Learning-Based Optimization of Cache Content in a Small Cell Base Station

Optimal cache content placement in a wireless small cell base station (sBS) with limited backhaul capacity is studied. The sBS has a large cache memory and provides content-level selective offloading by delivering high data rate contents to users in its coverage area. The goal of the sBS content controller (CC) is to store the most popular contents in the sBS cache memory such that the maximum amount of data can be fetched directly form the sBS, not relying on the limited backhaul resources during peak traffic periods. If the popularity profile is known in advance, the problem reduces to a knapsack problem. However, it is assumed in this work that, the popularity profile of the files is not known by the CC, and it can only observe the instantaneous demand for the cached content. Hence, the cache content placement is optimised based on the demand history. By refreshing the cache content at regular time intervals, the CC tries to learn the popularity profile, while exploiting the limited cache capacity in the best way possible. Three algorithms are studied for this cache content placement problem, leading to different exploitation-exploration trade-offs. We provide extensive numerical simulations in order to study the time-evolution of these algorithms, and the impact of the system parameters, such as the number of files, the number of users, the cache size, and the skewness of the popularity profile, on the performance. It is shown that the proposed algorithms quickly learn the popularity profile for a wide range of system parameters.Comment: Accepted to IEEE ICC 2014, Sydney, Australia. Minor typos corrected. Algorithm MCUCB correcte

A Learning Theoretic Approach to Energy Harvesting Communication System Optimization

A point-to-point wireless communication system in which the transmitter is equipped with an energy harvesting device and a rechargeable battery, is studied. Both the energy and the data arrivals at the transmitter are modeled as Markov processes. Delay-limited communication is considered assuming that the underlying channel is block fading with memory, and the instantaneous channel state information is available at both the transmitter and the receiver. The expected total transmitted data during the transmitter's activation time is maximized under three different sets of assumptions regarding the information available at the transmitter about the underlying stochastic processes. A learning theoretic approach is introduced, which does not assume any a priori information on the Markov processes governing the communication system. In addition, online and offline optimization problems are studied for the same setting. Full statistical knowledge and causal information on the realizations of the underlying stochastic processes are assumed in the online optimization problem, while the offline optimization problem assumes non-causal knowledge of the realizations in advance. Comparing the optimal solutions in all three frameworks, the performance loss due to the lack of the transmitter's information regarding the behaviors of the underlying Markov processes is quantified

Docitive Networks. A Step Beyond Cognition

Projecte fet en col.laboració amb Centre Tecnològic de Telecomunicacions de CatalunyaCatalà: En les Xarxes Docents es por ta més enllà la idea d'elaborar decisions intel ligents. Per mitjà de compartir informació entre els nodes, amb l'objectiu primordial de reduir la complexitat i millorar el rendiment de les Xarxes Cognitives. Per a això es revisen alguns conceptes importants de les bases de l'Aprenentatge Automàtic, prestant especial atenció a l'aprenentatge per reforç. També es fa una visió de la Teoria de Jocs Evolutius i de la dinàmica de rèpliques. Finalment, simulacions ,basades en el projecte TIC-BUNGEE, es mostren per validar els conceptes introduïts.Castellano: Las Redes Docentes llevan más alla la idea de elaborar decisiones inteligentes, por medio de compartir información entre los nodos, con el objetivo primordial de reducir la complejidad y mejorar el rendimiento de las Redes Cognitiva. Para ello se revisan algunos conceptos importantes de las bases del Aprendizaje Automático, prestando especial atencion al aprendizaje por refuerzo, también damos una visón de la Teoría de Juegos Evolutivos y de la replicación de dinamicas. Por último, las simulaciones basadas en el proyecto TIC-BUNGEE se muestran para validar los conceptos introducidos.English: The Docitive Networks further use the idea of drawing intelligent decisions by means of sharing information between nodes with the prime aim of reduce complexity and enhance performance of Congnitive Networks. To this end we review some important concepts form Machine Learning, paying special atention to Reinforcement Learning, we also go insight Evolutionary Game Theory and Replicator Dynamics. Finally, simulations Based on ICT-BUNGEE project are shown to validate the introduced concepts

Identificació electrònica en animals de companyia

Treball presentat a l'assignatura de Deontologia i Veterinària Legal (21223

La circularitat de la terra: reutilització de terres residuals d’excavacions com a matèria primera en la construcció

El treball parteix de la descripció de dades sobre l'emergència climàtica que estem vivint en aquests moments, centrant-se sobretot en el paper que juga la construcció dins d'aquesta, tant en la generació de residus, com en emissions de gasos d'efecte hivernacle. La gran generació de residus per part del sector, és un dels factors que ens fa afirmar que la construcció és una de les activitats humanes amb un impacte ambiental més elevat. Gran part d'aquests residus, corresponen a terres inertes, les quals a causa de les normatives actuals, es consideren residus i es tracten com a tal. Aquest treball busca donar resposta a aquesta situació, proposant un sistema de reutilització i revalorització d'aquest residu. A causa de les seves grans propietats de baix impacte ambiental, se suggereix el sector de la construcció amb terra, com a destinatari d'aquest producte reutilitzat. Així que, es recullen les dades necessàries per a la identificació dels diferents condicionants a tenir en compte, per dur a terme aquest sistema de reutilització de terres residuals per al món de la construcció. A causa de la gran quantitat de variables a tenir en compte, l'estudi se centra en una de les variables més importants a tenir en compte a l'hora d'efectuar una construcció amb terra, la granulometria, i es desenvolupa una recerca per valorar la viabilitat d'implantar aquest sistema de reutilització de terres en el nostre marc local

Docitive Networks. A Step Beyond Cognition

Projecte fet en col.laboració amb Centre Tecnològic de Telecomunicacions de CatalunyaCatalà: En les Xarxes Docents es por ta més enllà la idea d'elaborar decisions intel ligents. Per mitjà de compartir informació entre els nodes, amb l'objectiu primordial de reduir la complexitat i millorar el rendiment de les Xarxes Cognitives. Per a això es revisen alguns conceptes importants de les bases de l'Aprenentatge Automàtic, prestant especial atenció a l'aprenentatge per reforç. També es fa una visió de la Teoria de Jocs Evolutius i de la dinàmica de rèpliques. Finalment, simulacions ,basades en el projecte TIC-BUNGEE, es mostren per validar els conceptes introduïts.Castellano: Las Redes Docentes llevan más alla la idea de elaborar decisiones inteligentes, por medio de compartir información entre los nodos, con el objetivo primordial de reducir la complejidad y mejorar el rendimiento de las Redes Cognitiva. Para ello se revisan algunos conceptos importantes de las bases del Aprendizaje Automático, prestando especial atencion al aprendizaje por refuerzo, también damos una visón de la Teoría de Juegos Evolutivos y de la replicación de dinamicas. Por último, las simulaciones basadas en el proyecto TIC-BUNGEE se muestran para validar los conceptos introducidos.English: The Docitive Networks further use the idea of drawing intelligent decisions by means of sharing information between nodes with the prime aim of reduce complexity and enhance performance of Congnitive Networks. To this end we review some important concepts form Machine Learning, paying special atention to Reinforcement Learning, we also go insight Evolutionary Game Theory and Replicator Dynamics. Finally, simulations Based on ICT-BUNGEE project are shown to validate the introduced concepts

Carrer Camí Turó : creació d’un nou conjunt verd mitjançant subproductes d’actuacions infraestructurals pel cobriment

Una de les primeres coses que criden l’atenció en observar la ciutat de Montcada és el traçat de les infraestructures i com aquestes dicten en gran manera la forma i activitat de la ciutat. El projecte neix per la conjunció de tres casuístiques relacionades amb problemàtiques actuals derivades amb les infraestructures a Montcada. Les quals serien, en primer lloc, una de les actuacions més importants que estan fent a la ciutat que és el soterrament de l’R2. En segon lloc, tindríem la desconnexió que la ciutat pateix amb gran part del seu parc verd a causa del pas d’aquestes infraestructures. I, en tercer lloc, i a causa de la situació explicada en la segona casuística, les infraestructures també dificulten l’accés de certs barris a una sèrie d’equipaments públics de la ciutat. El projecte desenvolupat neix de la intenció de donar una resposta conjunta a aquestes tres problemàtiques. Generant un nou espai, mitjançant les terres reutilitzades i classificades extretes del soterrament de l’R2, i el cobriment d’una part d’altres infraestructures (C-17, C-33, R3 i R4), amb l’objectiu de la creació d’un nou parc, el qual permeti incorporar un nou itinerari d’accés al turó de Montcada salvant el gran desnivell i el pas de les diferents infraestructures, incorporant a més a més un nou equipament cívic, també construït a base de les terres del soterrament de l’R2 amb les tècniques constructives més adients segons les característiques de la terra extreta. Situant aquest equipament en el límit del parc amb la ciutat per millorar la també falta d’accessibilitat a equipaments a la ciutat de Montcada

Blocking IL-6 signaling prevents astrocyte-induced neurodegeneration in an iPSC-based model of Parkinson’s disease

Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disease associated with progressive death of midbrain dopamine (DAn) neurons in the substantia nigra (SN). Since it has been proposed that patients with PD exhibit an overall proinflammatory state, and since astrocytes are key mediators of the inflammation response in the brain, here we sought to address whether astrocyte-mediated inflammatory signaling could contribute to PD neuropathology. For this purpose, we generated astrocytes from induced pluripotent stem cells (iPSCs) representing patients with PD and healthy controls. Transcriptomic analyses identified a unique inflammatory gene expression signature in PD astrocytes compared with controls. In particular, the proinflammatory cytokine IL-6 was found to be highly expressed and released by PD astrocytes and was found to induce toxicity in DAn. Mechanistically, neuronal cell death was mediated by IL-6 receptor (IL-6R) expressed in human PD neurons, leading to downstream activation of STAT3. Blockage of IL-6R by the addition of the FDA-approved anti-IL-6R antibody, Tocilizumab, prevented PD neuronal death. SN neurons overexpressing IL-6R and reactive astrocytes expressing IL-6 were detected in postmortem brain tissue of patients at early stages of PD. Our findings highlight the potential role of astrocyte-mediated inflammatory signaling in neuronal loss in PD and pave the way for the design of future therapeutics

Lower Locus Coeruleus MRI intensity in patients with late-life major depression

Background: The locus coeruleus (LC) is the major noradrenergic source in the central nervous system. Structural alterations in the LC contribute to the pathophysiology of different neuropsychiatric disorders, which may increase to a variable extent the likelihood of developing neurodegenerative conditions. The characterization of such alterations may therefore help to predict progression to neurodegenerative disorders. Despite the LC cannot be visualized with conventional magnetic resonance imaging (MRI), specific MRI sequences have been developed to infer its structural integrity. Methods: We quantified LC signal Contrast Ratios (LCCRs) in late-life major depressive disorder (MDD) (n = 37, 9 with comorbid aMCI), amnestic Mild Cognitive Impairment (aMCI) (n = 21, without comorbid MDD), and healthy controls (HCs) (n = 31), and also assessed the putative modulatory effects of comorbidities and other clinical variables. Results: LCCRs were lower in MDD compared to aMCI and HCs. While no effects of aMCI comorbidity were observed, lower LCCRs were specifically observed in patients taking serotonin/norepinephrine reuptake inhibitors (SNRIs). Conclusion: Our results do not support the hypothesis that lower LCCRs characterize the different clinical groups that may eventually develop a neurodegenerative disorder. Conversely, our results were specifically observed in patients with late-life MDD taking SNRIs. Further research with larger samples is warranted to ascertain whether medication or particular clinical features of patients taking SNRIs are associated with changes in LC neurons