357 research outputs found

    Història d'un anunci

    Get PDF

    Jutjats provincials, justícia per al segle XXI

    Get PDF

    Els Treballs de delimitació municipal del Instituto Geográfico Nacional a Catalunya, 1909-1930

    Get PDF
    L'interès per afitar i mesurar els límits municipals per part de l'Estat cal emmarcar-lo en els intents liberals del segle XIX d'elaborar un cadastre precís i just. El cost de l'empresa i la convulsa vida política espanyola portaran a que calgui esperar fins la creació del Instituto Geográfico Nacional, el 1870, per a què aquests treballs es duguin a terme de forma sistemàtica. En aquest treball es descriu el fil històric que va dur a la definició formal dels límits municipals catalans entre els anys 1910 i 1930, les tècniques emprades i la documentació obtinguda.El interés por amojonar y medir los límites municipales por parte del Estado debe enmarcarse en los intentos liberales del siglo XIX de elaborar un catastro preciso y justo. El coste de la empresa y la convulsa vida política española llevarán a que sea necesario esperar a la creación del Instituto Geográfico Nacional en 1870 para que estos trabajos se lleven a cabo de forma sistemática. En este trabajo se describe el hilo histórico que llevó a la definición formal de los límites municipales catalanes entre los años 1910 y 1930, las técnicas utilizadas y la documentación obtenida.The interest of the state to define and mesure the limits of municipalities has to be understood within the liberal desire to create a precise property registre during the nineteenth century. The cost and the unstable political situation of Spain delayed this project until the creation of the National Geographic Institute in 1870 that started a systematic work. This paper describes the historical definition of catalan municipal limits between 1910 and 1930, and the techniques and information obtained

    Intervencions arqueològiques i paleontològiques a Lleida durant l’any 2015

    Get PDF
    Amb l’objectiu de continuar amb la difusió de les dades de les intervencions arqueològiques i paleontològiques dutes a terme a la província de Lleida, que periòdicament s’han anat publicant en la Revista d’Arqueologia de Ponent, enguany correspon presentar les referides a l’any 2015. Per poder dur a terme aquest treball han estat requerides les dades dels Serveis Territorials de Lleida del Departament de Cultura de la Generalitat de Catalunya. Per a confeccionar aquest breu resum de les intervencions arqueològiques i paleontològiques que s’ofereix a continuació, ha estat necessari registrar les diverses intervencions a partir de la informació recollida, i fer una simple descripció quantitativa sobre el total i els tipus d’intervencions, les comarques on van ser realitzades, els períodes afectats i els pressupostos assignats

    Event detection in location-based social networks

    Get PDF
    With the advent of social networks and the rise of mobile technologies, users have become ubiquitous sensors capable of monitoring various real-world events in a crowd-sourced manner. Location-based social networks have proven to be faster than traditional media channels in reporting and geo-locating breaking news, i.e. Osama Bin Laden’s death was first confirmed on Twitter even before the announcement from the communication department at the White House. However, the deluge of user-generated data on these networks requires intelligent systems capable of identifying and characterizing such events in a comprehensive manner. The data mining community coined the term, event detection , to refer to the task of uncovering emerging patterns in data streams . Nonetheless, most data mining techniques do not reproduce the underlying data generation process, hampering to self-adapt in fast-changing scenarios. Because of this, we propose a probabilistic machine learning approach to event detection which explicitly models the data generation process and enables reasoning about the discovered events. With the aim to set forth the differences between both approaches, we present two techniques for the problem of event detection in Twitter : a data mining technique called Tweet-SCAN and a machine learning technique called Warble. We assess and compare both techniques in a dataset of tweets geo-located in the city of Barcelona during its annual festivities. Last but not least, we present the algorithmic changes and data processing frameworks to scale up the proposed techniques to big data workloads.This work is partially supported by Obra Social “la Caixa”, by the Spanish Ministry of Science and Innovation under contract (TIN2015-65316), by the Severo Ochoa Program (SEV2015-0493), by SGR programs of the Catalan Government (2014-SGR-1051, 2014-SGR-118), Collectiveware (TIN2015-66863-C2-1-R) and BSC/UPC NVIDIA GPU Center of Excellence.We would also like to thank the reviewers for their constructive feedback.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

    Exploring the topical structure of short text through probability models : from tasks to fundamentals

    Get PDF
    Recent technological advances have radically changed the way we communicate. Today’s communication has become ubiquitous and it has fostered the need for information that is easier to create, spread and consume. As a consequence, we have experienced the shortening of text messages in mediums ranging from electronic mailing, instant messaging to microblogging. Moreover, the ubiquity and fast-paced nature of these mediums have promoted their use for unthinkable tasks. For instance, reporting real-world events was classically carried out by news reporters, but, nowadays, most interesting events are first disclosed on social networks like Twitter by eyewitness through short text messages. As a result, the exploitation of the thematic content in short text has captured the interest of both research and industry. Topic models are a type of probability models that have traditionally been used to explore this thematic content, a.k.a. topics, in regular text. Most popular topic models fall into the sub-class of LVMs (Latent Variable Models), which include several latent variables at the corpus, document and word levels to summarise the topics at each level. However, classical LVM-based topic models struggle to learn semantically meaningful topics in short text because the lack of co-occurring words within a document hampers the estimation of the local latent variables at the document level. To overcome this limitation, pooling and hierarchical Bayesian strategies that leverage on contextual information have been essential to improve the quality of topics in short text. In this thesis, we study the problem of learning semantically meaningful and predictive representations of text in two distinct phases: • In the first phase, Part I, we investigate the use of LVM-based topic models for the specific task of event detection in Twitter. In this situation, the use of contextual information to pool tweets together comes naturally. Thus, we first extend an existing clustering algorithm for event detection to use the topics learned from pooled tweets. Then, we propose a probability model that integrates topic modelling and clustering to enable the flow of information between both components. • In the second phase, Part II and Part III, we challenge the use of local latent variables in LVMs, specially when the context of short messages is not available. First of all, we study the evaluation of the generalization capabilities of LVMs like PFA (Poisson Factor Analysis) and propose unbiased estimation methods to approximate it. With the most accurate method, we compare the generalization of chordal models without latent variables to that of PFA topic models in short and regular text collections. In summary, we demonstrate that by integrating clustering and topic modelling, the performance of event detection techniques in Twitter is improved due to the interaction between both components. Moreover, we develop several unbiased likelihood estimation methods for assessing the generalization of PFA and we empirically validate their accuracy in different document collections. Finally, we show that we can learn chordal models without latent variables in text through Chordalysis, and that they can be a competitive alternative to classical topic models, specially in short text.Els avenços tecnològics han canviat radicalment la forma que ens comuniquem. Avui en dia, la comunicació és ubiqua, la qual cosa fomenta l’ús de informació fàcil de crear, difondre i consumir. Com a resultat, hem experimentat l’escurçament dels missatges de text en diferents medis de comunicació, des del correu electrònic, a la missatgeria instantània, al microblogging. A més de la ubiqüitat, la naturalesa accelerada d’aquests medis ha promogut el seu ús per tasques fins ara inimaginables. Per exemple, el relat d’esdeveniments era clàssicament dut a terme per periodistes a peu de carrer, però, en l’actualitat, el successos més interessants es publiquen directament en xarxes socials com Twitter a través de missatges curts. Conseqüentment, l’explotació de la informació temàtica del text curt ha atret l'interès tant de la recerca com de la indústria. Els models temàtics (o topic models) són un tipus de models de probabilitat que tradicionalment s’han utilitzat per explotar la informació temàtica en documents de text. Els models més populars pertanyen al subgrup de models amb variables latents, els quals incorporen varies variables a nivell de corpus, document i paraula amb la finalitat de descriure el contingut temàtic a cada nivell. Tanmateix, aquests models tenen dificultats per aprendre la semàntica en documents curts degut a la manca de coocurrència en les paraules d’un mateix document, la qual cosa impedeix una correcta estimació de les variables locals. Per tal de solucionar aquesta limitació, l’agregació de missatges segons el context i l’ús d’estratègies jeràrquiques Bayesianes són essencials per millorar la qualitat dels temes apresos. En aquesta tesi, estudiem en dos fases el problema d’aprenentatge d’estructures semàntiques i predictives en documents de text: En la primera fase, Part I, investiguem l’ús de models temàtics amb variables latents per la detecció d’esdeveniments a Twitter. En aquest escenari, l’ús del context per agregar tweets sorgeix de forma natural. Per això, primer estenem un algorisme de clustering per detectar esdeveniments a partir dels temes apresos en els tweets agregats. I seguidament, proposem un nou model de probabilitat que integra el model temàtic i el de clustering per tal que la informació flueixi entre ambdós components. En la segona fase, Part II i Part III, qüestionem l’ús de variables latents locals en models per a text curt sense context. Primer de tot, estudiem com avaluar la capacitat de generalització d’un model amb variables latents com el PFA (Poisson Factor Analysis) a través del càlcul de la likelihood. Atès que aquest càlcul és computacionalment intractable, proposem diferents mètodes d estimació. Amb el mètode més acurat, comparem la generalització de models chordals sense variables latents amb la del models PFA, tant en text curt com estàndard. En resum, demostrem que integrant clustering i models temàtics, el rendiment de les tècniques de detecció d’esdeveniments a Twitter millora degut a la interacció entre ambdós components. A més a més, desenvolupem diferents mètodes d’estimació per avaluar la capacitat generalizadora dels models PFA i validem empíricament la seva exactitud en diverses col·leccions de text. Finalment, mostrem que podem aprendre models chordals sense variables latents en text a través de Chordalysis i que aquests models poden ser una bona alternativa als models temàtics clàssics, especialment en text curt.Postprint (published version

    Hydrogen as a maritime fuel and design of a zero emissions propulsive system

    Get PDF
    Objectius de Desenvolupament Sostenible::14 - Vida SubmarinaObjectius de Desenvolupament Sostenible::6 - Aigua Neta i SanejamentObjectius de Desenvolupament Sostenible::13 - Acció per al Clim

    Mapes i fronteres : El Plano en que se manifiesta la línea de división de los Reynos de España y Francia por la parte del Ampurdan y Coll de Pertús de 1764

    Get PDF
    Sovint s'ha emprat la cartografia com eina per representar les línies resultants dels acords de delimitació de fronteres. Juntament amb l'estesa de tractats internacionals i la construcció de fites sobre el terreny, els mapes han servit per comunicar gràficament, d'una forma entre tècnica i majestuosa, el traç que separa el territori entre sobiranies veïnes. En aquest treball es discuteix el paper d'aquest tipus de cartografia com a mecanisme d'exercici del poder i com a document jurídic. A mode d'exemple, ens centrarem en l'estudi del poc conegut plànol que acompanya el Convenio de limites entre España y Francia por la parte del Ampurdan y Coll de Pertús de 1764, signat pel marqués de la Mina per part espanyola i el comte de Mailly per part francesa
    corecore