Cross-comparison of the performance of discrete, phase and functional data analysis to describe a dependent variable

The aim of this study was to assess and contrast the ability of discrete point, functional principal component analysis (fPCA) and analysis of characterizing phases (ACP) to describe a dependent variable (jump height) from vertical ground reaction force curves captured during the propulsion phase of a countermovement jump. A stepwise multiple regression analysis was used to assess the ability of each data analysis technique. The order of effectiveness (high to low) was ACP, fPCA and discrete point analysis. Discrete point analysis was not able to generate strong predictors and detected also erroneous variables. FPCA and ACP detected similar factors to describe jump height. However, ACP performed better than fPCA because it considers the time and magnitude domain separately and in combination and it examines key-phases, without the influence of non-key-phases

Improving data driven decision making through integration of environmental sensing technologies

Coastal and estuarine zones contain vital and increasingly exploited resources. Traditional uses in these areas (transport, fishing, tourism) now sit alongside more recent activities (mineral extraction, wind farms). However, protecting the resource base upon which these marine-related economic and social activities depend requires access to reliable and timely data. This requires both acquisition of background (baseline) data and monitoring impacts of resource exploitation on aquatic processes and the environment. Management decisions must be based on analysis of collected data to reduce negative impacts while supporting resource-efficient, environmentally sustainable uses. Multi-modal sensing and data fusion offer attractive possibilities for providing such data in a resource efficient and robust manner. In this paper, we report the results of integrating multiple sensing technologies, including autonomous multi-parameter aquatic sensors with visual sensing systems. By focussing on salinity measurements, water level and freshwater influx into an estuarine system; we demonstrate the potential of modelling and data mining techniques in allowing deployment of fewer sensors, with greater network robustness. Using the estuary of the River Liffey in Dublin, Ireland, as an example, we present the outputs and benefits resulting from fusion of multi-modal sensing technologies to predict and understand freshwater input into estuarine systems and discuss the potential of multi-modal datasets for informed management decisions

Matemáticas y crecimiento bacteriano: un trabajo de laboratorio para el aprendizaje significativo

En el presente trabajo se relatará una experiencia didáctica desarrollada en la carrera de Ingeniería en Agrobiotecnología, dentro del curso Tópicos de Matemática. La Ingeniería en Agrobiotecnología es una carrera que depende de la Universidad Nacional de San Martín y se dicta en el Instituto de Investigaciones Biotecnológicas e Instituto Tecnológico de Chascomús (IIB-INTECH). La primera cohorte ingresó en 2012, y se requiere que lxs ingresantes deban tener pre-aprobado el primer año de una carrera afín en cualquier institución universitaria del país. La materia Tópicos de Matemática se encuentra encuadrada dentro del trayecto de Conocimientos Básicos en el bloque de Ciencias Básicas de la carrera, en el primer cuatrimestre de cursada. Como parte de implementación de esta materia, desde 2013 se realiza un trabajo práctico que consiste en medir el crecimiento de un cultivo bacteriano en batch. Lxs alumnxs, con la asistencia de los docentes, recolectan los datos experimentales (densidad óptica vs tiempo) y los procesan para modelar el crecimiento bacteriano mediante el modelo logístico continuo (trabajado exhaustivamente en clases previas). El diseño experimental contempla dos condiciones de crecimiento, y propone la evaluación experimental de uno de los supuestos del modelo logístico. El tratamiento de los datos se realiza en forma gráfica y analítica, e involucra la linealización de la curva de crecimiento, el “ajuste” al modelo, y la comparación de los parámetros obtenidos en ambas situaciones. El propósito didáctico de la experiencia es afianzar los conocimientos teóricos de la matemática en un entorno motivante, en estrecha vinculación con la carrera elegida por lxs estudiantes. En este trabajo mostramos los resultados de las distintas experiencias realizadas, y compartimos algunas reflexiones sobre su desarrollo e implementación.Eje 3: Interdisciplina y articulación entre materiasFacultad de Ciencias Exacta

MedFit: a mobile application for recovering CVD patients

The third phase of the recovery from cardiovascular disease (CVD) is an exercise-based rehabilitation programme. However, adherence to an exercise regime is typically not maintained by the patient for a variety of reasons such as lack of time, financial constraints, etc. In order to facilitate patients to perform their exercises from the comfort of their home and at their own convenience, we have developed a mobile application, termed MedFit. It provides access to a tailored suite of exercises along with easy to understand guidance from audio and video instructions. Two types of wearable sensors are utilized to allow motivational feedback to be provided to the user for self monitoring and to provide near real-time feedback. Fitbit, a commercially available activity and fitness tracker, is used to provide in-depth feedback for self-monitoring over longer periods of time (e.g. day, week, month), whereas the Shimmer wireless sensing platform provides the data for near real-time feedback on the quality of the exercises performed. MedFit is a simple and intuitive mobile application designed to provide the motivation and tools for patients to help ensure faster recovery from the trauma caused by CVD. In this paper we describe the MedFit application as a demo submission to the 2nd MMHealth Workshop at ACM MM 2017

Matemáticas en Agrobiotecnología : Fundamentos y conceptos generales para la implementación de un curso bajo principios de interdisciplinariedad

En este trabajo fundamentaremos conceptualmente la posibilidad de realizar un curso de matemáticas para una carrera de biotecnología, en particular agrobiotecnología, que contemple: la conformación de equipos docentes interdisciplinarios, la enseñanza basada en modelos complejos, la integración de la computadora dentro del proceso enseñanza/aprendizaje, la revisión y rediseño del currículo tradicional de cursos iniciales de matemática destinados a estudiantes de otras disciplinas, la revisión continua de contenidos de acuerdo a los diferentes niveles de cada cohorte de estudiantes, la integración horizontal/vertical de contenidos en relación a la currícula de la carrera, la evaluación continua y permanente, el aprendizaje significativo y en grupo, y la integración conceptual mediante presentación de proyectos de aprendizaje-investigación. También indicaremos tentativas y exploraciones en su implementación, las que serán abordadas exhaustivamente en dos trabajos complementarios presentados en estas jornadas.Eje 3: Interdisciplina y articulación entre materiasFacultad de Ciencias Exacta

Matemáticas en Agrobiotecnología : Fundamentos y conceptos generales para la implementación de un curso bajo principios de interdisciplinariedad

En este trabajo fundamentaremos conceptualmente la posibilidad de realizar un curso de matemáticas para una carrera de biotecnología, en particular agrobiotecnología, que contemple: la conformación de equipos docentes interdisciplinarios, la enseñanza basada en modelos complejos, la integración de la computadora dentro del proceso enseñanza/aprendizaje, la revisión y rediseño del currículo tradicional de cursos iniciales de matemática destinados a estudiantes de otras disciplinas, la revisión continua de contenidos de acuerdo a los diferentes niveles de cada cohorte de estudiantes, la integración horizontal/vertical de contenidos en relación a la currícula de la carrera, la evaluación continua y permanente, el aprendizaje significativo y en grupo, y la integración conceptual mediante presentación de proyectos de aprendizaje-investigación. También indicaremos tentativas y exploraciones en su implementación, las que serán abordadas exhaustivamente en dos trabajos complementarios presentados en estas jornadas.Eje 3: Interdisciplina y articulación entre materiasFacultad de Ciencias Exacta

Matemáticas en Agrobiotecnología : Fundamentos y conceptos generales para la implementación de un curso bajo principios de interdisciplinariedad

En este trabajo fundamentaremos conceptualmente la posibilidad de realizar un curso de matemáticas para una carrera de biotecnología, en particular agrobiotecnología, que contemple: la conformación de equipos docentes interdisciplinarios, la enseñanza basada en modelos complejos, la integración de la computadora dentro del proceso enseñanza/aprendizaje, la revisión y rediseño del currículo tradicional de cursos iniciales de matemática destinados a estudiantes de otras disciplinas, la revisión continua de contenidos de acuerdo a los diferentes niveles de cada cohorte de estudiantes, la integración horizontal/vertical de contenidos en relación a la currícula de la carrera, la evaluación continua y permanente, el aprendizaje significativo y en grupo, y la integración conceptual mediante presentación de proyectos de aprendizaje-investigación. También indicaremos tentativas y exploraciones en su implementación, las que serán abordadas exhaustivamente en dos trabajos complementarios presentados en estas jornadas.Eje 3: Interdisciplina y articulación entre materiasFacultad de Ciencias Exacta

Matemáticas y crecimiento bacteriano: un trabajo de laboratorio para el aprendizaje significativo

En el presente trabajo se relatará una experiencia didáctica desarrollada en la carrera de Ingeniería en Agrobiotecnología, dentro del curso Tópicos de Matemática. La Ingeniería en Agrobiotecnología es una carrera que depende de la Universidad Nacional de San Martín y se dicta en el Instituto de Investigaciones Biotecnológicas e Instituto Tecnológico de Chascomús (IIB-INTECH). La primera cohorte ingresó en 2012, y se requiere que lxs ingresantes deban tener pre-aprobado el primer año de una carrera afín en cualquier institución universitaria del país. La materia Tópicos de Matemática se encuentra encuadrada dentro del trayecto de Conocimientos Básicos en el bloque de Ciencias Básicas de la carrera, en el primer cuatrimestre de cursada. Como parte de implementación de esta materia, desde 2013 se realiza un trabajo práctico que consiste en medir el crecimiento de un cultivo bacteriano en batch. Lxs alumnxs, con la asistencia de los docentes, recolectan los datos experimentales (densidad óptica vs tiempo) y los procesan para modelar el crecimiento bacteriano mediante el modelo logístico continuo (trabajado exhaustivamente en clases previas). El diseño experimental contempla dos condiciones de crecimiento, y propone la evaluación experimental de uno de los supuestos del modelo logístico. El tratamiento de los datos se realiza en forma gráfica y analítica, e involucra la linealización de la curva de crecimiento, el “ajuste” al modelo, y la comparación de los parámetros obtenidos en ambas situaciones. El propósito didáctico de la experiencia es afianzar los conocimientos teóricos de la matemática en un entorno motivante, en estrecha vinculación con la carrera elegida por lxs estudiantes. En este trabajo mostramos los resultados de las distintas experiencias realizadas, y compartimos algunas reflexiones sobre su desarrollo e implementación.Eje 3: Interdisciplina y articulación entre materiasFacultad de Ciencias Exacta

Matemáticas y crecimiento bacteriano: un trabajo de laboratorio para el aprendizaje significativo

En el presente trabajo se relatará una experiencia didáctica desarrollada en la carrera de Ingeniería en Agrobiotecnología, dentro del curso Tópicos de Matemática. La Ingeniería en Agrobiotecnología es una carrera que depende de la Universidad Nacional de San Martín y se dicta en el Instituto de Investigaciones Biotecnológicas e Instituto Tecnológico de Chascomús (IIB-INTECH). La primera cohorte ingresó en 2012, y se requiere que lxs ingresantes deban tener pre-aprobado el primer año de una carrera afín en cualquier institución universitaria del país. La materia Tópicos de Matemática se encuentra encuadrada dentro del trayecto de Conocimientos Básicos en el bloque de Ciencias Básicas de la carrera, en el primer cuatrimestre de cursada. Como parte de implementación de esta materia, desde 2013 se realiza un trabajo práctico que consiste en medir el crecimiento de un cultivo bacteriano en batch. Lxs alumnxs, con la asistencia de los docentes, recolectan los datos experimentales (densidad óptica vs tiempo) y los procesan para modelar el crecimiento bacteriano mediante el modelo logístico continuo (trabajado exhaustivamente en clases previas). El diseño experimental contempla dos condiciones de crecimiento, y propone la evaluación experimental de uno de los supuestos del modelo logístico. El tratamiento de los datos se realiza en forma gráfica y analítica, e involucra la linealización de la curva de crecimiento, el “ajuste” al modelo, y la comparación de los parámetros obtenidos en ambas situaciones. El propósito didáctico de la experiencia es afianzar los conocimientos teóricos de la matemática en un entorno motivante, en estrecha vinculación con la carrera elegida por lxs estudiantes. En este trabajo mostramos los resultados de las distintas experiencias realizadas, y compartimos algunas reflexiones sobre su desarrollo e implementación.Eje 3: Interdisciplina y articulación entre materiasFacultad de Ciencias Exacta

Detection of covid 19 from an imbalanced chest x-ray image data set

The Covid-19 pandemic has spread quickly, making identification of the virus critically important in assisting overburdened healthcare systems. Numerous techniques have been used to identify Covid-19, of which the Polymerase chain reaction (PCR) test is the most common. However, obtaining results from the PCR test can take up to two days. An alternative is to use X-ray images of the subject’s chest area as inputs to a deep learning neural networks algorithm. The two problems with this approach are the choice of architecture and the method used to deal with the imbalanced data. In this study a comparative analysis of a standard convolutional neural network (CNN) and a number of transfer learning algorithms with a range of imbalanced data techniques was conducted to detect Covid-19 from a data set of chest x-ray images. This data set was an amalgamation of two data sets extracted from the Kaggle Covid-19 open source data repository and non-Covid illnesses taken from the National Institute of Health. The resulting data set was had over 115k records and 15 different type of findings ranging from no-illness to illnesses such as Covid-19, emphysema and lung cancer. This study addresses the problem of class imbalance on the largest data set used for x-ray detection of Covid-19 by combining undersampling and oversampling methods. The results showed that a CNN model in conjunction with these random over and under sampling methods outperformed all other candidates when identifying Covid-19 with a F1-score of 93%, a precision of 90% and a recall of 91%