Cálculo del vaciado y estructura de contención de tierras para construcción de rampas de acceso a paso inferior en la estación de tren de Utrera (Sevilla)

Este documento está dividido en tres capítulos, y un conjunto de anexos, con la siguiente estructura: En el Capítulo 1, “Memoria Descriptiva”, se detalla en qué consiste el proyecto, donde se localiza la obra, se describe de forma breve la estación de Utrera, se justifica cual ha sido el problema por el que se lleva a cabo la obra y la solución propuesta. En el capítulo 2 “Normativa a Considerar”, se detallan las normas y documentación que se ha utilizado. En el Capitulo 3 “Memoria Constructiva, se llevaran a cabo una evaluación de las diferentes soluciones, y se justificará mediante la técnica de decisión multidisciplinaria, cuál será la solución más optima. Además se describen los cálculos de la solución adoptada, con todas sus características y un resumen de los resultados que han sido obtenidos del cálculo con el programa Cype. En los “Anexos”, de detallara el funcionamiento de Cype, modelos de cálculos que este utiliza y comprobaciones de Armado, resultados de armado de cada batache y su construcciónRojas García-Villanova, P. (2016). Cálculo del vaciado y estructura de contención de tierras para construcción de rampas de acceso a paso inferior en la estación de tren de Utrera (Sevilla). Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/75605TFG

COVIDGR Dataset and COVID-SDNet Methodology for Predicting COVID-19 Based on Chest X-Ray Images

Currently, Coronavirus disease (COVID-19), one of the most infectious diseases in the 21st century, is diagnosed using RT-PCR testing, CT scans and/or Chest X-Ray (CXR) images. CT (Computed Tomography) scanners and RT-PCR testing are not available in most medical centers and hence in many cases CXR images become the most time/cost effective tool for assisting clinicians in making decisions. Deep learning neural networks have a great potential for building COVID-19 triage systems and detecting COVID-19 patients, especially patients with low severity. Unfortunately, current databases do not allow building such systems as they are highly heterogeneous and biased towards severe cases. This article is three-fold: (i) we demystify the high sensitivities achieved by most recent COVID-19 classification models, (ii) under a close collaboration with Hospital Universitario Clínico San Cecilio, Granada, Spain, we built COVIDGR-1.0, a homogeneous and balanced database that includes all levels of severity, from normal with Positive RT-PCR, Mild, Moderate to Severe. COVIDGR-1.0 contains 426 positive and 426 negative PA (PosteroAnterior) CXR views and (iii) we propose COVID Smart Data based Network (COVID-SDNet) methodology for improving the generalization capacity of COVID-classification models. Our approach reaches good and stable results with an accuracy of 97.72%±0.95% , 86.90%±3.20% , 61.80%±5.49% in severe, moderate and mild COVID-19 severity levels. Our approach could help in the early detection of COVID-19. COVIDGR-1.0 along with the severity level labels are available to the scientific community through this link https://dasci.es/es/transferencia/open-data/covidgr/This work was supported by the project DeepSCOP-Ayudas Fundación BBVA a Equipos de Investigación Científica en Big Data 2018, COVID19_RX-Ayudas Fundación BBVA a Equipos de Investigación Científica SARS-CoV-2 y COVID-19 2020, and the Spanish Ministry of Science and Technology under the project TIN2017-89517-P. S. Tabik was supported by the Ramon y Cajal Programme (RYC-2015-18136). A. Gómez-Ríos was supported by the FPU Programme FPU16/04765. D. Charte was supported by the FPU Programme FPU17/04069. J. Suárez was supported by the FPU Programme FPU18/05989. E.G was supported by the European Research Council (ERC Grant agreement 647038 [BIODESERT])