18 resultados para bag-of-features
em Universidad Politécnica de Madrid
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In this paper, we seek to expand the use of direct methods in real-time applications by proposing a vision-based strategy for pose estimation of aerial vehicles. The vast majority of approaches make use of features to estimate motion. Conversely, the strategy we propose is based on a MR (Multi-Resolution) implementation of an image registration technique (Inverse Compositional Image Alignment ICIA) using direct methods. An on-board camera in a downwards-looking configuration, and the assumption of planar scenes, are the bases of the algorithm. The motion between frames (rotation and translation) is recovered by decomposing the frame-to-frame homography obtained by the ICIA algorithm applied to a patch that covers around the 80% of the image. When the visual estimation is required (e.g. GPS drop-out), this motion is integrated with the previous known estimation of the vehicles' state, obtained from the on-board sensors (GPS/IMU), and the subsequent estimations are based only on the vision-based motion estimations. The proposed strategy is tested with real flight data in representative stages of a flight: cruise, landing, and take-off, being two of those stages considered critical: take-off and landing. The performance of the pose estimation strategy is analyzed by comparing it with the GPS/IMU estimations. Results show correlation between the visual estimation obtained with the MR-ICIA and the GPS/IMU data, that demonstrate that the visual estimation can be used to provide a good approximation of the vehicle's state when it is required (e.g. GPS drop-outs). In terms of performance, the proposed strategy is able to maintain an estimation of the vehicle's state for more than one minute, at real-time frame rates based, only on visual information.
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La presente Tesis analiza las posibilidades que ofrecen en la actualidad las tecnologías del habla para la detección de patologías clínicas asociadas a la vía aérea superior. El estudio del habla que tradicionalmente cubre tanto la producción como el proceso de transformación del mensaje y las señales involucradas, desde el emisor hasta alcanzar al receptor, ofrece una vía de estudio alternativa para estas patologías. El hecho de que la señal emitida no solo contiene este mensaje, sino también información acerca del locutor, ha motivado el desarrollo de sistemas orientados a la identificación y verificación de la identidad de los locutores. Estos trabajos han recibido recientemente un nuevo impulso, orientándose tanto hacia la caracterización de rasgos que son comunes a varios locutores, como a las diferencias existentes entre grabaciones de un mismo locutor. Los primeros resultan especialmente relevantes para esta Tesis dado que estos rasgos podrían evidenciar la presencia de características relacionadas con una cierta condición común a varios locutores, independiente de su identidad. Tal es el caso que se enfrenta en esta Tesis, donde los rasgos identificados se relacionarían con una de la patología particular y directamente vinculada con el sistema de físico de conformación del habla. El caso del Síndrome de Apneas Hipopneas durante el Sueno (SAHS) resulta paradigmático. Se trata de una patología con una elevada prevalencia mundo, que aumenta con la edad. Los pacientes de esta patología experimentan episodios de cese involuntario de la respiración durante el sueño, que se prolongan durante varios segundos y que se reproducen a lo largo de la noche impidiendo el correcto descanso. En el caso de la apnea obstructiva, estos episodios se deben a la imposibilidad de mantener un camino abierto a través de la vía aérea, de forma que el flujo de aire se ve interrumpido. En la actualidad, el diagnostico de estos pacientes se realiza a través de un estudio polisomnográfico, que se centra en el análisis de los episodios de apnea durante el sueño, requiriendo que el paciente permanezca en el hospital durante una noche. La complejidad y el elevado coste de estos procedimientos, unidos a las crecientes listas de espera, han evidenciado la necesidad de contar con técnicas rápidas de detección, que si bien podrían no obtener tasas tan elevadas, permitirían reorganizar las listas de espera en función del grado de severidad de la patología en cada paciente. Entre otros, los sistemas de diagnostico por imagen, así como la caracterización antropométrica de los pacientes, han evidenciado la existencia de patrones anatómicos que tendrían influencia directa sobre el habla. Los trabajos dedicados al estudio del SAHS en lo relativo a como esta afecta al habla han sido escasos y algunos de ellos incluso contradictorios. Sin embargo, desde finales de la década de 1980 se conoce la existencia de patrones específicos relativos a la articulación, la fonación y la resonancia. Sin embargo, su descripción resultaba difícilmente aprovechable a través de un sistema de reconocimiento automático, pero apuntaba la existencia de un nexo entre voz y SAHS. En los últimos anos las técnicas de procesado automático han permitido el desarrollo de sistemas automáticos que ya son capaces de identificar diferencias significativas en el habla de los pacientes del SAHS, y que los distinguen de los locutores sanos. Por contra, poco se conoce acerca de la conexión entre estos nuevos resultados, los sé que habían obtenido en el pasado y la patogénesis del SAHS. Esta Tesis continua la labor desarrollada en este ámbito considerando específicamente: el estudio de la forma en que el SAHS afecta el habla de los pacientes, la mejora en las tasas de clasificación automática y la combinación de la información obtenida con los predictores utilizados por los especialistas clínicos en sus evaluaciones preliminares. Las dos primeras tareas plantean problemas simbióticos, pero diferentes. Mientras el estudio de la conexión entre el SAHS y el habla requiere de modelos acotados que puedan ser interpretados con facilidad, los sistemas de reconocimiento se sirven de un elevado número de dimensiones para la caracterización y posterior identificación de patrones. Así, la primera tarea debe permitirnos avanzar en la segunda, al igual que la incorporación de los predictores utilizados por los especialistas clínicos. La Tesis aborda el estudio tanto del habla continua como del habla sostenida, con el fin de aprovechar las sinergias y diferencias existentes entre ambas. En el análisis del habla continua se tomo como punto de partida un esquema que ya fue evaluado con anterioridad, y sobre el cual se ha tratado la evaluación y optimización de la representación del habla, así como la caracterización de los patrones específicos asociados al SAHS. Ello ha evidenciado la conexión entre el SAHS y los elementos fundamentales de la señal de voz: los formantes. Los resultados obtenidos demuestran que el éxito de estos sistemas se debe, fundamentalmente, a la capacidad de estas representaciones para describir dichas componentes, obviando las dimensiones ruidosas o con poca capacidad discriminativa. El esquema resultante ofrece una tasa de error por debajo del 18%, sirviéndose de clasificadores notablemente menos complejos que los descritos en el estado del arte y de una única grabación de voz de corta duración. En relación a la conexión entre el SAHS y los patrones observados, fue necesario considerar las diferencias inter- e intra-grupo, centrándonos en la articulación característica del locutor, sustituyendo los complejos modelos de clasificación por el estudio de los promedios espectrales. El resultado apunta con claridad hacia ciertas regiones del eje de frecuencias, sugiriendo la existencia de un estrechamiento sistemático en la sección del tracto en la región de la orofaringe, ya prevista en la patogénesis de este síndrome. En cuanto al habla sostenida, se han reproducido los estudios realizados sobre el habla continua en grabaciones de la vocal /a/ sostenida. Los resultados son cualitativamente análogos a los anteriores, si bien en este caso las tasas de clasificación resultan ser más bajas. Con el objetivo de identificar el sentido de este resultado se reprodujo el estudio de los promedios espectrales y de la variabilidad inter e intra-grupo. Ambos estudios mostraron importantes diferencias con los anteriores que podrían explicar estos resultados. Sin embargo, el habla sostenida ofrece otras oportunidades al establecer un entorno controlado para el estudio de la fonación, que también había sido identificada como una fuente de información para la detección del SAHS. De su estudio se pudo observar que, en el conjunto de datos disponibles, no existen variaciones que pudieran asociarse fácilmente con la fonación. Únicamente aquellas dimensiones que describen la distribución de energía a lo largo del eje de frecuencia evidenciaron diferencias significativas, apuntando, una vez más, en la dirección de las resonancias espectrales. Analizados los resultados anteriores, la Tesis afronta la fusión de ambas fuentes de información en un único sistema de clasificación. Con ello es posible mejorar las tasas de clasificación, bajo la hipótesis de que la información presente en el habla continua y el habla sostenida es fundamentalmente distinta. Esta tarea se realizo a través de un sencillo esquema de fusión que obtuvo un 88.6% de aciertos en clasificación (tasa de error del 11.4%), lo que representa una mejora significativa respecto al estado del arte. Finalmente, la combinación de este clasificador con los predictores utilizados por los especialistas clínicos ofreció una tasa del 91.3% (tasa de error de 8.7%), que se encuentra dentro del margen ofrecido por esquemas más costosos e intrusivos, y que a diferencia del propuesto, no pueden ser utilizados en la evaluación previa de los pacientes. Con todo, la Tesis ofrece una visión clara sobre la relación entre el SAHS y el habla, evidenciando el grado de madurez alcanzado por la tecnología del habla en la caracterización y detección del SAHS, poniendo de manifiesto que su uso para la evaluación de los pacientes ya sería posible, y dejando la puerta abierta a futuras investigaciones que continúen el trabajo aquí iniciado. ABSTRACT This Thesis explores the potential of speech technologies for the detection of clinical disorders connected to the upper airway. The study of speech traditionally covers both the production process and post processing of the signals involved, from the speaker up to the listener, offering an alternative path to study these pathologies. The fact that utterances embed not just the encoded message but also information about the speaker, has motivated the development of automatic systems oriented to the identification and verificaton the speaker’s identity. These have recently been boosted and reoriented either towards the characterization of traits that are common to several speakers, or to the differences between records of the same speaker collected under different conditions. The first are particularly relevant to this Thesis as these patterns could reveal the presence of features that are related to a common condition shared among different speakers, regardless of their identity. Such is the case faced in this Thesis, where the traits identified would relate to a particular pathology, directly connected to the speech production system. The Obstructive Sleep Apnea syndrome (OSA) is a paradigmatic case for analysis. It is a disorder with high prevalence among adults and affecting a larger number of them as they grow older. Patients suffering from this disorder experience episodes of involuntary cessation of breath during sleep that may last a few seconds and reproduce throughout the night, preventing proper rest. In the case of obstructive apnea, these episodes are related to the collapse of the pharynx, which interrupts the air flow. Currently, OSA diagnosis is done through a polysomnographic study, which focuses on the analysis of apnea episodes during sleep, requiring the patient to stay at the hospital for the whole night. The complexity and high cost of the procedures involved, combined with the waiting lists, have evidenced the need for screening techniques, which perhaps would not achieve outstanding performance rates but would allow clinicians to reorganize these lists ranking patients according to the severity of their condition. Among others, imaging diagnosis and anthropometric characterization of patients have evidenced the existence of anatomical patterns related to OSA that have direct influence on speech. Contributions devoted to the study of how this disorder affects scpeech are scarce and somehow contradictory. However, since the late 1980s the existence of specific patterns related to articulation, phonation and resonance is known. By that time these descriptions were virtually useless when coming to the development of an automatic system, but pointed out the existence of a link between speech and OSA. In recent years automatic processing techniques have evolved and are now able to identify significant differences in the speech of OSAS patients when compared to records from healthy subjects. Nevertheless, little is known about the connection between these new results with those published in the past and the pathogenesis of the OSA syndrome. This Thesis is aimed to progress beyond the previous research done in this area by addressing: the study of how OSA affects patients’ speech, the enhancement of automatic OSA classification based on speech analysis, and its integration with the information embedded in the predictors generally used by clinicians in preliminary patients’ examination. The first two tasks, though may appear symbiotic at first, are quite different. While studying the connection between speech and OSA requires simple narrow models that can be easily interpreted, classification requires larger models including a large number dimensions for the characterization and posterior identification of the observed patterns. Anyhow, it is clear that any progress made in the first task should allow us to improve our performance on the second one, and that the incorporation of the predictors used by clinicians shall contribute in this same direction. The Thesis considers both continuous and sustained speech analysis, to exploit the synergies and differences between them. On continuous speech analysis, a conventional speech processing scheme, designed and evaluated before this Thesis, was taken as a baseline. Over this initial system several alternative representations of the speech information were proposed, optimized and tested to select those more suitable for the characterization of OSA-specific patterns. Evidences were found on the existence of a connection between OSA and the fundamental constituents of the speech: the formants. Experimental results proved that the success of the proposed solution is well explained by the ability of speech representations to describe these specific OSA-related components, ignoring the noisy ones as well those presenting low discrimination capabilities. The resulting scheme obtained a 18% error rate, on a classification scheme significantly less complex than those described in the literature and operating on a single speech record. Regarding the connection between OSA and the observed patterns, it was necessary to consider inter-and intra-group differences for this analysis, and to focus on the articulation, replacing the complex classification models by the long-term average spectra. Results clearly point to certain regions on the frequency axis, suggesting the existence of a systematic narrowing in the vocal tract section at the oropharynx. This was already described in the pathogenesis of this syndrome. Regarding sustained speech, similar experiments as those conducted on continuous speech were reproduced on sustained phonations of vowel / a /. Results were qualitatively similar to the previous ones, though in this case perfomance rates were found to be noticeably lower. Trying to derive further knowledge from this result, experiments on the long-term average spectra and intraand inter-group variability ratios were also reproduced on sustained speech records. Results on both experiments showed significant differences from the previous ones obtained from continuous speech which could explain the differences observed on peformance. However, sustained speech also provided the opportunity to study phonation within the controlled framework it provides. This was also identified in the literature as a source of information for the detection of OSA. In this study it was found that, for the available dataset, no sistematic differences related to phonation could be found between the two groups of speakers. Only those dimensions which relate energy distribution along the frequency axis provided significant differences, pointing once again towards the direction of resonant components. Once classification schemes on both continuous and sustained speech were developed, the Thesis addressed their combination into a single classification system. Under the assumption that the information in continuous and sustained speech is fundamentally different, it should be possible to successfully merge the two of them. This was tested through a simple fusion scheme which obtained a 88.6% correct classification (11.4% error rate), which represents a significant improvement over the state of the art. Finally, the combination of this classifier with the variables used by clinicians obtained a 91.3% accuracy (8.7% error rate). This is within the range of alternative, but costly and intrusive schemes, which unlike the one proposed can not be used in the preliminary assessment of patients’ condition. In the end, this Thesis has shed new light on the underlying connection between OSA and speech, and evidenced the degree of maturity reached by speech technology on OSA characterization and detection, leaving the door open for future research which shall continue in the multiple directions that have been pointed out and left as future work.
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In the last decade, the research community has focused on new classification methods that rely on statistical characteristics of Internet traffic, instead of pre-viously popular port-number-based or payload-based methods, which are under even bigger constrictions. Some research works based on statistical characteristics generated large fea-ture sets of Internet traffic; however, nowadays it?s impossible to handle hun-dreds of features in big data scenarios, only leading to unacceptable processing time and misleading classification results due to redundant and correlative data. As a consequence, a feature selection procedure is essential in the process of Internet traffic characterization. In this paper a survey of feature selection methods is presented: feature selection frameworks are introduced, and differ-ent categories of methods are briefly explained and compared; several proposals on feature selection in Internet traffic characterization are shown; finally, future application of feature selection to a concrete project is proposed.
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OntoTag - A Linguistic and Ontological Annotation Model Suitable for the Semantic Web
1. INTRODUCTION. LINGUISTIC TOOLS AND ANNOTATIONS: THEIR LIGHTS AND SHADOWS
Computational Linguistics is already a consolidated research area. It builds upon the results of other two major ones, namely Linguistics and Computer Science and Engineering, and it aims at developing computational models of human language (or natural language, as it is termed in this area). Possibly, its most well-known applications are the different tools developed so far for processing human language, such as machine translation systems and speech recognizers or dictation programs.
These tools for processing human language are commonly referred to as linguistic tools. Apart from the examples mentioned above, there are also other types of linguistic tools that perhaps are not so well-known, but on which most of the other applications of Computational Linguistics are built. These other types of linguistic tools comprise POS taggers, natural language parsers and semantic taggers, amongst others. All of them can be termed linguistic annotation tools.
Linguistic annotation tools are important assets. In fact, POS and semantic taggers (and, to a lesser extent, also natural language parsers) have become critical resources for the computer applications that process natural language. Hence, any computer application that has to analyse a text automatically and ‘intelligently’ will include at least a module for POS tagging. The more an application needs to ‘understand’ the meaning of the text it processes, the more linguistic tools and/or modules it will incorporate and integrate.
However, linguistic annotation tools have still some limitations, which can be summarised as follows:
1. Normally, they perform annotations only at a certain linguistic level (that is, Morphology, Syntax, Semantics, etc.).
2. They usually introduce a certain rate of errors and ambiguities when tagging. This error rate ranges from 10 percent up to 50 percent of the units annotated for unrestricted, general texts.
3. Their annotations are most frequently formulated in terms of an annotation schema designed and implemented ad hoc.
A priori, it seems that the interoperation and the integration of several linguistic tools into an appropriate software architecture could most likely solve the limitations stated in (1). Besides, integrating several linguistic annotation tools and making them interoperate could also minimise the limitation stated in (2). Nevertheless, in the latter case, all these tools should produce annotations for a common level, which would have to be combined in order to correct their corresponding errors and inaccuracies. Yet, the limitation stated in (3) prevents both types of integration and interoperation from being easily achieved.
In addition, most high-level annotation tools rely on other lower-level annotation tools and their outputs to generate their own ones. For example, sense-tagging tools (operating at the semantic level) often use POS taggers (operating at a lower level, i.e., the morphosyntactic) to identify the grammatical category of the word or lexical unit they are annotating. Accordingly, if a faulty or inaccurate low-level annotation tool is to be used by other higher-level one in its process, the errors and inaccuracies of the former should be minimised in advance. Otherwise, these errors and inaccuracies would be transferred to (and even magnified in) the annotations of the high-level annotation tool.
Therefore, it would be quite useful to find a way to
(i) correct or, at least, reduce the errors and the inaccuracies of lower-level linguistic tools;
(ii) unify the annotation schemas of different linguistic annotation tools or, more generally speaking, make these tools (as well as their annotations) interoperate.
Clearly, solving (i) and (ii) should ease the automatic annotation of web pages by means of linguistic tools, and their transformation into Semantic Web pages (Berners-Lee, Hendler and Lassila, 2001). Yet, as stated above, (ii) is a type of interoperability problem. There again, ontologies (Gruber, 1993; Borst, 1997) have been successfully applied thus far to solve several interoperability problems. Hence, ontologies should help solve also the problems and limitations of linguistic annotation tools aforementioned.
Thus, to summarise, the main aim of the present work was to combine somehow these separated approaches, mechanisms and tools for annotation from Linguistics and Ontological Engineering (and the Semantic Web) in a sort of hybrid (linguistic and ontological) annotation model, suitable for both areas. This hybrid (semantic) annotation model should (a) benefit from the advances, models, techniques, mechanisms and tools of these two areas; (b) minimise (and even solve, when possible) some of the problems found in each of them; and (c) be suitable for the Semantic Web. The concrete goals that helped attain this aim are presented in the following section.
2. GOALS OF THE PRESENT WORK
As mentioned above, the main goal of this work was to specify a hybrid (that is, linguistically-motivated and ontology-based) model of annotation suitable for the Semantic Web (i.e. it had to produce a semantic annotation of web page contents). This entailed that the tags included in the annotations of the model had to (1) represent linguistic concepts (or linguistic categories, as they are termed in ISO/DCR (2008)), in order for this model to be linguistically-motivated; (2) be ontological terms (i.e., use an ontological vocabulary), in order for the model to be ontology-based; and (3) be structured (linked) as a collection of ontology-based
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Ciao is a public domain, next generation multi-paradigm programming environment with a unique set of features: Ciao offers a complete Prolog system, supporting ISO-Prolog, but its novel modular design allows both restricting and extending the language. As a result, it allows working with fully declarative subsets of Prolog and also to extend these subsets (or ISO-Prolog) both syntactically and semantically. Most importantly, these restrictions and extensions can be activated separately on each program module so that several extensions can coexist in the same application for different modules. Ciao also supports (through such extensions) programming with functions, higher-order (with predicate abstractions), constraints, and objects, as well as feature terms (records), persistence, several control rules (breadth-first search, iterative deepening, ...), concurrency (threads/engines), a good base for distributed execution (agents), and parallel execution. Libraries also support WWW programming, sockets, external interfaces (C, Java, TclTk, relational databases, etc.), etc. Ciao offers support for programming in the large with a robust module/object system, module-based separate/incremental compilation (automatically -no need for makefiles), an assertion language for declaring (optional) program properties (including types and modes, but also determinacy, non-failure, cost, etc.), automatic static inference and static/dynamic checking of such assertions, etc. Ciao also offers support for programming in the small producing small executables (including only those builtins used by the program) and support for writing scripts in Prolog. The Ciao programming environment includes a classical top-level and a rich emacs interface with an embeddable source-level debugger and a number of execution visualization tools. The Ciao compiler (which can be run outside the top level shell) generates several forms of architecture-independent and stand-alone executables, which run with speed, efficiency and executable size which are very competive with other commercial and academic Prolog/CLP systems. Library modules can be compiled into compact bytecode or C source files, and linked statically, dynamically, or autoloaded. The novel modular design of Ciao enables, in addition to modular program development, effective global program analysis and static debugging and optimization via source to source program transformation. These tasks are performed by the Ciao preprocessor ( ciaopp, distributed separately). The Ciao programming environment also includes lpdoc, an automatic documentation generator for LP/CLP programs. It processes Prolog files adorned with (Ciao) assertions and machine-readable comments and generates manuals in many formats including postscript, pdf, texinfo, info, HTML, man, etc. , as well as on-line help, ascii README files, entries for indices of manuals (info, WWW, ...), and maintains WWW distribution sites.
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Many diseases have a genetic origin, and a great effort is being made to detect the genes that are responsible for their insurgence. One of the most promising techniques is the analysis of genetic information through the use of complex networks theory. Yet, a practical problem of this approach is its computational cost, which scales as the square of the number of features included in the initial dataset. In this paper, we propose the use of an iterative feature selection strategy to identify reduced subsets of relevant features, and show an application to the analysis of congenital Obstructive Nephropathy. Results demonstrate that, besides achieving a drastic reduction of the computational cost, the topologies of the obtained networks still hold all the relevant information, and are thus able to fully characterize the severity of the disease.
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Most data stream classification techniques assume that the underlying feature space is static. However, in real-world applications the set of features and their relevance to the target concept may change over time. In addition, when the underlying concepts reappear, reusing previously learnt models can enhance the learning process in terms of accuracy and processing time at the expense of manageable memory consumption. In this paper, we propose mining recurring concepts in a dynamic feature space (MReC-DFS), a data stream classification system to address the challenges of learning recurring concepts in a dynamic feature space while simultaneously reducing the memory cost associated with storing past models. MReC-DFS is able to detect and adapt to concept changes using the performance of the learning process and contextual information. To handle recurring concepts, stored models are combined in a dynamically weighted ensemble. Incremental feature selection is performed to reduce the combined feature space. This contribution allows MReC-DFS to store only the features most relevant to the learnt concepts, which in turn increases the memory efficiency of the technique. In addition, an incremental feature selection method is proposed that dynamically determines the threshold between relevant and irrelevant features. Experimental results demonstrating the high accuracy of MReC-DFS compared with state-of-the-art techniques on a variety of real datasets are presented. The results also show the superior memory efficiency of MReC-DFS.
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Las redes son la esencia de comunidades y sociedades humanas; constituyen el entramado en el que nos relacionamos y determinan cómo lo hacemos, cómo se disemina la información o incluso cómo las cosas se llevan a cabo. Pero el protagonismo de las redes va más allá del que adquiere en las redes sociales. Se encuentran en el seno de múltiples estructuras que conocemos, desde las interaciones entre las proteínas dentro de una célula hasta la interconexión de los routers de internet. Las redes sociales están presentes en internet desde sus principios, en el correo electrónico por tomar un ejemplo. Dentro de cada cliente de correo se manejan listas contactos que agregadas constituyen una red social. Sin embargo, ha sido con la aparición de los sitios web de redes sociales cuando este tipo de aplicaciones web han llegado a la conciencia general. Las redes sociales se han situado entre los sitios más populares y con más tráfico de la web. Páginas como Facebook o Twitter manejan cifras asombrosas en cuanto a número de usuarios activos, de tráfico o de tiempo invertido en el sitio. Pero las funcionalidades de red social no están restringidas a las redes sociales orientadas a contactos, aquellas enfocadas a construir tu lista de contactos e interactuar con ellos. Existen otros ejemplos de sitios que aprovechan las redes sociales para aumentar la actividad de los usuarios y su involucración alrededor de algún tipo de contenido. Estos ejemplos van desde una de las redes sociales más antiguas, Flickr, orientada al intercambio de fotografías, hasta Github, la red social de código libre más popular hoy en día. No es una casualidad que la popularidad de estos sitios web venga de la mano de sus funcionalidades de red social. El escenario es más rico aún, ya que los sitios de redes sociales interaccionan entre ellos, compartiendo y exportando listas de contactos, servicios de autenticación y proporcionando un valioso canal para publicitar la actividad de los usuarios en otros sitios web. Esta funcionalidad es reciente y aún les queda un paso hasta que las redes sociales superen su condición de bunkers y lleguen a un estado de verdadera interoperabilidad entre ellas, tal como funcionan hoy en día el correo electrónico o la mensajería instantánea. Este trabajo muestra una tecnología que permite construir sitios web con características de red social distribuída. En primer lugar, se presenta una tecnología para la construcción de un componente intermedio que permite proporcionar cualquier característica de gestión de contenidos al popular marco de desarrollo web modelo-vista-controlador (MVC) Ruby on Rails. Esta técnica constituye una herramienta para desarrolladores que les permita abstraerse de las complejidades de la gestión de contenidos y enfocarse en las particularidades de los propios contenidos. Esta técnica se usará también para proporcionar las características de red social. Se describe una nueva métrica de reusabilidad de código para demostrar la validez del componente intermedio en marcos MVC. En segundo lugar, se analizan las características de los sitios web de redes sociales más populares, con el objetivo de encontrar los patrones comunes que aparecen en ellos. Este análisis servirá como base para definir los requisitos que debe cumplir un marco para construir redes sociales. A continuación se propone una arquitectura de referencia que proporcione este tipo de características. Dicha arquitectura ha sido implementada en un componente, Social Stream, y probada en varias redes sociales, tanto orientadas a contactos como a contenido, en el contexto de una asociación vecinal tanto como en proyectos de investigación financiados por la UE. Ha sido la base de varios proyectos fin de carrera. Además, ha sido publicado como código libre, obteniendo una comunidad creciente y está siendo usado más allá del ámbito de este trabajo. Dicha arquitectura ha permitido la definición de un nuevo modelo de control de acceso social que supera varias limitaciones presentes en los modelos de control de acceso para redes sociales. Más aún, se han analizado casos de estudio de sitios de red social distribuídos, reuniendo un conjunto de caraterísticas que debe cumplir un marco para construir redes sociales distribuídas. Por último, se ha extendido la arquitectura del marco para dar cabida a las características de redes sociales distribuídas. Su implementación ha sido validada en proyectos de investigación financiados por la UE. Abstract Networks are the substance of human communities and societies; they constitute the structural framework on which we relate to each other and determine the way we do it, the way information is diseminated or even the way people get things done. But network prominence goes beyond the importance it acquires in social networks. Networks are found within numerous known structures, from protein interactions inside a cell to router connections on the internet. Social networks are present on the internet since its beginnings, in emails for example. Inside every email client, there are contact lists that added together constitute a social network. However, it has been with the emergence of social network sites (SNS) when these kinds of web applications have reached general awareness. SNS are now among the most popular sites in the web and with the higher traffic. Sites such as Facebook and Twitter hold astonishing figures of active users, traffic and time invested into the sites. Nevertheless, SNS functionalities are not restricted to contact-oriented social networks, those that are focused on building your own list of contacts and interacting with them. There are other examples of sites that leverage social networking to foster user activity and engagement around other types of content. Examples go from early SNS such as Flickr, the photography related networking site, to Github, the most popular social network repository nowadays. It is not an accident that the popularity of these websites comes hand-in-hand with their social network capabilities The scenario is even richer, due to the fact that SNS interact with each other, sharing and exporting contact lists and authentication as well as providing a valuable channel to publize user activity in other sites. These interactions are very recent and they are still finding their way to the point where SNS overcome their condition of data silos to a stage of full interoperability between sites, in the same way email and instant messaging networks work today. This work introduces a technology that allows to rapidly build any kind of distributed social network website. It first introduces a new technique to create middleware that can provide any kind of content management feature to a popular model-view-controller (MVC) web development framework, Ruby on Rails. It provides developers with tools that allow them to abstract from the complexities related with content management and focus on the development of specific content. This same technique is also used to provide the framework with social network features. Additionally, it describes a new metric of code reuse to assert the validity of the kind of middleware that is emerging in MVC frameworks. Secondly, the characteristics of top popular SNS are analysed in order to find the common patterns shown in them. This analysis is the ground for defining the requirements of a framework for building social network websites. Next, a reference architecture for supporting the features found in the analysis is proposed. This architecture has been implemented in a software component, called Social Stream, and tested in several social networks, both contact- and content-oriented, in local neighbourhood associations and EU-founded research projects. It has also been the ground for several Master’s theses. It has been released as a free and open source software that has obtained a growing community and that is now being used beyond the scope of this work. The social architecture has enabled the definition of a new social-based access control model that overcomes some of the limitations currenly present in access control models for social networks. Furthermore, paradigms and case studies in distributed SNS have been analysed, gathering a set of features for distributed social networking. Finally the architecture of the framework has been extended to support distributed SNS capabilities. Its implementation has also been validated in EU-founded research projects.
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Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.
Resumo:
Currently, there is a great deal of well-founded explicit knowledge formalizing general notions, such as time concepts and the part_of relation. Yet, it is often the case that instead of reusing ontologies that implement such notions (the so-called general ontologies), engineers create procedural programs that implicitly implement this knowledge. They do not save time and code by reusing explicit knowledge, and devote effort to solve problems that other people have already adequately solved. Consequently, we have developed a methodology that helps engineers to: (a) identify the type of general ontology to be reused; (b) find out which axioms and definitions should be reused; (c) make a decision, using formal concept analysis, on what general ontology is going to be reused; and (d) adapt and integrate the selected general ontology in the domain ontology to be developed. To illustrate our approach we have employed use-cases. For each use case, we provide a set of heuristics with examples. Each of these heuristics has been tested in either OWL or Prolog. Our methodology has been applied to develop a pharmaceutical product ontology. Additionally, we have carried out a controlled experiment with graduated students doing a MCs in Artificial Intelligence. This experiment has yielded some interesting findings concerning what kind of features the future extensions of the methodology should have.
Resumo:
El comercio electrónico ha experimentado un fuerte crecimiento en los últimos años, favorecido especialmente por el aumento de las tasas de penetración de Internet en todo el mundo. Sin embargo, no todos los países están evolucionando de la misma manera, con un espectro que va desde las naciones pioneras en desarrollo de tecnologías de la información y comunicaciones, que cuentan con una elevado porcentaje de internautas y de compradores online, hasta las rezagadas de rápida adopción en las que, pese a contar con una menor penetración de acceso, presentan una alta tasa de internautas compradores. Entre ambos extremos se encuentran países como España que, aunque alcanzó hace años una tasa considerable de penetración de usuarios de Internet, no ha conseguido una buena tasa de transformación de internautas en compradores. Pese a que el comercio electrónico ha experimentado importantes aumentos en los últimos años, sus tasas de crecimiento siguen estando por debajo de países con características socio-económicas similares. Para intentar conocer las razones que afectan a la adopción del comercio por parte de los compradores, la investigación científica del fenómeno ha empleado diferentes enfoques teóricos. De entre todos ellos ha destacado el uso de los modelos de adopción, proveniente de la literatura de adopción de sistemas de información en entornos organizativos. Estos modelos se basan en las percepciones de los compradores para determinar qué factores pueden predecir mejor la intención de compra y, en consecuencia, la conducta real de compra de los usuarios. Pese a que en los últimos años han proliferado los trabajos de investigación que aplican los modelos de adopción al comercio electrónico, casi todos tratan de validar sus hipótesis mediante el análisis de muestras de consumidores tratadas como un único conjunto, y del que se obtienen conclusiones generales. Sin embargo, desde el origen del marketing, y en especial a partir de la segunda mitad del siglo XIX, se considera que existen diferencias en el comportamiento de los consumidores, que pueden ser debidas a características demográficas, sociológicas o psicológicas. Estas diferencias se traducen en necesidades distintas, que sólo podrán ser satisfechas con una oferta adaptada por parte de los vendedores. Además, por contar el comercio electrónico con unas características particulares que lo diferencian del comercio tradicional –especialmente por la falta de contacto físico entre el comprador y el producto– a las diferencias en la adopción para cada consumidor se le añaden las diferencias derivadas del tipo de producto adquirido, que si bien habían sido consideradas en el canal físico, en el comercio electrónico cobran especial relevancia. A la vista de todo ello, el presente trabajo pretende abordar el estudio de los factores determinantes de la intención de compra y la conducta real de compra en comercio electrónico por parte del consumidor final español, teniendo en cuenta el tipo de segmento al que pertenezca dicho comprador y el tipo de producto considerado. Para ello, el trabajo contiene ocho apartados entre los que se encuentran cuatro bloques teóricos y tres bloques empíricos, además de las conclusiones. Estos bloques dan lugar a los siguientes ocho capítulos por orden de aparición en el trabajo: introducción, situación del comercio electrónico, modelos de adopción de tecnología, segmentación en comercio electrónico, diseño previo del trabajo empírico, diseño de la investigación, análisis de los resultados y conclusiones. El capítulo introductorio justifica la relevancia de la investigación, además de fijar los objetivos, la metodología y las fases seguidas para el desarrollo del trabajo. La justificación se complementa con el segundo capítulo, que cuenta con dos elementos principales: en primer lugar se define el concepto de comercio electrónico y se hace una breve retrospectiva desde sus orígenes hasta la situación actual en un contexto global; en segundo lugar, el análisis estudia la evolución del comercio electrónico en España, mostrando su desarrollo y situación presente a partir de sus principales indicadores. Este apartado no sólo permite conocer el contexto de la investigación, sino que además permite contrastar la relevancia de la muestra utilizada en el presente estudio con el perfil español respecto al comercio electrónico. Los capítulos tercero –modelos de adopción de tecnologías– y cuarto –segmentación en comercio electrónico– sientan las bases teóricas necesarias para abordar el estudio. En el capítulo tres se hace una revisión general de la literatura de modelos de adopción de tecnología y, en particular, de los modelos de adopción empleados en el ámbito del comercio electrónico. El resultado de dicha revisión deriva en la construcción de un modelo adaptado basado en los modelos UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, Teoría unificada de la aceptación y el uso de la tecnología) y UTAUT2, combinado con dos factores específicos de adopción del comercio electrónico: el riesgo percibido y la confianza percibida. Por su parte, en el capítulo cuatro se revisan las metodologías de segmentación de clientes y productos empleadas en la literatura. De dicha revisión se obtienen un amplio conjunto de variables de las que finalmente se escogen nueve variables de clasificación que se consideran adecuadas tanto por su adaptación al contexto del comercio electrónico como por su adecuación a las características de la muestra empleada para validar el modelo. Las nueve variables se agrupan en tres conjuntos: variables de tipo socio-demográfico –género, edad, nivel de estudios, nivel de ingresos, tamaño de la unidad familiar y estado civil–, de comportamiento de compra – experiencia de compra por Internet y frecuencia de compra por Internet– y de tipo psicográfico –motivaciones de compra por Internet. La segunda parte del capítulo cuatro se dedica a la revisión de los criterios empleados en la literatura para la clasificación de los productos en el contexto del comercio electrónico. De dicha revisión se obtienen quince grupos de variables que pueden tomar un total de treinta y cuatro valores, lo que deriva en un elevado número de combinaciones posibles. Sin embargo, pese a haber sido utilizados en el contexto del comercio electrónico, no en todos los casos se ha comprobado la influencia de dichas variables respecto a la intención de compra o la conducta real de compra por Internet; por este motivo, y con el objetivo de definir una clasificación robusta y abordable de tipos de productos, en el capitulo cinco se lleva a cabo una validación de las variables de clasificación de productos mediante un experimento previo con 207 muestras. Seleccionando sólo aquellas variables objetivas que no dependan de la interpretación personal del consumidores y que determinen grupos significativamente distintos respecto a la intención y conducta de compra de los consumidores, se obtiene un modelo de dos variables que combinadas dan lugar a cuatro tipos de productos: bien digital, bien no digital, servicio digital y servicio no digital. Definidos el modelo de adopción y los criterios de segmentación de consumidores y productos, en el sexto capítulo se desarrolla el modelo completo de investigación formado por un conjunto de hipótesis obtenidas de la revisión de la literatura de los capítulos anteriores, en las que se definen las hipótesis de investigación con respecto a las influencias esperadas de las variables de segmentación sobre las relaciones del modelo de adopción. Este modelo confiere a la investigación un carácter social y de tipo fundamentalmente exploratorio, en el que en muchos casos ni siquiera se han encontrado evidencias empíricas previas que permitan el enunciado de hipótesis sobre la influencia de determinadas variables de segmentación. El capítulo seis contiene además la descripción del instrumento de medida empleado en la investigación, conformado por un total de 125 preguntas y sus correspondientes escalas de medida, así como la descripción de la muestra representativa empleada en la validación del modelo, compuesta por un grupo de 817 personas españolas o residentes en España. El capítulo siete constituye el núcleo del análisis empírico del trabajo de investigación, que se compone de dos elementos fundamentales. Primeramente se describen las técnicas estadísticas aplicadas para el estudio de los datos que, dada la complejidad del análisis, se dividen en tres grupos fundamentales: Método de mínimos cuadrados parciales (PLS, Partial Least Squares): herramienta estadística de análisis multivariante con capacidad de análisis predictivo que se emplea en la determinación de las relaciones estructurales de los modelos propuestos. Análisis multigrupo: conjunto de técnicas que permiten comparar los resultados obtenidos con el método PLS entre dos o más grupos derivados del uso de una o más variables de segmentación. En este caso se emplean cinco métodos de comparación, lo que permite asimismo comparar los rendimientos de cada uno de los métodos. Determinación de segmentos no identificados a priori: en el caso de algunas de las variables de segmentación no existe un criterio de clasificación definido a priori, sino que se obtiene a partir de la aplicación de técnicas estadísticas de clasificación. En este caso se emplean dos técnicas fundamentales: análisis de componentes principales –dado el elevado número de variables empleadas para la clasificación– y análisis clúster –del que se combina una técnica jerárquica que calcula el número óptimo de segmentos, con una técnica por etapas que es más eficiente en la clasificación, pero exige conocer el número de clústeres a priori. La aplicación de dichas técnicas estadísticas sobre los modelos resultantes de considerar los distintos criterios de segmentación, tanto de clientes como de productos, da lugar al análisis de un total de 128 modelos de adopción de comercio electrónico y 65 comparaciones multigrupo, cuyos resultados y principales consideraciones son elaboradas a lo largo del capítulo. Para concluir, el capítulo ocho recoge las conclusiones del trabajo divididas en cuatro partes diferenciadas. En primer lugar se examina el grado de alcance de los objetivos planteados al inicio de la investigación; después se desarrollan las principales contribuciones que este trabajo aporta tanto desde el punto de vista metodológico, como desde los punto de vista teórico y práctico; en tercer lugar, se profundiza en las conclusiones derivadas del estudio empírico, que se clasifican según los criterios de segmentación empleados, y que combinan resultados confirmatorios y exploratorios; por último, el trabajo recopila las principales limitaciones de la investigación, tanto de carácter teórico como empírico, así como aquellos aspectos que no habiendo podido plantearse dentro del contexto de este estudio, o como consecuencia de los resultados alcanzados, se presentan como líneas futuras de investigación. ABSTRACT Favoured by an increase of Internet penetration rates across the globe, electronic commerce has experienced a rapid growth over the last few years. Nevertheless, adoption of electronic commerce has differed from one country to another. On one hand, it has been observed that countries leading e-commerce adoption have a large percentage of Internet users as well as of online purchasers; on the other hand, other markets, despite having a low percentage of Internet users, show a high percentage of online buyers. Halfway between those two ends of the spectrum, we find countries such as Spain which, despite having moderately high Internet penetration rates and similar socio-economic characteristics as some of the leading countries, have failed to turn Internet users into active online buyers. Several theoretical approaches have been taken in an attempt to define the factors that influence the use of electronic commerce systems by customers. One of the betterknown frameworks to characterize adoption factors is the acceptance modelling theory, which is derived from the information systems adoption in organizational environments. These models are based on individual perceptions on which factors determine purchase intention, as a mean to explain users’ actual purchasing behaviour. Even though research on electronic commerce adoption models has increased in terms of volume and scope over the last years, the majority of studies validate their hypothesis by using a single sample of consumers from which they obtain general conclusions. Nevertheless, since the birth of marketing, and more specifically from the second half of the 19th century, differences in consumer behaviour owing to demographic, sociologic and psychological characteristics have also been taken into account. And such differences are generally translated into different needs that can only be satisfied when sellers adapt their offer to their target market. Electronic commerce has a number of features that makes it different when compared to traditional commerce; the best example of this is the lack of physical contact between customers and products, and between customers and vendors. Other than that, some differences that depend on the type of product may also play an important role in electronic commerce. From all the above, the present research aims to address the study of the main factors influencing purchase intention and actual purchase behaviour in electronic commerce by Spanish end-consumers, taking into consideration both the customer group to which they belong and the type of product being purchased. In order to achieve this goal, this Thesis is structured in eight chapters: four theoretical sections, three empirical blocks and a final section summarizing the conclusions derived from the research. The chapters are arranged in sequence as follows: introduction, current state of electronic commerce, technology adoption models, electronic commerce segmentation, preliminary design of the empirical work, research design, data analysis and results, and conclusions. The introductory chapter offers a detailed justification of the relevance of this study in the context of e-commerce adoption research; it also sets out the objectives, methodology and research stages. The second chapter further expands and complements the introductory chapter, focusing on two elements: the concept of electronic commerce and its evolution from a general point of view, and the evolution of electronic commerce in Spain and main indicators of adoption. This section is intended to allow the reader to understand the research context, and also to serve as a basis to justify the relevance and representativeness of the sample used in this study. Chapters three (technology acceptance models) and four (segmentation in electronic commerce) set the theoretical foundations for the study. Chapter 3 presents a thorough literature review of technology adoption modelling, focusing on previous studies on electronic commerce acceptance. As a result of the literature review, the research framework is built upon a model based on UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) and its evolution, UTAUT2, including two specific electronic commerce adoption factors: perceived risk and perceived trust. Chapter 4 deals with client and product segmentation methodologies used by experts. From the literature review, a wide range of classification variables is studied, and a shortlist of nine classification variables has been selected for inclusion in the research. The criteria for variable selection were their adequacy to electronic commerce characteristics, as well as adequacy to the sample characteristics. The nine variables have been classified in three groups: socio-demographic (gender, age, education level, income, family size and relationship status), behavioural (experience in electronic commerce and frequency of purchase) and psychographic (online purchase motivations) variables. The second half of chapter 4 is devoted to a review of the product classification criteria in electronic commerce. The review has led to the identification of a final set of fifteen groups of variables, whose combination offered a total of thirty-four possible outputs. However, due to the lack of empirical evidence in the context of electronic commerce, further investigation on the validity of this set of product classifications was deemed necessary. For this reason, chapter 5 proposes an empirical study to test the different product classification variables with 207 samples. A selection of product classifications including only those variables that are objective, able to identify distinct groups and not dependent on consumers’ point of view, led to a final classification of products which consisted on two groups of variables for the final empirical study. The combination of these two groups gave rise to four types of products: digital and non-digital goods, and digital and non-digital services. Chapter six characterizes the research –social, exploratory research– and presents the final research model and research hypotheses. The exploratory nature of the research becomes patent in instances where no prior empirical evidence on the influence of certain segmentation variables was found. Chapter six also includes the description of the measurement instrument used in the research, consisting of a total of 125 questions –and the measurement scales associated to each of them– as well as the description of the sample used for model validation (consisting of 817 Spanish residents). Chapter 7 is the core of the empirical analysis performed to validate the research model, and it is divided into two separate parts: description of the statistical techniques used for data analysis, and actual data analysis and results. The first part is structured in three different blocks: Partial Least Squares Method (PLS): the multi-variable analysis is a statistical method used to determine structural relationships of models and their predictive validity; Multi-group analysis: a set of techniques that allow comparing the outcomes of PLS analysis between two or more groups, by using one or more segmentation variables. More specifically, five comparison methods were used, which additionally gives the opportunity to assess the efficiency of each method. Determination of a priori undefined segments: in some cases, classification criteria did not necessarily exist for some segmentation variables, such as customer motivations. In these cases, the application of statistical classification techniques is required. For this study, two main classification techniques were used sequentially: principal component factor analysis –in order to reduce the number of variables– and cluster analysis. The application of the statistical methods to the models derived from the inclusion of the various segmentation criteria –for both clients and products–, led to the analysis of 128 different electronic commerce adoption models and 65 multi group comparisons. Finally, chapter 8 summarizes the conclusions from the research, divided into four parts: first, an assessment of the degree of achievement of the different research objectives is offered; then, methodological, theoretical and practical implications of the research are drawn; this is followed by a discussion on the results from the empirical study –based on the segmentation criteria for the research–; fourth, and last, the main limitations of the research –both empirical and theoretical– as well as future avenues of research are detailed.
Resumo:
Modern Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) are power packed with features to facilitate designers. Availability of features like huge block memory (BRAM), Digital Signal Processing (DSP) cores, embedded CPU makes the design strategy of FPGAs quite different from ASICs. FPGA are also widely used in security-critical application where protection against known attacks is of prime importance. We focus ourselves on physical attacks which target physical implementations. To design countermeasures against such attacks, the strategy for FPGA designers should also be different from that in ASIC. The available features should be exploited to design compact and strong countermeasures. In this paper, we propose methods to exploit the BRAMs in FPGAs for designing compact countermeasures. BRAM can be used to optimize intrinsic countermeasures like masking and dual-rail logic, which otherwise have significant overhead (at least 2X). The optimizations are applied on a real AES-128 co-processor and tested for area overhead and resistance on Xilinx Virtex-5 chips. The presented masking countermeasure has an overhead of only 16% when applied on AES. Moreover Dual-rail Precharge Logic (DPL) countermeasure has been optimized to pack the whole sequential part in the BRAM, hence enhancing the security. Proper robustness evaluations are conducted to analyze the optimization for area and security.
Resumo:
La educación y los entornos educativos están en constante evolución. Tanto alumnos como educadores cambian de hábitos, de maneras de aprender, de gustos, de dispositivos que manejan y de aplicaciones que usan regularmente entre otras cosas. Todos estos cambios vienen acompañados y fomentados en gran medida por la evolución paralela que experimenta la tecnología, tanto software en los programas utilizados, como hardware en los dispositivos y capacidades de éstos. La educación debe también adaptarse a estos cambios, tanto personales como tecnológicos y sacar el mayor provecho de ellos. El uso de Sistemas de Gestión del Aprendizaje está muy extendido en todos los centros educativos. Estos sistemas poseen un gran número de características y funcionalidades que permiten desde la aplicación de un modelo didáctico totalmente tradicional en el que el profesor imparte un contenido y los alumnos lo reciben a uno totalmente innovador en el que ocurren procesos totalmente diferentes. Por otro lado, el potencial que ofrecen los recursos multimedia no ha sido completamente aprovechado en la educación y supone una gran oportunidad. Esta tesis doctoral propone un conjunto de métodos y herramientas para la creación y el uso de recursos multimedia en la educación. Para ello el desarrollo de esta tesis parte de la definición de un modelo didáctico social, colaborativo y centrado en el alumno que servirá de hilo conductor y que integrará los diferentes y métodos y herramientas estudiados y desarrollados. En un primer paso se identifican varias herramientas y métodos para el aula, tales son la grabación de clases, donde se crea y posteriormente se mejora un carrito portátil de grabación que da muy buen resultado, las herramientas de grabación de screencast y la videoconferencia. Estas herramientas además se integran en una plataforma colaborativa dando lugar a una arquitectura completa y escalable que permite la realización de dichas actividades y la interconexión sencilla con el Sistema de Gestión del Aprendizaje. A continuación y ya en un entorno totalmente online se desarrolla una nueva plataforma de e-learning llamada Virtual Science Hub (ViSH) que consta de cuatro funcionalidades principales, red social, videoconferencia, repositorio educativo y herramienta de autor. En esta plataforma se aplicaron técnicas de recomendación proactiva tanto de recursos educativos como de otros usuarios similares. Por último se validó el modelo educativo completo usando algunas de las herramientas identificadas y desarrolladas en dos escenarios diferentes con gran éxito. 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 herramientas y métodos para la generación y el uso de recursos multimedia en la educación. ABSTRACT Education and learning environments are constantly evolving. Students and educators change the things their habits, their ways of learning, the things they like or the devices and applications that they use regularly among other things. All these changes are accompanied and fostered by the parallel evolution that technology experiences, both in the software programs used as in the hardware and capabilities of these devices. Education must also adapt to these changes, both personal and technological and get the most out of them. Learning Management Systems are widely used in all educational centers. These systems have a large number of features and functionalities. They allow from the implementation of a traditional teaching model in which the teacher gives content and students receive it to one absolutely innovative teaching model where totally different processes occur. Furthermore, the potential of multimedia resources has not been fully exploited in education and can be a great opportunity. This thesis proposes a set of methods and tools for the creation and use of multimedia in education. The development of this thesis starts with the definition of a social, collaborative and learner-centered model, that serves as a common thread and that integrates different tools and methods studied and developed. In a first step, several tools and methods for the classroom are identified, such as recording, where a portable kit is created and then improved giving very good results, screencast recording and videoconferencing. These tools also are integrated into a collaborative platform resulting in a complete, scalable architecture that enables the execution of such activities and a simple interconnection with the Learning Management System. In an fully online environment a new e-learning platform called Virtual Science Hub (ViSH) is created. It consists of four main features that combine and complement each other, social network, videoconferencing, educational repository and authoring tool. In this platform proactive recommendation of both educational resources and similar users is applied. In a last step the entire educational model using some of the tools identified and developed is successfully validated in two different scenarios. Finally, this thesis discusses the findings obtained during the extensive research carried out and has led to the achievement of a good theoretical and practical basis for the development of tools and methods for the generation and use of multimedia in education.
Resumo:
This work proposes an automatic methodology for modeling complex systems. Our methodology is based on the combination of Grammatical Evolution and classical regression to obtain an optimal set of features that take part of a linear and convex model. This technique provides both Feature Engineering and Symbolic Regression in order to infer accurate models with no effort or designer's expertise requirements. As advanced Cloud services are becoming mainstream, the contribution of data centers in the overall power consumption of modern cities is growing dramatically. These facilities consume from 10 to 100 times more power per square foot than typical office buildings. Modeling the power consumption for these infrastructures is crucial to anticipate the effects of aggressive optimization policies, but accurate and fast power modeling is a complex challenge for high-end servers not yet satisfied by analytical approaches. For this case study, our methodology minimizes error in power prediction. This work has been tested using real Cloud applications resulting on an average error in power estimation of 3.98%. Our work improves the possibilities of deriving Cloud energy efficient policies in Cloud data centers being applicable to other computing environments with similar characteristics.
Resumo:
Las Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) SRAM se construyen sobre una memoria de configuración de tecnología RAM Estática (SRAM). Presentan múltiples características que las hacen muy interesantes para diseñar sistemas empotrados complejos. En primer lugar presentan un coste no-recurrente de ingeniería (NRE) bajo, ya que los elementos lógicos y de enrutado están pre-implementados (el diseño de usuario define su conexionado). También, a diferencia de otras tecnologías de FPGA, pueden ser reconfiguradas (incluso en campo) un número ilimitado de veces. Es más, las FPGAs SRAM de Xilinx soportan Reconfiguración Parcial Dinámica (DPR), la cual permite reconfigurar la FPGA sin interrumpir la aplicación. Finalmente, presentan una alta densidad de lógica, una alta capacidad de procesamiento y un rico juego de macro-bloques. Sin embargo, un inconveniente de esta tecnología es su susceptibilidad a la radiación ionizante, la cual aumenta con el grado de integración (geometrías más pequeñas, menores tensiones y mayores frecuencias). Esta es una precupación de primer nivel para aplicaciones en entornos altamente radiativos y con requisitos de alta confiabilidad. Este fenómeno conlleva una degradación a largo plazo y también puede inducir fallos instantáneos, los cuales pueden ser reversibles o producir daños irreversibles. En las FPGAs SRAM, los fallos inducidos por radiación pueden aparecer en en dos capas de arquitectura diferentes, que están físicamente superpuestas en el dado de silicio. La Capa de Aplicación (o A-Layer) contiene el hardware definido por el usuario, y la Capa de Configuración contiene la memoria de configuración y la circuitería de soporte. Los fallos en cualquiera de estas capas pueden hacer fracasar el sistema, lo cual puede ser ás o menos tolerable dependiendo de los requisitos de confiabilidad del sistema. En el caso general, estos fallos deben gestionados de alguna manera. Esta tesis trata sobre la gestión de fallos en FPGAs SRAM a nivel de sistema, en el contexto de sistemas empotrados autónomos y confiables operando en un entorno radiativo. La tesis se centra principalmente en aplicaciones espaciales, pero los mismos principios pueden aplicarse a aplicaciones terrenas. Las principales diferencias entre ambas son el nivel de radiación y la posibilidad de mantenimiento. Las diferentes técnicas para la gestión de fallos en A-Layer y C-Layer son clasificados, y sus implicaciones en la confiabilidad del sistema son analizados. Se proponen varias arquitecturas tanto para Gestores de Fallos de una capa como de doble-capa. Para estos últimos se propone una arquitectura novedosa, flexible y versátil. Gestiona las dos capas concurrentemente de manera coordinada, y permite equilibrar el nivel de redundancia y la confiabilidad. Con el objeto de validar técnicas de gestión de fallos dinámicas, se desarrollan dos diferentes soluciones. La primera es un entorno de simulación para Gestores de Fallos de C-Layer, basado en SystemC como lenguaje de modelado y como simulador basado en eventos. Este entorno y su metodología asociada permite explorar el espacio de diseño del Gestor de Fallos, desacoplando su diseño del desarrollo de la FPGA objetivo. El entorno incluye modelos tanto para la C-Layer de la FPGA como para el Gestor de Fallos, los cuales pueden interactuar a diferentes niveles de abstracción (a nivel de configuration frames y a nivel físico JTAG o SelectMAP). El entorno es configurable, escalable y versátil, e incluye capacidades de inyección de fallos. Los resultados de simulación para algunos escenarios son presentados y comentados. La segunda es una plataforma de validación para Gestores de Fallos de FPGAs Xilinx Virtex. La plataforma hardware aloja tres Módulos de FPGA Xilinx Virtex-4 FX12 y dos Módulos de Unidad de Microcontrolador (MCUs) de 32-bits de propósito general. Los Módulos MCU permiten prototipar Gestores de Fallos de C-Layer y A-Layer basados en software. Cada Módulo FPGA implementa un enlace de A-Layer Ethernet (a través de un switch Ethernet) con uno de los Módulos MCU, y un enlace de C-Layer JTAG con el otro. Además, ambos Módulos MCU intercambian comandos y datos a través de un enlace interno tipo UART. Al igual que para el entorno de simulación, se incluyen capacidades de inyección de fallos. Los resultados de pruebas para algunos escenarios son también presentados y comentados. En resumen, esta tesis cubre el proceso completo desde la descripción de los fallos FPGAs SRAM inducidos por radiación, pasando por la identificación y clasificación de técnicas de gestión de fallos, y por la propuesta de arquitecturas de Gestores de Fallos, para finalmente validarlas por simulación y pruebas. El trabajo futuro está relacionado sobre todo con la implementación de Gestores de Fallos de Sistema endurecidos para radiación. ABSTRACT SRAM-based Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) are built on Static RAM (SRAM) technology configuration memory. They present a number of features that make them very convenient for building complex embedded systems. First of all, they benefit from low Non-Recurrent Engineering (NRE) costs, as the logic and routing elements are pre-implemented (user design defines their connection). Also, as opposed to other FPGA technologies, they can be reconfigured (even in the field) an unlimited number of times. Moreover, Xilinx SRAM-based FPGAs feature Dynamic Partial Reconfiguration (DPR), which allows to partially reconfigure the FPGA without disrupting de application. Finally, they feature a high logic density, high processing capability and a rich set of hard macros. However, one limitation of this technology is its susceptibility to ionizing radiation, which increases with technology scaling (smaller geometries, lower voltages and higher frequencies). This is a first order concern for applications in harsh radiation environments and requiring high dependability. Ionizing radiation leads to long term degradation as well as instantaneous faults, which can in turn be reversible or produce irreversible damage. In SRAM-based FPGAs, radiation-induced faults can appear at two architectural layers, which are physically overlaid on the silicon die. The Application Layer (or A-Layer) contains the user-defined hardware, and the Configuration Layer (or C-Layer) contains the (volatile) configuration memory and its support circuitry. Faults at either layers can imply a system failure, which may be more ore less tolerated depending on the dependability requirements. In the general case, such faults must be managed in some way. This thesis is about managing SRAM-based FPGA faults at system level, in the context of autonomous and dependable embedded systems operating in a radiative environment. The focus is mainly on space applications, but the same principles can be applied to ground applications. The main differences between them are the radiation level and the possibility for maintenance. The different techniques for A-Layer and C-Layer fault management are classified and their implications in system dependability are assessed. Several architectures are proposed, both for single-layer and dual-layer Fault Managers. For the latter, a novel, flexible and versatile architecture is proposed. It manages both layers concurrently in a coordinated way, and allows balancing redundancy level and dependability. For the purpose of validating dynamic fault management techniques, two different solutions are developed. The first one is a simulation framework for C-Layer Fault Managers, based on SystemC as modeling language and event-driven simulator. This framework and its associated methodology allows exploring the Fault Manager design space, decoupling its design from the target FPGA development. The framework includes models for both the FPGA C-Layer and for the Fault Manager, which can interact at different abstraction levels (at configuration frame level and at JTAG or SelectMAP physical level). The framework is configurable, scalable and versatile, and includes fault injection capabilities. Simulation results for some scenarios are presented and discussed. The second one is a validation platform for Xilinx Virtex FPGA Fault Managers. The platform hosts three Xilinx Virtex-4 FX12 FPGA Modules and two general-purpose 32-bit Microcontroller Unit (MCU) Modules. The MCU Modules allow prototyping software-based CLayer and A-Layer Fault Managers. Each FPGA Module implements one A-Layer Ethernet link (through an Ethernet switch) with one of the MCU Modules, and one C-Layer JTAG link with the other. In addition, both MCU Modules exchange commands and data over an internal UART link. Similarly to the simulation framework, fault injection capabilities are implemented. Test results for some scenarios are also presented and discussed. In summary, this thesis covers the whole process from describing the problem of radiationinduced faults in SRAM-based FPGAs, then identifying and classifying fault management techniques, then proposing Fault Manager architectures and finally validating them by simulation and test. The proposed future work is mainly related to the implementation of radiation-hardened System Fault Managers.
