33 resultados para Histograms of Oriented Gradients


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This summary presents a methodology for supporting the development of AOSAs following the MDD paradigm. This new methodology is called PRISMA and allows the code generation from models which specify functional and non-functional requirements.

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Los sistemas micro electro mecánicos (MEMS) han demostrado ser una exitosa familia de dispositivos que pueden usarse como plataforma para el desarrollo de dispositivos con aplicaciones en óptica, comunicaciones, procesado de señal y sensorización. Los dispositivos MEMS estándar suelen estar fabricados usando tecnología de silicio. Sin embargo, el rendimiento de estos MEMS se puede mejorar si se usan otros materiales. Por ejemplo, el diamante nanocristalino (NCD) ofrece unas excelentes propiedades mecánicas, transparencia y una superficie fácil de funcionalizar. Por otro lado, el sistema de materiales (In; Ga; Al)N, los materiales IIIN, se pueden usar para producir estructuras monocristalinas con alta sensibilidad mecánica y química. Además, el AlN se puede depositar por pulverización catódica reactiva sobre varios substratos, incluyendo NCD, para formar capas policristalinas orientadas con alta respuesta piezoeléctrica. Adicionalmente, tanto el NCD como los materiales III-N muestran una gran estabilidad térmica y química, lo que los hace una elección idónea para desarrollar dispositivos para aplicaciones para alta temperatura, ambientes agresivos e incluso para aplicaciones biocompatibles. En esta tesis se han usado estos materiales para el diseño y medición de demostradores tecnológicos. Se han perseguido tres objetivos principales: _ Desarrollo de unos procesos de fabricación apropiados. _ Medición de las propiedades mecánicas de los materiales y de los factores que limitan el rendimiento de los dispositivos. _ Usar los datos medidos para desarrollar dispositivos demostradores complejos. En la primera parte de esta tesis se han estudiado varias técnicas de fabricación. La estabilidad de estos materiales impide el ataque y dificulta la producción de estructuras suspendidas. Los primeros capítulos de esta disertación se dedican al desarrollo de unos procesos de transferencia de patrones por ataque seco y a la optimización del ataque húmedo sacrificial de varios substratos propuestos. Los resultados de los procedimientos de ataque se presentan y se describe la optimización de las técnicas para la fabricación de estructuras suspendidas de NCD y materiales III-N. En un capítulo posterior se estudia el crecimiento de AlN por pulverización catódica. Como se ha calculado en esta disertación para obtener una actuación eficiente de MEMS, las capas de AlN han de ser finas, típicamente d < 200 nm, lo que supone serias dificultades para la obtención de capas orientadas con respuesta piezoeléctrica. Las condiciones de depósito se han mapeado para identificar las fronteras que proporcionan el crecimiento de material orientado desde los primeros pasos del proceso. Además, durante la optimización de los procesos de ataque se estudió un procedimiento para fabricar películas de GaN nanoporoso. Estas capas porosas pueden servir como capas sacrificiales para la fabricación de estructuras suspendidas de GaN con baja tensión residual o como capas para mejorar la funcionalización superficial de sensores químicos o biológicos. El proceso de inducción de poros se discutirá y también se presentarán experimentos de ataque y funcionalización. En segundo lugar, se han determinado las propiedades mecánicas del NCD y de los materiales III-N. Se han fabricado varias estructuras suspendidas para la medición del módulo de Young y de la tensión residual. Además, las estructuras de NCD se midieron en resonancia para calcular el rendimiento de los dispositivos en términos de frecuencia y factor de calidad. Se identificaron los factores intrínsecos y extrínsecos que limitan ambas figuras de mérito y se han desarrollado modelos para considerar estas imperfecciones en las etapas de diseño de los dispositivos. Por otra parte, los materiales III-N normalmente presentan grandes gradientes de deformación residual que causan la deformación de las estructuras al ser liberadas. Se han medido y modelado estos efectos para los tres materiales binarios del sistema para proporcionar puntos de interpolación que permitan predecir las características de las aleaciones del sistema III-N. Por último, los datos recabados se han usado para desarrollar modelos analíticos y numéricos para el diseño de varios dispositivos. Se han estudiado las propiedades de transducción y se proporcionan topologías optimizadas. En el último capítulo de esta disertación se presentan diseños optimizados de los siguientes dispositivos: _ Traviesas y voladizos de AlN=NCD con actuación piezoeléctrica aplicados a nanoconmutadores de RF para señales de alta potencia. _ Membranas circulares de AlN=NCD con actuación piezoeléctrica aplicadas a lentes sintonizables. _ Filtros ópticos Fabry-Pérot basados en cavidades aéreas y membranas de GaN actuadas electrostáticamente. En resumen, se han desarrollado unos nuevos procedimientos optimizados para la fabricación de estructuras de NCD y materiales III-N. Estas técnicas se han usado para producir estructuras que llevaron a la determinación de las principales propiedades mecánicas y de los parámetros de los dispositivos necesarios para el diseño de MEMS. Finalmente, los datos obtenidos se han usado para el diseño optimizado de varios dispositivos demostradores. ABSTRACT Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) have proven to be a successful family of devices that can be used as a platform for the development of devices with applications in optics, communications, signal processing and sensorics. Standard MEMS devices are usually fabricated using silicon based materials. However, the performance of these MEMS can be improved if other material systems are used. For instance, nanocrystalline diamond (NCD) offers excellent mechanical properties, optical transparency and ease of surface functionalization. On the other hand, the (In; Ga; Al)N material system, the III-N materials, can be used to produce single crystal structures with high mechanical and chemical sensitivity. Also, AlN can be deposited by reactive sputtering on various substrates, including NCD, to form oriented polycrystalline layers with high piezoelectric response. In addition, both NCD and III-N materials exhibit high thermal and chemical stability, which makes these material the perfect choice for the development of devices for high temperatures, harsh environments and even biocompatible applications. In this thesis these materials have been used for the design and measurement of technological demonstrators. Three main objectives have been pursued: _ Development of suitable fabrication processes. _ Measurement of the material mechanical properties and device performance limiting factors. _ Use the gathered data to design complex demonstrator devices. In a first part of the thesis several fabrication processes have been addressed. The stability of these materials hinders the etching of the layers and hampers the production of free standing structures. The first chapters of this dissertation are devoted to the development of a dry patterning etching process and to sacrificial etching optimization of several proposed substrates. The results of the etching processes are presented and the optimization of the technique for the manufacturing of NCD and III-N free standing structures is described. In a later chapter, sputtering growth of thin AlN layers is studied. As calculated in this dissertation, for efficient MEMS piezoelectric actuation the AlN layers have to be very thin, typically d < 200 nm, which poses serious difficulties to the production of c-axis oriented material with piezoelectric response. The deposition conditions have been mapped in order to identify the boundaries that give rise to the growth of c-axis oriented material from the first deposition stages. Additionally, during the etching optimization a procedure for fabricating nanoporous GaN layers was also studied. Such porous layers can serve as a sacrificial layer for the release of low stressed GaN devices or as a functionalization enhancement layer for chemical and biological sensors. The pore induction process will be discussed and etching and functionalization trials are presented. Secondly, the mechanical properties of NCD and III-N materials have been determined. Several free standing structures were fabricated for the measurement of the material Young’s modulus and residual stress. In addition, NCD structures were measured under resonance in order to calculate the device performance in terms of frequency and quality factor. Intrinsic and extrinsic limiting factors for both figures were identified and models have been developed in order to take into account these imperfections in the device design stages. On the other hand, III-N materials usually present large strain gradients that lead to device deformation after release. These effects have been measured and modeled for the three binary materials of the system in order to provide the interpolation points for predicting the behavior of the III-N alloys. Finally, the gathered data has been used for developing analytic and numeric models for the design of various devices. The transduction properties are studied and optimized topologies are provided. Optimized design of the following devices is presented at the last chapter of this dissertation: _ AlN=NCD piezoelectrically actuated beams applied to RF nanoswitches for large power signals. _ AlN=NCD piezoelectrically actuated circular membranes applied to tunable lenses. _ GaN based air gap tunable optical Fabry-Pérot filters with electrostatic actuation. On the whole, new optimized fabrication processes has been developed for the fabrication of NCD and III-N MEMS structures. These processing techniques was used to produce structures that led to the determination of the main mechanical properties and device parameters needed for MEMS design. Lastly, the gathered data was used for the design of various optimized demonstrator devices.

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El auge y penetración de las nuevas tecnologías junto con la llamada Web Social están cambiando la forma en la que accedemos a la medicina. Cada vez más pacientes y profesionales de la medicina están creando y consumiendo recursos digitales de contenido clínico a través de Internet, surgiendo el problema de cómo asegurar la fiabilidad de estos recursos. Además, un nuevo concepto está apareciendo, el de pervasive healthcare o sanidad ubicua, motivado por pacientes que demandan un acceso a los servicios sanitarios en todo momento y en todo lugar. Este nuevo escenario lleva aparejado un problema de confianza en los proveedores de servicios sanitarios. Las plataformas de eLearning se están erigiendo como paradigma de esta nueva Medicina 2.0 ya que proveen un servicio abierto a la vez que controlado/supervisado a recursos digitales, y facilitan las interacciones y consultas entre usuarios, suponiendo una buena aproximación para esta sanidad ubicua. En estos entornos los problemas de fiabilidad y confianza pueden ser solventados mediante la implementación de mecanismos de recomendación de recursos y personas de manera confiable. Tradicionalmente las plataformas de eLearning ya cuentan con mecanismos de recomendación, si bien están más enfocados a la recomendación de recursos. Para la recomendación de usuarios es necesario acudir a mecanismos más elaborados como son los sistemas de confianza y reputación (trust and reputation) En ambos casos, tanto la recomendación de recursos como el cálculo de la reputación de los usuarios se realiza teniendo en cuenta criterios principalmente subjetivos como son las opiniones de los usuarios. En esta tesis doctoral proponemos un nuevo modelo de confianza y reputación que combina evaluaciones automáticas de los recursos digitales en una plataforma de eLearning, con las opiniones vertidas por los usuarios como resultado de las interacciones con otros usuarios o después de consumir un recurso. El enfoque seguido presenta la novedad de la combinación de una parte objetiva con otra subjetiva, persiguiendo mitigar el efecto de posibles castigos subjetivos por parte de usuarios malintencionados, a la vez que enriquecer las evaluaciones objetivas con información adicional acerca de la capacidad pedagógica del recurso o de la persona. El resultado son recomendaciones siempre adaptadas a los requisitos de los usuarios, y de la máxima calidad tanto técnica como educativa. Esta nueva aproximación requiere una nueva herramienta para su validación in-silico, al no existir ninguna aplicación que permita la simulación de plataformas de eLearning con mecanismos de recomendación de recursos y personas, donde además los recursos sean evaluados objetivamente. Este trabajo de investigación propone pues una nueva herramienta, basada en el paradigma de programación orientada a agentes inteligentes para el modelado de comportamientos complejos de usuarios en plataformas de eLearning. Además, la herramienta permite también la simulación del funcionamiento de este tipo de entornos dedicados al intercambio de conocimiento. La evaluación del trabajo propuesto en este documento de tesis se ha realizado de manera iterativa a lo largo de diferentes escenarios en los que se ha situado al sistema frente a una amplia gama de comportamientos de usuarios. Se ha comparado el rendimiento del modelo de confianza y reputación propuesto frente a dos modos de recomendación tradicionales: a) utilizando sólo las opiniones subjetivas de los usuarios para el cálculo de la reputación y por extensión la recomendación; y b) teniendo en cuenta sólo la calidad objetiva del recurso sin hacer ningún cálculo de reputación. Los resultados obtenidos nos permiten afirmar que el modelo desarrollado mejora la recomendación ofrecida por las aproximaciones tradicionales, mostrando una mayor flexibilidad y capacidad de adaptación a diferentes situaciones. Además, el modelo propuesto es capaz de asegurar la recomendación de nuevos usuarios entrando al sistema frente a la nula recomendación para estos usuarios presentada por el modo de recomendación predominante en otras plataformas que basan la recomendación sólo en las opiniones de otros usuarios. Por último, el paradigma de agentes inteligentes ha probado su valía a la hora de modelar plataformas virtuales complejas orientadas al intercambio de conocimiento, especialmente a la hora de modelar y simular el comportamiento de los usuarios de estos entornos. La herramienta de simulación desarrollada ha permitido la evaluación del modelo de confianza y reputación propuesto en esta tesis en una amplia gama de situaciones diferentes. ABSTRACT Internet is changing everything, and this revolution is especially present in traditionally offline spaces such as medicine. In recent years health consumers and health service providers are actively creating and consuming Web contents stimulated by the emergence of the Social Web. Reliability stands out as the main concern when accessing the overwhelming amount of information available online. Along with this new way of accessing the medicine, new concepts like ubiquitous or pervasive healthcare are appearing. Trustworthiness assessment is gaining relevance: open health provisioning systems require mechanisms that help evaluating individuals’ reputation in pursuit of introducing safety to these open and dynamic environments. Technical Enhanced Learning (TEL) -commonly known as eLearning- platforms arise as a paradigm of this Medicine 2.0. They provide an open while controlled/supervised access to resources generated and shared by users, enhancing what it is being called informal learning. TEL systems also facilitate direct interactions amongst users for consultation, resulting in a good approach to ubiquitous healthcare. The aforementioned reliability and trustworthiness problems can be faced by the implementation of mechanisms for the trusted recommendation of both resources and healthcare services providers. Traditionally, eLearning platforms already integrate recommendation mechanisms, although this recommendations are basically focused on providing an ordered classifications of resources. For users’ recommendation, the implementation of trust and reputation systems appears as the best solution. Nevertheless, both approaches base the recommendation on the information from the subjective opinions of other users of the platform regarding the resources or the users. In this PhD work a novel approach is presented for the recommendation of both resources and users within open environments focused on knowledge exchange, as it is the case of TEL systems for ubiquitous healthcare. The proposed solution adds the objective evaluation of the resources to the traditional subjective personal opinions to estimate the reputation of the resources and of the users of the system. This combined measure, along with the reliability of that calculation, is used to provide trusted recommendations. The integration of opinions and evaluations, subjective and objective, allows the model to defend itself against misbehaviours. Furthermore, it also allows ‘colouring’ cold evaluation values by providing additional quality information such as the educational capacities of a digital resource in an eLearning system. As a result, the recommendations are always adapted to user requirements, and of the maximum technical and educational quality. To our knowledge, the combination of objective assessments and subjective opinions to provide recommendation has not been considered before in the literature. Therefore, for the evaluation of the trust and reputation model defined in this PhD thesis, a new simulation tool will be developed following the agent-oriented programming paradigm. The multi-agent approach allows an easy modelling of independent and proactive behaviours for the simulation of users of the system, conforming a faithful resemblance of real users of TEL platforms. For the evaluation of the proposed work, an iterative approach have been followed, testing the performance of the trust and reputation model while providing recommendation in a varied range of scenarios. A comparison with two traditional recommendation mechanisms was performed: a) using only users’ past opinions about a resource and/or other users; and b) not using any reputation assessment and providing the recommendation considering directly the objective quality of the resources. The results show that the developed model improves traditional approaches at providing recommendations in Technology Enhanced Learning (TEL) platforms, presenting a higher adaptability to different situations, whereas traditional approaches only have good results under favourable conditions. Furthermore the promotion period mechanism implemented successfully helps new users in the system to be recommended for direct interactions as well as the resources created by them. On the contrary OnlyOpinions fails completely and new users are never recommended, while traditional approaches only work partially. Finally, the agent-oriented programming (AOP) paradigm has proven its validity at modelling users’ behaviours in TEL platforms. Intelligent software agents’ characteristics matched the main requirements of the simulation tool. The proactivity, sociability and adaptability of the developed agents allowed reproducing real users’ actions and attitudes through the diverse situations defined in the evaluation framework. The result were independent users, accessing to different resources and communicating amongst them to fulfil their needs, basing these interactions on the recommendations provided by the reputation engine.