Grado en Química: coordinación y seguimiento del curso 2014-15

En la red docente "Seguimiento del grado en Química", formada por los coordinadores de las comisiones de semestre de la Facultad de Ciencias y la coordinadora del grado en Química, se ha analizado la información extraída de las reuniones periódicas (al menos dos por semestre) de las ocho comisiones de semestre (correspondientes a los cuatro cursos del grado en Química). El objetivo es conseguir una coherencia tanto en la distribución de contenidos, como en las metodologías docentes y de evaluación de las materias que componen el plan de estudios del Grado en Química de la Universidad de Alicante. Los resultados de este trabajo están permitiendo identificar problemas y plantear propuestas de mejora en la organización docente de la titulación. El trabajo realizado por la red se está utilizando para elaborar el autoinforme para la reacreditación del grado en Química

Seguimiento del Grado en Química

Con la implantación del 4º curso del grado en Química, que se ha realizado en el presente curso académico, se han completado los cuatro cursos del grado. En la Facultad de Ciencias se han constituido ocho comisiones de semestre, en las que participan profesores de todos los departamentos que imparten docencia en la titulación y la Comisión de Grado, formada por los coordinadores de las comisiones de semestre que, a su vez, forman parte de una red docente para el seguimiento del grado. Desde estas comisiones se está realizando un intenso trabajo cooperativo cuyo objetivo es alcanzar una coherencia tanto en la distribución de contenidos, como en las metodologías docentes y de evaluación de las materias que componen el plan de estudios del Grado en Química de la Universidad de Alicante. La coordinación horizontal entre semestres de un mismo curso y la coordinación vertical entre cursos forman parte de las tareas que se desarrollan. Los resultados de este trabajo permiten identificar las deficiencias en el proceso de implantación y plantear posibles propuestas de mejora en la organización docente de la titulación

Parkinson’s Disease Detection Using Isosurfaces-Based Features and Convolutional Neural Networks

Computer aided diagnosis systems based on brain imaging are an important tool to assist in the diagnosis of Parkinson’s disease, whose ultimate goal is the detection by automatic recognizing of patterns that characterize the disease. In recent times Convolutional Neural Networks (CNN) have proved to be amazingly useful for that task. The drawback, however, is that 3D brain images contain a huge amount of information that leads to complex CNN architectures. When these architectures become too complex, classification performances often degrades because the limitations of the training algorithm and overfitting. Thus, this paper proposes the use of isosurfaces as a way to reduce such amount of data while keeping the most relevant information. These isosurfaces are then used to implement a classification system which uses two of the most well-known CNN architectures, LeNet and AlexNet, to classify DaTScan images with an average accuracy of 95.1% and AUC = 97%, obtaining comparable (slightly better) values to those obtained for most of the recently proposed systems. It can be concluded therefore that the computation of isosurfaces reduces the complexity of the inputs significantly, resulting in high classification accuracies with reduced computational burden.MINECO/FEDER under TEC2015-64718-R, PSI2015-65848-R, PGC2018-098813-B-C32, and RTI2018-098913-B-100 projects

Computational Approaches to Explainable Artificial Intelligence:Advances in Theory, Applications and Trends

Deep Learning (DL), a groundbreaking branch of Machine Learning (ML), has emerged as a driving force in both theoretical and applied Artificial Intelligence (AI). DL algorithms, rooted in complex and non-linear artificial neural systems, excel at extracting high-level features from data. DL has demonstrated human-level performance in real-world tasks, including clinical diagnostics, and has unlocked solutions to previously intractable problems in virtual agent design, robotics, genomics, neuroimaging, computer vision, and industrial automation. In this paper, the most relevant advances from the last few years in Artificial Intelligence (AI) and several applications to neuroscience, neuroimaging, computer vision, and robotics are presented, reviewed and discussed. In this way, we summarize the state-of-the-art in AI methods, models and applications within a collection of works presented at the 9 International Conference on the Interplay between Natural and Artificial Computation (IWINAC). The works presented in this paper are excellent examples of new scientific discoveries made in laboratories that have successfully transitioned to real-life applications

Computational approaches to explainable artificial intelligence: Advances in theory, applications and trends

Deep Learning (DL), a groundbreaking branch of Machine Learning (ML), has emerged as a driving force in both theoretical and applied Artificial Intelligence (AI). DL algorithms, rooted in complex and non-linear artificial neural systems, excel at extracting high-level features from data. DL has demonstrated human-level performance in real-world tasks, including clinical diagnostics, and has unlocked solutions to previously intractable problems in virtual agent design, robotics, genomics, neuroimaging, computer vision, and industrial automation. In this paper, the most relevant advances from the last few years in Artificial Intelligence (AI) and several applications to neuroscience, neuroimaging, computer vision, and robotics are presented, reviewed and discussed. In this way, we summarize the state-of-the-art in AI methods, models and applications within a collection of works presented at the 9th International Conference on the Interplay between Natural and Artificial Computation (IWINAC). The works presented in this paper are excellent examples of new scientific discoveries made in laboratories that have successfully transitioned to real-life applications.MCIU - Nvidia(UMA18-FEDERJA-084

Compartir ideas. La Universidad va al Instituto: un proyecto de aprendizaje- servicio transversal de la Universidad de Barcelona

Compartir ideas. La universidad va al instituto es un proyecto de aprendizaje servicio transversal de la Universidad de Barcelona. Este representa una propuesta de aprendizaje servicio que bajo una estructura común permite la participación de estudiantes y profesorado de distintas disciplinas en un mismo proyecto. El aprendizaje servicio (ApS) es una propuesta formativa que permite el desarrollo de diferentes tipos de aprendizajes a partir de la implicación en necesidades sociales reales con la intención de transformarlas (Tapia, 2001; Martínez, 2008; Puig, 2009). En este tipo de proyectos están presentes simultáneamente la intencionalidad pedagógica y la intencionalidad solidaria. Se pueden definir como experiencias educativas solidarias protagonizadas por estudiantes, que tienen como objetivo atender a una necesidad de los destinatarios a la vez que planificar y mejorar la calidad de los aprendizajes (Tapia, 2006)

Memoria de la infancia en el cine: Oporto de mi infancia de Manoel de Oliveira y Una habitación y media de Andrey Khrzhanovsky

Esta comunicación aborda las semejanzas y diferencias en la evocación de la infancia y la descripción de la propia ciudad en dos películas: Porto da Minha Infância/Oporto de mi infancia (Manoel de Oliveira, 2001) y Polotory Komnaty/Una habitación y media (Andrey Khrzhanovsky, 2009). Se muestra cómo en ambos filmes aparecen cuestiones vinculadas a la rememoración de la ciudad de la niñez (memoria, falta de recuerdo y mitologización del espacio). El objetivo consiste en analizar, a través del análisis fílmico y textual, cómo estos temas son representados en el cine. En particular, el análisis se centra en la subjetividad, en los elementos documentales, en las imágenes de archivo, en las fotografías y en la voz en off, para atender al vínculo que se establece entre las ciudades y la memoria personales y para comprobar cómo estas películas son una reescritura la historia de Oporto y de San Petersburgo

Low metal content Co and Ni alumina supported catalysts for the CO2 reforming of methane

Low metal content Co and Ni alumina supported catalysts (4.0, 2.5 and 1.0 wt% nominal metal content) have been prepared, characterized (by ICP-OES, TEM, TPR-H2 and TPO) and tested for the CO2 reforming of methane. The objective is to optimize the metal loading in order to have a more efficient system. The selected reaction temperature is 973 K, although some tests at higher reaction temperature have been also performed. The results show that the amount of deposited carbon is noticeably lower than that obtained with the Co and Ni reference catalysts (9 wt%), but the CH4 and CO2 conversions are also lower. Among the catalysts tested, the Co(1) catalyst (the value in brackets corresponds to the nominal wt% loading) is deactivated during the first minutes of reaction because CoAl2O4 is formed, while Ni(1) and Co(2.5) catalysts show a high specific activity for methane conversion, a high stability and a very low carbon deposition.The authors thank Generalitat Valenciana (PROMETEO/2009/047) and FEDER for financial support and D. San José-Alonso thanks Spanish Government his thesis grant

A Heavy Tailed Expectation Maximization Hidden Markov Random Field Model with Applications to Segmentation of MRI

A wide range of segmentation approaches assumes that intensity histograms extracted from magnetic resonance images (MRI) have a distribution for each brain tissue that can be modeled by a Gaussian distribution or a mixture of them. Nevertheless, intensity histograms of White Matter and Gray Matter are not symmetric and they exhibit heavy tails. In this work, we present a hidden Markov random field model with expectation maximization (EM-HMRF) modeling the components using the α-stable distribution. The proposed model is a generalization of the widely used EM-HMRF algorithm with Gaussian distributions. We test the α-stable EM-HMRF model in synthetic data and brain MRI data. The proposed methodology presents two main advantages: Firstly, it is more robust to outliers. Secondly, we obtain similar results than using Gaussian when the Gaussian assumption holds. This approach is able to model the spatial dependence between neighboring voxels in tomographic brain MRI