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Fármacos de origen marino
Els primers éssers vivents van aparèixer al mar fa més de 3.500 milions d'anys i el seu
desenvolupament evolutiu ha proveït molts d'aquests organismes amb els mecanismes
apropiats per sobreviure, alguns de gran complexitat per a la defensa, l'atac, la senyalització
i altres propòsits encara desconeguts, que representen potents armes químiques amb
modes d'acció nous per a nosaltres, i obren el potencial per a noves vies de tractament del
càncer i altres malalties. Tant des del punt de vista científic i acadèmic, com des del de
les indústries farmacèutiques biotecnològiques, ha estat reconeguda aquesta oportunitat i
milers de compostos bioactius han estat descoberts, i alguns estan sent provats en assaigs
clínics, principalment en oncologia.
La visió clàssica de la biotecnologia marina ha canviat radicalment amb l'arribada de
les eines moleculars. En aquests moments el concepte de diversitat biològica està basat en
l'enorme univers de les seqüències de DNA, tenint en compte que la majoria de les formes
de vida no poden ser cultivades en el laboratori. Això obre la possibilitat d'analitzar tot
aquest contingut genòmic com a gens amb potencial per produir compostos farmacèutics
innovadors i enzims.The first living organisms appeared in the sea more than 3,500 million years ago and
evolutionary development has equipped many marine organisms with the appropriate
mechanisms to survive, developing exquisitely complex biological and chemical mechanisms
for defence, attack, signalization and other still unknown purposes. These biological capabilities are clearly revealed by their ability to biosynthesize and release potent
chemical weapons that are active per se. Such novel chemical structures often result in
new modes of action and open up the potential of new ways to treat cancer and other diseases.
The current scientific, academic and biotech-pharmaceutical industries have recognized
this opportunity and thousands of bioactive compounds are being discovered and
some of them are being testing in clinical trials, mainly in oncology.
The classical view of marine biotechnology has been radically changed with the advent
of molecular tools. Now, the concept of biological diversity is based on an enormous universe
of DNA sequences, where the majority of the life forms cannot be cultivated in the
laboratory. It opens up the possibility of analyzing all this genomic content as potential
genes able to produce innovative pharmaceutical compounds and enzymes
Nanotechnology for high frequency communications: nitrides and graphene
The achievement of higher frequencies (HF) and the reduction of energy consumption, to improve sensing, communication and computation, involve the continued scaling down to the nanometer level. This scaling is enabled by of innovative device designs, improved processing technologies and
assessment tools, and new material structures. In this work, we have used all these factors to demonstrate state-of-the-art HF devices in two materials with quite different electronic properties: wide semiconductor bandgap III-nitrides for resonators and power amplifiers; and graphene, a zero bandgap material expected to revolutionize low noise and HF flexible electronics. Some issues faced during their
development will be discussed during the talk
Bio-motivated features and deep learning for robust speech recognition
Mención Internacional en el título de doctorIn spite of the enormous leap forward that the Automatic Speech
Recognition (ASR) technologies has experienced over the last five years
their performance under hard environmental condition is still far from
that of humans preventing their adoption in several real applications.
In this thesis the challenge of robustness of modern automatic speech
recognition systems is addressed following two main research lines.
The first one focuses on modeling the human auditory system to
improve the robustness of the feature extraction stage yielding to novel
auditory motivated features. Two main contributions are produced.
On the one hand, a model of the masking behaviour of the Human
Auditory System (HAS) is introduced, based on the non-linear filtering
of a speech spectro-temporal representation applied simultaneously
to both frequency and time domains. This filtering is accomplished
by using image processing techniques, in particular mathematical
morphology operations with an specifically designed Structuring Element
(SE) that closely resembles the masking phenomena that take
place in the cochlea. On the other hand, the temporal patterns of
auditory-nerve firings are modeled. Most conventional acoustic features
are based on short-time energy per frequency band discarding
the information contained in the temporal patterns. Our contribution
is the design of several types of feature extraction schemes based on
the synchrony effect of auditory-nerve activity, showing that the modeling
of this effect can indeed improve speech recognition accuracy in
the presence of additive noise. Both models are further integrated into
the well known Power Normalized Cepstral Coefficients (PNCC).
The second research line addresses the problem of robustness in
noisy environments by means of the use of Deep Neural Networks
(DNNs)-based acoustic modeling and, in particular, of Convolutional
Neural Networks (CNNs) architectures. A deep residual network
scheme is proposed and adapted for our purposes, allowing Residual
Networks (ResNets), originally intended for image processing tasks,
to be used in speech recognition where the network input is small
in comparison with usual image dimensions. We have observed that
ResNets on their own already enhance the robustness of the whole system
against noisy conditions. Moreover, our experiments demonstrate
that their combination with the auditory motivated features devised
in this thesis provide significant improvements in recognition accuracy
in comparison to other state-of-the-art CNN-based ASR systems
under mismatched conditions, while maintaining the performance in
matched scenarios.
The proposed methods have been thoroughly tested and compared
with other state-of-the-art proposals for a variety of datasets and
conditions. The obtained results prove that our methods outperform
other state-of-the-art approaches and reveal that they are suitable for
practical applications, specially where the operating conditions are
unknown.El objetivo de esta tesis se centra en proponer soluciones al problema
del reconocimiento de habla robusto; por ello, se han llevado a cabo
dos líneas de investigación.
En la primera líınea se han propuesto esquemas de extracción de características novedosos, basados en el modelado del comportamiento
del sistema auditivo humano, modelando especialmente los fenómenos
de enmascaramiento y sincronía. En la segunda, se propone mejorar
las tasas de reconocimiento mediante el uso de técnicas de
aprendizaje profundo, en conjunto con las características propuestas.
Los métodos propuestos tienen como principal objetivo, mejorar la
precisión del sistema de reconocimiento cuando las condiciones de
operación no son conocidas, aunque el caso contrario también ha sido
abordado.
En concreto, nuestras principales propuestas son los siguientes:
Simular el sistema auditivo humano con el objetivo de mejorar
la tasa de reconocimiento en condiciones difíciles, principalmente
en situaciones de alto ruido, proponiendo esquemas de
extracción de características novedosos.
Siguiendo esta dirección, nuestras principales propuestas se detallan a continuación:
• Modelar el comportamiento de enmascaramiento del sistema
auditivo humano, usando técnicas del procesado de
imagen sobre el espectro, en concreto, llevando a cabo el
diseño de un filtro morfológico que captura este efecto.
• Modelar el efecto de la sincroní que tiene lugar en el nervio
auditivo.
• La integración de ambos modelos en los conocidos Power
Normalized Cepstral Coefficients (PNCC).
La aplicación de técnicas de aprendizaje profundo con el objetivo
de hacer el sistema más robusto frente al ruido, en particular
con el uso de redes neuronales convolucionales profundas, como
pueden ser las redes residuales.
Por último, la aplicación de las características propuestas en
combinación con las redes neuronales profundas, con el objetivo
principal de obtener mejoras significativas, cuando las condiciones
de entrenamiento y test no coinciden.Programa Oficial de Doctorado en Multimedia y ComunicacionesPresidente: Javier Ferreiros López.- Secretario: Fernando Díaz de María.- Vocal: Rubén Solera Ureñ
Stimulating vocabulary production in early childhood through ludic learning space adaptation using theme based teaching instructions
En el siguiente documento se describen los procedimientos para un proyecto de aula ejecutado en una de las instituciones en alianza con la universidad Tecnológica de Pereira en la ciudad de Pereira. Para esta investigación de tipo descriptiva, el procedimiento se basó en la presentación, la práctica y la producción junto con el uso de un enfoque inverso para la planificación de las clases. Se pretendió determinar la efectividad de la utilización de fábulas como recurso en las clases de inglés para enseñar vocabulario como también principios éticos y morales a los niños. Se obtuvo como resultado una alta participación y compresión de los niños frente a los temas expuestos, pero también se observaron debilidades y dificultades por el uso de la primera lengua como también problemas de atención
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