Estudio de la fiabilidad de las tipografías

Castellà: La elección de una buena tipografía es de especial importancia para aquellas personas que tengan baja visión. El uso de una tipografía con un buen nivel de fiabilidad, marca la diferencia en la legibilidad y comprensión del texto. Objetivos: Considerando la importancia que tiene el uso de una tipografía fiable, en el presente trabajo buscamos cumplir con dos objetivos: el estudio de la fiabilidad de diferentes tipografías mediante 3 métodos de análisis y, el análisis de la viabilidad y justificación del uso del índice de poder Shapley-Shubik como una nueva propuesta para el cálculo del índice de fiabilidad tipográfica. Método: Se trabaja con las respuestas de una población muestra de 31 observadores de 21,47 ± 1,7 años, ante la presentación aleatoria de letras para cada una de las 4 tipografías estudiadas (Georgia, Helvetica, Roboto y Optotipica). Todos los observadores presentan una agudeza visual decimal Landolt mayor de 0,8. Las pruebas se realizan siempre bajo las mismas condiciones (ISO 8596:2017). Para cada paciente, se muestran dos veces cada tipografía, las 26 letras de abecedario inglés en un orden de aparición aleatoria. Las presentaciones se muestran para una agudeza visual en la que el observador comete un 25-50% de error en la lectura de letras. A partir de los resultados recopilados, se estudia la fiabilidad de cada tipografía por medio de tres métodos de análisis diferentes: las frecuencias relativas corregidas (Frc), los índices de poder Shapley-Shubik (SSPI) y las matrices de confusión (F-score). Posteriormente, con los resultados obtenidos, se lleva a cabo un análisis estadístico inferencial y descriptivo, valorando el uso de SSPI frente al resto de métodos. Se ejecutan las pruebas t pareada, igualdad de varianzas y la correlación de Spearman. Conclusiones: De las tipografías estudiadas, Helvetica es la que presenta una mayor fiabilidad tipográfica en las mayúsculas y en las minúsculas tenemos a la Optotipica. La valoración del uso de SSPI para el análisis de la fiabilidad tipográfica es satisfactoria, ofreciéndonos unos valores diferentes y ligeramente superiores, mostrando una alta consistencia con el método de las Frc. Català: L'elecció d'una bona tipografia és d'especial importància per a aquelles persones que tenen de baixa visió. L'ús d'una tipografia amb un bon nivell de fiabilitat, marca la diferència en la llegibilitat i comprensió del text. Objectius: Considerant la importància que té l'ús d'una tipografia fiable, en el present treball busquem complir amb dos objectius: l'estudi de la fiabilitat de diferents tipografies mitjançant 3 mètodes d'anàlisis i, l'anàlisi de la viabilitat i justificació de l'ús de l'índex de poder Shapley- Shubik com una nova proposta per al càlcul de l'índex de fiabilitat tipogràfica. Mètode: Es treballa amb les respostes d'una població mostra de 31 observadors de 21,47 ± 1,7 anys, davant la presentació aleatòria de lletres per a cadascuna de les 4 tipografies estudiades (Geòrgia, Helvetica, Roboto i Optotipica). Tots els observadors presenten una agudesa visual decimal Landolt major de 0,8. Les proves es realitzen sempre sota les mateixes condicions (ISO 8596:2017). Per a cada pacient, es mostren dues vegades cada tipografia, les 26 lletres d'abecedari anglès en un ordre d'aparició aleatòria. Les presentacions es mostren per a una agudesa visual en la qual l'observador comet un 25-50% d'error en la lectura de lletres. A partir dels resultats recopilats, s'estudia la fiabilitat de cada tipografia per mitjà de tres mètodes d'anàlisis diferents: les freqüències relatives corregides (Frc), els índexs de poder Shapley-Shubik (SSPI) i les matrius de confusió (F-score). Posteriorment, amb els resultats obtinguts, es duu a terme una anàlisi estadística inferencial i descriptiu, valorant l'ús de SSPI enfront de la resta de mètodes. S'executen les proves t apariada, igualtat de variàncies i la correlació de Spearman. Conclusions: De les tipografies estudiades, Helvetica és la que presenta una major fiabilitat tipogràfica en les majúscules i en les minúscules tenim a la Optotipica. La valoració de l'ús de SSPI per a l'anàlisi de la fiabilitat tipogràfica és satisfactòria, oferint-nos uns valors diferents i lleugerament superiors, mostrant una alta consistència amb el mètode de les Frc. Anglès: The selection of an appropriate typography holds significant importance for individuals with low vision. The utilization of a reliable typeface plays a pivotal role in enhancing the legibility and comprehensibility of text. Purpose: Considering the importance of using a reliable typeface, this study aims to achieve two objectives: the examination of the reliability of different typefaces through three methods of analysis and the analysis of the feasibility and justification of using the Shapley-Shubik Power Index as a new proposal for a typographic reliability index. Method: The responses of a sample population of 31 observers, of 21,47 ± 1,7 y.o, were collected. They were presented with random letters in each of the four studied typefaces (Georgia, Helvetica, Roboto, and Optotipica). All observers have a Landolt decimal visual acuity greater than 0.8. The tests were always conducted under the same conditions (ISO 8596:2017). For each participant, each typeface was shown twice, with the 26 letters of the English alphabet appearing in random order. The presentations were shown at a visual acuity level where the observer made a 25-50% error in letter reading. Based on the collected results, the reliability of each typeface was studied using three different analysis methods: corrected relative frequencies (Frc), Shapley-Shubik Power Index (SSPI), and confusion matrices (F-score). Subsequently, with the obtained results, an inferential and descriptive statistical analysis was carried out, evaluating the use of SSPI compared to the other methods. Paired t-tests, equality of variances, and Spearman correlation were performed. Conclusions: Among the studied typefaces, Helvetica yielded the highest typographic reliability in uppercase letters, while Optotipica performs best in lowercase letters. The evaluation of using SSPI for typographic reliability analysis is satisfactory, providing slightly higher and different values, showing a high consistency with the Frc method

Improved antibacterial performance using hydrogel-immobilized lysozyme as a catalyst in water

Silver nanoparticle-based catalysts are used extensively to kill bacteria in drinking water treatment. However secondary contamination and their high cost require scientists to seek alternatives with non-toxicity, high activity and low cost. In this article, we develop a new hydrogel-immobilized lysozyme (h-lysozyme) that shows excellent antibacterial performance, including high activity duration of up to 55 days, inhibition efficiency as high as 99.4%, good recycling capability of up to 11 cycles, a wide temperature window and extremely low concentration. The immobilized lysozyme displayed greatly improved bacterial inhibition with both Gram-negative E. coli and Gram-positive B. subtilis, which enables broad antibacterial applications in various water systems. In parallel, the non-toxic structure and high stability of the hlysozyme without additional contamination make it a promising alternative to nanoparticle catalysts fur use in drinking water purification

A Polynomial Kernel for Diamond-Free Editing

Given a fixed graph H, the H-free editing problem asks whether we can edit at most k edges to make a graph contain no induced copy of H. We obtain a polynomial kernel for this problem when H is a diamond. The incompressibility dichotomy for H being a 3-connected graph and the classical complexity dichotomy suggest that except for H being a complete/empty graph, H-free editing problems admit polynomial kernels only for a few small graphs H. Therefore, we believe that our result is an essential step toward a complete dichotomy on the compressibility of H-free editing. Additionally, we give a cubic-vertex kernel for the diamond-free edge deletion problem, which is far simpler than the previous kernel of the same size for the problem

A Language Agent for Autonomous Driving

Human-level driving is an ultimate goal of autonomous driving. Conventional approaches formulate autonomous driving as a perception-prediction-planning framework, yet their systems do not capitalize on the inherent reasoning ability and experiential knowledge of humans. In this paper, we propose a fundamental paradigm shift from current pipelines, exploiting Large Language Models (LLMs) as a cognitive agent to integrate human-like intelligence into autonomous driving systems. Our approach, termed Agent-Driver, transforms the traditional autonomous driving pipeline by introducing a versatile tool library accessible via function calls, a cognitive memory of common sense and experiential knowledge for decision-making, and a reasoning engine capable of chain-of-thought reasoning, task planning, motion planning, and self-reflection. Powered by LLMs, our Agent-Driver is endowed with intuitive common sense and robust reasoning capabilities, thus enabling a more nuanced, human-like approach to autonomous driving. We evaluate our approach on the large-scale nuScenes benchmark, and extensive experiments substantiate that our Agent-Driver significantly outperforms the state-of-the-art driving methods by a large margin. Our approach also demonstrates superior interpretability and few-shot learning ability to these methods. Code will be released.Comment: Project Page: https://usc-gvl.github.io/Agent-Driver