A Hierarchical Approach for Multi-task Logistic Regression

Peer-reviewed

La vida en un pèndol

Segons el diccionariI, un pèndol és"un cos suspès d"un punt fix de manera que pot oscil·lar sota l"acció combinada de la gravetat i de la inèrcia". Una definició molt eixuta, ateses les seves extraordinàries propietats, que inclouen la generació de formes artístiques extraordinàries i, fins i tot, principis filosòfics d"abast universal.

Security Authentication using Phase-Encoded Nanoparticle Structures and Polarized Light

Phase encoded nano structures such as Quick Response (QR) codes made of metallic nanoparticles are suggested to be used in security and authentication applications. We present a polarimetric optical method able to authenticate random phase encoded QR codes. The system is illuminated using polarized light and the QR code is encoded using a phase-only random mask. Using classification algorithms it is possible to validate the QR code from the examination of the polarimetric signature of the speckle pattern. We used Kolmogorov-Smirnov statistical test and Support Vector Machine algorithms to authenticate the phase encoded QR codes using polarimetric signatures.

Prendre la paraula: l’autogestió juvenil com a foment de la participació social

L’existència d’espais per a joves sovint ha vingut donada per a fomentar la participació dels i les joves a través de la seva organització. Tot i així, la complexitat que pren aquesta ha portat a diferents formes de concebre i organitzar aquests espais, i per tant, diferents formes de dotar aquest foment de la participació. L’autogestió sovint ha estat una vessant poc impulsada des de les polítiques públiques de joventut, sense tenir-ne en compte els beneficis que aquesta pot aportar pel foment de la participació social per a representar un espai de poder decisió i veu directe pels i les mateixes joves

Contratación de la mano de obra y desempeño en los servicios intensivos en conocimiento: una visión del capital intelectual

Objeto: El desempeño de las actividades de servicios de alto valor añadido ofrecidospor las empresas manufactureras, de la misma forma que el de los servicios intensivosen conocimiento, puede verse afectado por las formas de contratación de la mano deobra utilizadas en ellas. Se estudia el impacto del uso de trabajo contingente (temporal y autónomo) sobre la productividad del trabajo en las empresas de servicios intensivos en conocimiento. Para desarrollar las hipótesis, se tiene en cuenta el impacto potencial del trabajo contingente sobre el capital intangible de la empresa, así como los resultados de la literatura empírica.Diseño/metodología: Se analizan los datos de una muestra de 279 empresas de servicios intensivos en conocimiento localizadas en Cataluña, mediante dos modelos de regresión lineal.Aportaciones y resultados: Los resultados muestran que el empleo de formas de trabajo contingentes, como el trabajo temporal y los trabajadores autónomos, tiene un impacto negativo en la productividad del trabajo. No existe, en cambio, una relación cuadrática entre estas variables. Limitaciones: La muestra utilizada procede exclusivamente de Cataluña (España), noes perfectamente extrapolable al conjunto de empresas de servicios intensivos enconocimiento y se obtuvo en la fase alcista del ciclo económico. El diseño del estudio estransversal. La clasificación de las empresas como intensivas en conocimiento esdicotómica, en función del sector al que pertenecen. Implicaciones prácticas:Las decisiones sobre la contratación de mano de obra en actividades de servicios de alto valor añadido deberían minimizar las formas de trabajocontingentes, si quieren mejorar su productividad.Implicaciones sociales: Un modelo productivo que pretenda potenciar los servicios de mayor valor añadido no puede descansar sobre la base de un mercado laboral en el que las empresas utilizan una elevada proporción de trabajo contingente en su mano de obra. Valor añadido: Este artículo ofrece nuevos datos para a la escasa literatura que relaciona el uso de trabajo contingente con la productividad en el sector de los servicios intensivos en conocimiento. La creciente importancia de los servicios de alto valor añadido, tanto en empresas de servicios como manufactureras, y el interés por conocer los determinantes de su productividad justifican la necesidad de realizar estudios como el que se presenta.

Model-based objects recognition in industrial environments for autonomous vehicles control

Behavior-based navigation of autonomous vehicles requires the recognition of the navigable areas and the potential obstacles. In this paper we describe a model-based objects recognition system which is part of an image interpretation system intended to assist the navigation of autonomous vehicles that operate in industrial environments. The recognition system integrates color, shape and texture information together with the location of the vanishing point. The recognition process starts from some prior scene knowledge, that is, a generic model of the expected scene and the potential objects. The recognition system constitutes an approach where different low-level vision techniques extract a multitude of image descriptors which are then analyzed using a rule-based reasoning system to interpret the image content. This system has been implemented using a rule-based cooperative expert system

Model-based objects recognition in man-made environments

We describe a model-based objects recognition system which is part of an image interpretation system intended to assist autonomous vehicles navigation. The system is intended to operate in man-made environments. Behavior-based navigation of autonomous vehicles involves the recognition of navigable areas and the potential obstacles. The recognition system integrates color, shape and texture information together with the location of the vanishing point. The recognition process starts from some prior scene knowledge, that is, a generic model of the expected scene and the potential objects. The recognition system constitutes an approach where different low-level vision techniques extract a multitude of image descriptors which are then analyzed using a rule-based reasoning system to interpret the image content. This system has been implemented using CEES, the C++ embedded expert system shell developed in the Systems Engineering and Automatic Control Laboratory (University of Girona) as a specific rule-based problem solving tool. It has been especially conceived for supporting cooperative expert systems, and uses the object oriented programming paradigm

Active regions for colour texture segmentation integrating region and boundary information

In this paper a colour texture segmentation method, which unifies region and boundary information, is proposed. The algorithm uses a coarse detection of the perceptual (colour and texture) edges of the image to adequately place and initialise a set of active regions. Colour texture of regions is modelled by the conjunction of non-parametric techniques of kernel density estimation (which allow to estimate the colour behaviour) and classical co-occurrence matrix based texture features. Therefore, region information is defined and accurate boundary information can be extracted to guide the segmentation process. Regions concurrently compete for the image pixels in order to segment the whole image taking both information sources into account. Furthermore, experimental results are shown which prove the performance of the proposed method

Using appearance and context for outdoor scene object classification

We propose a probabilistic object classifier for outdoor scene analysis as a first step in solving the problem of scene context generation. The method begins with a top-down control, which uses the previously learned models (appearance and absolute location) to obtain an initial pixel-level classification. This information provides us the core of objects, which is used to acquire a more accurate object model. Therefore, their growing by specific active regions allows us to obtain an accurate recognition of known regions. Next, a stage of general segmentation provides the segmentation of unknown regions by a bottom-strategy. Finally, the last stage tries to perform a region fusion of known and unknown segmented objects. The result is both a segmentation of the image and a recognition of each segment as a given object class or as an unknown segmented object. Furthermore, experimental results are shown and evaluated to prove the validity of our proposal