Explainability in Simplicial Map Neural Networks

Simplicial map neural networks (SMNNs) are topology-based neural networks with interesting properties such as universal approximation capability and robustness to adversarial examples under appropriate conditions. However, SMNNs present some bottlenecks for their possible application in high dimensions. First, no SMNN training process has been defined so far. Second, SMNNs require the construction of a convex polytope surrounding the input dataset. In this paper, we propose a SMNN training procedure based on a support subset of the given dataset and a method based on projection to a hypersphere as a replacement for the convex polytope construction. In addition, the explainability capacity of SMNNs is also introduced for the first time in this paper

Reunión Espacio-Temporal en escenarios donde sólo un conjuntos de entrada está indexado

Los sistemas de bases de datos que administran objetos espaciales y temporales, llamadas bases de datos espacio-temporales (BDET), han recibido creciente interés en los últimos años. Uno de los tipos de consulta espacio-temporal que se caracteriza por analizar la historia espacial de los objetos es la reunión espacio-temporal (RET), en la cual se requiere combinar dos conjuntos de objetos espacio-temporales de acuerdo con algún predicado que involucre tanto atributos espaciales como temporales. Entre las distintas combinaciones que se pueden presentar para reunir dos conjuntos, consideramos en este trabajo el caso donde sólo uno de los conjuntos de entrada se encuentra indexado, con el fin de estudiar las estrategias que nos permitan con el menor costo pasar de este escenario inicial a uno donde contemos con dos conjuntos indexados, y realizar la reunión espacio-temporal de estos conjuntos.Eje: Ingeniería de Software y Bases de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Reunión Espacio-Temporal en escenarios donde sólo un conjuntos de entrada está indexado

Los sistemas de bases de datos que administran objetos espaciales y temporales, llamadas bases de datos espacio-temporales (BDET), han recibido creciente interés en los últimos años. Uno de los tipos de consulta espacio-temporal que se caracteriza por analizar la historia espacial de los objetos es la reunión espacio-temporal (RET), en la cual se requiere combinar dos conjuntos de objetos espacio-temporales de acuerdo con algún predicado que involucre tanto atributos espaciales como temporales. Entre las distintas combinaciones que se pueden presentar para reunir dos conjuntos, consideramos en este trabajo el caso donde sólo uno de los conjuntos de entrada se encuentra indexado, con el fin de estudiar las estrategias que nos permitan con el menor costo pasar de este escenario inicial a uno donde contemos con dos conjuntos indexados, y realizar la reunión espacio-temporal de estos conjuntos.Eje: Ingeniería de Software y Bases de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Analysis of the concentration of emissions from the Spanish fleet of tugboats

At present, the sensitivity of society towards emissions in commercial maritime ports is increasing, which is reflected in the large number of studies on the control of emissions in them, perhaps because the most important commercial ports are located in cities with high population density. The objective of this work was to determine the greenhouse gas emissions caused by the activity of the Spanish tugboat fleet, studying the tugboat fleet of the eleven autonomous coastal Spanish communities from 2004 to 2017 and their impact on the carbon footprint of the country?s shipping sector. To do this, the methodology used by the International Maritime Organization for merchant ships to estimate the emissions of a tugboat fleet is formalized, and Gini concentration index methodology was applied to the concentration of emissions from this fleet. This has made it possible to obtain results on the distribution of the concentration of emissions from Spanish ports by region, age, and size, as well as to establish the profile of the tugboat port that pollutes the most and its carbon footprint. One of the results is that in the period analyzed, the concentration of emissions from the Spanish tugboat fleet increased if we looked at its distribution by region, and decreased if we look at its distribution by age and size. This is because tugboat activity was very different by region; however, their characteristics related to age and size evolved in a more homogeneous way

Algoritmo de reunión espacio-temporal usando estructura 3DR-tree podada

La consulta de reunión (join) es una de las operaciones fundamentales en un Sistema de Administración de Bases de Datos (DBMS). Debido a que los (DBMS) modernos han incorporado nuevos tipos de bases de datos (temporal, espacial, entre otros), se ha hecho necesario contar con nuevos algoritmos para procesar consultas de reunión en esas áreas. Actualmente las bases de datos espacio-temporales han ido cobrando mayor importancia debido a la amplia variedad de aplicaciones que requieren procesar la historia espacial de los objetos. Los métodos de acceso espacio-temporales propuestos hasta ahora estan orientados a procesar principalmente consultas de tipo time-slice y de tipo interval y no abordan la consulta de reunión. En este trabajo presentamos y evaluamos un algoritmo de reunión espacio temporal basado en la estructuras 3DR-tree y que se beneficia por la técnica de podado aplicada. También se introduce un modelo analítico del algoritmo que estima el costo en términos de accesos a nodo o accesos a disco. Finalmente se evalua el comportamiento predictivo del modelo propuesto con el modelo original de costo del algoritmo de reunión espacio-temporal 3DR-tree mostrando la precisión del mismo.The join query is one of the most important operation in the Database Management System (DBMS). Because of the modern (DBMS) have incorporated new types of data bases (temporal, spatial, among others), it has become necessary to possess new algorithms to process join queries in these areas. Nowadays the databases have been receiving major importance due to the wide variety of applications that they need to process the spatial history of the objects. The spatio-temporal access methods proposed till now are orientated to trying principally timeslice and interval query and they do not approach the join query. In this work we present and evaluate a join space-temporal algorithm based on it structures 3DRtree and that benefits by the applied pruned technique from. Also it is introduced an analytical model about the algorithm that estimate the cost in terms of node or disk accesses. Finally the predictive behavior of the proposed model will be compared with the 3DR-tree cost model showing the accuracy of this model.IV Workshop de Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Algoritmo de reunión espacio-temporal usando estructura 3DR-tree podada

La consulta de reunión (join) es una de las operaciones fundamentales en un Sistema de Administración de Bases de Datos (DBMS). Debido a que los (DBMS) modernos han incorporado nuevos tipos de bases de datos (temporal, espacial, entre otros), se ha hecho necesario contar con nuevos algoritmos para procesar consultas de reunión en esas áreas. Actualmente las bases de datos espacio-temporales han ido cobrando mayor importancia debido a la amplia variedad de aplicaciones que requieren procesar la historia espacial de los objetos. Los métodos de acceso espacio-temporales propuestos hasta ahora estan orientados a procesar principalmente consultas de tipo time-slice y de tipo interval y no abordan la consulta de reunión. En este trabajo presentamos y evaluamos un algoritmo de reunión espacio temporal basado en la estructuras 3DR-tree y que se beneficia por la técnica de podado aplicada. También se introduce un modelo analítico del algoritmo que estima el costo en términos de accesos a nodo o accesos a disco. Finalmente se evalua el comportamiento predictivo del modelo propuesto con el modelo original de costo del algoritmo de reunión espacio-temporal 3DR-tree mostrando la precisión del mismo.The join query is one of the most important operation in the Database Management System (DBMS). Because of the modern (DBMS) have incorporated new types of data bases (temporal, spatial, among others), it has become necessary to possess new algorithms to process join queries in these areas. Nowadays the databases have been receiving major importance due to the wide variety of applications that they need to process the spatial history of the objects. The spatio-temporal access methods proposed till now are orientated to trying principally timeslice and interval query and they do not approach the join query. In this work we present and evaluate a join space-temporal algorithm based on it structures 3DRtree and that benefits by the applied pruned technique from. Also it is introduced an analytical model about the algorithm that estimate the cost in terms of node or disk accesses. Finally the predictive behavior of the proposed model will be compared with the 3DR-tree cost model showing the accuracy of this model.IV Workshop de Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Using membrane computing for obtaining homology groups of binary 2D digital images

Membrane Computing is a new paradigm inspired from cellular communication. Until now, P systems have been used in research areas like modeling chemical process, several ecosystems, etc. In this paper, we apply P systems to Computational Topology within the context of the Digital Image. We work with a variant of P systems called tissue-like P systems to calculate in a general maximally parallel manner the homology groups of 2D images. In fact, homology computation for binary pixel-based 2D digital images can be reduced to connected component labeling of white and black regions. Finally, we use a software called Tissue Simulator to show with some examples how these systems wor