, and the application will generate the results of the selected patients and their respective justifications, based on the criteria inserted, medical information and a database of patient information.Os ensaios clínicos são estudos de pesquisa em humanos, utilizados para avaliar a eficácia de uma intervenção cirúrgica, médica ou comportamental. Estes estudos, têm sido amplamente utilizados pelos investigadores para determinar se um novo tratamento, como é o caso de um novo medicamento, é seguro e eficaz em humanos. Um ensaio clínico é realizado frequentemente, para determinar se um novo tratamento tem mais sucesso do que o tratamento atual ou se tem menos efeitos colaterais prejudiciais. No entanto, os ensaios clínicos têm uma taxa de insucesso alta. Um método aplicado é encontrar pacientes com base em registos. Infelizmente, este é um processo difícil. Isto deve-se ao facto deste processo ser normalmente realizado à mão, o que o torna demorado e propenso a erros. Consequentemente, o prazo dos ensaios clínicos é muitas vezes ultrapassado e os estudos acabam por não avançar. O tempo pode ser por vezes um fator determinante para o sucesso. Seria então vantajoso ter algum apoio automático neste processo. Visto que também seria importante validar se os pacientes foram selecionados corretamente para o ensaio, evitando até eventuais problemas de saúde, seria importante ter um mecanismo que apresente justificações para os pacientes selecionados. Nesta dissertação, apresentamos uma possível solução para resolver o problema da seleção de pacientes para ensaios clínicos, através da criação de uma aplicação web, intuitiva e fácil de utilizar, que apresenta a seleção de pacientes para ensaios clínicos de forma automática. Isto foi alcançado através da combinação de conhecimento expresso em diferentes formalismos. Integrámos o conhecimento médico usando ontologias, com os critérios que serão expressos usando regras não monotónicas. Para tratar do processo de validação, desenvolvemos um mecanismo que gera justificações para cada seleção juntamente com os resultados dos pacientes selecionados. No final, é esperado que o utilizador consiga inserir facilmente um conjunto de critérios de seleção, e a aplicação irá gerar os resultados dos pacientes selecionados e as respetivas justificações, com base nos critérios inseridos, informações médicas e uma base de dados com informações dos pacientes

    Actas de las VI Jornadas Nacionales (JNIC2021 LIVE)

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    Estas jornadas se han convertido en un foro de encuentro de los actores más relevantes en el ámbito de la ciberseguridad en España. En ellas, no sólo se presentan algunos de los trabajos científicos punteros en las diversas áreas de ciberseguridad, sino que se presta especial atención a la formación e innovación educativa en materia de ciberseguridad, y también a la conexión con la industria, a través de propuestas de transferencia de tecnología. Tanto es así que, este año se presentan en el Programa de Transferencia algunas modificaciones sobre su funcionamiento y desarrollo que han sido diseñadas con la intención de mejorarlo y hacerlo más valioso para toda la comunidad investigadora en ciberseguridad

    Modélisation d'une interaction système-résident contextuelle, personnalisée et adaptative pour l'assistance cognitive à la réalisation des activités de la vie quotidienne dans les maisons connectées

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    Alors que le nombre de personnes vivant avec des déficits cognitifs qui découlent d’un traumatisme craniocérébral (TCC) va en croissant, les technologies d’assistance sont de plus en plus développées pour résoudre les problèmes qu’ils induisent dans la réalisation des activités de la vie quotidienne. L’Internet des objets et l’intelligence ambiante offrent un cadre pour fournir des services d’assistance sensibles au contexte, adaptatifs, autonomes et personnalisés pour ces personnes ayant des besoins particuliers. Une revue de la littérature sur le sujet permet de constater que les systèmes existants offrent très souvent une assistance excessive, quand l’aide contient plus d’information que nécessaire ou quand elle est fournie automatiquement à chaque étape de l’activité. Cette assistance, inadaptée aux besoins et aux capacités de la personne, est contraire à certains principes de la réadaptation cognitive qui prônent la fourniture d’une assistance minimale pour encourager la personne à agir au meilleur de ses capacités. Cette thèse propose des modèles pour automatiser l’assistance cognitive sous forme de dialogue contextuel entre une personne ayant des déficits cognitifs dus au TCC et un système lui fournissant l’assistance appropriée qui l’encourage à réaliser ses activités par lui-même. Les principales contributions sont : (1) un modèle ontologique comme support de l’assistance cognitive dans les maisons connectées ; (2) un modèle d’interaction entre l’agent intelligent d’une maison connectée et une personne ayant subi un TCC, dans le cadre de l’assistance cognitive. Le modèle ontologique proposé s’appuie sur les actes de langages et les données probantes de la réadaptation cognitive afin que l’assistance reflète la pratique clinique. Il vise à fournir aux maisons intelligentes la sémantique des données nécessaires pour caractériser les situations où il y a besoin d’assistance, les messages d’assistance de gradations différentes et les réactions de la personne. Informé par le modèle ontologique, le modèle d’interaction basé sur des arbres de comportement (« behaviour trees ») permet alors à un agent intelligent de planifier dynamiquement la diffusion de messages d’assistance progressifs avec des ajustements si nécessaire, en fonction du profil et du comportement du résident de la maison connectée lors de l’accomplissement de ses activités. Une validation préliminaire montre l’applicabilité des modèles dans l’implémentation de scénarios relatifs à l’utilisation sécuritaire d’une cuisinière connectée dédiée aux personnes ayant subi un TCC

    μGIM - Microgrid intelligent management system based on a multi-agent approach and the active participation of end-users

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    [ES] Los sistemas de potencia y energía están cambiando su paradigma tradicional, de sistemas centralizados a sistemas descentralizados. La aparición de redes inteligentes permite la integración de recursos energéticos descentralizados y promueve la gestión inclusiva que involucra a los usuarios finales, impulsada por la gestión del lado de la demanda, la energía transactiva y la respuesta a la demanda. Garantizar la escalabilidad y la estabilidad del servicio proporcionado por la red, en este nuevo paradigma de redes inteligentes, es más difícil porque no hay una única sala de operaciones centralizada donde se tomen todas las decisiones. Para implementar con éxito redes inteligentes, es necesario combinar esfuerzos entre la ingeniería eléctrica y la ingeniería informática. La ingeniería eléctrica debe garantizar el correcto funcionamiento físico de las redes inteligentes y de sus componentes, estableciendo las bases para un adecuado monitoreo, control, gestión, y métodos de operación. La ingeniería informática desempeña un papel importante al proporcionar los modelos y herramientas computacionales adecuados para administrar y operar la red inteligente y sus partes constituyentes, representando adecuadamente a todos los diferentes actores involucrados. Estos modelos deben considerar los objetivos individuales y comunes de los actores que proporcionan las bases para garantizar interacciones competitivas y cooperativas capaces de satisfacer a los actores individuales, así como cumplir con los requisitos comunes con respecto a la sostenibilidad técnica, ambiental y económica del Sistema. La naturaleza distribuida de las redes inteligentes permite, incentiva y beneficia enormemente la participación activa de los usuarios finales, desde actores grandes hasta actores más pequeños, como los consumidores residenciales. Uno de los principales problemas en la planificación y operación de redes eléctricas es la variación de la demanda de energía, que a menudo se duplica más que durante las horas pico en comparación con la demanda fuera de pico. Tradicionalmente, esta variación dio como resultado la construcción de plantas de generación de energía y grandes inversiones en líneas de red y subestaciones. El uso masivo de fuentes de energía renovables implica mayor volatilidad en lo relativo a la generación, lo que hace que sea más difícil equilibrar el consumo y la generación. La participación de los actores de la red inteligente, habilitada por la energía transactiva y la respuesta a la demanda, puede proporcionar flexibilidad en desde el punto de vista de la demanda, facilitando la operación del sistema y haciendo frente a la creciente participación de las energías renovables. En el ámbito de las redes inteligentes, es posible construir y operar redes más pequeñas, llamadas microrredes. Esas son redes geográficamente limitadas con gestión y operación local. Pueden verse como áreas geográficas restringidas para las cuales la red eléctrica generalmente opera físicamente conectada a la red principal, pero también puede operar en modo isla, lo que proporciona independencia de la red principal. Esta investigación de doctorado, realizada bajo el Programa de Doctorado en Ingeniería Informática de la Universidad de Salamanca, aborda el estudio y el análisis de la gestión de microrredes, considerando la participación activa de los usuarios finales y la gestión energética de lascarga eléctrica y los recursos energéticos de los usuarios finales. En este trabajo de investigación se ha analizado el uso de conceptos de ingeniería informática, particularmente del campo de la inteligencia artificial, para apoyar la gestión de las microrredes, proponiendo un sistema de gestión inteligente de microrredes (μGIM) basado en un enfoque de múltiples agentes y en la participación activa de usuarios. Esta solución se compone de tres sistemas que combinan hardware y software: el emulador de virtual a realidad (V2R), el enchufe inteligente de conciencia ambiental de Internet de las cosas (EnAPlug), y la computadora de placa única para energía basada en el agente (S4E) para permitir la gestión del lado de la demanda y la energía transactiva. Estos sistemas fueron concebidos, desarrollados y probados para permitir la validación de metodologías de gestión de microrredes, es decir, para la participación de los usuarios finales y para la optimización inteligente de los recursos. Este documento presenta todos los principales modelos y resultados obtenidos durante esta investigación de doctorado, con respecto a análisis de vanguardia, concepción de sistemas, desarrollo de sistemas, resultados de experimentación y descubrimientos principales. Los sistemas se han evaluado en escenarios reales, desde laboratorios hasta sitios piloto. En total, se han publicado veinte artículos científicos, de los cuales nueve se han hecho en revistas especializadas. Esta investigación de doctorado realizó contribuciones a dos proyectos H2020 (DOMINOES y DREAM-GO), dos proyectos ITEA (M2MGrids y SPEAR), tres proyectos portugueses (SIMOCE, NetEffiCity y AVIGAE) y un proyecto con financiación en cascada H2020 (Eco-Rural -IoT)

    A survey of current, stand-alone OWL Reasoners

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    Abstract. We present a survey of the current OWL reasoner landscape. Through literature and web search we have identified 35 OWL reasoners that are, at least to some degree, actively maintained. We conducted a survey directly addressing the respective developers, and collected 33 responses. We present an analysis of the survey, characterising all reasoners across a wide range of categories such as supported expressiveness and reasoning services. We will also provide some insight about ongoing research efforts and a rough categorisation of reasoner calculi

    2019 EC3 July 10-12, 2019 Chania, Crete, Greece

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