An on-engine method for dynamic characterisation of NOx concentration sensors

An on-engine method for dynamic characterisation of automotive NOx concentration sensors is presented. Steps in start of injection on a diesel engine are employed to achieve step-like NOx concentration variations on exhaust flow. On the basis of the sensor response, delay and dynamic response can be easily identified; the paper shows a simple least squares procedure although other models and identification techniques could be used. Application data is presented for three NOx sensors: a research-grade chemiluminescence exhaust gas analyser, and two different commercial ZrO2-based sensors. © 2010 Elsevier Inc.The authors thanks R. Lujan and G. Couture for their valuable contribution in the experimental part of the present work. This work has been partially supported by Ministerio de Ciencia y Tecnologia through Project PLANUCO No. TRA2006-15620-C02-02.Galindo, J.; Serrano Cruz, JR.; Guardiola, C.; Blanco-Rodriguez, D.; Cuadrado, I. (2011). An on-engine method for dynamic characterisation of NOx concentration sensors. Experimental Thermal and Fluid Science. 35(3):470-476. https://doi.org/10.1016/j.expthermflusci.2010.11.010S47047635

Orientación y apoyo a las dificultades en el aprendizaje de la escritura

Elaborar un trabajo que pueda servir de ayuda práctica en el proceso de enseñanza-aprendizaje de la lecto-escritura: conseguir un mejor conocimiento y dominio del esquema corporal, vencer sincinesias, lograr una orientación espacio-temporal, desarrollar sinergias motrices, ejercitar la percepción visual, potenciar la coordinación visomotora, desarrollar la psicomotricidad fina. Fichas y ejercicios básicos para superar las dificultades en el aprendizaje de la escritura. Este trabajo se divide en dos partes, una teórica y otra práctica. En la parte teórica aborda los temas del desarrollo evolutivo. Se basa en bibliografía sobre la escritura, dificultades de aprendizaje de la lecto-escritura, psicomotricidad, Educación Especial, trastornos de aprendizaje, y en la propia experiencia de los autores, así como en consultas realizadas a profesores de distintos centros. Propone el uso de una serie de fichas, unas propuestas por ellos y otras por otros autores, cuya aplicación resultó fructífera en los casos en los que se llevó a la práctica. Las fichas propuestas siguen un orden estricto: de menor a mayor dificultad, comenzando por lo más simple para ir paso a paso ascendiendo hasta lo más complejo. De la parte teórica se puede concluir que para que el niño pueda realizar un aprendizaje satisfactorio de la escritura es imprescindible que haya tenido un desarrollo evolutivo de los mecanismos eferentes (sistema motriz, sistema de praxis ideomotora y coordinación óculo-manual) y de los mecanismos aferentes (desarrollo perceptivo). El aprendizaje de la lectura y la escritura deben ser simultáneos y debe iniciarse en los periodos oportunos aprovechando el momento madurativo óptimo. Las etapas de la maduración grafomotriz son cuatro: a los 2 años se da el trazado de los primeros garabatos, a los 3 años se da el trazado de círculos, ángulos, zig-zag y rectas, a los 4 se trazan cruces y se inicia el trazado del cuadrado, y a los 5 se trazan cuadrados y triángulos. Es importante descubrir la lateralidad predominante del niño y respetarla para evitar mayores dificultades. La escritura tiene varias fases en su desarrollo: precaligráfica, caligráfica y postcaligráfica. En la parte práctica aporta una copilación de ejercicios, actividades y fichas que sirven de ayuda al aprendizaje de la escritura pero no deja constancia de los resultados obtenidos por su aplicación.AsturiasES

Arte e Prudência em João Poinsot (João de São Tomás). A recepção da doutrina aristotélica

João Poinsot, drawing on thomistic tradition, in a synthetic and systematic text deals with the relationship between art and prudence. Poinsot considers them as intellectual practical virtues and distinguishes them in their matter, form and mode. With talent he exposes the legitimate autonomy of art and, at the same time, shows the intrinsic moral dimension of all human activity. So João Poinsot allows the autonomous analysis of ethics and technology, while firmly subordinating them to human good. On the other hand, although an aesthetic theory is not to be found in Poinsot’s work, we can find elements that allow developing an aesthetic thought within an ethic vision of human being.João Poinsot, recogiendo la tradición tomista, en un texto sintético y sistemático trata la relación entre arte y prudencia. Las considera como virtudes intelectuales prácticas. Las distingue en su materia, forma y modo. Con agudeza expone la legítima autonomía del arte y a la vez demuestra la intrínseca dimensión moral de toda actuación humana. Así João Poinsot permite analizar autónomamente la ética y la técnica, y al mismo tiempo enmarcarlas dentro de su subordinación al bien humano. Por otro lado, en el conjunto del pensamiento de Poinsot no hay propiamente una estética pero se encuentran elementos que posibilitan desarrollar una estética en el contexto de una visión ética del ser humano

The present and future of deep learning in radiology

The advent of Deep Learning (DL) is poised to dramatically change the delivery of healthcare in the near future. Not only has DL profoundly affected the healthcare industry it has also influenced global businesses. Within a span of very few years, advances such as self-driving cars, robots performing jobs that are hazardous to human, and chat bots talking with human operators have proved that DL has already made large impact on our lives. The open source nature of DL and decreasing prices of computer hardware will further propel such changes. In healthcare, the potential is immense due to the need to automate the processes and evolve error free paradigms. The sheer quantum of DL publications in healthcare has surpassed other domains growing at a very fast pace, particular in radiology. It is therefore imperative for the radiologists to learn about DL and how it differs from other approaches of Artificial Intelligence (AI). The next generation of radiology will see a significant role of DL and will likely serve as the base for augmented radiology (AR). Better clinical judgement by AR will help in improving the quality of life and help in life saving decisions, while lowering healthcare costs. A comprehensive review of DL as well as its implications upon the healthcare is presented in this review. We had analysed 150 articles of DL in healthcare domain from PubMed, Google Scholar, and IEEE EXPLORE focused in medical imagery only. We have further examined the ethic, moral and legal issues surrounding the use of DL in medical imaging. © 201