A dual-band priority assignment algorithm for dynamic QoS resource management

Future high-quality consumer electronics will contain a number of applications running in a highly dynamic environment, and their execution will need to be efficiently arbitrated by the underlying platform software. The multimedia applications that currently execute in such similar contexts face frequent run-time variations in their resource demands, originated by the greedy nature of the multimedia processing itself. Changes in resource demands are triggered by numerous reasons (e.g. a switch in the input media compression format). Such situations require real-time adaptation mechanisms to adjust the system operation to the new requirements, and this must be done seamlessly to satisfy the user experience. One solution for efficiently managing application execution is to apply quality of service resource management techniques, based on assigning and enforcing resource contracts to applications. Most resource management solutions provide temporal isolation by enforcing resource assignments and avoiding any resource overruns. However, this has a clear limitation over the cost-effective resource usage. This paper presents a simple priority assignment scheme based on uniform priority bands to allow that greedy multimedia tasks incur in safe overruns that increase resource usage and do not threaten the timely execution of non-overrunning tasks. Experimental results show that the proposed priority assignment scheme in combination with a resource accounting mechanism preserves timely multimedia execution and delivery, achieves a higher cost-effective processor usage, and guarantees the execution isolation of non-overrunning tasks.

Integración del descodificador OpenSVC en el DSP del OMAP3530

Hoy en día el uso de dispositivos portátiles multimedia es ya una realidad totalmente habitual. Además, estos dispositivos tienen una capacidad de cálculo y unos recursos gráficos y de memoria altos, tanto es así que por ejemplo en un móvil se pueden reproducir vídeos de muy alta calidad o tener capacidad para manejar entornos 3D. El precio del uso de estos recursos es un mayor consumo de batería que en ocasiones es demasiado alto y acortan en gran medida la vida de la carga útil de la batería. El Grupo de Diseño Electrónico y Microelectrónico de la Universidad Politécnica de Madrid ha abierto una línea de trabajo que busca la optimización del consumo de energía en este tipo de dispositivos, concretamente en el ámbito de la reproducción de vídeo. El enfoque para afrontar la solución del problema se basa en obtener un mayor rendimiento de la batería a costa de disminuir la experiencia multimedia del usuario. De esta manera, cuando la carga de la batería esté por debajo de un determinado umbral mientras el dispositivo esté reproduciendo un vídeo de alta calidad será el dispositivo quien se autoconfigure dinámicamente para consumir menos potencia en esta tarea, reduciendo la tasa de imágenes por segundo o la resolución del vídeo que se descodifica. Además de lo citado anteriormente se propone dividir la descodificación y la representación del vídeo en dos procesadores, uno de propósito general y otro para procesado digital de señal, con esto se consigue que tener la misma capacidad de cálculo que con un solo procesador pero a una frecuencia menor. Para materializar la propuesta se usará la tarjeta BeagleBoard basada en un procesador multinúcleo OMAP3530 de Texas Instrument que contiene dos núcleos: un ARM1 Cortex-A8 y un DSP2 de la familia C6000. Este procesador multinúcleo además permite modificar la frecuencia de reloj y la tensión de alimentación dinámicamente para conseguir reducir de este modo el consumo del terminal. Por otro lado, como reproductor de vídeos se utilizará una versión de MPlayer que integra un descodificador de vídeo escalable que permite elegir dinámicamente la resolución o las imágenes por segundo que se decodifican para posteriormente mostrarlas. Este reproductor se ejecutará en el núcleo ARM pero debido a la alta carga computacional de la descodificación de vídeos, y que el ARM no está optimizado para este tipo de procesado de datos, el reproductor debe encargar la tarea de la descodificación al DSP. El objetivo de este Proyecto Fin de Carrera consiste en que mientras el descodificador de vídeo está ejecutándose en el núcleo DSP y el Mplayer en el núcleo ARM del OMAP3530 se pueda elegir dinámicamente qué parte del vídeo se descodifica, es decir, seleccionar en tiempo real la calidad o capa del vídeo que se quiere mostrar. Haciendo esto, se podrá quitar carga computacional al núcleo ARM y asignársela al DSP el cuál puede procesarla a menor frecuencia para ahorrar batería. 1 ARM: Es una arquitectura de procesadores de propósito general basada en RISC (Reduced Instruction Set Computer). Es desarrollada por la empresa inglesa ARM holdings. 2 DSP: Procesador Digital de Señal (Digital Signal Processor). Es un sistema basado en procesador, el cual está orientado al cálculo matemático a altas velocidad. Generalmente poseen varias unidades aritmético-lógicas (ALUs) para conseguir realizar varias operaciones simultáneamente. SUMMARY. Nowadays, the use of multimedia devices is a well known reality. In addition, these devices have high graphics and calculus performance and a lot of memory as well. In instance, we can play high quality videos and 3D environments in a mobile phone. That kind of use may increase the device's power consumption and make shorter the battery duration. Electronic and Microelectronic Design Group of Technical University of Madrid has a research line which is looking for optimization of power consumption while these devices are playing videos. The solution of this trouble is based on taking more advantage of battery by decreasing multimedia user experience. On this way, when battery charge is under a threshold while device is playing a high quality video the device is going to configure itself dynamically in order to decrease its power consumption by decreasing frame per second rate, video resolution or increasing the noise in the decoded frame. It is proposed splitting decoding and representation tasks in two processors in order to have the same calculus capability with lower frecuency. The first one is specialized in digital signal processing and the other one is a general purpose processor. In order to materialize this proposal we will use a board called BeagleBoard which is based on a multicore processor called OMAP3530 from Texas Instrument. This processor includes two cores: ARM Cortex-A8 and a TMS320C64+ DSP core. Changing clock frequency and supply voltage is allowed by OMAP3530, we can decrease the power consumption on this way. On the other hand, MPlayer will be used as video player. It includes a scalable video decoder which let us changing dynamically the resolution or frames per second rate of the video in order to show it later. This player will be executed by ARM core but this is not optimized for this task, for that reason, DSP core will be used to decoding video. The target of this final career project is being able to choose which part of the video is decoded each moment while decoder is executed by DSP and Mplayer by ARM. It will be able to change in real time the video quality, resolution and frames per second that user want to show. On this way, reducing the computational charge within the processor will be possible.

Contribution to proactivity in mobile context-aware recommender systems

Los sistemas de recomendación son potentes herramientas de filtrado de información que permiten a usuarios solicitar sugerencias sobre ítems que cubran sus necesidades. Tradicionalmente estas recomendaciones han estado basadas en opiniones de los mismos, así como en datos obtenidos de su consumo histórico o comportamiento en el propio sistema. Sin embargo, debido a la gran penetración y uso de los dispositivos móviles en nuestra sociedad, han surgido nuevas oportunidades en el campo de los sistemas de recomendación móviles gracias a la información contextual que se puede obtener sobre la localización o actividad de los usuarios. Debido a este estilo de vida en el que todo tiende a la movilidad y donde los usuarios están plenamente interconectados, la información contextual no sólo es física, sino que también adquiere una dimensión social. Todo esto ha dado lugar a una nueva área de investigación relacionada con los Sistemas de Recomendación Basados en Contexto (CARS) móviles donde se busca incrementar el nivel de personalización de las recomendaciones al usar dicha información. Por otro lado, este nuevo escenario en el que los usuarios llevan en todo momento un terminal móvil consigo abre la puerta a nuevas formas de recomendar. Sustituir el tradicional patrón de uso basado en petición-respuesta para evolucionar hacia un sistema proactivo es ahora posible. Estos sistemas deben identificar el momento más adecuado para generar una recomendación sin una petición explícita del usuario, siendo para ello necesario analizar su contexto. Esta tesis doctoral propone un conjunto de modelos, algoritmos y métodos orientados a incorporar proactividad en CARS móviles, a la vez que se estudia el impacto que este tipo de recomendaciones tienen en la experiencia de usuario con el fin de extraer importantes conclusiones sobre "qué", "cuándo" y "cómo" se debe notificar proactivamente. Con este propósito, se comienza planteando una arquitectura general para construir CARS móviles en escenarios sociales. Adicionalmente, se propone una nueva forma de representar el proceso de recomendación a través de una interfaz REST, lo que permite crear una arquitectura independiente de dispositivo y plataforma. Los detalles de su implementación tras su puesta en marcha en el entorno bancario español permiten asimismo validar el sistema construido. Tras esto se presenta un novedoso modelo para incorporar proactividad en CARS móviles. Éste muestra las ideas principales que permiten analizar una situación para decidir cuándo es apropiada una recomendación proactiva. Para ello se presentan algoritmos que establecen relaciones entre lo propicia que es una situación y cómo esto influye en los elementos a recomendar. Asimismo, para demostrar la viabilidad de este modelo se describe su aplicación a un escenario de recomendación para herramientas de creación de contenidos educativos. Siguiendo el modelo anterior, se presenta el diseño e implementación de nuevos interfaces móviles de usuario para recomendaciones proactivas, así como los resultados de su evaluación entre usuarios, lo que aportó importantes conclusiones para identificar cuáles son los factores más relevantes a considerar en el diseño de sistemas proactivos. A raíz de los resultados anteriores, el último punto de esta tesis presenta una metodología para calcular cuán apropiada es una situación de cara a recomendar de manera proactiva siguiendo el modelo propuesto. Como conclusión, se describe la validación llevada a cabo tras la aplicación de la arquitectura, modelo de recomendación y métodos descritos en este trabajo en una red social de aprendizaje europea. Finalmente, esta tesis discute las conclusiones obtenidas a lo largo de la extensa investigación llevada a cabo, y que ha propiciado la consecución de una buena base teórica y práctica para la creación de sistemas de recomendación móviles proactivos basados en información contextual. ABSTRACT Recommender systems are powerful information filtering tools which offer users personalized suggestions about items whose aim is to satisfy their needs. Traditionally the information used to make recommendations has been based on users’ ratings or data on the item’s consumption history and transactions carried out in the system. However, due to the remarkable growth in mobile devices in our society, new opportunities have arisen to improve these systems by implementing them in ubiquitous environments which provide rich context-awareness information on their location or current activity. Because of this current all-mobile lifestyle, users are socially connected permanently, which allows their context to be enhanced not only with physical information, but also with a social dimension. As a result of these novel contextual data sources, the advent of mobile Context-Aware Recommender Systems (CARS) as a research area has appeared to improve the level of personalization in recommendation. On the other hand, this new scenario in which users have their mobile devices with them all the time offers the possibility of looking into new ways of making recommendations. Evolving the traditional user request-response pattern to a proactive approach is now possible as a result of this rich contextual scenario. Thus, the key idea is that recommendations are made to the user when the current situation is appropriate, attending to the available contextual information without an explicit user request being necessary. This dissertation proposes a set of models, algorithms and methods to incorporate proactivity into mobile CARS, while the impact of proactivity is studied in terms of user experience to extract significant outcomes as to "what", "when" and "how" proactive recommendations have to be notified to users. To this end, the development of this dissertation starts from the proposal of a general architecture for building mobile CARS in scenarios with rich social data along with a new way of managing a recommendation process through a REST interface to make this architecture multi-device and cross-platform compatible. Details as regards its implementation and evaluation in a Spanish banking scenario are provided to validate its usefulness and user acceptance. After that, a novel model is presented for proactivity in mobile CARS which shows the key ideas related to decide when a situation warrants a proactive recommendation by establishing algorithms that represent the relationship between the appropriateness of a situation and the suitability of the candidate items to be recommended. A validation of these ideas in the area of e-learning authoring tools is also presented. Following the previous model, this dissertation presents the design and implementation of new mobile user interfaces for proactive notifications. The results of an evaluation among users testing these novel interfaces is also shown to study the impact of proactivity in the user experience of mobile CARS, while significant factors associated to proactivity are also identified. The last stage of this dissertation merges the previous outcomes to design a new methodology to calculate the appropriateness of a situation so as to incorporate proactivity into mobile CARS. Additionally, this work provides details about its validation in a European e-learning social network in which the whole architecture and proactive recommendation model together with its methods have been implemented. Finally, this dissertation opens up a discussion about the conclusions obtained throughout this research, resulting in useful information from the different design and implementation stages of proactive mobile CARS.

RECLAMO: virtual and collaborative honeynets based on trust management and autonomous systems applied to intrusion management

Security intrusions in large systems is a problem due to its lack of scalability with the current IDS-based approaches. This paper describes the RECLAMO project, where an architecture for an Automated Intrusion Response System (AIRS) is being proposed. This system will infer the most appropriate response for a given attack, taking into account the attack type, context information, and the trust and reputation of the reporting IDSs. RECLAMO is proposing a novel approach: diverting the attack to a specific honeynet that has been dynamically built based on the attack information. Among all components forming the RECLAMO's architecture, this paper is mainly focused on defining a trust and reputation management model, essential to recognize if IDSs are exposing an honest behavior in order to accept their alerts as true. Experimental results confirm that our model helps to encourage or discourage the launch of the automatic reaction process.

Multi-Camera very wide baseline feature matching based on view-adaptive junction detection

This paper presents a strategy for solving the feature matching problem in calibrated very wide-baseline camera settings. In this kind of settings, perspective distortion, depth discontinuities and occlusion represent enormous challenges. The proposed strategy addresses them by using geometrical information, specifically by exploiting epipolar-constraints. As a result it provides a sparse number of reliable feature points for which 3D position is accurately recovered. Special features known as junctions are used for robust matching. In particular, a strategy for refinement of junction end-point matching is proposed which enhances usual junction-based approaches. This allows to compute cross-correlation between perfectly aligned plane patches in both images, thus yielding better matching results. Evaluation of experimental results proves the effectiveness of the proposed algorithm in very wide-baseline environments.

CloudRoom: módulo de gestión de cursos online, abiertos y masivos

La razón de este proyecto, es la de desarrollar el módulo de cursos de la plataforma de Massive Online Open Courses (MOOCs), CloudRoom. Dicho módulo está englobado en una arquitectura orientada a servicios (SOA) y en una infraestructura de Cloud Computing utilizando Amazon Web Services (AWS). Nuestro objetivo es el de diseñar un Software as a Service (SaaS) robusto con las cualidades que a un producto de este tipo se le estiman: alta disponibilidad, alto rendimiento, gran experiencia de usuario y gran extensibilidad del sistema. Para lograrlo, se llevará a cabo la integración de las últimas tendencias tecnológicas dentro del desarrollo de sistemas distribuidos como Neo4j, Node.JS, Servicios RESTful, CoffeeScript. Todo esto siguiendo un estrategia de desarrollo PLAN-DO-CHECK utilizando Scrum y prácticas de metodologías ágiles. ---ABSTRACT---The reason of this Project is to develop the courses‟ module of CloudRoom, a Massive Online Open Courses platform. This module is encapsulated in a service-oriented architecture (SOA) based on a Cloud Computing infrastructure built on Amazon Web Services (AWS). Our goal is to design a robust Software as a Service (SaaS) with the qualities that are estimated in a product of this type: high availability, high performance, great user experience and great extensibility of the system. In order to address this, we carry out the integration of the latest technology trends in the development of distributed systems: Neo4j, Node.JS, RESTful Services and CoffeeScript. All of this, following a development strategy PLAN-DO-CHECK, using Scrum and practices of agile methodologies.

A CAD development strategy for the next years

This paper suggests a new strategy to develop CAD applications taking into account some of the most interesting proposals which have recently appeared in the technology development arena. Programming languages, operating systems, user devices, software architecture, user interfaces and user experience are among the elements which are considered for a new development framework. This strategy considers the organizational and architectural aspects of the CAD application together with the development framework. The architectural and organizational aspects are based on the programmed design concept, which can be implemented by means of a three-level software architecture. These levels are the conceptual level based on a declarative language, the mathematical level based on the geometric formulation of the product model and the visual level based on the polyhedral representation of the model as required by the graphic card. The development framework which has been considered is Windows 8. This operating system offers three development environments, one for web pplications (HTML5 + CSS3 + JavaScript), and other for native applications C/C++) and of course yet another for .NET applications (C#, VB, F#, etc.). The use rinterface and user experience for non-web application is described ith XAML (a well known declarative XML language) and the 3D API for games and design applications is DirectX. Additionally, Windows 8 facilitates the use of hybrid solutions, in which native and managed code can interoperate easily. Some of the most remarkable advantages of this strategy are the possibility of targeting both desktop and touch screen devices with the same development framework, the usage of several programming paradigms to apply the most appropriate language to each domain and the multilevel segmentation of developers and designers to facilitate the implementation of an open network of collaborators.

Characterisation of the operation & maintenance phase in PV rural electrification programmes

Con 1.300 millones de personas en el mundo sin acceso a la electricidad (la mayoría en entornos rurales de países empobrecidos), la energía solar fotovoltaica constituye una solución viable técnica y económicamente para electrificar las zonas más remotas del planeta donde las redes eléctricas convencionales no llegan. Casi todos los países en el mundo han desarrollado algún tipo de programa de electrificación fotovoltaica rural durante los últimos 40 años, principalmente los países más pobres, donde a través de diferentes modelos de financiación, se han instalado millones de sistemas solares domiciliarios (pequeños sistemas fotovoltaicos para uso doméstico). Durante este largo período, se han ido superando muchas barreras, como la mejora de la calidad de los sistemas fotovoltaicos, la reducción de costes, la optimización del diseño y del dimensionado de los sistemas, la disponibilidad financiera para implantar programas de electrificación rural, etc. Gracias a esto, la electrificación rural descentralizada ha experimentado recientemente un salto de escala caracterizada por la implantación de grandes programas con miles de sistemas solares domiciliarios e integrando largos períodos de mantenimiento. Muchos de estos grandes programas se están llevando a cabo con limitado éxito, ya que generalmente parten de supuestos e hipótesis poco contrastadas con la realidad, comprometiendo así un retorno económico que permita el desarrollo de esta actividad a largo plazo. En este escenario surge un nuevo reto: el de cómo garantizar la sostenibilidad de los grandes programas de electrificación rural fotovoltaica. Se argumenta que la principal causa de esta falta de rentabilidad es el imprevisto alto coste de la fase de operación y mantenimiento. Cuestiones clave tales como la estructura de costes de operación y mantenimiento o la fiabilidad de los componentes del sistema fotovoltaico no están bien caracterizados hoy en día. Esta situación limita la capacidad de diseñar estructuras de mantenimiento capaces de asegurar la sostenibilidad y la rentabilidad del servicio de operación y mantenimiento en estos programas. Esta tesis doctoral tiene como objetivo responder a estas cuestiones. Se ha realizado varios estudios sobre la base de un gran programa de electrificación rural fotovoltaica real llevado a cabo en Marruecos con más de 13.000 sistemas solares domiciliarios instalados. Sobre la base de este programa se ha hecho una evaluación en profundidad de la fiabilidad de los sistemas solares a partir de los datos de mantenimiento recogidos durante 5 años con más de 80.000 inputs. Los resultados han permitido establecer las funciones de fiabilidad de los equipos tal y como se comportan en condiciones reales de operación, las tasas de fallos y los tiempos medios hasta el fallo para los principales componentes del sistema, siendo este el primer caso de divulgación de resultados de este tipo en el campo de la electrificación rural fotovoltaica. Los dos principales componentes del sistema solar domiciliario, la batería y el módulo fotovoltaico, han sido analizados en campo a través de una muestra de 41 sistemas trabajando en condiciones reales pertenecientes al programa solar marroquí. Por un lado se ha estudiado la degradación de la capacidad de las baterías y por otro la degradación de potencia de los módulos fotovoltaicos. En el caso de las baterías, los resultados nos han permitido caracterizar la curva de degradación en capacidad llegando a obtener una propuesta de nueva definición del umbral de vida útil de las baterías en electrificación rural. También sobre la base del programa solar de Marruecos se ha llevado a cabo un estudio de caracterización de los costes reales de operación y mantenimiento a partir de la base de datos de contabilidad del programa registrados durante 5 años. Los resultados del estudio han permitido definir cuáles son costes que más incidencia tienen en el coste global. Se han obtenido los costes unitarios por sistema instalado y se han calculado los montantes de las cuotas de mantenimiento de los usuarios para garantizar la rentabilidad de la operación y mantenimiento. Finalmente, se propone un modelo de optimización matemática para diseñar estructuras de mantenimiento basado en los resultados de los estudios anteriores. La herramienta, elaborada mediante programación lineal entera mixta, se ha aplicado al programa marroquí con el fin de validar el modelo propuesto. ABSTRACT With 1,300 million people worldwide deprived of access to electricity (mostly in rural environments), photovoltaic solar energy has proven to be a cost‐effective solution and the only hope for electrifying the most remote inhabitants of the planet, where conventional electric grids do not reach because they are unaffordable. Almost all countries in the world have had some kind of rural photovoltaic electrification programme during the past 40 years, mainly the poorer countries, where through different organizational models, millions of solar home systems (small photovoltaic systems for domestic use) have been installed. During this long period, many barriers have been overcome, such as quality enhancement, cost reduction, the optimization of designing and sizing, financial availability, etc. Thanks to this, decentralized rural electrification has recently experienced a change of scale characterized by new programmes with thousands of solar home systems and long maintenance periods. Many of these large programmes are being developed with limited success, as they have generally been based on assumptions that do not correspond to reality, compromising the economic return that allows long term activity. In this scenario a new challenge emerges, which approaches the sustainability of large programmes. It is argued that the main cause of unprofitability is the unexpected high cost of the operation and maintenance of the solar systems. In fact, the lack of a paradigm in decentralized rural services has led to many private companies to carry out decentralized electrification programmes blindly. Issues such as the operation and maintenance cost structure or the reliability of the solar home system components have still not been characterized. This situation does not allow optimized maintenance structure to be designed to assure the sustainability and profitability of the operation and maintenance service. This PhD thesis aims to respond to these needs. Several studies have been carried out based on a real and large photovoltaic rural electrification programme carried out in Morocco with more than 13,000 solar home systems. An in‐depth reliability assessment has been made from a 5‐year maintenance database with more than 80,000 maintenance inputs. The results have allowed us to establish the real reliability functions, the failure rate and the main time to failure of the main components of the system, reporting these findings for the first time in the field of rural electrification. Both in‐field experiments on the capacity degradation of batteries and power degradation of photovoltaic modules have been carried out. During the experiments both samples of batteries and modules were operating under real conditions integrated into the solar home systems of the Moroccan programme. In the case of the batteries, the results have enabled us to obtain a proposal of definition of death of batteries in rural electrification. A cost assessment of the Moroccan experience based on a 5‐year accounting database has been carried out to characterize the cost structure of the programme. The results have allowed the major costs of the photovoltaic electrification to be defined. The overall cost ratio per installed system has been calculated together with the necessary fees that users would have to pay to make the operation and maintenance affordable. Finally, a mathematical optimization model has been proposed to design maintenance structures based on the previous study results. The tool has been applied to the Moroccan programme with the aim of validating the model.

Mining mobile apps reviews to support release planning

The mobile apps market is a tremendous success, with millions of apps downloaded and used every day by users spread all around the world. For apps’ developers, having their apps published on one of the major app stores (e.g. Google Play market) is just the beginning of the apps lifecycle. Indeed, in order to successfully compete with the other apps in the market, an app has to be updated frequently by adding new attractive features and by fixing existing bugs. Clearly, any developer interested in increasing the success of her app should try to implement features desired by the app’s users and to fix bugs affecting the user experience of many of them. A precious source of information to decide how to collect users’ opinions and wishes is represented by the reviews left by users on the store from which they downloaded the app. However, to exploit such information the app’s developer should manually read each user review and verify if it contains useful information (e.g. suggestions for new features). This is something not doable if the app receives hundreds of reviews per day, as happens for the very popular apps on the market. In this work, our aim is to provide support to mobile apps developers by proposing a novel approach exploiting data mining, natural language processing, machine learning, and clustering techniques in order to classify the user reviews on the basis of the information they contain (e.g. useless, suggestion for new features, bugs reporting). Such an approach has been empirically evaluated and made available in a web-­‐based tool publicly available to all apps’ developers. The achieved results showed that the developed tool: (i) is able to correctly categorise user reviews on the basis of their content (e.g. isolating those reporting bugs) with 78% of accuracy, (ii) produces clusters of reviews (e.g. groups together reviews indicating exactly the same bug to be fixed) that are meaningful from a developer’s point-­‐of-­‐view, and (iii) is considered useful by a software company working in the mobile apps’ development market.

Contributions to Speech Analytics based on Speech Recognition and Topic Identification

La última década ha sido testigo de importantes avances en el campo de la tecnología de reconocimiento de voz. Los sistemas comerciales existentes actualmente poseen la capacidad de reconocer habla continua de múltiples locutores, consiguiendo valores aceptables de error, y sin la necesidad de realizar procedimientos explícitos de adaptación. A pesar del buen momento que vive esta tecnología, el reconocimiento de voz dista de ser un problema resuelto. La mayoría de estos sistemas de reconocimiento se ajustan a dominios particulares y su eficacia depende de manera significativa, entre otros muchos aspectos, de la similitud que exista entre el modelo de lenguaje utilizado y la tarea específica para la cual se está empleando. Esta dependencia cobra aún más importancia en aquellos escenarios en los cuales las propiedades estadísticas del lenguaje varían a lo largo del tiempo, como por ejemplo, en dominios de aplicación que involucren habla espontánea y múltiples temáticas. En los últimos años se ha evidenciado un constante esfuerzo por mejorar los sistemas de reconocimiento para tales dominios. Esto se ha hecho, entre otros muchos enfoques, a través de técnicas automáticas de adaptación. Estas técnicas son aplicadas a sistemas ya existentes, dado que exportar el sistema a una nueva tarea o dominio puede requerir tiempo a la vez que resultar costoso. Las técnicas de adaptación requieren fuentes adicionales de información, y en este sentido, el lenguaje hablado puede aportar algunas de ellas. El habla no sólo transmite un mensaje, también transmite información acerca del contexto en el cual se desarrolla la comunicación hablada (e.g. acerca del tema sobre el cual se está hablando). Por tanto, cuando nos comunicamos a través del habla, es posible identificar los elementos del lenguaje que caracterizan el contexto, y al mismo tiempo, rastrear los cambios que ocurren en estos elementos a lo largo del tiempo. Esta información podría ser capturada y aprovechada por medio de técnicas de recuperación de información (information retrieval) y de aprendizaje de máquina (machine learning). Esto podría permitirnos, dentro del desarrollo de mejores sistemas automáticos de reconocimiento de voz, mejorar la adaptación de modelos del lenguaje a las condiciones del contexto, y por tanto, robustecer al sistema de reconocimiento en dominios con condiciones variables (tales como variaciones potenciales en el vocabulario, el estilo y la temática). En este sentido, la principal contribución de esta Tesis es la propuesta y evaluación de un marco de contextualización motivado por el análisis temático y basado en la adaptación dinámica y no supervisada de modelos de lenguaje para el robustecimiento de un sistema automático de reconocimiento de voz. Esta adaptación toma como base distintos enfoque de los sistemas mencionados (de recuperación de información y aprendizaje de máquina) mediante los cuales buscamos identificar las temáticas sobre las cuales se está hablando en una grabación de audio. Dicha identificación, por lo tanto, permite realizar una adaptación del modelo de lenguaje de acuerdo a las condiciones del contexto. El marco de contextualización propuesto se puede dividir en dos sistemas principales: un sistema de identificación de temática y un sistema de adaptación dinámica de modelos de lenguaje. Esta Tesis puede describirse en detalle desde la perspectiva de las contribuciones particulares realizadas en cada uno de los campos que componen el marco propuesto: _ En lo referente al sistema de identificación de temática, nos hemos enfocado en aportar mejoras a las técnicas de pre-procesamiento de documentos, asimismo en contribuir a la definición de criterios más robustos para la selección de index-terms. – La eficiencia de los sistemas basados tanto en técnicas de recuperación de información como en técnicas de aprendizaje de máquina, y específicamente de aquellos sistemas que particularizan en la tarea de identificación de temática, depende, en gran medida, de los mecanismos de preprocesamiento que se aplican a los documentos. Entre las múltiples operaciones que hacen parte de un esquema de preprocesamiento, la selección adecuada de los términos de indexado (index-terms) es crucial para establecer relaciones semánticas y conceptuales entre los términos y los documentos. Este proceso también puede verse afectado, o bien por una mala elección de stopwords, o bien por la falta de precisión en la definición de reglas de lematización. En este sentido, en este trabajo comparamos y evaluamos diferentes criterios para el preprocesamiento de los documentos, así como también distintas estrategias para la selección de los index-terms. Esto nos permite no sólo reducir el tamaño de la estructura de indexación, sino también mejorar el proceso de identificación de temática. – Uno de los aspectos más importantes en cuanto al rendimiento de los sistemas de identificación de temática es la asignación de diferentes pesos a los términos de acuerdo a su contribución al contenido del documento. En este trabajo evaluamos y proponemos enfoques alternativos a los esquemas tradicionales de ponderado de términos (tales como tf-idf ) que nos permitan mejorar la especificidad de los términos, así como también discriminar mejor las temáticas de los documentos. _ Respecto a la adaptación dinámica de modelos de lenguaje, hemos dividimos el proceso de contextualización en varios pasos. – Para la generación de modelos de lenguaje basados en temática, proponemos dos tipos de enfoques: un enfoque supervisado y un enfoque no supervisado. En el primero de ellos nos basamos en las etiquetas de temática que originalmente acompañan a los documentos del corpus que empleamos. A partir de estas, agrupamos los documentos que forman parte de la misma temática y generamos modelos de lenguaje a partir de dichos grupos. Sin embargo, uno de los objetivos que se persigue en esta Tesis es evaluar si el uso de estas etiquetas para la generación de modelos es óptimo en términos del rendimiento del reconocedor. Por esta razón, nosotros proponemos un segundo enfoque, un enfoque no supervisado, en el cual el objetivo es agrupar, automáticamente, los documentos en clusters temáticos, basándonos en la similaridad semántica existente entre los documentos. Por medio de enfoques de agrupamiento conseguimos mejorar la cohesión conceptual y semántica en cada uno de los clusters, lo que a su vez nos permitió refinar los modelos de lenguaje basados en temática y mejorar el rendimiento del sistema de reconocimiento. – Desarrollamos diversas estrategias para generar un modelo de lenguaje dependiente del contexto. Nuestro objetivo es que este modelo refleje el contexto semántico del habla, i.e. las temáticas más relevantes que se están discutiendo. Este modelo es generado por medio de la interpolación lineal entre aquellos modelos de lenguaje basados en temática que estén relacionados con las temáticas más relevantes. La estimación de los pesos de interpolación está basada principalmente en el resultado del proceso de identificación de temática. – Finalmente, proponemos una metodología para la adaptación dinámica de un modelo de lenguaje general. El proceso de adaptación tiene en cuenta no sólo al modelo dependiente del contexto sino también a la información entregada por el proceso de identificación de temática. El esquema usado para la adaptación es una interpolación lineal entre el modelo general y el modelo dependiente de contexto. Estudiamos también diferentes enfoques para determinar los pesos de interpolación entre ambos modelos. Una vez definida la base teórica de nuestro marco de contextualización, proponemos su aplicación dentro de un sistema automático de reconocimiento de voz. Para esto, nos enfocamos en dos aspectos: la contextualización de los modelos de lenguaje empleados por el sistema y la incorporación de información semántica en el proceso de adaptación basado en temática. En esta Tesis proponemos un marco experimental basado en una arquitectura de reconocimiento en ‘dos etapas’. En la primera etapa, empleamos sistemas basados en técnicas de recuperación de información y aprendizaje de máquina para identificar las temáticas sobre las cuales se habla en una transcripción de un segmento de audio. Esta transcripción es generada por el sistema de reconocimiento empleando un modelo de lenguaje general. De acuerdo con la relevancia de las temáticas que han sido identificadas, se lleva a cabo la adaptación dinámica del modelo de lenguaje. En la segunda etapa de la arquitectura de reconocimiento, usamos este modelo adaptado para realizar de nuevo el reconocimiento del segmento de audio. Para determinar los beneficios del marco de trabajo propuesto, llevamos a cabo la evaluación de cada uno de los sistemas principales previamente mencionados. Esta evaluación es realizada sobre discursos en el dominio de la política usando la base de datos EPPS (European Parliamentary Plenary Sessions - Sesiones Plenarias del Parlamento Europeo) del proyecto europeo TC-STAR. Analizamos distintas métricas acerca del rendimiento de los sistemas y evaluamos las mejoras propuestas con respecto a los sistemas de referencia. ABSTRACT The last decade has witnessed major advances in speech recognition technology. Today’s commercial systems are able to recognize continuous speech from numerous speakers, with acceptable levels of error and without the need for an explicit adaptation procedure. Despite this progress, speech recognition is far from being a solved problem. Most of these systems are adjusted to a particular domain and their efficacy depends significantly, among many other aspects, on the similarity between the language model used and the task that is being addressed. This dependence is even more important in scenarios where the statistical properties of the language fluctuates throughout the time, for example, in application domains involving spontaneous and multitopic speech. Over the last years there has been an increasing effort in enhancing the speech recognition systems for such domains. This has been done, among other approaches, by means of techniques of automatic adaptation. These techniques are applied to the existing systems, specially since exporting the system to a new task or domain may be both time-consuming and expensive. Adaptation techniques require additional sources of information, and the spoken language could provide some of them. It must be considered that speech not only conveys a message, it also provides information on the context in which the spoken communication takes place (e.g. on the subject on which it is being talked about). Therefore, when we communicate through speech, it could be feasible to identify the elements of the language that characterize the context, and at the same time, to track the changes that occur in those elements over time. This information can be extracted and exploited through techniques of information retrieval and machine learning. This allows us, within the development of more robust speech recognition systems, to enhance the adaptation of language models to the conditions of the context, thus strengthening the recognition system for domains under changing conditions (such as potential variations in vocabulary, style and topic). In this sense, the main contribution of this Thesis is the proposal and evaluation of a framework of topic-motivated contextualization based on the dynamic and non-supervised adaptation of language models for the enhancement of an automatic speech recognition system. This adaptation is based on an combined approach (from the perspective of both information retrieval and machine learning fields) whereby we identify the topics that are being discussed in an audio recording. The topic identification, therefore, enables the system to perform an adaptation of the language model according to the contextual conditions. The proposed framework can be divided in two major systems: a topic identification system and a dynamic language model adaptation system. This Thesis can be outlined from the perspective of the particular contributions made in each of the fields that composes the proposed framework: _ Regarding the topic identification system, we have focused on the enhancement of the document preprocessing techniques in addition to contributing in the definition of more robust criteria for the selection of index-terms. – Within both information retrieval and machine learning based approaches, the efficiency of topic identification systems, depends, to a large extent, on the mechanisms of preprocessing applied to the documents. Among the many operations that encloses the preprocessing procedures, an adequate selection of index-terms is critical to establish conceptual and semantic relationships between terms and documents. This process might also be weakened by a poor choice of stopwords or lack of precision in defining stemming rules. In this regard we compare and evaluate different criteria for preprocessing the documents, as well as for improving the selection of the index-terms. This allows us to not only reduce the size of the indexing structure but also to strengthen the topic identification process. – One of the most crucial aspects, in relation to the performance of topic identification systems, is to assign different weights to different terms depending on their contribution to the content of the document. In this sense we evaluate and propose alternative approaches to traditional weighting schemes (such as tf-idf ) that allow us to improve the specificity of terms, and to better identify the topics that are related to documents. _ Regarding the dynamic language model adaptation, we divide the contextualization process into different steps. – We propose supervised and unsupervised approaches for the generation of topic-based language models. The first of them is intended to generate topic-based language models by grouping the documents, in the training set, according to the original topic labels of the corpus. Nevertheless, a goal of this Thesis is to evaluate whether or not the use of these labels to generate language models is optimal in terms of recognition accuracy. For this reason, we propose a second approach, an unsupervised one, in which the objective is to group the data in the training set into automatic topic clusters based on the semantic similarity between the documents. By means of clustering approaches we expect to obtain a more cohesive association of the documents that are related by similar concepts, thus improving the coverage of the topic-based language models and enhancing the performance of the recognition system. – We develop various strategies in order to create a context-dependent language model. Our aim is that this model reflects the semantic context of the current utterance, i.e. the most relevant topics that are being discussed. This model is generated by means of a linear interpolation between the topic-based language models related to the most relevant topics. The estimation of the interpolation weights is based mainly on the outcome of the topic identification process. – Finally, we propose a methodology for the dynamic adaptation of a background language model. The adaptation process takes into account the context-dependent model as well as the information provided by the topic identification process. The scheme used for the adaptation is a linear interpolation between the background model and the context-dependent one. We also study different approaches to determine the interpolation weights used in this adaptation scheme. Once we defined the basis of our topic-motivated contextualization framework, we propose its application into an automatic speech recognition system. We focus on two aspects: the contextualization of the language models used by the system, and the incorporation of semantic-related information into a topic-based adaptation process. To achieve this, we propose an experimental framework based in ‘a two stages’ recognition architecture. In the first stage of the architecture, Information Retrieval and Machine Learning techniques are used to identify the topics in a transcription of an audio segment. This transcription is generated by the recognition system using a background language model. According to the confidence on the topics that have been identified, the dynamic language model adaptation is carried out. In the second stage of the recognition architecture, an adapted language model is used to re-decode the utterance. To test the benefits of the proposed framework, we carry out the evaluation of each of the major systems aforementioned. The evaluation is conducted on speeches of political domain using the EPPS (European Parliamentary Plenary Sessions) database from the European TC-STAR project. We analyse several performance metrics that allow us to compare the improvements of the proposed systems against the baseline ones.

Towards Mapping Experience Design for the Internet of Things.

We are witnessing a fundamental transformation in how Internet of Things (IoT) is having an impact on the experience users have with data-driven devices, smart appliances, and connected products. The experience of any place is commonly defined as the result of a series of user engagements with a surrounding place in order to carry out daily activities (Golledge, 2002). Knowing about users? experiences becomes vital to the process of designing a map. In the near future, a user will be able to interact directly with any IoT device placed in his surrounding place and very little is known on what kinds of interactions and experiences a map might offer (Roth, 2015). The main challenge is to develop an experience design process to devise maps capable of supporting different user experience dimensions such as cognitive, sensory-physical, affective, and social (Tussyadiah and Zach, 2012). For example, in a smart city of the future, the IoT devices allowing a multimodal interaction with a map could help tourists in the assimilation of their knowledge about points of interest (cognitive experience), their association of sounds and smells to these places (sensory-physical experience), their emotional connection to them (affective experience) and their relationships with other nearby tourists (social experience). This paper aims to describe a conceptual framework for developing a Mapping Experience Design (MXD) process for building maps for smart connected places of the future. Our MXD process is focussed on the cognitive dimension of an experience in which a person perceives a place as a "living entity" that uses and feeds through his experiences. We want to help people to undergo a meaningful experience of a place through mapping what is being communicated during their interactions with the IoT devices situated in this place. Our purpose is to understand how maps can support a person?s experience in making better decisions in real-time.

Interacción combinada táctil 3D para manejo de colecciones de documentos

Actualmente existen varios dispositivos que aceptan gestos sobre superficies táctiles, sean celulares, tabletas, computadores, etc. a los cuales las personas se acostumbran rápidamente a su uso y los aceptan como herramientas necesarias en su vida. Del mismo modo existen algunas aplicaciones que manejan entornos en 3D, y permiten captar gestos realizados con las manos, cuerpo, cabeza. Estas técnicas se han desarrollado mucho por separado pero se ha podido evidenciar en base a los artículos revisados que no existen muchos estudios que combinen las aplicaciones táctiles con las 3D manejadas por gestos en el aire. El presente trabajo muestra un prototipo que permite la comunicación y coordinación entre dos aplicaciones, una que muestra documentos representados por esferas en una aplicación con interacción táctil desarrollada en Unity que funciona sobre Android, y una segunda aplicación desarrollada también en Unity que maneja un entorno 3D con el que se interactúa mediante gestos realizados en el aire. Luego de algunos intentos la interacción entre ambas aplicaciones fue lograda implementando comunicación por sockets entre la aplicación en el dispositivo Android y la aplicación 3D que se encuentra alojada en un computador con Windows 7. La captura de gestos en el aire se realiza mediante el sistema Tracking Tools desarrollado por la compañía Optitrack que captura los movimientos con cámaras infrarrojas y marcadores en los dedos. Este sistema envía los datos de los gestos a nuestra aplicación 3D. Estos equipos son de propiedad del laboratorio Decoroso Crespo de la Universidad Politécnica de Madrid. Una vez lograda la implementación e interacción entre las aplicaciones se han realizado pruebas de usabilidad con nueve estudiantes del Máster Universitario en Software y Sistemas de la Universidad Politécnica de Madrid. Cada uno ha respondido una serie de encuestas para poder obtener resultados sobre cuán usable es el prototipo, la experiencia del usuario y qué mejoras se podrían realizar sobre éste. En la parte final de este documento se presentan los resultados de las encuestas y se muestran las conclusiones y trabajo futuro.---ABSTRACT---Currently there are several devices that accept gestures on touch surfaces like phones, tablets, computers, etc. to which people quickly become accustomed to their use and accept them as necessary tools in their life. Similarly there are some applications that handle 3D environments and like televisions, holograms and allow capture gestures made with hands, body, and head. These techniques have been developed on a separated way but based on some research we may say that the are not many studies that combine touch with 3D applications handled by gestures in the air. This paper presents a prototype of the interaction of two issues of a 2D showing documents represented by spheres on a touch application developed in Unity that works on Android and allows communicating with the second application also developed in Unity that handles a 3D environment interaction of gestures made in air. After some attempts interaction was achieved by implementing communication sockets between the application on the Android device and 3D application that is hosted on a computer with windows 7, and gestures capturing in the air is done by the system Tracking Tools developed by the Optitrack company it captures movements with infrared cameras and markers on the fingers, which sends data to this application gestures, these equipment are owned by the Decoroso Crespo laboratory of the Polytechnic University of Madrid. Once achieved the interaction of applications has been conducted performance tests with ten students of the university master of the Universidad Politécnica de Madrid, each has answered a series of surveys to get results on how usable is the prototype, the user experience and that improvements could be made on this.

Outraged spatialities: the production of public scale in the #spanishrevolution

The spatial processes deployed by the 15-M movement in Spain include elements of social change that exceed the limits of conventional politics. Located at a liminal level, these processes operate in the often unnoticed realm of the micro-politics of urban everyday life and the regimes of place that regulate it, providing new criteria for understanding sociospatial and urban phenomena. This article shows how public space, its representations and the spatialities associated with them have served as a support for, have determined and, ultimately, have been reshaped and transformed by the Spanish “indignados” (outraged), in particular in the city and the metropolitan area of Madrid. Drawing on a series of theoretical approaches to the articulation of recent revolts, the deployment of a prefigurative politics and the occupation of public space, I will give an experience-based account of the spatial constitution and effects of these connections in and around Madrid’s Puerta del Sol. As a whole, the indignados’ occupations and actions provide urban theory with conceptual and practical tools to imagine alternative forms of collective commitment in the production of spaces of hope for social progress and generalized self-management.

Multipedia: Enriching DBpedia with Multimedia Information

Enriching knowledge bases with multimedia information makes it possible to complement textual descriptions with visual and audio information. Such complementary information can help users to understand the meaning of assertions, and in general improve the user experience with the knowledge base. In this paper we address the problem of how to enrich ontology instances with candidate images retrieved from existing Web search engines. DBpedia has evolved into a major hub in the Linked Data cloud, interconnecting millions of entities organized under a consistent ontology. Our approach taps into the Wikipedia corpus to gather context information for DBpedia instances and takes advantage of image tagging information when this is available to calculate semantic relatedness between instances and candidate images. We performed experiments with focus on the particularly challenging problem of highly ambiguous names. Both methods presented in this work outperformed the baseline. Our best method leveraged context words from Wikipedia, tags from Flickr and type information from DBpedia to achieve an average precision of 80%.

Statistical Machine Learning for Automatic Assessment of Physical Activity Intensity Using Multi-axial Accelerometry and Heart Rate

This work explores the automatic recognition of physical activity intensity patterns from multi-axial accelerometry and heart rate signals. Data collection was carried out in free-living conditions and in three controlled gymnasium circuits, for a total amount of 179.80 h of data divided into: sedentary situations (65.5%), light-to-moderate activity (17.6%) and vigorous exercise (16.9%). The proposed machine learning algorithms comprise the following steps: time-domain feature definition, standardization and PCA projection, unsupervised clustering (by k-means and GMM) and a HMM to account for long-term temporal trends. Performance was evaluated by 30 runs of a 10-fold cross-validation. Both k-means and GMM-based approaches yielded high overall accuracy (86.97% and 85.03%, respectively) and, given the imbalance of the dataset, meritorious F-measures (up to 77.88%) for non-sedentary cases. Classification errors tended to be concentrated around transients, what constrains their practical impact. Hence, we consider our proposal to be suitable for 24 h-based monitoring of physical activity in ambulatory scenarios and a first step towards intensity-specific energy expenditure estimators