Aprendizaje y corrección de errores en sistemas de seguimiento basados en redes convolucionales siamesas

Este Trabajo de Fin de Máster tiene como objetivo el estudio y mejora de los sistemas de seguimiento (trackers) basados en redes neuronales siamesas frente a diferentes problemas clásicos en el seguimiento de objetos (tracking) como pueden ser las oclusiones o los distractores (presencia de objetos idénticos al que se desea seguir en la misma secuencia). Desde la explosión de los sistemas de aprendizaje profundo hace unos años y el aumento en complejidad y tamaño de las bases de datos que esto ha conllevado no hay prácticamente campo de la ingeniería que no se haya visto afectado por estos avances y, sin duda, el campo por excelencia que representa estos cambios ha sido el de la visión artificial o computer vision. Este es un campo grande con gran variedad de aplicaciones distintas, cada una con sus propios desafíos. De entre todas estas aplicaciones una de las más complejas es la del seguimiento de objetos debido a la variedad de situaciones posibles que requieren de sistemas capaces de adaptarse a cualquier situación. Para ello, en este trabajo se han propuesto dos algoritmos basados en seguimiento hacia atrás (o backtracking) e implementados en Matlab con el objetivo de paliar los problemas de los trackers frente a dos problemas concretos; las oclusiones y los distractores. Estos sistemas funcionan como módulos que se pueden añadir sobre la salida de las redes siamesas empleadas para el seguimiento en diferentes trackers y refinan sus predicciones, lo cual hace de estos sistemas especialmente versátiles ya que puede ser empleados en diferentes situaciones y trackers. También, para validar correctamente los resultados obtenidos ha sido necesario generar un dataset propio, a partir de un subconjunto de videos obtenidos de otros datasets, con todos estos problemas etiquetados, tanto a nivel de video como a nivel de frame. Finalmente se han comprobado los diferentes resultados obtenidos en cada una de estas situaciones utilizando el dataset creado y se han analizado las diferentes mejoras, así como los problemas encontrados

Extracción de características para señales temporales procedentes de sensores industriales

En este Trabajo de Fin de Grado se ha realizado un acercamiento al proceso de detección de eventos en señales procedentes de sensores industriales. El análisis de piezas en el ámbito industrial es de vital importancia como forma de asegurar unos estándares de calidad mínimos. Es por ello que la detección de cualquier irregularidad en estas señales es de vital importancia, ahorrando posibles problemas en el futuro. Por ello, en este trabajo se ha propuesto, mediante el uso de técnicas de procesado de señal y reconocimiento de patrones, la implementación de un detector automático de eventos, enfocado a su uso sobre las señales proporcionadas por una empresa externa, para la posterior clasificación de estos. Como se irá explicando a lo largo de esta memoria para abordar este problema se ha hecho uso de dos posibles esquemas; un detector por correlación y un detector basado en características espectrales ambos implementados mediante un sistema del tipo Fron-tendBack-end. Si bien el proceso de clasificación posterior a la detección es de también de vital importancia en un problema como el planteado, en este trabajo nos centraremos en el proceso de selección y extracción de las características correctas para una adecuada separación entre eventos, así como en la detección de estos, que corresponde al Front-end de nuestro clasificador. Resaltar que este trabajo ha sido realizado desde cero en Matlab con el objetivo de crear una base adecuada y funcional desde la que se puede continuar y perfeccionar, ya sea aumentando la base de datos disponible o mediante el uso de detectores y clasificadores más complejos.In this Bachelor Thesis, an approach to signal processing and automatic event recognition has been perform in an industrial and mechanical environment. The industrial parts analysis is very important as a form of detection and supervision, that is, to ensure a minimum quality standard. Therefore, the detection of any irregularity in these signals is of vital importance, saving from possible future damages. In this work, it has been proposed the implementation of an automatic event detector focused on signals provided by an extern enterprise. All this has been possible by using pattern recognition ttechniques. All along this paper will be explained there has been used two different schemes, a correlation detector or a more complex system based on a Frontend-Backend scheme. Throughout this article we explain that we have used two different schemes, a correlation detector or a more complex spectral detector both systems based on a Front-end-Back-end scheme. In this essay, we will focus on the process of selection and extraction of the correct characteristics for an adequate separation between events, as well as in the Detection of these, which corresponds to the Front-end of our classifier. Finally, it is also important to note that this work has been implemented in Matlab from the ground with the objective of create a worthy and functional baseline from which to continue and improve this work goal

CARB-ES-19 Multicenter Study of Carbapenemase-Producing Klebsiella pneumoniae and Escherichia coli From All Spanish Provinces Reveals Interregional Spread of High-Risk Clones Such as ST307/OXA-48 and ST512/KPC-3

ObjectivesCARB-ES-19 is a comprehensive, multicenter, nationwide study integrating whole-genome sequencing (WGS) in the surveillance of carbapenemase-producing K. pneumoniae (CP-Kpn) and E. coli (CP-Eco) to determine their incidence, geographical distribution, phylogeny, and resistance mechanisms in Spain.MethodsIn total, 71 hospitals, representing all 50 Spanish provinces, collected the first 10 isolates per hospital (February to May 2019); CPE isolates were first identified according to EUCAST (meropenem MIC > 0.12 mg/L with immunochromatography, colorimetric tests, carbapenem inactivation, or carbapenem hydrolysis with MALDI-TOF). Prevalence and incidence were calculated according to population denominators. Antibiotic susceptibility testing was performed using the microdilution method (EUCAST). All 403 isolates collected were sequenced for high-resolution single-nucleotide polymorphism (SNP) typing, core genome multilocus sequence typing (cgMLST), and resistome analysis.ResultsIn total, 377 (93.5%) CP-Kpn and 26 (6.5%) CP-Eco isolates were collected from 62 (87.3%) hospitals in 46 (92%) provinces. CP-Kpn was more prevalent in the blood (5.8%, 50/853) than in the urine (1.4%, 201/14,464). The cumulative incidence for both CP-Kpn and CP-Eco was 0.05 per 100 admitted patients. The main carbapenemase genes identified in CP-Kpn were blaOXA–48 (263/377), blaKPC–3 (62/377), blaVIM–1 (28/377), and blaNDM–1 (12/377). All isolates were susceptible to at least two antibiotics. Interregional dissemination of eight high-risk CP-Kpn clones was detected, mainly ST307/OXA-48 (16.4%), ST11/OXA-48 (16.4%), and ST512-ST258/KPC (13.8%). ST512/KPC and ST15/OXA-48 were the most frequent bacteremia-causative clones. The average number of acquired resistance genes was higher in CP-Kpn (7.9) than in CP-Eco (5.5).ConclusionThis study serves as a first step toward WGS integration in the surveillance of carbapenemase-producing Enterobacterales in Spain. We detected important epidemiological changes, including increased CP-Kpn and CP-Eco prevalence and incidence compared to previous studies, wide interregional dissemination, and increased dissemination of high-risk clones, such as ST307/OXA-48 and ST512/KPC-3

Evolución de los pacientes portadores de desfibrilador como prevención primaria tras un episodio de tormenta arrítmica.

Little is known about the prevalence of electrical storm, baseline characteristics and mortality implications of patients with implantable cardioverter defibrillator in primary prevention versus those patients without electrical storm. We sought to assess the prevalence, baseline risk profile and survival significance of electrical storm in patients with implantable defibrillator for primary prevention. Retrospective multicenter study performed in 15 Spanish hospitals. Consecutives patients referred for desfibrillator implantation, with or without left ventricular lead (at least those performed in 2010 and 2011), were included. Over all 1,174 patients, 34 (2,9%) presented an electrical storm, mainly due to ventricular tachycardia (82.4%). There were no significant baseline differences between groups, with similar punctuation in the mortality risk scores (SHOCKED, MADIT and FADES). A clear trigger was identified in 47% of the events. During the study period (38±21 months), long-term total mortality (58.8% versus 14.4%, p In the present study of patients with desfibrillator implantation for primary prevention, prevalence of electrical storm was 2.9%. There were no baseline differences in the cardiovascular risk profile versus those without electrical storm. However, all cause mortality and cardiovascular mortality was increased in these patients versus control desfibrillator patients without electrical storm, as was the rate of inappropriate desfibrillator intervention

Estimulación multisensorial y realidad virtual para mejorar procesos educativos en la comunicación audiovisual

Depto. de Ciencias de la Comunicación AplicadaFac. de Ciencias de la InformaciónFALSEsubmitte

The Sixth Visual Object Tracking VOT2018 Challenge Results

The Visual Object Tracking challenge VOT2018 is the sixth annual tracker benchmarking activity organized by the VOT initiative. Results of over eighty trackers are presented; many are state-of-the-art trackers published at major computer vision conferences or in journals in the recent years. The evaluation included the standard VOT and other popular methodologies for short-term tracking analysis and a “real-time” experiment simulating a situation where a tracker processes images as if provided by a continuously running sensor. A long-term tracking subchallenge has been introduced to the set of standard VOT sub-challenges. The new subchallenge focuses on long-term tracking properties, namely coping with target disappearance and reappearance. A new dataset has been compiled and a performance evaluation methodology that focuses on long-term tracking capabilities has been adopted. The VOT toolkit has been updated to support both standard short-term and the new long-term tracking subchallenges. Performance of the tested trackers typically by far exceeds standard baselines. The source code for most of the trackers is publicly available from the VOT page. The dataset, the evaluation kit and the results are publicly available at the challenge website (http://votchallenge.net).Funding agencies: Slovenian research agencySlovenian Research Agency - Slovenia [P2-0214, P2-0094, J2-8175]; Czech Science FoundationGrant Agency of the Czech Republic [GACR P103/12/G084]; WASP; VR (EMC2); SSF (SymbiCloud); SNIC; AIT Strategic Research Programme 2017 Visua</p

Promoción turística sostenible de la reserva de la biosfera Tajo-Tejo Internacional

Convocatoria proyectos de innovación de Extremadura 2020/2021Se describe un proyecto llevado acabo por varios centros educativos ubicados en la zona de la Reserva de la Biosfera Tajo-Tejo Internacional (RBTTI) que pretendía contribuir a la transformación sostenible del entorno mediante su conocimiento y promoción, implementando las competencias digital, social y ciudadana y la cultura emprendedora mediante metodologías activas como el aprendizaje servicio. Entre los objetivos principales del proyecto destacan: dar a conocer las implicaciones de la RBTTI; diseñar una campaña de promoción de la RBTTI mediante trípticos y vídeos promocionales; conocer la Reserva a través de las principales vías pecuarias y caminos que comunican los pueblos; descubrir los principales elementos socioculturales, históricos y tradicionales de la Reserva; valorar la importancia del territorio para conservar la biodiversidad: paisajes, ecosistemas, fauna y flora representativa; relacionar la trashumancia y las vías pecuarias como rasgos identificativos de la Reserva, vinculándolo con la historia y rasgos culturales de los pueblos y valorar el emprendimiento y la iniciativa personal, el asosiacionismo y creación de redes de cooperación en y entre pueblos como motor de desarrolloExtremaduraES