Filtrated K-theory for real rank zero C*-algebras

Using Kirchberg KK_X-classification of purely infinite, separable, stable, nuclear C*-algebras with finite primitive ideal space, Bentmann showed that filtrated K-theory classifies purely infinite, separable, stable, nuclear C*-algebras that satisfy that all simple subquotients are in the bootstrap class and that the primitive ideal space is finite and of a certain type, referred to as accordion spaces. This result generalizes the results of Meyer-Nest involving finite linearly ordered spaces. Examples have been provided, for any finite non-accordion space, that isomorphic filtrated K-theory does not imply KK_X-equivalence for this class of C*-algebras. As a consequence, for any non-accordion space, filtrated K-theory is not a complete invariant for purely infinite, separable, stable, nuclear C*-algebrass that satisfy that all simple subquotients are in the bootstrap class. In this paper, we investigate the case for real rank zero C*-algebras and four-point primitive ideal spaces, as this is the smallest size of non-accordion spaces. Up to homeomorphism, there are ten different connected T_0-spaces with exactly four points. We show that filtrated K-theory classifies purely infinite, real rank zero, separable, stable, nuclear C*-algebras that satisfy that all simple subquotients are in the bootstrap class for eight out of ten of these spaces.Comment: 17 page

Program notes and translations for a graduate voice recital

Ghi ii sole dal Gange O cessate dipiagarmi Spesso vibra per suo gioco Alessandro Scarlatti (1660-1725) Must the winter come so soon ? from Vanessa Samuel Barber (1910-1981) Two Songs from Mirabai Songs It\u27s True I Went to the Market Don t Go, Don t Go John Harbison (b.1938) El amor brujo Cancidn del amor dolido Cancidn delfuegofatuo Danza del juego del amor Las campanas del amanecer Manuel de Falla (18 76-1946) INTERMISSION Standchen from Leise flehen meine Lieder Du bist die Ruh D776 Gretchen am Spinnrade D257 Franz Schubert (1797-1828) Una voce pocofa from Il barbiere di Siviglia Gioachino Rossini (1792-1868) La Regata Veneziana - Three songs in Venetian dialect Anzoleta avanti la regata Anzoleta co passa la regata Anzoleta dopo la regat

Diseño de un club de lectura fácil para jóvenes con transtorno

Treballs Finals de Grau d'Informació i Documentació, Facultat de Biblioteconomia i Documentació, Universitat de Barcelona, Curs: 2016-2017, Tutor: Andreu SuléEl trastorno del espectro autista (TEA) es un trastorno neurobiológico del desarrollo que puede llegar a provocar en las personas con TEA grandes problemas de integración social. Esto se debe a que presentan deficiencias persistentes en la comunicación y la interacción social –que se reflejan también como dificultades en la comprensión lectora–, en patrones repetitivos del comportamiento y en un repertorio restringido de actividades e intereses. Con el fin de ampliar sus posibilidades y ofrecer una actividad para mejorar la integración social de estas personas, en este trabajo se muestra el diseño de un modelo de club de lectura fácil orientado a jóvenes de entre 14 y 19 años con TEA. Mediante el estudio de las características más relevantes de las personas con TEA y de clubs de lectura similares de éxito se detallan los aspectos más importantes en la creación de un club de lectura fácil para estos usuarios y se muestra la aplicación de esos parámetros en el proyecto mediante el cuento La última hoja

Cuidados de enfermería de un paciente con traumatismo abdominal: Caso clínico

En el presente trabajo se expone un caso clínico de un paciente politraumatizado ingresado en la unidad de cuidados críticos quirúrgicos. En primer lugar, se realiza una primera valoración apoyándose en el modelo de las 14 necesidades de Virginia Henderson y haciendo uso de diversas escalas como la Escala de Glasgow, siendo necesaria la vigilancia del estado de consciencia en pacientes politraumatizados, así como el uso de la Escala Conductual Behavioral Pain Scale (BPS) para evaluar el dolor en pacientes sedados, entre otras. Se aplican una serie de cuidados básicos de enfermería y se dirige en mayor profundidad en los cuidados centrados en las alteraciones del intercambio gaseoso y prevención de complicaciones derivadas de la ventilación mecánica como la neumonía, y en los cuidados derivados del traumatismo abdominal y del daño hepático. En la siguiente parte del trabajo se efectúa una segunda valoración de enfermería en el momento de la suspensión de la ventilación mecánica invasiva (destete) y en el proceso de extubación a través de la cual se detectan distintos problemas sobre los que actuar más centrados en la comunicación con el paciente, haciendo uso de la relación de ayuda y actuando sobre la ansiedad y temores. Las intervenciones planificadas están elaboradas a partir de recomendaciones basadas en la evidencia y en guías de práctica clínica como la guía del paciente politraumatizado adulto. Tras la aplicación del plan de cuidados integral se analizan los resultados evaluando la efectividad de los cuidados establecidos, en los cuales se confirma la importancia de la enfermería en la correcta puesta en práctica de un plan de cuidados integral aplicado a pacientes que sufren traumatismos múltiples y centrándose en la individualidad de cada uno de ellos

Model Predictive Control Based on Deep Learning for Solar Parabolic-Trough Plants

En la actualidad, cada vez es mayor el interés por utilizar energías renovables, entre las que se encuentra la energía solar. Las plantas de colectores cilindro-parabólicos son un tipo de planta termosolar donde se hace incidir la radiación del Sol en unos tubos mediante el uso de unos espejos con forma de parábola. En el interior de estos tubos circula un fluido, generalmente aceite o agua, que se calienta para generar vapor y hacer girar una turbina, produciendo energía eléctrica. Uno de los métodos más utilizados para manejar estas plantas es el control predictivo basado en modelo (model predictive control, MPC), cuyo funcionamiento consiste en obtener las señales de control óptimas que se enviarán a la planta basándose en el uso de un modelo de la misma. Este método permite predecir el estado que adoptará el sistema según la estrategia de control escogida a lo largo de un horizonte de tiempo. El MPC tiene como desventaja un gran coste computacional asociado a la resolución de un problema de optimización en cada instante de muestreo. Esto dificulta su implementación en plantas comerciales y de gran tamaño, por lo que, actualmente, uno de los principales retos es la disminución de estos tiempos de cálculo, ya sea tecnológicamente o mediante el uso de técnicas subóptimas que simplifiquen el problema. En este proyecto, se propone el uso de redes neuronales que aprendan offline de la salida proporcionada por un controlador predictivo para luego poder aproximarla. Se han entrenado diferentes redes neuronales utilizando un conjunto de datos de 30 días de simulación y modificando el número de entradas. Los resultados muestran que las redes neuronales son capaces de proporcionar prácticamente la misma potencia que el MPC con variaciones más suaves de la salida y muy bajas violaciones de las restricciones, incluso disminuyendo el número de entradas. El trabajo desarrollado se ha publicado en Renewable Energy, una revista del primer cuartil en Green & sustainable science & technology y Energy and fuels.Nowadays, there is an increasing interest in using renewable energy sources, including solar energy. Parabolic trough plants are a type of solar thermal power plant in which solar radiation is reflected onto tubes with parabolic mirrors. Inside these tubes circulates a fluid, usually oil or water, which is heated to generate steam and turn a turbine to produce electricity. One of the most widely used methods to control these plants is model predictive control (MPC), which obtains the optimal control signals to send to the plant based on the use of a model. This method makes it possible to predict its future state according to the chosen control strategy over a time horizon. The MPC has the disadvantage of a significant computational cost associated with resolving an optimization problem at each sampling time. This makes it challenging to implement in commercial and large plants, so currently, one of the main challenges is to reduce these computational times, either technologically or by using suboptimal techniques that simplify the problem. This project proposes the use of neural networks that learn offline from the output provided by a predictive controller to then approximate it. Different neural networks have been trained using a 30-day simulation dataset and modifying the number of irradiance and temperature inputs. The results show that the neural networks can provide practically the same power as the MPC with smoother variations of the output and very low violations of the constraints, even when decreasing the number of inputs. The work has been published in Renewable Energy, a first quartile journal in Green & sustainable science & technology and Energy and fuels.Universidad de Sevilla. Máster en Ingeniería Industria

Mejora del b-tagging en el HLT para la fase-1 del detector de píxeles

ABSTRACT: The aim of this thesis is to understand and improve the way that events are quickly filtered and saved in the Compact Muon Solenoid (CMS) experiment at the Large Hadron Collider (LHC). Particularly, the main objective of my work has been to improve an algorithm to reconstruct the primary vertex of a collision to make better the trigger performance. This thesis begins explaining the theoretical framework for the research performed, the Standard Model, then it explains the experimental setup used, the CMS experiment. The collisions happen every 25 ns, providing in total around 600 million of collisions per seconds at the beginning of each run. Given the large quantity of data, we can not store all of it. We try to keep only those events that are more similar to the particular phenomena we are interested to study. To do this, the experiment has a trigger system, the High Level Trigger (HLT). This system runs different algorithms to select the interesting events. A quick event reconstruction is executed at the HLT. The second chapter will present the physics objects involved in the event reconstruction. The third chapter will introduce the CMS Trigger System. Furthermore, having an event with a precise primary vertex (PV) determination helps to understand the physics behind the collision. At the HLT the primary vertex is found using tracks originating from the primary vertex. The chapter four is dedicated to describe the algorithm used to find the PV at the HLT in order to speed up the tracking. It takes into account the factors that would pollute the resolution of the detector, like high luminosity and energy collisions, small bunch spacing and high pile-up. This algorithm is called Fast Primary Vertex (FPV). The FPV algorithm uses the pixel clusters detected by CMS. My work begins with a selection of these pixel clusters according to their coordinate, cluster width and length, cluster φ coordinate, cluster charge and jet momentum. Afterwards, the pixel clusters are projected back to the beam line, along the jet η direction of the jet. The FPV is enclosed in the region with more pixel clusters projected. Finally the thesis ends with some results and conclusions obtained when the FPV is applied to tt events generated with Monte Carlo. The final efficiency obtained was of 82% with pile-up 35. The programming language was developed in Python and ROOT was the scientific software framework used in the analysis.RESUMEN: El objetivo de esta tesis es entender y mejorar el rápido filtrado y guardado de datos en el experimento del Solenoide de Muones Compacto (CMS). En particular, el principal propósito de mi trabajo ha sido mejorar un algoritmo capaz de reconstruir el vértice primario tras una colisión para aumentar la eficiencia del proceso de filtrado de datos. La tesis comienza con una explicación teórica al Modelo Estándar. Después, se explica el dispositivo experimental utilizado, el experimento de CMS. En él, colisiones ocurren cada 25 ns, lo que supone 600 millones de colisiones por segundo. Dada la enorme cantidad de datos que este proceso implica, solo podemos guardar unos pocos. Se trata de almacenar aquellos que presentan las mejores características para ser estudiados. Para ello, el experimento tiene su propio sistema de filtrado, el High Level Trigger (HLT). Este sistema se encarga de correr diferentes algoritmos para filtrar los datos interesantes. El HLT se encarga de una primera reconstrucción de eventos. De esta forma, en el segundo capítulo del trabajo se presentan los objetos físicos involucrados. El tercer capítulo introduce el CMS Trigger System. Además, determinar con precisión el vértice primario (PV) ayuda a entender la física detrás de la colisión. El cuarto capítulo explica el algoritmo usado por el HLT para encontrar el PV y agilizar la reconstrucción de trazas. Tiene en cuenta los factores que contaminan la resolución del detector, como alta luminosidad y energía en las colisiones, pequeño espaciado entre colisiones y alto apilamiento. Este algoritmo es llamado Fast Primary Vertex (FPV) El FPV usa los pixel clusters detectados por CMS. Mi trabajo comienza con una selección de esos pixel clusters de acuerdo a su coordenada , anchura, longitud, coordenada φ y carga de los clusters y momento del jet. A continuación, los pixel clusters son proyectados sobre línea de haz de protones en la dirección η del jet. En la región con más proyecciones de clusters se encuentra el FPV. Finalmente, el trabajo termina mostrando algunos de los resultados y conclusiones obtenidas al aplicar el FPV a datos generados por Monte Carlo. La eficiencia final obtenida ha sido del 82%. El lenguaje de programación usado ha sido Python y ROOT el software manejado en el análisis de datos.Grado en Físic