Identificación de actividad humana usando aprendizaje no supervisado en sistemas multimodales

El reconocimiento de actividad humana se ha vuelto un asunto importante en diferentes campos como deporte, rehabilitación y diagnosis medico, sistema vigilancia inteligente, entre otros [1, 2, 3], los cuales han llevado a que surjan investigaciones de metodologías que permitan la detección automática de un conjunto de actividades físicas. Muchas de estas metodologías de reconocimiento utilizan sensores como acelerómetros, cámaras de video, electrodos, etc., pero la mayoría utilizan aprendizaje supervisado y aunque el uso de este aprendizaje ha ofrecido buenos resultados, el problema es que para tareas más complejas no es e ficiente, es sensible al ruido, y como sus valores de entrada son especi ficados por el usuario, puede presentar errores de umbralización entre muchos otros [1]. Por lo tanto se utiliza el aprendizaje no supervisado, el cual, ha visto un aumento en investigaciones basadas en dicha metodología en los últimos años, ya que suprime muchos de los problemas que acarrea el uso de aprendizaje supervisado[4]. Así que este trabajo propone una metodología de aprendizaje no supervisado para reconocer los movimientos para la actividad humana en un sistema multimodal. Para esto se utiliza técnicas de agrupamiento no supervisado (Unsupervised Clustering) que separa cada actividad física en movimientos primitivos. También se aplican técnicas de selección de características para cada sensor (Kinect®, IMU, EMG). El enfoque propuesto se prueba en una base de datos de actividad física humana, donde se estima el número mínimo de movimientos primitivos para el conjunto de actividades después de encontrar el número de sensores y puntos articulados que son necesarios para obtener un rendimiento similar como si se utilizara todas las características del sistema de reconocimiento. Esto demuestra que el aprendizaje no supervisado es capaz de reconocer cada movimiento de forma satisfactoria y evitar cieretos inconvenientes que conlleva el uso de aprendizaje supervisado

Identificación de actividad humana usando aprendizaje no supervisado en sistemas multimodales

El reconocimiento de actividad humana se ha vuelto un asunto importante en diferentes campos como deporte, rehabilitación y diagnosis medico, sistema vigilancia inteligente, entre otros [1, 2, 3], los cuales han llevado a que surjan investigaciones de metodologías que permitan la detección automática de un conjunto de actividades físicas. Muchas de estas metodologías de reconocimiento utilizan sensores como acelerómetros, cámaras de video, electrodos, etc., pero la mayoría utilizan aprendizaje supervisado y aunque el uso de este aprendizaje ha ofrecido buenos resultados, el problema es que para tareas más complejas no es e ficiente, es sensible al ruido, y como sus valores de entrada son especi ficados por el usuario, puede presentar errores de umbralización entre muchos otros [1]. Por lo tanto se utiliza el aprendizaje no supervisado, el cual, ha visto un aumento en investigaciones basadas en dicha metodología en los últimos años, ya que suprime muchos de los problemas que acarrea el uso de aprendizaje supervisado[4]. Así que este trabajo propone una metodología de aprendizaje no supervisado para reconocer los movimientos para la actividad humana en un sistema multimodal. Para esto se utiliza técnicas de agrupamiento no supervisado (Unsupervised Clustering) que separa cada actividad física en movimientos primitivos. También se aplican técnicas de selección de características para cada sensor (Kinect®, IMU, EMG). El enfoque propuesto se prueba en una base de datos de actividad física humana, donde se estima el número mínimo de movimientos primitivos para el conjunto de actividades después de encontrar el número de sensores y puntos articulados que son necesarios para obtener un rendimiento similar como si se utilizara todas las características del sistema de reconocimiento. Esto demuestra que el aprendizaje no supervisado es capaz de reconocer cada movimiento de forma satisfactoria y evitar cieretos inconvenientes que conlleva el uso de aprendizaje supervisado

Reconocimiento de actividades humanas mediante SVM semisupervisado y modelos ocultos de Markov

Automatic human activity recognition is an area of interest for developing health, security, and sports applications. Currently, it is necessary to develop methods that facilitate the training process and reduce the costs of this process. This paper explores a methodology to classify human physical activities in a semi-supervised paradigm. With this approach, it is possible to reduce the number of labels necessary to train the learning model and the complexity of this process. This process begins by deducting the number of micro-movements or sub-movements where the data should be grouped and assigning the label through a clustering technique. We perform this procedure for a specific group of micro-movements whose label is unknown. Later, the classification process starts by using two methods, a Support Vector Machine (SVM) that identifies the micro-movements and a Markov Hidden Model that detects the human physical activity as a function of sequences. The results show that with a percentage of 80 % of the known labels, we achieved outcomes like the supervised paradigms found in the literature. This facilitates training these learning models by reducing the number of examples requiring labels and reduces the economic costs, which is one of the significant limitations of machine learning processes.El reconocimiento automático de la actividad humana es un área de interés para el desarrollo de aplicaciones en salud, seguridad y deportes. Actualmente, es necesario desarrollar métodos que faciliten el proceso de entrenamiento y reduzcan los costos de este proceso. Este trabajo explora una metodología para clasificar actividades físicas humanas en un paradigma semi-supervisado. Con este enfoque, es posible reducir el número de etiquetas necesarias para entrenar el modelo de aprendizaje y la complejidad de este proceso. Este proceso comienza deduciendo el número de micro-movimientos o submovimientos en los que deben agruparse los datos y asignando la etiqueta mediante una técnica de clustering. Realizamos este procedimiento para un grupo específico de micro-movimientos cuya etiqueta se desconoce. Posteriormente, se inicia el proceso de clasificación utilizando dos métodos, una Máquina de Vectores Soportados (SVM) que identifica los micro-movimientos y un Modelo Oculto de Markov que detecta la actividad física humana en función de secuencias. Los resultados muestran que con un porcentaje del 80 % de las etiquetas conocidas, se consigue resultados como los paradigmas supervisados encontrados en la literatura. Esto facilita el entrenamiento de estos modelos de aprendizaje al reducir el número de ejemplos que requieren etiquetas y reduce los costes económicos, que es una de las limitaciones significativas de los procesos de aprendizaje automático

A High-Efficiency Isolated Wide Voltage Range DC-DC Converter Using WBG Devices

The recent release of the standard USB-PD 3.1 speci es variable output voltages from 5 V to 48 V featuring a step forward towards a universal adaptor but rising new challenges for the converter topologies used up to now. In such applications, a rst AC-DC stage is followed by a DC-DC stage. In this paper, emerging WBG technologies are applied to the asymmetrical half-bridge yback topology, demonstrating the potential of such combination as a wide voltage range DC-DC stage. Its suitability for high-density and high-ef ciency USB-PD Extended Power Range (EPR) and battery charger applications is discussed. The impact of different switching technologies, silicon and wide band gap, is analyzed. A general method to dimension the converter is presented and an iterative process is used to evaluate the theoretical ef ciency under different conditions and switching devices. Finally, the advantages of the presented converter using Gallium Nitride (GaN) devices are demonstrated in a 240 W DC-DC prototype. It achieves a full load ef ciency of 98%, and it is able to deliver an output voltage from 5 V to 48 V with input voltage range from 120 V to 420 V, as well an outstanding power density of 112 W/inch3 uncased.Infineon Technologies AG through the Spanish Regional Project P20_00265 BRNM-680-UGR20Spanish Ministry of Science MCIN/AEI PID2020-117344RB-I0

Low-Cost Soft Error Robust Hardened D-Latch for CMOS Technology Circuit

In this paper, a Soft Error Hardened D-latch with improved performance is proposed, also featuring Single Event Upset (SEU) and Single Event Transient (SET) immunity. This novel D-latch can tolerate particles as charge injection in different internal nodes, as well as the input and output nodes. The performance of the new circuit has been assessed through different key parameters, such as power consumption, delay, Power-Delay Product (PDP) at various frequencies, voltage, temperature, and process variations. A set of simulations has been set up to benchmark the new proposed D-latch in comparison to previous D-latches, such as the Static D-latch, TPDICE-based D-latch, LSEH-1 and DICE D-latches. A comparison between these simulations proves that the proposed D-latch not only has a better immunity, but also features lower power consumption, delay, PDP, and area footprint. Moreover, the impact of temperature and process variations, such as aspect ratio (W/L) and threshold voltage transistor variability, on the proposed D-latch with regard to previous D-latches is investigated. Specifically, the delay and PDP of the proposed D-latch improves by 60.3% and 3.67%, respectively, when compared to the reference Static D-latch. Furthermore, the standard deviation of the threshold voltage transistor variability impact on the delay improved by 3.2%, while its impact on the power consumption improves by 9.1%. Finally, it is shown that the standard deviation of the (W/L) transistor variability on the power consumption is improved by 56.2%

Pollen spectrum and risk of pollen allergy in central Spain

The present work analyses the airborne pollen dynamic of the atmosphere of Toledo (central Spain), a World Heritage Site and an important tourist city receiving over 2 millions of visitors every year. The airborne pollen spectrum, the annual dynamics of the most important taxa, the infl uence of meteorological variables and the risk of suffering pollen allergy are analysed. Results of the present work are compared to those obtained by similar studies in nearby regions. The average annual Pollen Index is 44,632 grains, where 70–90% is recorded during February–May. The pollen calendar includes 29 pollen types, in order of importance; Cupressaceae (23.3% of the total amount of pollen grains), Quercus (21.2%), and Poaceae and Olea (11.5 and 11.2%, respectively), are the main pollen producer taxa. From an allergological viewpoint, Toledo is a high-risk locality for the residents and tourist who visit the area, with a great number of days exceeding the allergy thresholds proposed by the Spanish Aerobiological Network (REA). The types triggering most allergic processes in Toledo citizens and tourists are Cupressaceae, Platanus, Olea, Poaceae, Urticaceae and Chenopodiaceae-Amaranthaceae. Allergic risk increases in 3 main periods: winter (January–March), with the main presence of the Cupressaceae type; spring, characterized by Poaceae, Olea, Platanus and Urticaceae pollen types; and, fi nally, late summer (August–September), characterized by Chenopodiaceae- Amaranthaceae pollen type, which are the main cause of allergies during these months

Advanced control methods for Asymmetrical Half-bridge Flyback

—In this article, a power converter based on an asymmetrical half-bridge flyback topology is analyzed and optimized for small form factor and fast-charging power adaptors. Two resonant control methods, taking advantage of the forward and flyback characteristics of the converter, as well as the benefits of each of them depending of the operation point are discussed. The analysis is nourished with the equivalent circuits in each phase of operation and the equations that define them. Particularly innovative is the proposed zero voltage resonant valley switching control method for the mentioned converter; in this case, it is operated similarly to a flyback converter, allowing safe output voltage ramp up, which is one of the challenges that has limited the usage of this topology up to now. The manuscript also describes how to achieve high efficiency and power density using zero-voltage switching and zero-current switching techniques over the full range of the input voltage and the output load. Finally, the advantages of the proposed control methods are demonstrated in a 65-W adaptor prototype achieving a peak efficiency over 94.6% and an efficiency of 93.8% @ Vac ≥ 100 V at full load over the range of the input voltage, as well as a world-class power density of 35 W/in3 uncasedhis work was supported by Infineon Technologies AG by Contract OTRI 3770-05 and Contract OTRI 3770-0

Membranas electrohiladas de doble acción para tratamiento de agua

Número de publicación: 2 663 129 Número de solicitud: 201600852 51 Int. CI.: B01D 61/00 (2006.01) C02F 1/44 (2006.01)Membranas electrohiladas de doble acción para tratamiento de agua. La presente invención consiste en un procedimiento para la fabricación de membranas activas basadas en fibras submicrométricas que combinan una acción antimicrobiana con la capacidad de retención de contaminantes apolares en solución acuosa. Las membranas se producen mediante un procedimiento de electrohilado en disolución acuosa a partir de mezclas de un poliácido y un polialcohol solubles en agua que se estabilizan mediante un procedimiento de curado y se post-funcionalizan mediante la incorporación de dendrímeros con terminación amino mediante un procedimiento de injertado can ayuda de un agente de acoplamiento. La aplicación del material es la producción de membranas o componentes de membranas multicapa para tratamiento de agua con acción antimicrobiana y con capacidad para retener contaminantes apolares.Universidad de Almerí

Culture: Not just Burns – what about the poet Robert Fergusson?

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Synthesis and Luminescent Properties of Silicon Nanocrystals

Nowadays, study of silicon-based visible light-emitting devices has increased due to large-scale microelectronic integration. Since then different physical and chemical processes have been performed to convert bulk silicon (Si) into a light-emitting material. From discovery of Photoluminescence (PL) in porous Silicon by Canham, a new field of research was opened in optical properties of the Si nanocrystals (Si-NCs) embedded in a dielectric matrix, such as SRO (silicon-rich oxide) and SRN (silicon-rich nitride). In this respect, SRO films obtained by sputtering technique have proved to be an option for light-emitting capacitors (LECs). For the synthesis of SRO films, growth parameters should be considered; Si-excess, growth temperature and annealing temperature. Such parameters affect generation of radiative defects, distribution of Si-NCs and luminescent properties. In this chapter, we report synthesis, structural and luminescent properties of SRO monolayers and SRO/SiO2 multilayers (MLs) obtained by sputtering technique modifying Si-excess, thickness and thermal treatments