Recuperar la memoria. Tres intervenciones: Berlin, Viena y El Cairo

En el marco de la presente edición de las Jornadas Internacionales sobre la intervención en el patrimonio arquitectónico (XXXVII Curset) que tratan sobre el “Patrimonio Sacro”, parecía interesante reflejar tres actuaciones de recuperación/dignificación de espacios de alto contenido simbólico, según tres religiones diferentes, reflejando en todas ellas la voluntad y el respeto por los valores materiales e inmateriales de las religiones hacia su propio patrimonio culturalPeer Reviewe

La dimensión turística del patrimonio industrial

La puesta en valor del patrimonio industrial durante las últimas tres décadas ha permitido que su uso como producto turístico cultural sea cada vez más frecuente. Su valor cultural reside en que permite aproximarnos a lo que significó, para la sociedad actual postindustrial, el fenómeno de la revolución industrial, tanto desde la óptica económica como tecnológica, social y paisajística. Su uso turístico permite darle otra función, potenciando economías locales, como lo demuestran los sitios industriales declarados patrimonio de la humanidad

Approaches to Endow Ribonucleases with Antitumor Activity: Lessons Learned from the Native Cytotoxic Ribonucleases

Typical antitumor drugs disrupt the flow of biochemical information from DNA to proteins with the aim of precluding uncontrolled cell proliferation and inducing cancer cell apoptosis. However, most of the currently used small antitumor drugs are genotoxic because they act over DNA. Pharmaceutical industry is now searching for a new line of cancer chemotherapeutics without genotoxic effects. Ribonucleases (RNases) are small basic proteins, present in all life forms, which belong to this kind of chemotherapeutics. Some of them present with remarkable selective antitumor activity linked to their ability to destroy RNA, a powerful way to control gene expression, leaving DNA unharmed. In the last two decades, the knowledge gained on the cytotoxic mechanism of these RNases has been used to engineer more powerful and selective variants to kill cancer cells. In this chapter, we describe the advances reached in endowing an RNase with antitumor abilities

Diferències ruminals entre l'isard i la vaca

En el procés digestiu dels remugants intervé una complexe població de microorganismes que degrada la matèria vegetal i possibilita obtenir energia útil per a l'animal hoste. L'isard i la vaca, tot i ser tots dos remugants han d'utilitzar el seu sistema gastrointestinal de manera diferent. Investigadors de la UAB han comparat el funcionament de les poblacions bacterianes ruminals d'ambdues espècies. Han arribat a la conclusió que els bacteris de l'isard i de la vaca poden degradar la dieta en les mateixes condicions. No obstant això, els perfils de fermentació ruminal són diferents suggerint que existeixen diferències entre les poblacions bacterianes predominants d'ambdues espècies.En el proceso digestivo de los rumiantes interviene una compleja población de microorganismos que degradan la materia vegetal y posibilitan obtener energía útil para el animal huésped. El rebeco y la vaca, aunque ambos son rumiantes, han de utilizar su sistema gastrointestinal de manera diferente. Investigadores de la UAB han comparado el funcionamiento de las poblaciones bacterianas ruminales de ambas especies. Han llegado a la conclusión de que las bacterias del rebeco y de la vaca pueden degradar la dieta en las mismas condiciones. No obstante, los perfiles de fermentación ruminal son diferentes, sugiriendo que existen diferencias entre las poblaciones bacterianas de ambas especies

Aplicación del algoritmo de Kalman al estudio de la ritmicidad ultradiana en el comportamiento expontáneo de sujetos humanos aislados

Este trabajo explora la posible existencia de ritmos ultradianos (período comprendido entre 30 minutos y 20 horas) en el comportamiento espontáneo vigil del hombre, analizando espectralmente las señales con el filtra do adaptativo de Kalman. En cuatro sujetos, cada uno de los cuales permaneció aislado en una habitación, se registraron los siguientes comportamientos: deambulación. exploración, autocontacto y alimentación. De forma simultánea se contabilizó la motilidad empleando un procedimiento telemétrico. La información se totalizó de manera acumulativa a intervalos de 5 minutos y se analizó utilizando el algoritmo de Kalman. El método de estimación espectral empleado obedece a un sistema adaptativo basado en predicción lineal, dando lugar a un cálculo recursivo de los parámetros del filtro predictor. La optimización de este procedimiento se pone en evidencia al compararlo con el de Widrow, en el que la ganancia permanece en un valor previamente fijado (~ constante). Todos los tipos de comportamiento (excepto la alimentaciÓn) muestran picos destacados en la banda de frecuencia de 10-20 ciclos por día (período medio 96 minutos) habitual en muchos otros parámetros biológicos del hombre, asi aomo ritmicidades de periodos más cortos.Peer ReviewedPostprint (published version

A Recurrent Neural Network for Wastewater Treatment Plant Effuents' Prediction

[Abstract] Wastewater Treatment Plants (WWTP) are industries devoted to process water coming from cities' sewer systems and to reduce their contamination. High-pollutant products are generated in the pollutant reduction processes. For this reason, certain limits are established and violations of them are translated into high economic punishments and environmental problems. In this paper data driven methods are performed to monitor the WWTP behaviour. The aim is to predict its effluent concentrations in order to reduce possible violations and their derived costs. To do so, an alarm generation system based on the application of Artificial Neural Networks (ANNs) is proposed. The proposed system shows a good prediction accuracy (errors around 5%) and a reduced miss-detection probability (30%).[Resumen] Las Plantas de tratamiento de aguas residuales (PTAR) son industrias dedicadas a procesar el agua que proviene de los sistemas de alcantarillado de las ciudades y reducir su contaminación. Los productos de alta contaminación se generan en los procesos de reducción de contaminantes. Por esta razón, se establecen ciertos límites y sus violaciones se traducen en castigos económicos elevados y problemas ambientales. En este documento, se realizan métodos controlados por datos para monitorizar el comportamiento de la EDAR. El objetivo es predecir sus concentraciones de efluentes para reducir las posibles violaciones y sus costos derivados. Para ello, se propone un sistema de generación de alarmas basado en la aplicación de Redes Neuronales Artificiales (ANN). El sistema propuesto muestra una buena precisión de predicción (errores en torno al 5%) y una probabilidad de detección errónea reducida (30%).Ministerio de Economía y Empresa; DPI2016-77271-

Denoising Autoencoders and LSTM-Based Artificial Neural Networks Data Processing for Its Application to Internal Model Control in Industrial Environments-The Wastewater Treatment Plant Control Case

Altres ajuts: Secretaria d'Universitats i Recerca del Departament d'Empresa i Coneixement de la Generalitat de Catalunya i del Fons Social Europeu (2020 FI_B2 000)The evolution of industry towards the Industry 4.0 paradigm has become a reality where different data-driven methods are adopted to support industrial processes. One of them corresponds to Artificial Neural Networks (ANNs), which are able to model highly complex and non-linear processes. This motivates their adoption as part of new data-driven based control strategies. The ANN-based Internal Model Controller (ANN-based IMC) is an example which takes advantage of the ANNs characteristics by modelling the direct and inverse relationships of the process under control with them. This approach has been implemented in Wastewater Treatment Plants (WWTP), where results show a significant improvement on control performance metrics with respect to (w.r.t.) the WWTP default control strategy. However, this structure is very sensible to non-desired effects in the measurements-when a real scenario showing noise-corrupted data is considered, the control performance drops. To solve this, a new ANN-based IMC approach is designed with a two-fold objective, improve the control performance and denoise the noise-corrupted measurements to reduce the performance degradation. Results show that the proposed structure improves the control metrics, (the Integrated Absolute Error (IAE) and the Integrated Squared Error (ISE)), around a 21.25% and a 54.64%, respectively