Aceleradores hardware para visión por computador

La extracción de características en imágenes y las redes neuronales convolucionales (CNNs) son dos algoritmos muy importantes para muchas de las aplicaciones con más impacto de visión por computador. Estos algoritmos requieren altas prestaciones computacionales y en múltiples ocasiones deben ejecutarse en sistemas embebidos, por lo que requieren un consumo de energía mínimo. El uso masivo de estos algoritmos junto con las prestaciones requeridas, y la necesidad de un uso reducido de energía y el fin del escalado de la tecnología CMOS, han motivado que se desarrollen múltiples co-procesadores de propósito especifico (aceleradores hardware), en especial para CNNs. El principal objetivo de este trabajo consiste en el estudio y la extensión de aceleradores hardware diseñados para ejecutar CNNs, con la finalidad de que sean también capaces de ejecutar algoritmos de extracción de características de forma eficiente sin reducir las prestaciones de las CNNs. Para ello, en primer lugar se ha realizado una caracterización detallada de los algoritmos en procesadores de propósito general, para analizar los requisitos computacionales y cuellos de botella. Dada la complejidad de la tarea de integrar nuevos algoritmos en un acelerador, la siguiente parte de este trabajo consiste en proponer una metodología para la integración de nuevos algoritmos en aceleradores hardware. Para validar la metodología propuesta, este trabajo presenta los resultados de aplicarla para evaluar la integración del detector de características ORB en el acelerador de CNNs PuDianNao. Estos experimentos muestran que la integración de ORB en dicho acelerador consigue un aumento del rendimiento de 309.4x y una reducción del consumo energético de 335.9x, con respecto a un procesador de propósito general de última generación. Por último, se propone una mejora de dicho acelerador que, como muestran los experimentos, aumenta el rendimiento del algoritmo de extracción de ORB en 2x

Treatment with tocilizumab or corticosteroids for COVID-19 patients with hyperinflammatory state: a multicentre cohort study (SAM-COVID-19)

Objectives: The objective of this study was to estimate the association between tocilizumab or corticosteroids and the risk of intubation or death in patients with coronavirus disease 19 (COVID-19) with a hyperinflammatory state according to clinical and laboratory parameters. Methods: A cohort study was performed in 60 Spanish hospitals including 778 patients with COVID-19 and clinical and laboratory data indicative of a hyperinflammatory state. Treatment was mainly with tocilizumab, an intermediate-high dose of corticosteroids (IHDC), a pulse dose of corticosteroids (PDC), combination therapy, or no treatment. Primary outcome was intubation or death; follow-up was 21 days. Propensity score-adjusted estimations using Cox regression (logistic regression if needed) were calculated. Propensity scores were used as confounders, matching variables and for the inverse probability of treatment weights (IPTWs). Results: In all, 88, 117, 78 and 151 patients treated with tocilizumab, IHDC, PDC, and combination therapy, respectively, were compared with 344 untreated patients. The primary endpoint occurred in 10 (11.4%), 27 (23.1%), 12 (15.4%), 40 (25.6%) and 69 (21.1%), respectively. The IPTW-based hazard ratios (odds ratio for combination therapy) for the primary endpoint were 0.32 (95%CI 0.22-0.47; p < 0.001) for tocilizumab, 0.82 (0.71-1.30; p 0.82) for IHDC, 0.61 (0.43-0.86; p 0.006) for PDC, and 1.17 (0.86-1.58; p 0.30) for combination therapy. Other applications of the propensity score provided similar results, but were not significant for PDC. Tocilizumab was also associated with lower hazard of death alone in IPTW analysis (0.07; 0.02-0.17; p < 0.001). Conclusions: Tocilizumab might be useful in COVID-19 patients with a hyperinflammatory state and should be prioritized for randomized trials in this situatio

A public-professional web-bridge for vaccines and vaccination: User concerns about vaccine safety

Vacunas.org (http://www.vacunas.org), a website founded by the Spanish Association of Vaccinology offers a personalized service called Ask the Expert, which answers any questions posed by the public or health professionals about vaccines and vaccination. The aim of this study was to analyze the factors associated with questions on vaccination safety and determine the characteristics of questioners and the type of question asked during the period 2008–2010. A total of 1341 questions were finally included in the analysis. Of those, 30% were related to vaccine safety. Questions about pregnant women had 5.01 higher odds of asking about safety (95% CI 2.82–8.93) than people not belonging to any risk group. Older questioners (>50 years) were less likely to ask about vaccine safety compared to younger questioners (OR: 0.44, 95% CI 0.25–0.76). Questions made after vaccination or related to influenza (including H1N1) or travel vaccines were also associated with a higher likelihood of asking about vaccine safety. These results identify risk groups (pregnant women), population groups (older people) and some vaccines (travel and influenza vaccines, including H1N1) where greater efforts to provide improved, more-tailored vaccine information in general and on the Internet are required

Primeros pasos en Competencias Clave : Ciencias, Idioma (Inglés), Lengua, Matemáticas y Tecnologías de la Informática y la Comunicación

Resumen basado en la publicaciónSe presenta un material que recoge ejercicios y actividades que constituyen un primer acercamiento al enfoque de competencias traducido en ejemplos de trabajo de aula. Estos materiales se inscriben en un intento de facilitar una orientación al profesorado de Educación Secundaria Obligatoria sobre enfoques didácticos y metodológicos no centrados en las técnicas expositivas y replicativas tan habituales en el aula y comportan una aproximación a una concepción de competencias clave.AsturiasUniversidad de Oviedo.Facultad de Ciencias de la Educación; Calle Aniceto Sela s. n.; 33005 Oviedo; +34985103215; 985103214;ES