Hipermedia física aplicada en el contexto de un centro comercial

El objetivo de esta Tesis será implementar un entorno en el que se ejecutara un sistema de información cuyas principales características son la adaptación de la información en función de la "posición geográfica" en la que se encuentra el usuario (Sistema móvil) y al entorno en el que se encuentra (Sistema sensible al contexto) permitiendo la conexión física y/o lógica entre distintos puntos de interés del dominio y brindando relaciones entre los mismos (Physical Hypermedia). Bajo este sistema, el entorno se convierte en un "espacio interactivo" en el que el usuario por medio de dispositivos móviles (celular, Table PC, PDA, etc.) puede obtener información sobre los elementos que le rodean en cada momento. Dicha información se puede clasificar en: • Características físicas sobre como se puede acceder o llegar a los distintos nodos físicos. • Características informativas en las distintas relaciones existentes entre los mismos (información del objeto, links multimedia en la web, por ejemplo, en una exposición de cuadros, seguir un hilo temático de las obras expuestas y obtener información sobre otros cuadros que traten sobre el mismo tema que el que estamos observando en la exposición). El sistema estará basado en una estructura cliente/servidor donde el servidor se encarga de transmitir la información a los clientes en base a los parámetros que recibe de éstos. Cada uno de los clientes enviará al servidor información sobre las características de su dispositivo móvil, su posición y el conjunto de consultas que realice sobre la información. Luego recibirá del servidor la información requerida representada con el formato apropiado.Tesis digitalizada en SEDICI gracias a la colaboración de la Biblioteca de la Facultad de Informática.Facultad de Informátic

Hipermedia física aplicada en el contexto de un centro comercial

El objetivo de esta Tesis será implementar un entorno en el que se ejecutara un sistema de información cuyas principales características son la adaptación de la información en función de la "posición geográfica" en la que se encuentra el usuario (Sistema móvil) y al entorno en el que se encuentra (Sistema sensible al contexto) permitiendo la conexión física y/o lógica entre distintos puntos de interés del dominio y brindando relaciones entre los mismos (Physical Hypermedia). Bajo este sistema, el entorno se convierte en un "espacio interactivo" en el que el usuario por medio de dispositivos móviles (celular, Table PC, PDA, etc.) puede obtener información sobre los elementos que le rodean en cada momento. Dicha información se puede clasificar en: • Características físicas sobre como se puede acceder o llegar a los distintos nodos físicos. • Características informativas en las distintas relaciones existentes entre los mismos (información del objeto, links multimedia en la web, por ejemplo, en una exposición de cuadros, seguir un hilo temático de las obras expuestas y obtener información sobre otros cuadros que traten sobre el mismo tema que el que estamos observando en la exposición). El sistema estará basado en una estructura cliente/servidor donde el servidor se encarga de transmitir la información a los clientes en base a los parámetros que recibe de éstos. Cada uno de los clientes enviará al servidor información sobre las características de su dispositivo móvil, su posición y el conjunto de consultas que realice sobre la información. Luego recibirá del servidor la información requerida representada con el formato apropiado.Tesis digitalizada en SEDICI gracias a la colaboración de la Biblioteca de la Facultad de Informática.Facultad de Informátic

Electromechanically active polymer transducers: research in Europe

n/

UNet and MobileNet CNN-based model observers for CT protocol optimization: comparative performance evaluation by means of phantom CT images

Purpose: The aim of this work is the development and characterization of a model observer (MO) based on convolutional neural networks (CNNs), trained to mimic human observers in image evaluation in terms of detection and localization of low-contrast objects in CT scans acquired on a reference phantom. The final goal is automatic image quality evaluation and CT protocol optimization to fulfill the ALARA principle. Approach: Preliminary work was carried out to collect localization confidence ratings of human observers for signal presence/absence from a dataset of 30,000 CT images acquired on a PolyMethyl MethAcrylate phantom containing inserts filled with iodinated contrast media at different concentrations. The collected data were used to generate the labels for the training of the artificial neural networks. We developed and compared two CNN architectures based respectively on Unet and MobileNetV2, specifically adapted to achieve the double tasks of classification and localization. The CNN evaluation was performed by computing the area under localization-ROC curve (LAUC) and accuracy metrics on the test dataset. Results: The mean of absolute percentage error between the LAUC of the human observer and MO was found to be below 5% for the most significative test data subsets. An elevated inter-rater agreement was achieved in terms of S-statistics and other common statistical indices. Conclusions: Very good agreement was measured between the human observer and MO, as well as between the performance of the two algorithms. Therefore, this work is highly supportive of the feasibility of employing CNN-MO combined with a specifically designed phantom for CT protocol optimization programs

Prospects of brain–machine interfaces for space system control

The dream of controlling and guiding computer-based systems using human brain signals has slowly but steadily become a reality. The available technology allows real-time implementation of systems that measure neuronal activity, convert their signals, and translate their output for the purpose of controlling mechanical and electronic systems. This paper describes the state of the art of non-invasive brain-machine interfaces (BMIs) and critically investigates both the current technological limits and the future potential that BMIs have for space applications. We present an assessment of the advantages that BMIs can provide and justify the preferred candidate concepts for space applications together with a vision of future directions for their implementation. © 2008 Elsevier Ltd. All rights reserved