Ingeniería de telecomunicación y género. Indicadores en la Universidad de Sevilla

La Ingeniería de Telecomunicación ha sido tradicionalmente una carrera considerada como masculina, ya que el porcentaje de mujeres que iniciaban su andadura en el campo de las telecomunicaciones era mínimo. Con el paso de los años y el aumento general del número de universitarias, esta titulación no debería ser un campo vedado para las mujeres. Por otro lado, gran parte de estas jóvenes ingenieras dedican su vida laboral a la docencia universitaria y consecuentemente a la investigación, contribuyendo a la innovación y posterior transferencia tecnológica. Las autoras, desde su experiencia como docentes e investigadoras en el Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad de Sevilla, han realizado un estudio estadístico que pretende proporcionar una visión general de la situación de la mujer en este ámbito. Este trabajo también abarca la complejidad de la conciliación de la vida familiar y laboral, en todas las etapas de la carrera docente

Centroid-Based Clustering with ab-Divergences

Centroid-based clustering is a widely used technique within unsupervised learning algorithms in many research fields. The success of any centroid-based clustering relies on the choice of the similarity measure under use. In recent years, most studies focused on including several divergence measures in the traditional hard k-means algorithm. In this article, we consider the problem of centroid-based clustering using the family of ab-divergences, which is governed by two parameters, a and b. We propose a new iterative algorithm, ab-k-means, giving closed-form solutions for the computation of the sided centroids. The algorithm can be fine-tuned by means of this pair of values, yielding a wide range of the most frequently used divergences. Moreover, it is guaranteed to converge to local minima for a wide range of values of the pair (a, b). Our theoretical contribution has been validated by several experiments performed with synthetic and real data and exploring the (a, b) plane. The numerical results obtained confirm the quality of the algorithm and its suitability to be used in several practical applications.MINECO TEC2017-82807-

Principales problemas de los profesores principiantes en la enseñanza universitaria

Se presentan y discuten algunas reflexiones sobre los principales problemas que los profesores principiantes encuentran en la enseñanza universitaria. Dichas dificultades se clasifican y analizan en tres ámbitos: el de la enseñanza, el de las relaciones interpersonales y el de la gestión o el contexto institucional. Se resalta la importancia de una adecuada formación pedagógica por parte del docente novel y el papel de la acción tutorial. Se revisa también los retos que suponen para el profesor principiante la actual reforma del modelo universitario español en el marco del Espacio Europeo de Educación Superior y el conflicto investigación-docencia. Esto porque la actividad investigadora no sólo es indispensable para la continua evolución científica del profesor universitario, sino que también depende de ella su continuidad en la carrera docente. Dicha actividad es a menudo difícil de compatibilizar con la puramente docente, especialmente para el docente principiante

Initialization method for speech separation algorithms that work in the time-frequency domain

This article addresses the problem of the unsupervised separa tion of speech signals in realistic scenarios. An initialization procedure is proposed for independent component analysis (ICA) algorithms that work in the time-frequency domain and require the prewhitening of the observations. It is shown that the proposed method drastically reduces the permuted solu tions in that domain and helps to reduce the execution time of the algorithms. Simulations confirm these advantages for several ICA instantaneous algo rithms and the effectiveness of the proposed technique in emulated reverber ant environments.Ministerio de Ciencia y tecnología (España) TEC2008-0625

Centroid-Based Clustering with αβ-Divergences

Article number 196Centroid-based clustering is a widely used technique within unsupervised learning algorithms in many research fields. The success of any centroid-based clustering relies on the choice of the similarity measure under use. In recent years, most studies focused on including several divergence measures in the traditional hard k-means algorithm. In this article, we consider the problem of centroid-based clustering using the family of αβ-divergences, which is governed by two parameters, α and β. We propose a new iterative algorithm, αβ-k-means, giving closed-form solutions for the computation of the sided centroids. The algorithm can be fine-tuned by means of this pair of values, yielding a wide range of the most frequently used divergences. Moreover, it is guaranteed to converge to local minima for a wide range of values of the pair (α, β). Our theoretical contribution has been validated by several experiments performed with synthetic and real data and exploring the (α, β) plane. The numerical results obtained confirm the quality of the algorithm and its suitability to be used in several practical applicationsMinisterio de Economía y Competitividad de España (MINECO) TEC2017-82807-

Solving permutations in frequencyy-domain for blind separation of an arbitrary number of speech sources

Blind separation of speech sources in reverberant environ ments is usually performed in the time-frequency domain, which gives rise to the permutation problem: the different ordering of estimated sources for different frequency components. A two-stage method to solve permutations with an arbitrary number of sources is proposed. The suggested procedure is based on the spectral consistency of the sources. At the first stage frequency bins are compared with each other, while at the second stage the neighboring frequencies are emphasized. Experiments for perfect separation situations and for live recordings show that the proposed method improves the results of existing approaches.Ministerio de Ciencia e Innovación (España) TEC2011-2355

EEG signal processing in mi-bci applications with improved covariance matrix estimators

Article number 8688582n brain–computer interfaces (BCIs), the typical models of the EEG observations usually lead to a poor estimation of the trial covariance matrices, given the high non-stationarity of the EEG sources. We propose the application of two techniques that significantly improve the accuracy of these estimations and can be combined with a wide range of motor imagery BCI (MI-BCI) methods. The first one scales the observations in such a way that implicitly normalizes the common temporal strength of the source activities. When the scaling applies independently to the trials of the observations, the procedure justifies and improves the classical preprocessing for the EEG data. In addition, when the scaling is instantaneous and inde pendent for each sample, the procedure particularizes to Tyler’s method in statistics for obtaining a distribution free estimate of scattering. In this case, the proposal pro vides an original interpretation of this existing method as a technique that pursuits an implicit instantaneous power-normalization of the underlying source processes. The second technique applies to the classifier and improves its performance through a convenient regularization of the features covariance matrix. Experimental tests reveal that a combination of the proposed techniques with the state-of-the-art algorithms for motor-imagery classification provides a significant improvement in the classification results.Ministerio de Economía y Competitividad ( España) TEC2017-82807-

A Method for Unsupervised Semi-Quantification of Inmunohistochemical Staining with Beta Divergences

In many research laboratories, it is essential to determine the relative expression levels of some proteins of interest in tissue samples. The semi-quantitative scoring of a set of images consists of establishing a scale of scores ranging from zero or one to a maximum number set by the researcher and assigning a score to each image that should represent some predefined characteristic of the IHC staining, such as its intensity. However, manual scoring depends on the judgment of an observer and therefore exposes the assessment to a certain level of bias. In this work, we present a fully automatic and unsupervised method for comparative biomarker quantification in histopathological brightfield images. The method relies on a color separation method that discriminates between two chromogens expressed as brown and blue colors robustly, independent of color variation or biomarker expression level. For this purpose, we have adopted a two-stage stain separation approach in the optical density space. First, a preliminary separation is performed using a deconvolution method in which the color vectors of the stains are determined after an eigendecomposition of the data. Then, we adjust the separation using the non-negative matrix factorization method with beta divergences, initializing the algorithm with the matrices resulting from the previous step. After that, a feature vector of each image based on the intensity of the two chromogens is determined. Finally, the images are annotated using a systematically initialized k-means clustering algorithm with beta divergences. The method clearly defines the initial boundaries of the categories, although some flexibility is added. Experiments for the semi-quantitative scoring of images in five categories have been carried out by comparing the results with the scores of four expert researchers yielding accuracies that range between 76.60% and 94.58%. These results show that the proposed automatic scoring system, which is definable and reproducible, produces consistent results.FEDER / Junta de Andalucía-Consejería de Economía y Conocimiento US-1264994Fondo de Desarrollo (FEDER). Unión Europea PGC2018-096244-B-I00, SAF2016-75442-RMinisterio de Economía, Industria y Competitividad (MINECO). España TEC2017- 82807-

5to. Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad. Memoria académica

El V Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS 2019, realizado del 6 al 8 de febrero de 2019 y organizado por la Universidad Politécnica Salesiana, ofreció a la comunidad académica nacional e internacional una plataforma de comunicación unificada, dirigida a cubrir los problemas teóricos y prácticos de mayor impacto en la sociedad moderna desde la ingeniería. En esta edición, dedicada a los 25 años de vida de la UPS, los ejes temáticos estuvieron relacionados con la aplicación de la ciencia, el desarrollo tecnológico y la innovación en cinco pilares fundamentales de nuestra sociedad: la industria, la movilidad, la sostenibilidad ambiental, la información y las telecomunicaciones. El comité científico estuvo conformado formado por 48 investigadores procedentes de diez países: España, Reino Unido, Italia, Bélgica, México, Venezuela, Colombia, Brasil, Estados Unidos y Ecuador. Fueron recibidas un centenar de contribuciones, de las cuales 39 fueron aprobadas en forma de ponencias y 15 en formato poster. Estas contribuciones fueron presentadas de forma oral ante toda la comunidad académica que se dio cita en el Congreso, quienes desde el aula magna, el auditorio y la sala de usos múltiples de la Universidad Politécnica Salesiana, cumplieron respetuosamente la responsabilidad de representar a toda la sociedad en la revisión, aceptación y validación del conocimiento nuevo que fue presentado en cada exposición por los investigadores. Paralelo a las sesiones técnicas, el Congreso contó con espacios de presentación de posters científicos y cinco workshops en temáticas de vanguardia que cautivaron la atención de nuestros docentes y estudiantes. También en el marco del evento se impartieron un total de ocho conferencias magistrales en temas tan actuales como la gestión del conocimiento en la universidad-ecosistema, los retos y oportunidades de la industria 4.0, los avances de la investigación básica y aplicada en mecatrónica para el estudio de robots de nueva generación, la optimización en ingeniería con técnicas multi-objetivo, el desarrollo de las redes avanzadas en Latinoamérica y los mundos, la contaminación del aire debido al tránsito vehicular, el radón y los riesgos que representa este gas radiactivo para la salud humana, entre otros