Una curiosidad sintáctica en la comedia plautina Amphytruo.

Sin resume

Towards a unified model representation of machine learning knowledge

Nowadays, Machine Learning (ML) algorithms are being widely applied in virtually all possible scenarios. However, developing a ML project entails the effort of many ML experts who have to select and configure the appropriate algorithm to process the data to learn from, between other things. Since there exist thousands of algorithms, it becomes a time-consuming and challenging task. To this end, recently, AutoML emerged to provide mechanisms to automate parts of this process. However, most of the efforts focus on applying brute force procedures to try different algorithms or configuration and select the one which gives better results. To make a smarter and more efficient selection, a repository of knowledge is necessary. To this end, this paper proposes (1) an approach towards a common language to consolidate the current distributed knowledge sources related the algorithm selection in ML, and (2) a method to join the knowledge gathered through this language in a unified store that can be exploited later on. The preliminary evaluations of this approach allow to create a unified store collecting the knowledge of 13 different sources and to identify a bunch of research lines to conduct.Ministerio de Economía y Competitividad TIN2016-76956-C3-2-RCentro para el Desarrollo Tecnológico Industrial P009-18/E0

Analyzing Variable Human Actions for Robotic Process Automation

Robotic Process Automation (RPA) provides a means to automate mundane and repetitive human tasks. Task Mining approaches can be used to discover the actions that humans take to carry out a particular task. A weakness of such approaches, however, is that they cannot deal well with humans who carry out the same task differently for different cases according to some hidden rule. The logs that are used for Task Mining generally do not contain sufficient data to distinguish the exact drivers behind this variability. In this paper, we propose a new Task Mining framework that has been designed to support engineers who wish to apply RPA to a task that is subject to variable human actions. This framework extracts features from User Interface (UI) Logs that are extended with a new source of data, namely screen captures. The framework invokes Supervised Machine Learning algorithms to generate decision models, which characterize the decisions behind variable human actions in a machine-and-human-readable form. We evaluated the pro posed Task Mining framework with a set of synthetic UI Logs. Despite the use of only relatively small logs, our results demonstrate that a high accuracy is generally achieved.Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades PID2019-105455GB-C31 (NICO)Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) EXP 00130458/IDI-20210319-P018-20/E09 (CODICE

Two deep learning approaches to forecasting disaggregated freight flows: convolutional and encoder–decoder recurrent

Time series forecasting of disaggregated freight flow is a key issue in decision-making by port authorities. For this purpose and to test new deep learning techniques we have selected seven time series of imported goods from Morocco to Spain through the port of Algeciras, and we have tested two forecasting deep neural networks models: dilated causal convolutional and encoder–decoder recurrent. We have experimented with four different granularities for each series: quarterly, monthly, weekly and daily. The results show that our neural network models can manage these raw series without first removing seasonality or trend. We also highlight the ability of neural models to work with a fixed input size of one year, being able to make good predictions using the same input size for all granularities. The two deep learning models have globally improved the benchmarks of the M4 Competition of forecasting. Each neural network model obtains its best results under different circumstances: the recurrent one with daily granularity and intermittent series, and the convolutional one with weekly and monthly granularitie

Análisis estructural y operativo de las coordinaciones deportivas del nivel superior

La presente investigación tuvo como objetivo el analizar las estructuras organizacionales de los departamentos deportivos de las Facultades del Nivel Superior de la UANL que participan en los torneos internos organizados por la Dirección General de Deportes. Partiendo de la necesidad de trasformación de las entidades deportivas en pro de garantizar las mejores condiciones en la oferta y accesibilidad hacia los servicios. En el estudio participaron un total de 16 facultades de nivel superior pertenecientes a la UANL, a las cuales se les aplicó un cuestionario denominado estructuras organizacionales universitarias, encontrándose en relación al número de empleados que cuentan con un promedio de 29 empleados por dependencia los cuales atienden aproximadamente a 606 usuarios en 30 disciplinas deportivas, encontrándose en cuanto a su estructura organizacional que por su contenido son integrales y por su forma o presentación son verticales, por otra parte el 81.25% establece 3 niveles jerárquicos, un 62% opera con cinco departamentos internos, el 56% cuenta con 3 tramos de control mientras que el 44% restante opera con 2. El estudio concluye expresando que si bien existen cadenas de mando definidas, existen áreas de oportunidad en la estructura organizacional de las empresas, que van desde la ampliación de los niveles jerárquicos, así como la definición de puestos

Colección de prácticas de instrumentación acústica y control de ruido

Grado en Ingeniería de Sistemas Audiovisuales. Asignatura: Instrumentación Acústica y Control de RuidoLa asignatura Instrumentación Acústica y Control de Ruido está encuadrada en el cuarto curso del Grado de Ingeniería de Sistemas Audiovisuales en la Universidad Carlos III de Madrid. Esta materia trata de formar a los estudiantes en lo que se refiere a cómo se diseña la instrumentación utilizada en la mayoría de las medidas acústicas, y a cómo hay que proceder en la realización de las medidas más habituales en acústica ambiental y de la edificación. El objetivo de esta asignatura es formar profesionales cualificados que puedan ejercer como técnicos especialistas y directores técnicos en laboratorios de acústica. Se definen 6 prácticas de laboratorio con el objetivo de que el alumno adquiera los conocimientos necesarios

Una arquitectura para abordar la ejecución y mantenimiento de robots RPA potenciados por Inteligencia Artificial

La Automatización Robótica de Procesos (RPA) es un paradigma software en el que los robots son programas que imitan el comportamiento humano. Su objetivo principal es buscar una automatización integral, de manera que el humano no tenga que intervenir para que un proceso se lleve a cabo. El auge de RPA junto con los avances en inteligencia artificial (IA) han posibilitado automatizar tareas cognitivas. Los componentes que resuelven estas tareas son complejos y necesitan de conocimiento experto para construirlos y de un mantenimiento distinto una vez están en producción. En este contexto se desarrolla el proyecto AIRPA, una plataforma dirigida a potenciar soluciones RPA con componentes de IA. Sus dos objetivos son, abstraer al desarrollador RPA del conocimiento experto en IA, y controlar la ejecución y mantenimiento de los procesos que involucran estos componentes.Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades PID2019-105455GB-C31Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial EXP00118029/IDI-20190524Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial P011-19/E0

CODICE: Un nuevo enfoque metodológico para el Procesamiento Inteligente de Documentos

La automatización de los procesos organizativos suele implicar el tratamiento de documentos en los que se emplean distintas técnicas de procesamiento. La Inteligencia Artificial (IA) y la Automatización Robótica de Procesos (RPA) se usan cada vez más para mejorar este procesamiento. Para ello, existen diferentes metodologías y técnicas para resolver problemas relacionados con la integración y uso cohesionado de dichas tecnologías en el campo del procesamiento inteligente de documentos (IDP). Este trabajo presenta el proyecto CODICE, que aborda la necesidad de crear una metodología para pipelines IDP, definiendo cómo incorporar la asistencia de IA y RPA, y una arquitectura que de soporte a ésta.Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades PID2019-105455GB-C31Ministerio de Educación y Formación Profesional FPU20/0598

p38γ and p38δ regulate postnatal cardiac metabolism through glycogen synthase 1

During the first weeks of postnatal heart development, cardiomyocytes undergo a major adaptive metabolic shift from glycolytic energy production to fatty acid oxidation. This metabolic change is contemporaneous to the up-regulation and activation of the p38γ and p38δ stress-activated protein kinases in the heart. We demonstrate that p38γ/δ contribute to the early postnatal cardiac metabolic switch through inhibitory phosphorylation of glycogen synthase 1 (GYS1) and glycogen metabolism inactivation. Premature induction of p38γ/δ activation in cardiomyocytes of newborn mice results in an early GYS1 phosphorylation and inhibition of cardiac glycogen production, triggering an early metabolic shift that induces a deficit in cardiomyocyte fuel supply, leading to whole-body metabolic deregulation and maladaptive cardiac pathogenesis. Notably, the adverse effects of forced premature cardiac p38γ/δ activation in neonate mice are prevented by maternal diet supplementation of fatty acids during pregnancy and lactation. These results suggest that diet interventions have a potential for treating human cardiac genetic diseases that affect heart metabolism.G.S. is a YIP EMBO member. B.G.T. was a fellow of the FPI Severo Ochoa CNIC program (SVP-2013-067639) and currently is funded by the AHA-CHF (AHA award number: 818798). V.M.R. is a FPI fellow (BES-2014-069332) and A.M.S. is a fellow of the FPI Severo Ochoa CNIC program (BES-2016-077635). This work was funded by the following grants: to G.S.: funding from the EFSD/Lilly European Diabetes Research Programme Dr Sabio, from Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities (MINECO-FEDER SAF2016-79126-R and PID2019-104399RB-I00), Comunidad de Madrid (IMMUNOTHERCAN-CM S2010/BMD-2326 and B2017/BMD-3733) and Fundación Jesús Serra; to P.A.: Ayudas para apoyar grupos de investigación del sistema Universitario Vasco (IT971-16 to P.A.), MCIU/AEI/FEDER, funding from Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities (RTI2018-095134-B-100); Excellence Network Grant from MICIU/AEI (SAF2016-81975-REDT and 2018-PN188) to PA and GS; to J.V.: funding from Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities (PGC2018-097019-B-I00), the Instituto de Salud Carlos III (Fondo de Investigación Sanitaria grant PRB3 (PT17/0019/0003- ISCIII-SGEFI / ERDF, ProteoRed), and “la Caixa” Banking Foundation (project code HR17-00247); to J.P.B.: funding from Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities (PID2019-105699RB-I00, RED2018‐102576‐T) and Escalera de Excelencia (CLU-2017-03); to J.A.E.: funding from Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities MINECO (RED2018-102576-T, RTI2018-099357-B-I00), CIBERFES (CB16/10/00282), and HFSP (RGP0016/2018). RAP (XPC/BBV1602 and MIN/RYC1102). The CNIC is supported by the Ministry of Science, Innovation and Universities and the Pro CNIC Foundation, and is a Severo Ochoa Center of Excellence (SEV-2015-0505). The funders had no role in study design, data collection and analysis, decision to publish, or preparation of the manuscript