Fooling Neural Networks for Motion Forecasting via Adversarial Attacks

Human motion prediction is still an open problem, which is extremely important for autonomous driving and safety applications. Although there are great advances in this area, the widely studied topic of adversarial attacks has not been applied to multi-regression models such as GCNs and MLP-based architectures in human motion prediction. This work intends to reduce this gap using extensive quantitative and qualitative experiments in state-of-the-art architectures similar to the initial stages of adversarial attacks in image classification. The results suggest that models are susceptible to attacks even on low levels of perturbation. We also show experiments with 3D transformations that affect the model performance, in particular, we show that most models are sensitive to simple rotations and translations which do not alter joint distances. We conclude that similar to earlier CNN models, motion forecasting tasks are susceptible to small perturbations and simple 3D transformations.Comment: 11 pages, 8 figures, VISSAP 202

Deep CNN and MLP-based vision systems for algae detection in automatic inspection of underwater pipelines

Artificial neural networks, such as the multilayer perceptron (MLP), have been increasingly employed in various applications. Recently, deep neural networks, specially convolutional neural networks (CNN), have received considerable attention due to their ability to extract and represent high-level abstractions in data sets. This work describes a vision inspection system based on deep learning and computer vision algorithms for detection of algae in underwater pipelines. The proposed algorithm comprises a CNN or a MLP network, followed by a post-processing stage operating in spatial and temporal domains, employing clustering of neighboring detection positions and a region interception framebuffer. The performances of MLP, employing different descriptors, and CNN classifiers are compared in real-world scenarios. It is shown that the post-processing stage considerably decreases the number of false positives, resulting in an accuracy rate of 99.39%.Redes neurais artificiais, como o perceptron multicamada (MLP), têm sido cada vez mais empregadas em várias aplicações. Recentemente, as redes neurais profundas (deep neural networks), especialmente as redes neurais convolutivas (CNN), receberam atenção considerável devido à sua capacidade de extrair e representar abstrações de alto nível em conjuntos de dados. Esta dissertação descreve um sistema de inspeção automático baseado em algoritmos de aprendizado profundo (deep learning) e visão computacional para detecção de algas em dutos submarinos. O algoritmo proposto compreende uma rede CNN ou MLP, seguida de uma fase de pós-processamento que opera em domínios espaciais e temporais, empregando agrupamento de posições de detecção vizinhas e um buffer das regiões de interseção ao longo dos quadros. Os desempenhos de MLP, empregando diferentes descritores, e os classificadores CNN são comparados em cenários do mundo real. Mostra-se que a fase de pos-processamento diminui consideravelmente o número de falsos positivos, resultando em uma taxa de acerto de 99,39%

WSAM: Visual Explanations from Style Augmentation as Adversarial Attacker and Their Influence in Image Classification

Currently, style augmentation is capturing attention due to convolutional neural networks (CNN) being strongly biased toward recognizing textures rather than shapes. Most existing styling methods either perform a low-fidelity style transfer or a weak style representation in the embedding vector. This paper outlines a style augmentation algorithm using stochastic-based sampling with noise addition to improving randomization on a general linear transformation for style transfer. With our augmentation strategy, all models not only present incredible robustness against image stylizing but also outperform all previous methods and surpass the state-of-the-art performance for the STL-10 dataset. In addition, we present an analysis of the model interpretations under different style variations. At the same time, we compare comprehensive experiments demonstrating the performance when applied to deep neural architectures in training settings.Comment: 8 pages, 10 figure

Diseño de una topología de Red LAN de alta disponibilidad y redundante para mejorar el estándar de servicio y soluciones Cloud de la empresa ITG SOLUTIONS S.A.C.

Las empresas que brinden servicio de soporte técnico en las distintas áreas de la tecnología de la información y telecomunicaciones, que sus principales actividades estén relacionadas con implementación y soluciones Cloud, deben de tener una infraestructura de red interna de alta disponibilidad y redundante para garantizar un estándar de servicio de alta calidad, así tener una mayor competitividad en el mercado actual. ITG SOLUTONS S.A.C. es una empresa enfocada a brindar implementación y soluciones Cloud, entre sus clientes más importantes tiene a entidades financieras como: Mibanco, Banco de Crédito del Perú e Interbank, en dichas entidades brinda servicio de implementación y soporte técnico en la plataforma de Microsoft Office365. Como empresa prestadora de servicio de soporte técnico a entidades financieros, donde las exigencias de calidad de servicio son muy altas, deben contar con un estand de profesionales altamente calificadas, asimismo tener una infraestructura de redes muy bien implementada, puesto que brindan soporte técnico vía remoto y trabajan con servicios en la nube de Microsoft. Una infraestructura de redes y comunicaciones siempre está expuesto a fallas ya sean humanas, a nivel de software, a nivel de hardware o fallas en el cableado estructurado, entonces, si no existe una topología redundante, por una falla lógica o física en uno de los componentes de la estructura de redes, todo el servicio se verá afectado ya que no existe un enlace de contingencia que mantenga el servicio activo. La topología de Red LAN a diseñar en el presente trabajo tendrá una disponibilidad alta y redundante en los 3 niveles de red (nivel de acceso, nivel de distribución y nivel núcleo o Core), garantizando una salida permanente al servicio de internet e interconexión redundante a nivel LAN, a pesar de que ocurra una eventual falla física o lógica en uno de dispositivos o daños físicos en el cableado estructurado

Aplicación de la estrategia de sensibilización “Soy Mejor” en la disminución del bullying entre los estudiantes del sexto grado de la I.E. 82949 - Cajamarca - 2018

El bullying se ha convertido en un flagelo sin fronteras, pues ha tomado cifras alarmantes a nivel mundial, reportándose la mayor incidencia en países de Latinoamérica. En Perú las cifras de organismos oficiales demuestran que los casos van en aumento. Por ello se llevó a cabo la presente investigación con el objetivo de analizar cómo la estrategia de sensibilización “Soy Mejor” tiene influencia en la disminución de los niveles de Bullying entre las cincuenta y seis (56) estudiantes de sexto grado “B” de la I.E 82949 “BELÉN” de Cajamarca en 2018. La investigación es educacional, científico-teórica empírica, cuantitativa, pre-experimental y explicativa; se utilizó la encuesta como técnica de investigación y se usó el Cuestionario para la Exploración del Bullying de Estrada y Jaid, (2011) conformado por setenta (70) ítems para determinar la participación de los escolares en los tres roles: víctima, victimario y observador. Para el procesamiento de los datos se utilizó el programa Microsoft Excel 2010; el análisis de datos se realizó de manera descriptiva e inferencial utilizando tablas de frecuencia y figuras de barra. Se determinó que al momento de la aplicación del pretest la frecuencia de ejecución de conductas agresivas estaba en el rango “Media” en 86%, mientras que el 14% está en “Baja” frecuencia y luego de la aplicación de la estrategia de sensibilización “Soy Mejor” el postest reveló un descenso de las conductas agresivas de “Media” frecuencia a un 7% y las de “Baja” frecuencia en un 93%, es decir que disminuyó notablemente el bullying

Caracterización fisicoquímica, microbiológica y organoléptica del aguamiel y pulque del Alto Mezquital, Hidalgo

The production of pulque in the Alto Mezquital region, Hidalgo, represents an important source of economic income among the producers of maguey xamini (Agave salmiana). This drink is mainly made by adults in a traditional way. Aguamiel (Agave sap) has high protein content and pulque, due to its composition, enables the growth of probiotic bacteria that has both high nutritional and even medicinal value. The objective of this study was to carry out physicochemical, microbiological and organoleptic characterization of aguamiel and pulque from the Alto Mezquital region, and to document the process used for the extraction of aguamiel and the elaboration of pulque. Producers who make pulque in a traditional way were identified, and an interview was applied in order to learn about the processes for making the drink; then samples were taken for laboratory analysis. As part of the results, the process of making pulque in the study region was documented. Physicochemical analyzes allowed pulque to be classified according to the quality standards with reference NMX-V-037-1972. In the case of aguamiel, the reference was NMX-V-022-1972, which meant it was categorized as quality I. The amount of yeasts and lactic acid bacteria in aguamiel, seed (pulque starter), punta (first extraction) and commercial pulque was evaluated. Finally, sensory evaluation made it possible to characterize the organoleptic properties of the pulque from Alto Mezquital. It has thus been concluded that aguamiel and pulque from the study region have high nutritional value, with ideal characteristics for use in the food, biotechnological and medicinal industries.La producción de pulque en la región del Alto Mezquital, Hidalgo, representa una fuente importante de ingresos económicos entre los productores de maguey xamini (Agave salmiana). Esta bebida es elaborada principalmente por personas adultas de forma tradicional. El aguamiel tiene un alto contenido de proteínas y el pulque por su composición permite el crecimiento de bacterias probióticas, ambos, con alto valor nutricional e inclusive medicinal. El objetivo del presente estudio fue realizar la caracterización fisicoquímica, microbiológica y organoléptica del aguamiel y pulque de la región del Alto Mezquital, y documentar el proceso para la extracción del aguamiel y elaboración del pulque. Se identificaron productores que elaboran de forma tradicional el pulque, se aplicó una entrevista a fin de conocer los procesos para la elaboración de la bebida, posteriormente, se tomaron muestras para realizar los análisis en laboratorio. Como parte de los resultados, se documentó el proceso de la elaboración del pulque para la región de estudio. Los análisis fisicoquímicos, permitieron clasificar al pulque con los estándares de calidad de acuerdo a la NMX-V-037-1972, para el caso del aguamiel la referencia fue la NMX-V-022-1972, lo anterior permitió identificarla dentro de la calidad I. Se evaluó el contenido de levaduras y bacterias lácticas en aguamiel, semilla, punta y pulque comercial, finalmente, la evaluación sensorial permitió caracterizar las propiedades organolépticas del pulque del Alto Mezquital. Por lo tanto, se concluye que el aguamiel y pulque de la región de estudio, presentan un alto valor nutrimental, con características ideales para su aprovechamiento en la industria alimentaria, biotecnológica y medicinal