On the equivalence of Kernel Fisher discriminant analysis and Kernel Quadratic Programming Feature Selection

This is the author’s version of a work that was accepted for publication in Pattern Recognition Letters. Changes resulting from the publishing process, such as peer review, editing, corrections, structural formatting, and other quality control mechanisms may not be reflected in this document. Changes may have been made to this work since it was submitted for publication. A definitive version was subsequently published in Pattern Recognition Letters, Vol. 32, Iss. 11, (2011) DOI: 10.1016/j.patrec.2011.04.007We reformulate the Quadratic Programming Feature Selection (QPFS) method in a Kernel space to obtain a vector which maximizes the quadratic objective function of QPFS. We demonstrate that the vector obtained by Kernel Quadratic Programming Feature Selection is equivalent to the Kernel Fisher vector and, therefore, a new interpretation of the Kernel Fisher discriminant analysis is given which provides some computational advantages for highly unbalanced datasets.I.R.-L. is supported by an FPU grant from Universidad Autónoma de Madrid, and partially supported by the Universidad Autónoma de Madrid-IIC Chair and TIN 2010-21575-C02-01. RH was partially supported by Grants ONRN00014-07-1-0741, and US Army Medical and Material Command under contract #W81XWH-10-C-0040 in collaboration with Elintrix, Inc

Hierarchical linear support vector machine

This is the author’s version of a work that was accepted for publication in Pattern Recognition. Changes resulting from the publishing process, such as peer review, editing, corrections, structural formatting, and other quality control mechanisms may not be reflected in this document. Changes may have been made to this work since it was submitted for publication. A definitive version was subsequently published in Pattern Recognition, Vol. 45, Iss. 12, (2012) DOI: 10.1016/j.patcog.2012.06.002The increasing size and dimensionality of real-world datasets make it necessary to design efficient algorithms not only in the training process but also in the prediction phase. In applications such as credit card fraud detection, the classifier needs to predict an event in 10 ms at most. In these environments the speed of the prediction constraints heavily outweighs the training costs. We propose a new classification method, called a Hierarchical Linear Support Vector Machine (H-LSVM), based on the construction of an oblique decision tree in which the node split is obtained as a Linear Support Vector Machine. Although other methods have been proposed to break the data space down in subregions to speed up Support Vector Machines, the H-LSVM algorithm represents a very simple and efficient model in training but mainly in prediction for large-scale datasets. Only a few hyperplanes need to be evaluated in the prediction step, no kernel computation is required and the tree structure makes parallelization possible. In experiments with medium and large datasets, the H-LSVM reduces the prediction cost considerably while achieving classification results closer to the non-linear SVM than that of the linear case.The authors would like to thank the anonymous reviewers for their comments that help improve the manuscript. I.R.-L. is supported by an FPU Grant from Universidad Autónoma de Madrid, and partially supported by the Universidad Autónoma de Madrid-IIC Chair and TIN2010-21575-C02-01. R.H. acknowledges partial support by ONRN00014-07-1-0741, USARIEM-W81XWH-10-C-0040 (ELINTRIX) and JPL-2012-1455933

P-05 Emphasizing Multi-faceted Self Care to Puerto Rican Communities Post-Hurricane Maria

Six months post-hurricane Maria, a group of 20 Andrews University students and faculty went on a Mental Health mission trip to Puerto Rico. Students and faculty from the Social Work department presented various techniques of self-care for adults and children, on a physical, emotional, social, and spiritual levels

Obtención de péptidos alimentarios mediante hidrólisis enzimática con efectos sobre la salud intestinal

En la presente Tesis Doctoral, se estudió la obtención e identificación de péptidos alimentarios mediante el uso de hidrólisis enzimática y sus efectos sobre la salud gastrointestinal. La secuenciación y cuantificación de los péptidos se realizó mediante cromatografía de líquidos de alta eficacia en fase inversa acoplada a espectrometría de masas en tándem (RP-HPLC-MS/MS). Se analizaron distintos hidrolizados y digeridos gastrointestinales de caseínas, proteínas de suero de leche y lunasina. Inicialmente, se propone la producción de caseinofosfopéptidos (CPPs) mediante la hidrólisis con tripsina de un subproducto de caseína generado durante la fabricación de un ingrediente funcional con actividad antihipertensiva. La identificación y la semi-cuantificación de CPPs revelaron algunos cambios cualitativos y cuantitativos en los CPPs generados en los hidrolizados con distintas condiciones de tiempo de hidrólisis y precipitación selectiva. Una vez realizada la identificación de CPPs en los hidrolizados trípticos, el subproducto también se sometió a un proceso de digestión gastrointestinal simulando las condiciones fisiológicas. La comparación de los péptidos resultantes mostró gran homología en las secuencias de CPPs formados por la hidrólisis con tripsina y la digestión gastrointestinal simulada. Se observó que algunas regiones de αS1-caseína, concretamente las comprendidas entre los residuos (43-59) y (60-74), de la αs1-caseína y los residuos (1-25) y (30-50) de β-caseína, fueron capaces de resistir tanto a la hidrólisis con tripsina como a la digestión gastrointestinal. Por lo tanto, se demuestra que el subproducto industrial puede ser empleado como fuente de CPPs para favorecer la absorción de minerales a nivel intestinal..

Modelo didáctico de estrategias digitales bajo el enfoque construccionista, para fortalecer la lectura crítica en estudiantes de una universidad de Guayaquil

La presente investigación, tiene como objetivo proponer un modelo didáctico con estrategias digitales que ayude a reforzar la lectura crítica en estudiantes universitarios, teniendo como escenario de investigación la Carrera de Educación Inicial de la Facultad de Filosofía de la Universidad de Guayaquil. Como enfoque cualitativo, se recurre al empirismo para evidenciar el hecho fáctico en las aulas de clases, la búsqueda documental bibliográfica a modo de fundamento para avalar la indagación, con el propósito de contribuir a solventar la problemática de la lectura crítica reflejada como herencia en las aulas de educación superior. Los resultados se dirigen a proponer un modelo didáctico intervenido por estrategias digitales, para motivar a los estudiantes universitarios a reforzar la lectura crítica. La teoría construccionista de Papert es elemental para llegar concluir que se debe partir de los esquemas cognitivos del discente para que éste cree su propio conocimiento motivado por sus intereses aprovechando lo que ofrece la sociedad, el rol docente es ser guía constructivista del aprendizaje, disminuyendo el instruccionismo de las tareas. Las IES deben revisar sus currículos con el objetivo de conocer cómo aportan a reforzar la lectura crítica en las competencias del perfil de salida de los futuros profesionales

Uso de redes sociales y aprendizaje en el área de comunicación en los estudiantes de 4to grado de secundaria de la I.E. Pedro Coronel Portillo Silva – Huaura 2021

Objetivo: Determinar los vínculos entre uso de redes sociales y el aprendizaje en área de comunicación en estudiantes de 4to grado de secundaria de la I.E. Pedro Coronel Portillo Silva - Huaura 2021. Materiales y Métodos: El diseño es no experimental debido a que las variables no son manipulables y el objetivo es investigar la relación que existe entre las variables, es un método cuantitativo, porque nos permite obtener resultados estadísticos a partir del cuestionario. Resultados: Se observa que el 80%(32 estudiantes) utiliza las redes sociales y un 20%(8 estudiantes) manifiestan que solo a veces hacen uso de estos medios tecnológicos. Asimismo, el 58(23% encuestados) indican que cuándo están conectados en las redes sociales solo a veces observan algunos mensajes inadecuados que se les presentan mientras exploran, un 18% (7 encuestados) afirma que casi siempre ven cosas no acordes para su edad, y un 25%(10 encuestados) manifiestan que casi nunca se les presentan mensajes impropios cuando navegan en las redes sociales. Conclusiones: De acuerdo a lo evidenciado, mediante la aplicación de los factores correlacionales, se puede apreciar que existen aceptaciones significativas entre las variables analizadas, aplicado a los educandos referentes, los cuales pertenecen a la I.E. Pedro Coronel Portillo Silva - Huaura 2021, lográndose para tal efecto valores de 11.220, y una significancia de p=001<0.05 lo cual determina que es altamente significativ

HERNIAS

SÓLO VISIÓN PROYECTABLE

Quadratic Programming Feature Selection

Identifying a subset of features that preserves classification accuracy is a problem of growing importance, because of the increasing size and dimensionality of real-world data sets. We propose a new feature selection method, named Quadratic Programming Feature Selection (QPFS), that reduces the task to a quadratic optimization problem. In order to limit the computational complexity of solving the optimization problem, QPFS uses the Nystr¨om method for approximate matrix diagonalization. QPFS is thus capable of dealing with very large data sets, for which the use of other methods is computationally expensive. In experiments with small and medium data sets, the QPFS method leads to classification accuracy similar to that of other successful techniques. For large data sets, QPFS is superior in terms of computational efficiency.I.R.-L. is supported by an FPU grant from Universidad Autónoma de Madrid, and partially supported by the Universidad Autónoma de Madrid-IIC Chair. R.H. acknowledges partial support by ONR N00014-07-1-074

PACIENTE LESIONADO

SOLO VISION PROYECTABLE

Analysis and forecasting of time series by averaged scalar products of flow vectors

The relationship between the quality of state space reconstruction and the accuracy in time series forecasting is analyzed. The averaged scalar product of the dynamical system flowvectors has been used to give a degree of determinism to the selected state space reconstruction. This value helps distinguish between those regions of the state space here predictions will be accurate and those where they are not . A time series measured in an industri al environment where noise is present is used as an example. It is shown that prediction methods used to estimate futu re values play a less important role than a good reconstruction of the state space itself.Grateful acknowledgment is due to the ESPRIT project HI T E6447 for support of this work. One of us (R. H.) wants to thank to the M.E.C. for financial suppor