Symmetric periodic orbits near a heteroclinic loop formed by two singular points and their invariant manifolds of dimension 1 and 2

In this paper we consider vector fields in R3 that are invariant under a suitable symmetry and that posses a “generalized heteroclinic loop” L formed by two singular points (e+ and e −) and their invariant manifolds: one of dimension 2 (a sphere minus the points e+ and e −) and one of dimension 1 (the open diameter of the sphere having endpoints e+ and e −). In particular, we analyze the dynamics of the vector field near the heteroclinic loop L by means of a convenient Poincar´e map, and we prove the existence of infinitely many symmetric periodic orbits near L. We also study two families of vector fields satisfying this dynamics. The first one is a class of quadratic polynomial vector fields in R3, and the second one is the charged rhomboidal four body problem.

Contenidos de aprendizaje para estudiantes de diseño en podcast

La Universitat Politècnica de Catalunya, a través del Graduado Superior de Diseño, ha realizado una experiencia en donde los contenidos de aprendizaje se han distribuido mediante podcast. Es el primer curso de diseño en esta universidad que distribuye materiales de formación con estas características, persiguiendo el objetivo de proporcionar a los estudiantes un acceso a contenidos educativos mediante un dispositivo móvil. Para evaluar esta experiencia, hemos analizado las respuestas obtenidas de los estudiantes, mediante un cuestionario. Nos encontramos con que dan un valor al Podcast como vehículo de revisión de contenidos, pero se valora más como una alternativa al aprendizaje. Los podcast crecen en cuanto a popularidad, y se han puesto a disposición de los alumnos esta tecnología considerando este reclamo y no la tecnología en sí. Con este artículo, planteamos que el podcasting ofrece a las Universidades nuevas posibilidades educacionales para llegar a más estudiantes y ofrecer otro medio de aprendizaje. Además, no solo se planteo recopilar estadísticas sobre las descargas a través de este experimento, si no también conocer las reflexiones de los estudiantes sobre la tecnología utilizada.

Percepciones de estudiantes sobre el Aprendizaje móvil; la nueva generación de la educación a distancia

Durante años, muchas instituciones y universidades han comenzado a experimentar con los dispositivos móviles en el aprendizaje a través de diferentes proyectos como parte de su metodología de aprendizaje. La experiencia adquirida con el empleo de estrategias y enfoques en la educación a distancia puede facilitar la conceptualización del aprendizaje móvil, así como el desarrollo de aplicaciones para este nuevo medio de aprendizaje. Los dispositivos móviles abren además nuevos caminos para el aprendizaje y una nueva generación para la educación a distancia, y los investigadores conocen estos nuevos caminos para el aprendizaje y oportunidades de llegar a un público más amplio. Este trabajo, muestra los resultados de un grupo de discusión que se llevó a cabo entre 20 estudiantes de licenciatura con el fin de explorar las percepciones, y en general todo aquello que afecta a la interpretación subjetiva de los individuos y su interacción con un fenómeno social como el aprendizaje móvil.

On the Selection of Non-Invasive Methods Based on Speech Analysis Oriented to Automatic Alzheimer Disease Diagnosis

The work presented here is part of a larger study to identify novel technologies and biomarkers for early Alzheimer disease (AD) detection and it focuses on evaluating the suitability of a new approach for early AD diagnosis by non-invasive methods. The purpose is to examine in a pilot study the potential of applying intelligent algorithms to speech features obtained from suspected patients in order to contribute to the improvement of diagnosis of AD and its degree of severity. In this sense, Artificial Neural Networks (ANN) have been used for the automatic classification of the two classes (AD and control subjects). Two human issues have been analyzed for feature selection: Spontaneous Speech and Emotional Response. Not only linear features but also non-linear ones, such as Fractal Dimension, have been explored. The approach is non invasive, low cost and without any side effects. Obtained experimental results were very satisfactory and promising for early diagnosis and classification of AD patients.

On Automatic Diagnosis of Alzheimer's Disease based on Spontaneous Speech Analysis and Emotional Temperature

Alzheimer's disease is the most prevalent form of progressive degenerative dementia; it has a high socio-economic impact in Western countries. Therefore it is one of the most active research areas today. Alzheimer's is sometimes diagnosed by excluding other dementias, and definitive confirmation is only obtained through a post-mortem study of the brain tissue of the patient. The work presented here is part of a larger study that aims to identify novel technologies and biomarkers for early Alzheimer's disease detection, and it focuses on evaluating the suitability of a new approach for early diagnosis of Alzheimer’s disease by non-invasive methods. The purpose is to examine, in a pilot study, the potential of applying Machine Learning algorithms to speech features obtained from suspected Alzheimer sufferers in order help diagnose this disease and determine its degree of severity. Two human capabilities relevant in communication have been analyzed for feature selection: Spontaneous Speech and Emotional Response. The experimental results obtained were very satisfactory and promising for the early diagnosis and classification of Alzheimer’s disease patients.

El consum multipantalla. Estudi sobre l’ús de mitjans tradicionals i nous per part de nens, joves, adults i gent gran a Catalunya

Des de fa una dècada es parla de la convergència digital, que ha propiciat la conjunció de la informàtica amb els mitjans de comunicació i la interconnexió en xarxa. Actualment circulen amb facilitat suports vells i nous cada vegada més flexibles. La conseqüència per als usuaris és que avui disposen d’una varietat àmplia de continguts connectats permanentment en qualsevol lloc i en qualsevol moment, a través de diverses plataformes i amb una convivència rica i complexa. En aquest context, aquest article mostra les conclusions d’un estudi de camp sobre l’ús, el consum i les preferències de suports i de continguts de la comunicació digital per part de grups d’infants, de joves, d’adults i de gent gran a Catalunya.

El periodista polivalente. Transformaciones en el perfil del periodista a partir de la digitalización de los medios audiovisuales catalanes

Este trabajo analiza las transformaciones que ha experimentado la figura del periodista en el actual panorama audiovisual catalán, especialmente en lo referido a la asunción de nuevas tareas y funciones. Tras una introducción en la que se expone el marco teórico y la metodología de trabajo, se describen las transformaciones en los perfiles profesionales y se presentan las principales tendencias observadas en las empresas de radio y televisión, agencias de noticias y medios en línea de Cataluña. El artículo concluye con una serie de reflexiones sobre la polivalencia del periodista.

Comunicación móvil: actores y producción de contenidos en Cataluña

El presente artículo presenta los resultados de una investigación realizada durante el año 2008 donde se describen los actores y contenidos de la comunicación móvil producidos en Cataluña. La comunicación móvil, además de ser uno de los sectores más dinámicos de la economía global, está transformando diferentes aspectos de la vida social, desde las formas de relacionarse hasta los procesos de producción, distribución y analiconsumo cultural. La investigación traza un primer mapa de la situación, propone una serie de categorías de análisis y sienta las bases para futuros estudios más específicos sobre la comunicación móvil en Cataluña.

Nous perfils professionals i polivalència del periodista a Catalunya: mapa de situació

Aquesta investigació –finançada pel Consell de l’Audiovisual de Catalunya (CAC)– presenta un mapa dels nous perfils professionals en el panorama periodístic català actual com a conseqüència de la digitalització de les eines i els processos de treball en els mitjans de comunicació. L’article analitza també l’extinció i la transformació de figures professionals en els mitjans audiovisuals i multimèdia. A banda d’això, la recerca presenta un panorama de les competències professionals que ha de tenir un o una periodista en la nova realitat creada pels processos de digitalització de la producció informativa.

A Fast Gradient Approximation for Nonlinear Blind Signal Processing

When dealing with nonlinear blind processing algorithms (deconvolution or post-nonlinear source separation), complex mathematical estimations must be done giving as a result very slow algorithms. This is the case, for example, in speech processing, spike signals deconvolution or microarray data analysis. In this paper, we propose a simple method to reduce computational time for the inversion of Wiener systems or the separation of post-nonlinear mixtures, by using a linear approximation in a minimum mutual information algorithm. Simulation results demonstrate that linear spline interpolation is fast and accurate, obtaining very good results (similar to those obtained without approximation) while computational time is dramatically decreased. On the other hand, cubic spline interpolation also obtains similar good results, but due to its intrinsic complexity, the global algorithm is much more slow and hence not useful for our purpose.

Integrative analysis of the Regulatory Region of the FGFR3 Oncogene

The study of transcriptional regulation often needs the integration of diverse yet independent data. In the present work, sequence conservation, predic-tion of transcription factor binding sites (TFBS) and gene expression analysis have been applied to the detection of putative transcription factor (TF) modules in the regulatory region of the FGFR3 oncogene. Several TFs with conserved binding sites in the FGFR3 regulatory region have shown high positive or negative corre-lation with FGFR3 expression both in urothelial carcinoma and in benign nevi. By means of conserved TF cluster analysis, two different TF modules have been iden-tified in the promoter and first intron of FGFR3 gene. These modules contain acti-vating AP2, E2F, E47 and SP1 binding sites plus motifs for EGR with possible repressor function.

A Robust Multiple Feature Approach To Endpoint Detection In Car Environment Based On Advanced Classifiers

In this paper we propose an endpoint detection system based on the use of several features extracted from each speech frame, followed by a robust classifier (i.e Adaboost and Bagging of decision trees, and a multilayer perceptron) and a finite state automata (FSA). We present results for four different classifiers. The FSA module consisted of a 4-state decision logic that filtered false alarms and false positives. We compare the use of four different classifiers in this task. The look ahead of the method that we propose was of 7 frames, which are the number of frames that maximized the accuracy of the system. The system was tested with real signals recorded inside a car, with signal to noise ratio that ranged from 6 dB to 30dB. Finally we present experimental results demonstrating that the system yields robust endpoint detection.

A Canonical Genetic Algorithm for Blind Inversion of Linear Channels

It is well known the relationship between source separation and blind deconvolution: If a filtered version of an unknown i.i.d. signal is observed, temporal independence between samples can be used to retrieve the original signal, in the same manner as spatial independence is used for source separation. In this paper we propose the use of a Genetic Algorithm (GA) to blindly invert linear channels. The use of GA is justified in the case of small number of samples, where other gradient-like methods fails because of poor estimation of statistics.

Post-Nonlinear Mixtures and Beyond

Although sources in general nonlinear mixturm arc not separable iising only statistical independence, a special and realistic case of nonlinear mixtnres, the post nonlinear (PNL) mixture is separable choosing a suited separating system. Then, a natural approach is based on the estimation of tho separating Bystem parameters by minimizing an indcpendence criterion, like estimated mwce mutual information. This class of methods requires higher (than 2) order statistics, and cannot separate Gaarsian sources. However, use of [weak) prior, like source temporal correlation or nonstationarity, leads to other source separation Jgw rithms, which are able to separate Gaussian sourra, and can even, for a few of them, works with second-order statistics. Recently, modeling time correlated s011rces by Markov models, we propose vcry efficient algorithms hmed on minimization of the conditional mutual information. Currently, using the prior of temporally correlated sources, we investigate the fesihility of inverting PNL mixtures with non-bijectiw non-liacarities, like quadratic functions. In this paper, we review the main ICA and BSS results for riunlinear mixtures, present PNL models and algorithms, and finish with advanced resutts using temporally correlated snu~sm

Initialisation of Nonlinearities for PNL and Wiener systems Inversion

This paper proposes a very fast method for blindly initial- izing a nonlinear mapping which transforms a sum of random variables. The method provides a surprisingly good approximation even when the basic assumption is not fully satis¯ed. The method can been used success- fully for initializing nonlinearity in post-nonlinear mixtures or in Wiener system inversion, for improving algorithm speed and convergence.