Projective geometry for blueprints

In this note, we generalize the Proj-construction from usual schemes to blue schemes. This yields the definition of projective space and projective varieties over a blueprint. In particular, it is possible to descend closed subvarieties of a projective space to a canonical F_1-model. We discuss this explicitly in case of the Grassmannian Gr(2,4).Comment: 5 pages, 1 figur

Torified varieties and their geometries over F_1

This paper invents the notion of torified varieties: A torification of a scheme is a decomposition of the scheme into split tori. A torified variety is a reduced scheme of finite type over $\Z$ that admits a torification. Toric varieties, split Chevalley schemes and flag varieties are examples of this type of scheme. Given a torified variety whose torification is compatible with an affine open covering, we construct a gadget in the sense of Connes-Consani and an object in the sense of Soul\'e and show that both are varieties over \F_1 in the corresponding notion. Since toric varieties and split Chevalley schemes satisfy the compatibility condition, we shed new light on all examples of varieties over \F_1 in the literature so far. Furthermore, we compare Connes-Consani's geometry, Soul\'e's geometry and Deitmar's geometry, and we discuss to what extent Chevalley groups can be realized as group objects over \F_1 in the given categories.Comment: 34 pages; includes some clarifications of the definitions from the previous versio

Comparativa de los models clásicos de series temporales con la red neuronal recurrente LSTM: Una aplicación a las acciones del S&P 500

[EN] In the financial literature, there is great interest in the prediction of stock prices. Stock prediction is necessary for the creation of di erent investment strategies, both speculative and hedging ones. The application of neural networks has involved a change in the creation of predictive models. In this paper, we analyze the capacity of recurrent neural networks, in particular the long short-term recurrent neural network (LSTM) as opposed to classic time series models such as the Exponential Smooth Time Series (ETS) and the Arima model (ARIMA). These models have been estimated for 284 stocks from the S&P 500 stock market index, comparing the MAE obtained from their predictions. The results obtained confirm a significant reduction in prediction errors when LSTM is applied. These results are consistent with other similar studies applied to stocks included in other stock market indices, as well as other financial assets such as exchange rates.[ES] En la literatura financiera existe un gran interés por la predicción de precios bursátiles que es necesario para la creación de diferentes estrategias de inversion, tanto especulativas como de cobertura. La aplicación de las redes neuronales ha supuesto un cambio en la creación de modelos de predicción. En este trabajo se analiza la capacidad que tienen las redes neuronales recurrentes, en concreto la long shortterm recurrent neural network (LSTM) frente a modelos de series temporales clásicos como el Exponential Smooth Time Series (ETS) y el modelo Arima (ARIMA). Para ello se ha estimado dichos modelos para 284 acciones pertenecientes al índice bursátil S&P 500, comparando el MAE obtenido de sus predicciones, con el modelo LSTM. Los resultados obtenidos confirman una reducción importante de los errores de predicción. Estos resultados son coincidentes con otros estudios similares aplicados a acciones de otros índices bursátiles así como a otros activos financieros como los tipos de cambio.Oliver-Muncharaz, J. (2020). Comparing classic time series models and the LSTM recurrent neural network: An application to S&P 500 stocks. Finance, Markets and Valuation. 6(2):137-148. https://doi.org/10.46503/ZVBS2781S1371486

PERSON RE-IDENTIFICATION USING RGB-DEPTH CAMERAS

[EN] The presence of surveillance systems in our lives has drastically increased during the last years. Camera networks can be seen in almost every crowded public and private place, which generate huge amount of data with valuable information. The automatic analysis of data plays an important role to extract relevant information from the scene. In particular, the problem of person re-identification is a prominent topic that has become of great interest, specially for the fields of security or marketing. However, there are some factors, such as changes in the illumination conditions, variations in the person pose, occlusions or the presence of outliers that make this topic really challenging. Fortunately, the recent introduction of new technologies such as depth cameras opens new paradigms in the image processing field and brings new possibilities. This Thesis proposes a new complete framework to tackle the problem of person re-identification using commercial rgb-depth cameras. This work includes the analysis and evaluation of new approaches for the modules of segmentation, tracking, description and matching. To evaluate our contributions, a public dataset for person re-identification using rgb-depth cameras has been created. Rgb-depth cameras provide accurate 3D point clouds with color information. Based on the analysis of the depth information, an novel algorithm for person segmentation is proposed and evaluated. This method accurately segments any person in the scene, and naturally copes with occlusions and connected people. The segmentation mask of a person generates a 3D person cloud, which can be easily tracked over time based on proximity. The accumulation of all the person point clouds over time generates a set of high dimensional color features, named raw features, that provides useful information about the person appearance. In this Thesis, we propose a family of methods to extract relevant information from the raw features in different ways. The first approach compacts the raw features into a single color vector, named Bodyprint, that provides a good generalisation of the person appearance over time. Second, we introduce the concept of 3D Bodyprint, which is an extension of the Bodyprint descriptor that includes the angular distribution of the color features. Third, we characterise the person appearance as a bag of color features that are independently generated over time. This descriptor receives the name of Bag of Appearances because its similarity with the concept of Bag of Words. Finally, we use different probabilistic latent variable models to reduce the feature vectors from a statistical perspective. The evaluation of the methods demonstrates that our proposals outperform the state of the art.[ES] La presencia de sistemas de vigilancia se ha incrementado notablemente en los últimos anños. Las redes de videovigilancia pueden verse en casi cualquier espacio público y privado concurrido, lo cual genera una gran cantidad de datos de gran valor. El análisis automático de la información juega un papel importante a la hora de extraer información relevante de la escena. En concreto, la re-identificación de personas es un campo que ha alcanzado gran interés durante los últimos años, especialmente en seguridad y marketing. Sin embargo, existen ciertos factores, como variaciones en las condiciones de iluminación, variaciones en la pose de la persona, oclusiones o la presencia de artefactos que hacen de este campo un reto. Afortunadamente, la introducción de nuevas tecnologías como las cámaras de profundidad plantea nuevos paradigmas en la visión artificial y abre nuevas posibilidades. En esta Tesis se propone un marco completo para abordar el problema de re-identificación utilizando cámaras rgb-profundidad. Este trabajo incluye el análisis y evaluación de nuevos métodos de segmentación, seguimiento, descripción y emparejado de personas. Con el fin de evaluar las contribuciones, se ha creado una base de datos pública para re-identificación de personas usando estas cámaras. Las cámaras rgb-profundidad proporcionan nubes de puntos 3D con información de color. A partir de la información de profundidad, se propone y evalúa un nuevo algoritmo de segmentación de personas. Este método segmenta de forma precisa cualquier persona en la escena y resuelve de forma natural problemas de oclusiones y personas conectadas. La máscara de segmentación de una persona genera una nube de puntos 3D que puede ser fácilmente seguida a lo largo del tiempo. La acumulación de todas las nubes de puntos de una persona a lo largo del tiempo genera un conjunto de características de color de grandes dimensiones, denominadas características base, que proporcionan información útil de la apariencia de la persona. En esta Tesis se propone una familia de métodos para extraer información relevante de las características base. La primera propuesta compacta las características base en un vector único de color, denominado Bodyprint, que proporciona una buena generalización de la apariencia de la persona a lo largo del tiempo. En segundo lugar, se introducen los Bodyprints 3D, definidos como una extensión de los Bodyprints que incluyen información angular de las características de color. En tercer lugar, la apariencia de la persona se caracteriza mediante grupos de características de color que se generan independientemente a lo largo del tiempo. Este descriptor recibe el nombre de Grupos de Apariencias debido a su similitud con el concepto de Grupos de Palabras. Finalmente, se proponen diferentes modelos probabilísticos de variables latentes para reducir los vectores de características desde un punto de vista estadístico. La evaluación de los métodos demuestra que nuestras propuestas superan los métodos del estado del arte.[CA] La presència de sistemes de vigilància s'ha incrementat notòriament en els últims anys. Les xarxes de videovigilància poden veure's en quasi qualsevol espai públic i privat concorregut, la qual cosa genera una gran quantitat de dades de gran valor. L'anàlisi automàtic de la informació pren un paper important a l'hora d'extraure informació rellevant de l'escena. En particular, la re-identificaciò de persones és un camp que ha aconseguit gran interès durant els últims anys, especialment en seguretat i màrqueting. No obstant, hi ha certs factors, com variacions en les condicions d'il.luminació, variacions en la postura de la persona, oclusions o la presència d'artefactes que fan d'aquest camp un repte. Afortunadament, la introducció de noves tecnologies com les càmeres de profunditat, planteja nous paradigmes en la visió artificial i obri noves possibilitats. En aquesta Tesi es proposa un marc complet per abordar el problema de la re-identificació mitjançant càmeres rgb-profunditat. Aquest treball inclou l'anàlisi i avaluació de nous mètodes de segmentació, seguiment, descripció i emparellat de persones. Per tal d'avaluar les contribucions, s'ha creat una base de dades pública per re-identificació de persones emprant aquestes càmeres. Les càmeres rgb-profunditat proporcionen núvols de punts 3D amb informació de color. A partir de la informació de profunditat, es defineix i s'avalua un nou algorisme de segmentació de persones. Aquest mètode segmenta de forma precisa qualsevol persona en l'escena i resol de forma natural problemes d'oclusions i persones connectades. La màscara de segmentació d'una persona genera un núvol de punts 3D que pot ser fàcilment seguida al llarg del temps. L'acumulació de tots els núvols de punts d'una persona al llarg del temps genera un conjunt de característiques de color de grans dimensions, anomenades característiques base, que hi proporcionen informació útil de l'aparença de la persona. En aquesta Tesi es proposen una família de mètodes per extraure informació rellevant de les característiques base. La primera proposta compacta les característiques base en un vector únic de color, anomenat Bodyprint, que proporciona una bona generalització de l'aparença de la persona al llarg del temps. En segon lloc, s'introdueixen els Bodyprints 3D, definits com una extensió dels Bodyprints que inclouen informació angular de les característiques de color. En tercer lloc, l'aparença de la persona es caracteritza amb grups de característiques de color que es generen independentment a llarg del temps. Aquest descriptor reb el nom de Grups d'Aparences a causa de la seua similitud amb el concepte de Grups de Paraules. Finalment, es proposen diferents models probabilístics de variables latents per reduir els vectors de característiques des d'un punt de vista estadístic. L'avaluació dels mètodes demostra que les propostes presentades superen als mètodes de l'estat de l'art.Oliver Moll, J. (2015). PERSON RE-IDENTIFICATION USING RGB-DEPTH CAMERAS [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/59227TESI

On the discrete constitutive models induced by strong discontinuity kinematics and continuum constitutive equations

On the basis of continuum constitutive models (stress vs. strain), the introduction of strong discontinuity kinematics (considering jumps in the displacement fields across a discontinuity interface) induces projected discrete constitutive models (traction-displacement jumps) in a consistent manner. Therefore, this projection provides possible links between the classical continuum strain-localization analysis and the non-linear (decohesive) fracture mechanics techniques. The strong discontinuity analysis shows that (bandwidth based) regularization of the hardening/softening parameter is the crucial modification to be done on the continuum model to achieve such a projection, and it also provides the strong discontinuity conditions that set restrictions on the stress state compatible with bifurcations in a strong discontinuity format. The methodology is illustrated on the basis of two classical families of non-linear constitutive models (scalar continuum damage and elasto-plasticity) for which the corresponding discrete constitutive models and the strong discontinuity conditions are derive

Modelling strong discontinuities in solid mechanics via strain softening constitutive equations. Part I: fundamentals

The paper addresses some fundamental aspects about the use of standard constitutive equations to model strong discontinuities (cracks, shear bands, slip lines, etc.) in solid mechanics analyzes. The strong discontinuity analysis is introduced as a basic tool to derive a general framework, in which different families of constitutive equations can be considered, that allows to extract some outstanding aspects of the intended analysis. In particular, a link between continuum and discrete approaches to the strain localization phenomena is obtained. Applications to standard continuum damage and elastoplastic constitutive equations are presented. Relevant aspects to be considered in the numerical simulation of the problem (tackled in Part 2 of the work) are also presente

El finançament de l’educació a les Illes Balears

L‘objectiu d’aquest capítol és analitzar el finançament de l’educació a Espanya i, més en concret, a les Illes Balears. L’estudi analitza els efectes de la crisi sobre el finançament de l’educació, tant de la universitària com de la no universitària. Les principals conclusions que se n’extreuen són les següents: Espanya dedica un esforç inferior a l’educació que els seus veïns europeus. Al seu torn, les Illes Balears, tot i dedicar un percentatge de despesa pública a l’educació (20%) semblant a la mitjana estatal, l’esforç en termes de la producció és sensiblement inferior a aquesta mateixa mitjana (3%, enfront del 4,5 % estatal). Òbviament això repercuteix en una despesa més baixa per estudiant, malgrat que les Illes Balears siguin una de les regions amb un índex de fracàs i abandonament escolar més elevats d’Espanya. Tot això s’ha vist agreujat per la crisi en la qual ens trobem immersos, que ha fet que es reduís la despesa pública en educació, tant per a l’ensenyament universitari com el no universitari. Finalment, el capítol es tanca examinant alternatives al model de finançament actual i que s’apliquen en altres països.El objetivo del presente capítulo es analizar la financiación de la educación en España y, en particular, en Baleares. El estudio analiza los efectos de la crisis sobre la financiación de la educación, tanto de la educación universitaria como de la no universitaria. Las principales conclusiones que se extraen son las siguientes. España dedica un esfuerzo inferior en educación que sus vecinos europeos. A su vez, Baleares, pese a dedicar un porcentaje similar de gasto público a la educación (20%) a la media nacional, el esfuerzo en términos de la producción es sensiblemente inferior a la media estatal (3%, frente al 4,5% estatal). Obviamente, esto repercute en un gasto por estudiante inferior, pese a que Baleares es una de las regiones con una tasa de fracaso y abandono escolar más altas de España. Todo ello se ha visto agravado por la crisis en la que nos encontramos inmersos que ha hecho que se reduzcan los gastos públicos en educación, tanto para la enseñanza no universitaria como para la universitaria. Finalmente, el capítulo se cierra comentando alternativas al modelo de financiación actual y que se aplican en otros países

Elementary methods for incidence problems in finite fields

We use elementary methods to prove an incidence theorem for points and spheres in $\mathbb{F}_q^n$. As an application, we show that any point set of $P\subset \mathbb{F}_q^2$ with $|P|\geq 5q$ determines a positive proportion of all circles. The latter result is an analogue of Beck's Theorem for circles which is optimal up to multiplicative constants.Comment: 9 pages. In this new version, Theorem 3 has been significantly improved, whilst the proof has been simplified. Also, Ben Lund has been added as an autho

Preparation of highly active phosphated TiO2 catalysts via continuous sol–gel synthesis in a microreactor

Microreactors, featuring μm-sized tubes, offer greater flexibility and precise control of chemical processes compared to conventional large-scale reactors, due to their elevated surface-to-volume ratio and modular construction. However, their application in catalyst production has been largely neglected. Herein, we present the development of a microreactor process for the one-step sol–gel preparation of phosphated TiO2 – a catalyst which has been recently demonstrated to be an eco-friendly material for the selective synthesis of the platform chemical 5-hydroxymethylfurfural (5-HMF) from bio-derived glucose. In order to establish catalyst preparation–property–performance relationships, 18 samples were prepared according to a D-optimal experimental plan with a central point. The key properties of these samples (porosity, crystallite size, mole bulk fraction of P) were correlated, using quadratic and interaction models, with the catalytic performance (conversion, selectivity, reaction rate) of 5-HMF synthesis as a test reaction. The optimal calculated catalyst features were set as target parameters to optimise catalyst synthesis applying quadratic correlation functions. An optimal catalyst was obtained, validating the models employed, with a yield of almost 100% and a space–time yield of ca. 3 orders of magnitude higher than that of a conventional batch process. The high yield could be mainly attributed to the optimal hydrolysis ratio and temperature. Controlling the TiO2 crystallite size and surface acidity in conjunction with fine-tuning of the porous properties in the microreactor led to increased glucose conversion, surface based formation rates of 5-HMF, and selectivity towards 5-HMF of the optimal catalyst in relation to the batch-prepared material