Deep learning aplicado al resumen de texto

Estudiamos la aplicación del deep learning a la tarea del resumen automático y abstractivo de textos. Para ello, hemos realizado un extenso estudio de la bibliografía y, siguiendo las últimas líneas de investigación, diseñamos nuestro propio modelo, que cuenta con una arquitectura encoder-decoder y un mecanismo de atención. Este modelo lo entrenamos sobre una tarjeta gráfica donada por NVIDIA. Finalmente, evaluamos los resultados obtenidos: aunque muchos de los resúmenes son buenos, identificamos algunos problemas como la repetición de frases y la falta de vocabulario

Successful object encoding induces increased directed connectivity in presymptomatic early-onset Alzheimer's disease

Background: Recent studies report increases in neural activity in brain regions critical to episodic memory at preclinical stages of Alzheimer’s disease (AD). Although electroencephalography (EEG) is widely used in AD studies, given its non-invasiveness and low cost, there is a need to translate the findings in other neuroimaging methods to EEG. Objective: To examine how the previous findings using functional magnetic resonance imaging (fMRI) at preclinical stage in presenilin-1 E280A mutation carriers could be assessed and extended, using EEG and a connectivity approach. Methods: EEG signals were acquired during resting and encoding in 30 normal cognitive young subjects, from an autosomal dominant early-onset AD kindred from Antioquia, Colombia. Regions of the brain previously reported as hyperactive were used for connectivity analysis. Results: Mutation carriers exhibited increasing connectivity at analyzed regions. Among them, the right precuneus exhibited the highest changes in connectivity. Conclusion: Increased connectivity in hyperactive cerebral regions is seen in individuals, genetically-determined to develop AD, at preclinical stage. The use of a connectivity approach and a widely available neuroimaging technique opens the possibility to increase the use of EEG in early detection of preclinical AD.Postprint (author's final draft

Innovación y desarrollo endógeno en áreas rurales : el caso del Somontano de Barbastro (Huesca, España)

En este trabajo se analiza la trayectoria reciente de la comarca del Somontano de Barbastro, en la provincia de Huesca. Su potencial de innovación se basa en los recursos endógenos revalorizados y reinterpretados, que tienen en cuenta los aspectos productivos y la dimensión social y cultural. Se han puesto en marcha actividades de desarrollo endógeno que han demostrado capacidad y habilidad para innovar a escala local. Nos ocupamos del Parque Cultural del Río Vero, de la Ruta del Vino y del Proyecto de Marca de Calidad Territorial. En estas actuaciones innovadoras, en su gestión y en la gestación del actual proyecto de desarrollo territorial ha sido muy importante la existencia de los recursos naturales, patrimoniales, artísticos y agroalimentarios o la formación de los agentes implicados. Pero el factor más importante del proyecto territorial de la comarca del Somontano es la calidad de la gobernanza, que ha hecho posible la competitividad territorial.En aquest treball s'analitza la trajectòria recent de la comarca del Somontano de Barbastre, a la província d'Osca. El seu potencial d'innovació es basa en els recursos endògens revalorats i reinterpretats, que tenen en compte els aspectes productius i la dimensió social i cultural. S'han posat en marxa activitats de desenvolupament endogen que han demostrat capacitat i habilitat per innovar a escala local. Ens ocupem del Parc Cultural del Riu Vero, de la Ruta del Vi i del Projecte de Marca de Qualitat Territorial. En aquestes actuacions innovadores, en la seva gestió i en la gestació de l'actual projecte de desenvolupament territorial ha estat molt important l'existència de recursos naturals, patrimonials, artístics i agroalimentaris o la formació dels agents implicats. Però el factor més important del projecte territorial de la comarca del Somontano és la qualitat de la governança, que ha fet possible la competitivitat territorial.Cet article analyse l'histoire récente du pays du Somontano de Barbastro dans la province de Huesca. Leur potentiel d'innovation est basée sur les ressources endogènes réévaluées et réinterprétées, en tenant compte de sa dimension productive, sociale et culturelle. Ils ont commencé des activités de développement endogène, qui ont démontré la capacité et l'aptitude à innover au niveau local. Nous nous occupons dans cet article du Parc Culturel du Río Vero, de la Route des Vins et de la marque de qualité territoriale proposée. Ces activités innovantes dans la gestion et création du projet de développement territorial actuel ont été très importantes par l'existence de ressources naturelles, du patrimoine, de l'art, ou de l'agroalimentaire. Mais le projet le plus important du territoire du pays de Somontano est la qualité de la gouvernance, qui a rendu possible la compétitivité territoriale.This work analyzes the recent history of Somontano region, Huesca province. Its innovation potential is based on revalued and reinterpreted endogenous resources, which take into account productive aspects and the social and cultural dimension. Endogenous development activities have been started up, showing both skill and ability to innovate on a local environment. We will focus on Río Vero cultural park, the wine road, and the Territorial Quality Brand Project. It has been of great importance the availability of natural, patrimonial, artistic and agro alimentary resources or the growth of involved elements in the management of these innovative actions and the development of the current territorial development project. But the key factor of the territorial project of Somontano region is the quality of its governance, that has made possible territorial competitiveness

Desempeño del expositor y mejores prácticas como factores de satisfacción de los asistentes a webinars

A raíz del distanciamiento social provocado por la COVID19, los eventos denominados como webinars han proliferado como una alternativa para distintas organizaciones en varios sectores; ya que sus características y beneficios que les confieren múltiples ventajas en comparación a las conferencias presenciales. Sin embargo, el estudio sobre los comportamientos de la audiencia en los webinars aún es incipiente. Por lo tanto, la finalidad de esta investigación fue la de identificar aquellos factores principales que inciden en la satisfacción del asistente a los webinars. La presente investigación se caracterizó por ser cuantitativa, de alcance exploratorio descriptivo, no experimental. Para la recolección de los datos, se optó por recurrir a una encuesta autoadministrada, con reactivos en escala de Likert, dispersada vía online a los alumnos de la Universidad del Noreste (UNE), en la Ciudad y Puerto de Tampico Tamaulipas. Después de obtenerse 380 observaciones validadas, se empleó un Análisis Factorial Exploratorio (AFE) con rotación VARIMAX. En conclusión, el presente estudio encuentra que el desempeño del expositor es un factor fundamental que incide en la satisfacción del asistente al webinar, destacando la efectividad para crear un espacio de aprendizaje cómodo y el entusiasmo empleado durante la exposición. Asimismo, las variables como: el diseño del curso, la organización y los aspectos técnicos; inciden en la satisfacción del asiste al webinar y pueden ser considerados como un solo factor ligado a la planeación del webinar; ya que las acciones que dimensionan a estas variables tienen similitud teórica con las mejores prácticas para webinars

La preservación del registro arqueomagnético en estructuras de combustión experimentales con 2 y 5 años de antigüedad

Trabajo presentado en: Magiber XI, 4-7 de septiembre de 2019, Condeixa a NovaJCYL-EFRD project BU235P18 and the MINECO-EFRD projects HAR2015-68321-P and CGL2016-77560, as well as the ERC Consolidator Grant project PALEOCHAR (648871

Human-in-the-loop machine learning: a state of the art

[Abstract]: Researchers are defining new types of interactions between humans and machine learning algorithms generically called human-in-the-loop machine learning. Depending on who is in control of the learning process, we can identify: active learning, in which the system remains in control; interactive machine learning, in which there is a closer interaction between users and learning systems; and machine teaching, where human domain experts have control over the learning process. Aside from control, humans can also be involved in the learning process in other ways. In curriculum learning human domain experts try to impose some structure on the examples presented to improve the learning; in explainable AI the focus is on the ability of the model to explain to humans why a given solution was chosen. This collaboration between AI models and humans should not be limited only to the learning process; if we go further, we can see other terms that arise such as Usable and Useful AI. In this paper we review the state of the art of the techniques involved in the new forms of relationship between humans and ML algorithms. Our contribution is not merely listing the different approaches, but to provide definitions clarifying confusing, varied and sometimes contradictory terms; to elucidate and determine the boundaries between the different methods; and to correlate all the techniques searching for the connections and influences between them.This work has been supported by the State Research Agency of the Spanish Government, Grant (PID2019-107194GB-I00/AEI/10.13039/501100011033) and by the Xunta de Galicia, Grant (ED431C 2022/44) with the European Union ERDF funds. We wish to acknowledge the support received from the Centro de Investigación de Galicia “CITIC”, funded by Xunta de Galicia and the European Union (European Regional Development Fund- Galicia 2014-2020 Program), by Grant ED431G 2019/01.Xunta de Galicia; ED431C 2022/44Xunta de Galicia; ED431G 2019/0

WiFi-based urban localisation using CNNs

IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems - ITSC 2019, 27-30/10/2019, Auckland, Nueva Zelanda.The continuous expanding scale of WiFi deployments in metropolitan areas has made possible to find WiFi access points at almost any place in our cities. Although WiFi has been mainly used for indoor localisation, there is a growing number of research in outdoor WiFi-based localisation. This paper presents a WiFi-based localisation system that takes advantage of the huge deployment of WiFi networks in urban areas. The idea is to complement localisation in zones where the GPS coverage is low, such as urban canyons. The proposed method explores the CNNs ability to handle large amounts of data and their high accuracy with reasonable computational costs. The final objective is to develop a system able to handle the large number of access points present in urban areas while preserving high accuracy and real time requirements. The system was tested in a urban environment, improving the accuracy with respect to the state-of-the-art and being able to work in real time

Assessing the performance of a handheld laser scanning system for individual tree mapping—A mixed forests showcase in Spain

Producción CientíficaThe use of mobile laser scanning to survey forest ecosystems is a promising, scalable technology to describe the 3D structure of forests at a high resolution. We use a structurally complex, mixed-species Mediterranean forest to test the performance of a mobile Handheld Laser Scanning (HLS) system to estimate tree attributes within a forest patch in central Spain. We describe the different stages of the HLS approach: field position, ground data collection, scanning path design, point cloud processing, alignment between detected trees and measured reference trees, and finally, the assessment of main tree structural attributes diameter at breast height (DBH) and tree height considering species and tree size as control factors. We surveyed 418 reference trees to account for omission and commission error rates over a 1 ha plot divided into 16 sections and scanned using two different scanning paths. The HLS-based approach reached a high of 88 and 92% tree detection rate for the best combination of scanning path and point cloud processing modes for the HLS system. The root mean squared errors for DBH estimates varied between species: errors for Pinus pinaster were below 2 cm for Scan 02. Quercus pyrenaica, and Alnus glutinosa showed higher error rates. We observed good agreement between ALS and HLS estimates for tree height, highlighting differences to field measurements. Despite the complexity of the mixed forest area surveyed, our results show that HLS is highly efficient at detecting tree locations, estimating DBH, and supporting tree height measurements as confirmed with airborne laser data used for validation. This study is one of the first HLS-based studies conducted in the Mediterranean mixed forest region, where variability in tree allometries and spacing and the presence of natural regeneration pose challenges for the HLS approach. HLS is a feasible, time-efficient, scalable technology for tree mapping in mixed forests with potential to support forest monitoring programmes such as national forest inventories lacking three-dimensional, remote sensing data to support field measurements.European Union’s Horizon 2020 and Innovation Program Marie Skłodowska-Curie - (Grant 956355)Junta de Castilla y León y Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) - (projects “CLU‑2019‑01 and CL‑EI‑2021‑05—iuFOR Institute Unit of Excellence”)Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), project Interreg COMFOR‑SUDOE - (grant SOE4/P1/E1012

3D Visual Odometry for Road Vehicles

This paper describes a method for estimating the vehicle global position in a network of roads by means of visual odometry. To do so, the ego-motion of the vehicle relative to the road is computed using a stereo-vision system mounted next to the rear view mirror of the car. Feature points are matched between pairs of frames and linked into 3D trajectories. Vehicle motion is estimated using the non-linear, photogrametric approach based on RANSAC. This iterative technique enables the formulation of a robust method that can ignore large numbers of outliers as encountered in real traffic scenes. The resulting method is defined as visual odometry and can be used in conjunction with other sensors, such as GPS, to produce accurate estimates of the vehicle global position. The obvious application of the method is to provide on-board driver assistance in navigation tasks, or to provide a means for autonomously navigating a vehicle. The method has been tested in real traffic conditions without using prior knowledge about the scene nor the vehicle motion. We provide examples of estimated vehicle trajectories using the proposed method and discuss the key issues for further improvement

Intención de generar E-WOM en Instagram derivado del encuentro con las letras monumentales turísticas

Las letras monumentales turísticas (LMT) colocadas en varias ciudades de la República Mexicana, tienen distintas finalidades como las de: identificar un destino turístico, ser parte de la vista o escenografía y propiciar contenido para ser difundido a través de las redes sociales digitales (RSD). Las investigaciones respecto al uso de las RSD, como medio para producir información en Internet sobre los destinos y servicios, son de creciente interés para el sector turístico. Por lo tanto, la presente investigación tiene como objetivo principal: analizar los factores principales que inciden en la intención de generar publicidad de boca en boca en medios electrónicos (E-WOM) en RSD derivado del encuentro con las LMT. La presente investigación es cuantitativa, descriptiva y transaccional. Se aplicó una encuesta autoadministrada, con reactivos en escala de Likert de 10 niveles, de modo aleatorio y en línea a distintas universidades en territorio mexicano durante el mes de Enero del 2020. Se realizó un Análisis Factorial (AF) con rotación VARIMAX para la extracción de los componentes con mayor carga significativa. Los sujetos de estudio fueron millennials quienes manifestaron ser usuarios de Instagram y haber compartido contenido de las LMT en su perfil. Se obtuvieron 112 observaciones validadas. Finalmente, se concluye que las LMT son un elemento visual que influye en la intención de generar E-WOM en Instagram; ya que el turista es influido por este elemento visual del destino para compartir su experiencia, proporcionar opiniones y publicar imágenes de su actividad turística