"Effective Demand in the Recent Evolution of the US Economy"

We present strong empirical evidence favoring the role of effective demand in the US economy, in the spirit of Keynes and Kalecki. Our inference comes from a statistically well-specified VAR model constructed on a quarterly basis from 1980 to 2008. US output is our variable of interest, and it depends (in our specification) on (1) the wage share, (2) OECD GDP, (3) taxes on corporate income, (4) other budget revenues, (5) credit, and the (6) interest rate. The first variable was included in order to know whether the economy under study is wage led or profit led. The second represents demand from abroad. The third and fourth make up total government expenditure and our arguments regarding these are based on Kalecki's analysis of fiscal policy. The last two variables are analyzed in the context of Keynes's monetary economics. Our results indicate that expansionary monetary, fiscal, and income policies favor higher aggregate demand in the United States.Effective Demand; Wage Shares; Monetary Policy; Fiscal Policy; Model Evaluation

Smartphone-based human activity recognition

Cotutela Universitat Politècnica de Catalunya i Università degli Studi di GenovaHuman Activity Recognition (HAR) is a multidisciplinary research field that aims to gather data regarding people's behavior and their interaction with the environment in order to deliver valuable context-aware information. It has nowadays contributed to develop human-centered areas of study such as Ambient Intelligence and Ambient Assisted Living, which concentrate on the improvement of people's Quality of Life. The first stage to accomplish HAR requires to make observations from ambient or wearable sensor technologies. However, in the second case, the search for pervasive, unobtrusive, low-powered, and low-cost devices for achieving this challenging task still has not been fully addressed. In this thesis, we explore the use of smartphones as an alternative approach for performing the identification of physical activities. These self-contained devices, which are widely available in the market, are provided with embedded sensors, powerful computing capabilities and wireless communication technologies that make them highly suitable for this application. This work presents a series of contributions regarding the development of HAR systems with smartphones. In the first place we propose a fully operational system that recognizes in real-time six physical activities while also takes into account the effects of postural transitions that may occur between them. For achieving this, we cover some research topics from signal processing and feature selection of inertial data, to Machine Learning approaches for classification. We employ two sensors (the accelerometer and the gyroscope) for collecting inertial data. Their raw signals are the input of the system and are conditioned through filtering in order to reduce noise and allow the extraction of informative activity features. We also emphasize on the study of Support Vector Machines (SVMs), which are one of the state-of-the-art Machine Learning techniques for classification, and reformulate various of the standard multiclass linear and non-linear methods to find the best trade off between recognition performance, computational costs and energy requirements, which are essential aspects in battery-operated devices such as smartphones. In particular, we propose two multiclass SVMs for activity classification:one linear algorithm which allows to control over dimensionality reduction and system accuracy; and also a non-linear hardware-friendly algorithm that only uses fixed-point arithmetic in the prediction phase and enables a model complexity reduction while maintaining the system performance. The efficiency of the proposed system is verified through extensive experimentation over a HAR dataset which we have generated and made publicly available. It is composed of inertial data collected from a group of 30 participants which performed a set of common daily activities while carrying a smartphone as a wearable device. The results achieved in this research show that it is possible to perform HAR in real-time with a precision near 97\% with smartphones. In this way, we can employ the proposed methodology in several higher-level applications that require HAR such as ambulatory monitoring of the disabled and the elderly during periods above five days without the need of a battery recharge. Moreover, the proposed algorithms can be adapted to other commercial wearable devices recently introduced in the market (e.g. smartwatches, phablets, and glasses). This will open up new opportunities for developing practical and innovative HAR applications.El Reconocimiento de Actividades Humanas (RAH) es un campo de investigación multidisciplinario que busca recopilar información sobre el comportamiento de las personas y su interacción con el entorno con el propósito de ofrecer información contextual de alta significancia sobre las acciones que ellas realizan. Recientemente, el RAH ha contribuido en el desarrollo de áreas de estudio enfocadas a la mejora de la calidad de vida del hombre tales como: la inteligència ambiental (Ambient Intelligence) y la vida cotidiana asistida por el entorno para personas dependientes (Ambient Assisted Living). El primer paso para conseguir el RAH consiste en realizar observaciones mediante el uso de sensores fijos localizados en el ambiente, o bien portátiles incorporados de forma vestible en el cuerpo humano. Sin embargo, para el segundo caso, aún se dificulta encontrar dispositivos poco invasivos, de bajo consumo energético, que permitan ser llevados a cualquier lugar, y de bajo costo. En esta tesis, nosotros exploramos el uso de teléfonos móviles inteligentes (Smartphones) como una alternativa para el RAH. Estos dispositivos, de uso cotidiano y fácilmente asequibles en el mercado, están dotados de sensores embebidos, potentes capacidades de cómputo y diversas tecnologías de comunicación inalámbrica que los hacen apropiados para esta aplicación. Nuestro trabajo presenta una serie de contribuciones en relación al desarrollo de sistemas para el RAH con Smartphones. En primera instancia proponemos un sistema que permite la detección de seis actividades físicas en tiempo real y que, además, tiene en cuenta las transiciones posturales que puedan ocurrir entre ellas. Con este fin, hemos contribuido en distintos ámbitos que van desde el procesamiento de señales y la selección de características, hasta algoritmos de Aprendizaje Automático (AA). Nosotros utilizamos dos sensores inerciales (el acelerómetro y el giroscopio) para la captura de las señales de movimiento de los usuarios. Estas han de ser procesadas a través de técnicas de filtrado para la reducción de ruido, segmentación y obtención de características relevantes en la detección de actividad. También hacemos énfasis en el estudio de Máquinas de soporte vectorial (MSV) que son uno de los algoritmos de AA más usados en la actualidad. Para ello reformulamos varios de sus métodos estándar (lineales y no lineales) con el propósito de encontrar la mejor combinación de variables que garanticen un buen desempeño del sistema en cuanto a precisión, coste computacional y requerimientos de energía, los cuales son aspectos esenciales en dispositivos portátiles con suministro de energía mediante baterías. En concreto, proponemos dos MSV multiclase para la clasificación de actividad: un algoritmo lineal que permite el balance entre la reducción de la dimensionalidad y la precisión del sistema; y asimismo presentamos un algoritmo no lineal conveniente para dispositivos con limitaciones de hardware que solo utiliza aritmética de punto fijo en la fase de predicción y que permite reducir la complejidad del modelo de aprendizaje mientras mantiene el rendimiento del sistema. La eficacia del sistema propuesto es verificada a través de una experimentación extensiva sobre la base de datos RAH que hemos generado y hecho pública en la red. Esta contiene la información inercial obtenida de un grupo de 30 participantes que realizaron una serie de actividades de la vida cotidiana en un ambiente controlado mientras tenían sujeto a su cintura un smartphone que capturaba su movimiento. Los resultados obtenidos en esta investigación demuestran que es posible realizar el RAH en tiempo real con una precisión cercana al 97%. De esta manera, podemos emplear la metodología propuesta en aplicaciones de alto nivel que requieran el RAH tales como monitorizaciones ambulatorias para personas dependientes (ej. ancianos o discapacitados) durante periodos mayores a cinco días sin la necesidad de recarga de baterías.Postprint (published version

Human activity recognition on smartphones using a multiclass hardware-friendly support vector machine

Activity-Based Computing aims to capture the state of the user and its environment by exploiting heterogeneous sensors in order to provide adaptation to exogenous computing resources. When these sensors are attached to the subject’s body, they permit continuous monitoring of numerous physiological signals. This has appealing use in healthcare applications, e.g. the exploitation of Ambient Intelligence (AmI) in daily activity monitoring for elderly people. In this paper, we present a system for human physical Activity Recognition (AR) using smartphone inertial sensors. As these mobile phones are limited in terms of energy and computing power, we propose a novel hardware-friendly approach for multiclass classification. This method adapts the standard Support Vector Machine (SVM) and exploits fixed-point arithmetic for computational cost reduction. A comparison with the traditional SVM shows a significant improvement in terms of computational costs while maintaining similar accuracy, which can contribute to develop more sustainable systems for AmI.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Diseño industrial y producción de la carrocería del vehículo eléctrico para la escudería dcm en la competencia formula sena eco 2013

El presente proyecto de grado muestra el diseño industrial de una carrocería para el automóvil de carreras eléctrico de la escudería DCM (Distrito capital-Meta) para la competencia de vehículos tipo formula del SENA, inicialmente para el desarrollo de este, se estudiaron una serie de modelos para determinar la mejor opción que posteriormente sería fabricada de acuerdo a las características requeridas. Luego de definido el modelo a construir, se inició la selección de materiales y procesos a utilizar para la producción de la carrocería, teniendo como un alto limitante los costos y el tiempo para lograr fabricarla. Los materiales a utilizar en la fabricación fueron seleccionados en base a diferentes parámetros que se debían cumplir en pro del rendimiento del vehículo; el proceso de manufactura tuvo lugar en las instalaciones del centro metalmecánico del SENA y contó con la colaboración del equipo de trabajo de la escudería. Finalmente la carrocería fue instalada en el vehículo eléctrico y este compitió en el autódromo de Tocancipa, donde alcanzo el segundo lugar en la clasificación general de las 2 validas disputadas. Este proyecto es parte de un ecosistema más grande que es la competencia de vehículos eléctricos en Colombia lo que es un indicativo de la tendencia de reducir emisiones y ayudar al desarrollo sostenible de la movilidad

Discharge destination from an acute care for the elderly (ACE) unit

Older adults age 65 and over account for a disproportional number of hospital stays and discharges compared to other age groups. The objective of this paper is to describe placement and characteristics of older patients discharged from an acute care for the elderly (ACE) unit. The study sample consists of 1,351 men and women aged 65 years or older that were discharged from the ACE Unit during a 12-month period. The mean number of discharges per month was 109.2 ± 28.4. Most of the subjects were discharged home or home with home health 841, 62.3%. The oldest elderly and patients who had been admitted from long term care institutions or from skilled nursing facilities to the ACE unit were less likely to return to home

Incertidumbre clínica durante la prescripción de proteína al paciente en estado crítico de Latinoamérica

The guidelines recommendation for protein dose in critically ill patients is 1.2 - 2.0 g/kg/d. Despite this recommendation, the actual amount delivered ranks between 0.5 and 3.8 g/kg/d therefore there is significant controversy in the amount of protein prescribed and delivered worldwide. This review approachthe clinical equipoise, or a state of genuine uncertainty about two (dosing) strategies for protein dose. In addition, highlight the limited contribution of Latin American (LATAM) patients in published Randomized Clinical Trials (ECAs) questioning the generalizability of their results. This manuscript outline evidencefor and against high protein dose and introduce the EFFORT trial which aims to answer the important question of what protein dose is the best for what type of patient?Las Guías de Práctica Clínica recomiendan una dosis proteica en pacientes en estado crítico de 1,2 a 2,0 g/kg/día. A pesar de esta recomendación, la cantidad real oscila entre 0,5 y 3,8 g/kg/ día, por lo cual existe en el mundo una controversia significativa acerca de la cantidad de proteína prescrita y la administrada.Esta revisión introduce el concepto de “equiponderación” clínica, balance o equilibrio en las estrategias de dosificación óptima de proteína. Además, se resalta la contribución limitada de pacientes de Latinoamérica (LATAM) en los Ensayos Clínicos Aleatorizados (ECA) existentes y cuestiona la generalización o extrapolación de sus resultados. Este escrito muestra la evidencia a favor y en contra de la prescripción de proteína en dosis altas e introduce el estudio Efecto de una Dosis Alta de Proteína en Pacientes Críticos (EFFORT) el cual intenta dar respuesta a la pregunta: ¿cuál es la mejor dosis de proteína para este tipo de pacientes

Apreciaciones del trabajo a distancia en la asignatura de sistemas operativos en Educación Superior

As of the confinement derived by COVID19, the training processes of the schools migrated from the face-to-face modality to remote work, which allowed students to adapt to a new learning environment together with the technological implications to continue with their learning. Therefore, there is a need to inquire about adaptation from the pedagogical and technological aspects. In this sense, the objective of this article was to analyze the appreciations of undergraduate students about remote work. The method was of a mixed type, for which a 20-item questionnaire was applied with a five-level Likert scale with a Cronbach's alpha of 0.88; For the qualitative part, a semi-structured interview was conducted. According to the results obtained, the students indicate that remote work was adequate despite the limitations in terms of hardware and Internet connection. On the other hand, the didactics applied online were favorable for the students in the development of the course. In another tenor, in the voice of the participants they indicate that in order to carry out the practices, face-to-face work in the laboratories of the faculty is necessary.A partir del confinamiento derivado por el COVID-19 los procesos de formación de las escuelas, migraron de la modalidad presencial al trabajo a distancia lo que propicio que los estudiantes se adaptaran un nuevo ambiente de aprendizaje aunado a las implicaciones de tipo tecnológicas para continuar con su aprendizaje. Por lo anterior, impera la necesidad de indagar acerca de la adaptación desde las vertientes pedagógica y tecnológica. En este sentido, el objetivo de este artículo fue analizar las apreciaciones de estudiantes de licenciatura acerca del trabajo a distancia. El método fue de tipo mixto, para ello, se aplicó un cuestionario de 20 ítems con escala de Likert de cinco niveles con un alfa de Cronbach de 0,88; por la parte cualitativa se realizó una entrevista semi estructurada. De acuerdo con los resultados obtenidos, los estudiantes indican que el trabajo a distancia fue adecuado a pesar de las limitantes en cuanto a hardware y conexión de Internet. Por su parte, las didácticas aplicadas en línea resultaron favorables para los estudiantes en el desarrollo del curso. En otro tenor, en voz de los participantes señalan que para la realización de las prácticas es necesario el trabajo presencial en los laboratorios de la facultad.

Human activity recognition on smartphones for mobile context awareness

Activity-Based Computing [1] aims to capture the state of the user and its environment by exploiting heterogeneous sensors in order to provide adaptation to exogenous computing resources. When these sensors are attached to the subject’s body, they permit continuous monitoring of numerous physiological signals. This has appealing use in healthcare applications, e.g. the exploitation of Ambient Intelligence (AmI) in daily activity monitoring for elderly people. In this paper, we present a system for human physical Activity Recognition (AR) using smartphone inertial sensors. As these mobile phones are limited in terms of energy and computing power, we propose a novel hardware-friendly approach for multiclass classification. This method adapts the standard Support Vector Machine (SVM) and exploits fixed-point arithmetic. In addition to the clear computational advantages of fixed-point arithmetic, it is easy to show the regularization effect of the number of bits and then the connections with the Statistical Learning Theory. A comparison with the traditional SVM shows a significant improvement in terms of computational costs while maintaining similar accuracy, which can contribute to develop more sustainable systems for AmI.Peer ReviewedPostprint (published version

Energy efficient smartphone-based activity recognition using fixed-point arithmetic

In this paper we propose a novel energy efficient approach for the recognition of human activities using smartphones as wearable sensing devices, targeting assisted living applications such as remote patient activity monitoring for the disabled and the elderly. The method exploits fixed-point arithmetic to propose a modified multiclass Support Vector Machine (SVM) learning algorithm, allowing to better pre- serve the smartphone battery lifetime with respect to the conventional floating-point based formulation while maintaining comparable system accuracy levels. Experiments show comparative results between this approach and the traditional SVM in terms of recognition performance and battery consumption, highlighting the advantages of the proposed method.Peer ReviewedPostprint (published version