Terapija bazirana na ljudskom urinu u Španjolskoj od ranih godina XX. stoljeća do danas: pregled povijesne literature i studije slučaja sadašnjeg vremena

Human urine is currently the subject of biomedical investigations as a potential therapeutic resource and it continues to be used in remedies in different cultures and societies, including the Spanish culture. In this study we gather etnomedical knowledge about urotherapy and determine their associated symbolisms in Spain. A literature overview and a case study were carried out to compile urine-based remedies and as a direct analysis of symbolic systems. Urotherapy is widespread in Spanish folk medicine. Among the 204 collected remedies, those related to treatment of diseases or skin conditions predominate (63%). Remedies have been reported for the treatment of skin diseases such as eczema, chloasma, alopecia, etc. to treat or alleviate burns, chilblains, wounds or skin chapping, and as a treatment of venomous bites. Most of the collected remedies have an associated naturalist symbolism, based on local traditions and the transmission of empirical initial knowledge. The use of urine in Spain is a result of the interaction of two types of practice: a local and traditional urotherapy, rural and with a utilitarian purpose, and a technical urotherapy, limited to an urban environment and a naturopathic medicine.Ljudski je urin trenutačno predmet biomedicinskih istraživanja kao potencijalno terapeutsko sredstvo i dalje se koristi kao lijek u različitim kulturama i društvima, uključujući i španjolsku kulturu. U ovom radu prikupljamo etnomedicinsko znanje o uroterapiji i utvrđujemo njihovu povezanu simboliku u Španjolskoj. Pregled literature i metoda studije slučaja provedeni su radi prikupljanja lijekova na bazi urina i izravne analize simboličkih sustava. Uroterapija je raširena u španjolskoj narodnoj medicini. Među 204 prikupljena lijeka prevladavaju oni koji se odnose na liječenje bolesti ili kožnih stanja (63%). Zabilježeni su lijekovi za liječenje kožnih bolesti kao što su ekcemi, chloasma (melasma), alopecija itd., za liječenje ili ublažavanje opeklina, ozeblina, rana ili ispucale kože te za liječenje ugriza zmija otrovnica. Većina prikupljenih lijekova ima povezanu prirodnu simboliku, temeljenu na lokalnim tradicijama i prenošenju empirijskog inicijalnog znanja. Uporaba urina u Španjolskoj posljedica je interakcije dviju vrsta prakse: lokalne i tradicionalne uroterapije, ruralne s utilitarnom svrhom, te tehničke uroterapije, ograničene na urbanu sredinu i naturopatsku medicinu

Direction of Arrival Estimation with Microphone Arrays Using SRP-PHAT and Neural Networks

The Steered Response Power with phase transform (SRP-PHAT) is one of the most employed techniques for Direction of Arrival (DOA) estimation with microphone arrays, but its computational complexity grows when the search space increases. To solve this issue, we propose the use of Neural Networks (NN) to obtain the DOA from low-resolution SRP-PHAT power maps

Del cambio en la constitución al cambio de constitución: la conveniencia de la reforma del título X con anterioridad al inicio de cualquier proceso de reforma constitucional

The majority doctrine holds that title X of the Spanish Constitution of 1978 or, at least, its article 168 would be part of those matters which, in fact, can only be subject to aggravated procedure, when the precept, meridian way, places it outside the walls of the list of matters whose reform must be operated by the aggravated way. As a priority before the possible opening of any process of constitutional reform, in this work it's proposed the shielding of article 168 be addressed in order to prevent the «Trojan horse» that would mean its simple modification by article 167. And in order to avoid that, under the appearance of making a change at the Constitution, a change of Constitution takes place, numerous examples of how it is feasible to transform a political model by another opposite using existing legal mechanisms.La doctrina mayoritaria sostiene que el título X de la Constitución o, al menos, el artículo 168 forma parte de facto de aquellas materias que únicamente pueden ser objeto de procedimiento agravado, cuando el propio precepto, de forma meridiana, lo ubica extramuros de la lista de materias cuya reforma debe operarse por la vía agravada. Como prioridad ante la posible apertura de cualquier proceso de reforma constitucional, en este trabajo se propugna que se aborde el blindaje del artículo 168 con el fin de impedir el «caballo de Troya» que supondría su sencilla modificación por la vía del artículo 167. Y ello con el fin de evitar que, bajo la apariencia de realizar un cambio en la Constitución, se lleve a cabo un cambio de Constitución, siendo numerosos los ejemplos de cómo es factible transformar un modelo político por otro diametralmente opuesto empleando los mecanismos legales existentes

A Plant Virus Movement Protein Regulates the Gcn2p Kinase in Budding Yeast

Virus life cycle heavily depends on their ability to command the host machinery in order to translate their genomes. Animal viruses have been shown to interfere with host translation machinery by expressing viral proteins that either maintain or inhibit eIF2α function by phosphorylation. However, this interference mechanism has not been described for any plant virus yet. Prunnus necrotic ringspot virus (PNRSV) is a serious pathogen of cultivated stone fruit trees. The movement protein (MP) of PNRSV is necessary for the cell-to-cell movement of the virus. By using a yeast-based approach we have found that over-expression of the PNRSV MP caused a severe growth defect in yeast cells. cDNA microarrays analysis carried out to characterise at the molecular level the growth interference phenotype reported the induction of genes related to amino acid deprivation suggesting that expression of MP activates the GCN pathway in yeast cells. Accordingly, PNRSV MP triggered activation of the Gcn2p kinase, as judged by increased eIF2α phosphorylation. Activation of Gcn2p by MP expression required a functional Tor1p kinase, since rapamycin treatment alleviated the yeast cell growth defect and blocked eIF2α phosphorylation triggered by MP expression. Overall, these findings uncover a previously uncharacterised function for PNRSV MP viral protein, and point out at Tor1p and Gcn2p kinases as candidate susceptibility factors for plant viral infections

A Geometric Deep Learning Approach to Sound Source Localization and Tracking

La localización y el tracking de fuentes sonoras mediante agrupaciones de micrófonos es un problema que, pese a llevar décadas siendo estudiado, permanece abierto. En los últimos años, modelos basados en deep learning han superado el estado del arte que había sido establecido por las técnicas clásicas de procesado de señal, pero estos modelos todavía presentan problemas para trabajar en espacios con alta reverberación o para realizar el tracking de varias fuentes sonoras, especialmente cuando no es posible aplicar ningún criterio para clasificarlas u ordenarlas. En esta tesis, se proponen nuevos modelos que, basados en las ideas del Geometric Deep Learning, suponen un avance en el estado del arte para las situaciones mencionadas previamente.Los modelos propuestos utilizan como entrada mapas de potencia acústica calculados con el algoritmo SRP-PHAT, una técnica clásica de procesado de señal que permite estimar la energía acústica recibida desde cualquier dirección del espacio. Además, también proponemos una nueva técnica para suprimir analíticamente el efecto de una fuente en las funciones de correlación cruzada usadas para calcular los mapas SRP-PHAT. Basándonos en técnicas de banda estrecha, se demuestra que es posible proyectar las funciones de correlación cruzada de las señales capturadas por una agrupación de micrófonos a un espacio ortogonal a una dirección dada simplemente usando una combinación lineal de las funciones originales con retardos temporales. La técnica propuesta puede usarse para diseñar sistemas iterativos de localización de múltiples fuentes que, tras localizar la fuente con mayor energía en las funciones de correlación cruzada o en los mapas SRP-PHAT, la cancelen para poder encontrar otras fuentes que estuvieran enmascaradas por ella.Antes de poder entrenar modelos de deep learning necesitamos datos. Esto, en el caso de seguir un esquema de aprendizaje supervisado, supone un dataset de grabaciones de audio multicanal con la posición de las fuentes etiquetada con precisión. Pese a que existen algunos datasets con estas características, estos no son lo suficientemente extensos para entrenar una red neuronal y los entornos acústicos que incluyen no son suficientemente variados. Para solventar el problema de la falta de datos, presentamos una técnica para simular escenas acústicas con una o varias fuentes en movimiento y, para realizar estas simulaciones conforme son necesarias durante el entrenamiento de la red, presentamos la que es, que sepamos, la primera librería de software libre para la simulación de acústica de salas con aceleración por GPU. Tal y como queda demostrado en esta tesis, esta librería es más de dos órdenes de magnitud más rápida que otras librerías del estado del arte.La idea principal del Geometric Deep Learning es que los modelos deberían compartir las simetrías (i.e. las invarianzas y equivarianzas) de los datos y el problema que se quiere resolver. Para la estimación de la dirección de llegada de una única fuente, el uso de mapas SRP-PHAT como entrada de nuestros modelos hace que la equivarianza a las rotaciones sea obvia y, tras presentar una primera aproximación usando redes convolucionales tridimensionales, presentamos un modelo basado en convoluciones icosaédricas que son capaces de aproximar la equivarianza al grupo continuo de rotaciones esféricas por la equivarianza al grupo discreto de las 60 simetrías del icosaedro. En la tesis se demuestra que los mapas SRP-PHAT son una característica de entrada mucho más robusta que los espectrogramas que se usan típicamente en muchos modelos del estado del arte y que el uso de las convoluciones icosaédricas, combinado con una nueva función softargmax que obtiene una salida de regresión a partir del resultado de una red convolucional interpretándolo como una distribución de probabilidad y calculando su valor esperado, permite reducir enormemente el número de parámetros entrenables de los modelos sin reducir la precisión de sus estimaciones.Cuando queremos realizar el tracking de varias fuentes en movimiento y no podemos aplicar ningún criterio para ordenarlas o clasificarlas, el problema se vuelve invariante a las permutaciones de las estimaciones, por lo que no podemos compararlas directamente con las etiquetas de referencia dado que no podemos esperar que sigan el mismo orden. Este tipo de modelos se han entrenado típicamente usando estrategias de entrenamiento invariantes a las permutaciones, pero estas normalmente no penalizan los cambios de identidad por lo que los modelos entrenados con ellas no mantienen la identidad de cada fuente de forma consistente. Para resolver este problema, en esta tesis proponemos una nueva estrategia de entrenamiento, a la que llamamos sliding permutation invariant training (sPIT), que es capaz de optimizar todas las características que podemos esperar de un sistema de tracking de múltiples fuentes: la precisión de sus estimaciones de dirección de llegada, la exactitud de sus detecciones y la consistencia de las identidades asignadas a cada fuente.Finalmente, proponemos un nuevo tipo de red recursiva que usa conjuntos de vectores en lugar de vectores para representar su entrada y su estado y que es invariante a las permutaciones de los elementos del conjunto de entrada y equivariante a las del conjunto de estado. En esta tesis se muestra como este es el comportamiento que deberíamos esperar de un sistema de tracking que toma como entradas las estimaciones de un modelo de localización multifuente y se compara el rendimiento de estas redes recursivas invariantes a las permutaciones con redes recursivas GRU convencionales para aplicaciones de tracking de fuentes sonoras.The localization and tracking of sound sources using microphone arrays is a problem that, even if it has attracted attention from the signal processing research community for decades, remains open. In recent years, deep learning models have surpassed the state-of-the-art that had been established by classic signal processing techniques, but these models still struggle with handling rooms with strong reverberations or tracking multiple sources that dynamically appear and disappear, especially when we cannot apply any criteria to classify or order them. In this thesis, we follow the ideas of the Geometric Deep Learning framework to propose new models and techniques that mean an advance of the state-of-the-art in the aforementioned scenarios. As the input of our models, we use acoustic power maps computed using the SRP-PHAT algorithm, a classic signal processing technique that allows us to estimate the acoustic energy received from any direction of the space and, therefore, compute arbitrary-shaped power maps. In addition, we also propose a new technique to analytically cancel a source from the generalized cross-correlations used to compute the SRP-PHAT maps. Based on previous narrowband cancellation techniques, we prove that we can project the cross-correlation functions of the signals captured by a microphone array into a space orthogonal to a given direction by just computing a linear combination of time-shifted versions of the original cross-correlations. The proposed cancellation technique can be used to design iterative multi-source localization systems where, after having found the strongest source in the generalized cross-correlation functions or in the SRP-PHAT maps, we can cancel it and find new sources that were previously masked by thefirst source. Before being able to train deep learning models we need data, which, in the case of following a supervised learning approach, means a dataset of multichannel recordings with the position of the sources accurately labeled. Although there exist some datasets like this, they are not large enough to train a neural network and the acoustic environments they include are not diverse enough. To overcome this lack of real data, we present a technique to simulate acoustic scenes with one or several moving sound sources and, to be able to perform these simulations as they are needed during the training, we present what is, to the best of our knowledge, the first free and open source room acoustics simulation library with GPU acceleration. As we prove in this thesis, the presented library is more than two orders of magnitude faster than other state-of-the-art CPU libraries. The main idea of the Geometric Deep Learning philosophy is that the models should fit the symmetries (i.e. the invariances and equivariances) of the data and the problem we want to solve. For single-source direction of arrival estimation, the use of SRP-PHAT maps as inputs of our models makes the rotational equivariance of the problem undeniably clear and, after a first approach using 3D convolutional neural networks, we present a model using icosahedral convolutions that approximate the equivariance to the continuous group of spherical rotations by the discrete group of the 60 icosahedral symmetries. We prove that the SRP-PHAT maps are a much more robust input feature than the spectrograms typically used in many state-of-the-art models and that the use of the icosahedral convolutions, combined with a new soft-argmax function that obtains a regression output from the output of the convolutional neural network by interpreting it as a probability distribution and computing its expected value, allows us to dramatically reduce the number of trainable parameters of the models without losing accuracy in their estimations. When we want to track multiple moving sources and we cannot use any criteria to order or classify them, the problem becomes invariant to the permutations of the estimates, so we cannot directly compare them with the ground truth labels since we cannot expect them to be in the same order. This kind of models has typically been trained using permutation invariant training strategies, but these strategies usually do not penalize the identity switches and the models trained with them do not keep the identity of every source consistent during the tracking. To solve this issue, we propose a new training strategy, which we call sliding permutation invariant training, that is able to optimize all the features that we could expect from a multi-source tracking system: the precision of the direction of arrival estimates, the accuracy of the source detections, and the consistency of the assigned identities. Finally, we propose a new kind of recursive neural network that, instead of using vectors as their input and their state, uses sets of vectors and is invariant to the permutation of the elements of the input set and equivariant to the permutations of the elements of the state set. We show how this is the behavior that we should expect from a tracking model which takes as inputs the estimates of a multi-source localization model and compare these permutation-invariant recursive neural networks with the conventional gated recurrent units for sound source tracking applications.<br /

Gravity anomaly analysis and 2D crustal modeling of the Campo de Calatrava volcanic region (Ciudad Real, Spain)

The volcanic region of Campo de Calatrava has been interpreted as a process of intraplate volcanism developed during Neogene. Two opposed geodynamic models have been proposed to explain the origin of this volcanism: a) a rifting process in an extensional context with localized crustal thinning; b) a flexural lithospheric process in a weak compressive setting with no crustal thinning. The analysis of the Bouguer gravity anomalies and 2D crustal gravity modeling contribute to discriminate between the geodynamic models proposed for the origin of volcanism. The gravity models are constrained based on previous deep seismic sounding profiles and the regional geological mapping. Gravity models reject a crustal thinning, and then strongly questioning, the aborted rifting model. However, gravity models support a flexural lithospheric process in weak compressive regime as the origin of Betic volcanismLa región volcánica de Campo de Calatrava se ha interpretado como un proceso de volcanismo intraplaca desarrollado durante el Neógeno. Se han propuesto dos modelos geodinámicos contrapuestos para explicar el origen de este volcanismo: a) un proceso de rifting en un contexto extensional con un adelgazamiento localizado de corteza; b) un proceso flexural de la litosfera en un contexto compresivo débil sin adelgazamiento de corteza. El análisis de las anomalías gravimétricas de Bouguer y una modelización gravimétrica 2D a escala cortical contribuyen a discriminar entre los modelos geodinámicos propuestos para el origen del volcanismo. Los modelos gravimétricos se han constreñido en base a los estudios sísmicos profundos existentes en la zona y a la cartografía geológica regional. Los modelos gravimétricos descartan un adelgazamiento cortical, lo que cuestiona el modelo de rifting abortado y apoyan la hipótesis alternativa del proceso flexural de la litosfera en régimen compresivo débil como origen del volcanismo bétic

Localización de fuentes sonoras mediante agrupaciones de micrófonos

Este trabajo se plantea como una introducción a las técnicas de estimación de ángulo de llegada (DOA) en agrupaciones de micrófonos. En él, tras explicar la motivación y alcance del proyecto y una pequeña introducción al procesado de señal de agrupaciones, se estudian las distintas técnicas existentes a día de hoy para, a continuación, presentar 2 implementaciones en tiempo real. La primera, montada sobre un PC y usando micrófonos y equipos profesionales, sirve para demostrar las capacidades de este tipo de técnicas, mientras que la segunda, buscando reducir tamaños y costes, está más próxima a las necesarias en aplicaciones reales. Además, junto a la primera implementación se aborda el hecho de representar espacialmente, de manera conjunta, los resultados obtenidos mediante las técnicas de DOA con la imagen obtenida de una cámara de vídeo, y junto a la segunda, se presenta una técnica que permite combinar la información obtenida por diversas agrupaciones pequeñas para formar una red de agrupaciones de micrófonos

MatPlanWDM: An Educational Open-source Tool for Communication Networks Planning Courses. Póster

[SPA]Este póster presenta la herramienta MatPlanWDM y su aplicación como recurso docente en asignaturas de Planificación de Redes de Comunicaciones en la Universidad Politécnica de Cartagena (España). MatPlanWDM está implementada como una toolbox de MATLAB junto con una interfaz gráfica. Se utiliza para la planificación de redes ópticas Wavelength-Routed (WR) Wavelength Division Multiplexing (WDM). La herramienta incluye un algoritmo heurístico y dos solvers para obtener la planificación óptima en topologías pequeñas. MatPlanWDM está diseñada para ayudar al estudiante en la definición y evaluación comparativa de sus propios algoritmos de planificación. El software puede ser descargado gratuitamente desde la página Web de MatPlanWDM. [ENG]This poster presents MatPlanWDM tool and its application as an educational resource in Communication Networks Planning courses in the Technical University of Cartagena (Spain). MatPlanWDM is implemented as a MATLAB toolbox, together with a Graphical User Interface. It is devoted to the network planning of Wavelength- Routed (WR) optical Wavelength Division Multiplexing (WDM) networks. The tool includes a built-in heuristic algorithm and two solvers to obtain the optimum planning solution in small topologies. MatPlanWDM is designed to assist the student in the definition and comparative evaluation of its original network planning algorithms. The software can be publicly downloaded at the MatPlanWDM site.Campus Mare Nostrum, Universidad Politécnica de Cartagena, Universidad de Murcia, Región de Murci