Unified representation of monitoring information across federated cloud infrastructures

Nowadays one of the issues hindering the potential of federating cloud-based infrastructures to reach much larger scales is their standard management and monitoring. In particular, this is true in cases where these federated infrastructures provide emerging Future Internet and Smart Cities-oriented services, such as the Internet of Things (IoT), that benefit from cloud services. The contribution of this paper is the introduction of a unified monitoring architecture for federated cloud infrastructures accompanied by the adoption of a uniform representation of measurement data. The presented solution is capable of providing multi-domain compatibility, scalability, as well as the ability to analyze large amounts of monitoring data, collected from datacenters and offered through open and standardized APIs. The solution described herein has been deployed and is currently running on a community of 5 infrastructures within the framework of the European Project XIFI, to be extended to 12 more infrastructures.

Using Open Geographic Data to Generate Natural Language Descriptions for Hydrological Sensor Networks

Providing descriptions of isolated sensors and sensor networks in natural language, understandable by the general public, is useful to help users find relevant sensors and analyze sensor data. In this paper, we discuss the feasibility of using geographic knowledge from public databases available on the Web (such as OpenStreetMap, Geonames, or DBpedia) to automatically construct such descriptions. We present a general method that uses such information to generate sensor descriptions in natural language. The results of the evaluation of our method in a hydrologic national sensor network showed that this approach is feasible and capable of generating adequate sensor descriptions with a lower development effort compared to other approaches. In the paper we also analyze certain problems that we found in public databases (e.g., heterogeneity, non-standard use of labels, or rigid search methods) and their impact in the generation of sensor descriptions.

A flexible open source web platform to facilitate Learning Object evaluation

Systematic evaluation of Learning Objects is essential to make high quality Web-based education possible. For this reason, several educational repositories and e-Learning systems have developed their own evaluation models and tools. However, the differences of the context in which Learning Objects are produced and consumed suggest that no single evaluation model is sufficient for all scenarios. Besides, no much effort has been put in developing open tools to facilitate Learning Object evaluation and use the quality information for the benefit of end users. This paper presents LOEP, an open source web platform that aims to facilitate Learning Object evaluation in different scenarios and educational settings by supporting and integrating several evaluation models and quality metrics. The work exposed in this paper shows that LOEP is capable of providing Learning Object evaluation to e-Learning systems in an open, low cost, reliable and effective way. Possible scenarios where LOEP could be used to implement quality control policies and to enhance search engines are also described. Finally, we report the results of a survey conducted among reviewers that used LOEP, showing that they perceived LOEP as a powerful and easy to use tool for evaluating Learning Objects.

Impact of standards in European open data catalogues: a multilingual perspective of DCAT

Within the European Union, member states are setting up official data catalogues as entry points to access PSI (Public Sector Information). In this context, it is important to describe the metadata of these data portals, i.e., of data catalogs, and allow for interoperability among them. To tackle these issues, the Government Linked Data Working Group developed DCAT (Data Catalog Vocabulary), an RDF vocabulary for describing the metadata of data catalogs. This topic report analyzes the current use of the DCAT vocabulary in several European data catalogs and proposes some recommendations to deal with an inconsistent use of the metadata across countries. The enrichment of such metadata vocabularies with multilingual descriptions, as well as an account for cultural divergences, is seen as a necessary step to guarantee interoperability and ensure wider adoption.

Accessing and managing open medical resources in Africa over the Internet

Recent commentaries have proposed the advantages of using open exchange of data and informatics resources for improving health-related policies and patient care in Africa. Yet, in many African regions, both private medical and public health information systems are still unaffordable. Open exchange over the social Web 2.0 could encourage more altruistic support of medical initiatives. We have carried out some experiments to demonstrate the feasibility of using this approach to disseminate open data and informatics resources in Africa. After the experiments we developed the AFRICA BUILD Portal, the first Social Network for African biomedical researchers. Through the AFRICA BUILD Portal users can access in a transparent way to several resources. Currently, over 600 researchers are using distributed and open resources through this platform committed to low connections.

Experimental and statistical investigation of canonical problems in sloshing

En hidrodinámica, el fenómeno de Sloshing se puede definir como el movimiento de la superficie libre de un fluido dentro de un contenedor sometido a fuerzas y perturbaciones externas. El fluido en cuestión experimenta violentos movimientos con importantes deformaciones de su superficie libre. La dinámica del fluido puede llegar a generar cargas hidrodinámicas considerables las cuales pueden afectar la integridad estructural y/o comprometer la estabilidad del vehículo que transporta dicho contenedor. El fenómeno de Sloshing ha sido extensivamente investigado matemática, numérica y experimentalmente, siendo el enfoque experimental el más usado debido a la complejidad del problema, para el cual los modelos matemáticos y de simulación son aun incapaces de predecir con suficiente rapidez y precisión las cargas debidas a dicho fenómeno. El flujo generado por el Sloshing usualmente se caracteriza por la presencia de un fluido multifase (gas-liquido) y turbulencia. Reducir al máximo posible la complejidad del fenómeno de Sloshing sin perder la esencia del problema es el principal reto de esta tesis doctoral, donde un trabajo experimental enfocado en casos canónicos de Sloshing es presentado y documentado con el objetivo de aumentar la comprensión de dicho fenómeno y por tanto intentar proveer información valiosa para validaciones de códigos numéricos. El fenómeno de Sloshing juega un papel importante en la industria del transporte marítimo de gas licuado (LNG). El mercado de LNG en los últimos años ha reportado un crecimiento hasta tres veces mayor al de los mercados de petróleo y gas convencionales. Ingenieros en laboratorios de investigación e ingenieros adscritos a la industria del LNG trabajan continuamente buscando soluciones económicas y seguras para contener, transferir y transportar grandes volúmenes de LNG. Los buques transportadores de LNG (LNGC) han pasado de ser unos pocos buques con capacidad de 75000 m3 hace unos treinta años, a una amplia flota con una capacidad de 140000 m3 actualmente. En creciente número, hoy día se construyen buques con capacidades que oscilan entre 175000 m3 y 250000 m3. Recientemente un nuevo concepto de buque LNG ha salido al mercado y se le conoce como FLNG. Un FLNG es un buque de gran valor añadido que solventa los problemas de extracción, licuefacción y almacenamiento del LNG, ya que cuenta con equipos de extracción y licuefacción a bordo, eliminando por tanto las tareas de transvase de las estaciones de licuefacción en tierra hacia los buques LNGC. EL LNG por tanto puede ser transferido directamente desde el FLNG hacia los buques LNGC en mar abierto. Niveles de llenado intermedios en combinación con oleaje durante las operaciones de trasvase inducen movimientos en los buques que generan por tanto el fenómeno de Sloshing dentro de los tanques de los FLNG y los LNGC. El trabajo de esta tesis doctoral lidia con algunos de los problemas del Sloshing desde un punto de vista experimental y estadístico, para ello una serie de tareas, descritas a continuación, se han llevado a cabo : 1. Un dispositivo experimental de Sloshing ha sido configurado. Dicho dispositivo ha permitido ensayar secciones rectangulares de tanques LNGC a escala con movimientos angulares de un grado de libertad. El dispositivo experimental ha sido instrumentado para realizar mediciones de movimiento, presiones, vibraciones y temperatura, así como la grabación de imágenes y videos. 2. Los impactos de olas generadas dentro de una sección rectangular de un LNGC sujeto a movimientos regulares forzados han sido estudiados mediante la caracterización del fenómeno desde un punto de vista estadístico enfocado en la repetitividad y la ergodicidad del problema. 3. El estudio de los impactos provocados por movimientos regulares ha sido extendido a un escenario más realístico mediante el uso de movimientos irregulares forzados. 4. El acoplamiento del Sloshing generado por el fluido en movimiento dentro del tanque LNGC y la disipación de la energía mecánica de un sistema no forzado de un grado de libertad (movimiento angular) sujeto a una excitación externa ha sido investigado. 5. En la última sección de esta tesis doctoral, la interacción entre el Sloshing generado dentro en una sección rectangular de un tanque LNGC sujeto a una excitación regular y un cuerpo elástico solidario al tanque ha sido estudiado. Dicho estudio corresponde a un problema de interacción fluido-estructura. Abstract In hydrodynamics, we refer to sloshing as the motion of liquids in containers subjected to external forces with large free-surface deformations. The liquid motion dynamics can generate loads which may affect the structural integrity of the container and the stability of the vehicle that carries such container. The prediction of these dynamic loads is a major challenge for engineers around the world working on the design of both the container and the vehicle. The sloshing phenomenon has been extensively investigated mathematically, numerically and experimentally. The latter has been the most fruitful so far, due to the complexity of the problem, for which the numerical and mathematical models are still incapable of accurately predicting the sloshing loads. The sloshing flows are usually characterised by the presence of multiphase interaction and turbulence. Reducing as much as possible the complexity of the sloshing problem without losing its essence is the main challenge of this phd thesis, where experimental work on selected canonical cases are presented and documented in order to better understand the phenomenon and to serve, in some cases, as an useful information for numerical validations. Liquid sloshing plays a key roll in the liquified natural gas (LNG) maritime transportation. The LNG market growth is more than three times the rated growth of the oil and traditional gas markets. Engineers working in research laboratories and companies are continuously looking for efficient and safe ways for containing, transferring and transporting the liquified gas. LNG carrying vessels (LNGC) have evolved from a few 75000 m3 vessels thirty years ago to a huge fleet of ships with a capacity of 140000 m3 nowadays and increasing number of 175000 m3 and 250000 m3 units. The concept of FLNG (Floating Liquified Natural Gas) has appeared recently. A FLNG unit is a high value-added vessel which can solve the problems of production, treatment, liquefaction and storage of the LNG because the vessel is equipped with a extraction and liquefaction facility. The LNG is transferred from the FLNG to the LNGC in open sea. The combination of partial fillings and wave induced motions may generate sloshing flows inside both the LNGC and the FLNG tanks. This work has dealt with sloshing problems from a experimental and statistical point of view. A series of tasks have been carried out: 1. A sloshing rig has been set up. It allows for testing tanks with one degree of freedom angular motion. The rig has been instrumented to measure motions, pressure and conduct video and image recording. 2. Regular motion impacts inside a rectangular section LNGC tank model have been studied, with forced motion tests, in order to characterise the phenomenon from a statistical point of view by assessing the repeatability and practical ergodicity of the problem. 3. The regular motion analysis has been extended to an irregular motion framework in order to reproduce more realistic scenarios. 4. The coupled motion of a single degree of freedom angular motion system excited by an external moment and affected by the fluid moment and the mechanical energy dissipation induced by sloshing inside the tank has been investigated. 5. The last task of the thesis has been to conduct an experimental investigation focused on the strong interaction between a sloshing flow in a rectangular section of a LNGC tank subjected to regular excitation and an elastic body clamped to the tank. It is thus a fluid structure interaction problem.

Recuperación cruzada de información pública clínico-genómica a partir de consultas sobre repositorios clínicos privados

Parte de la investigación biomédica actual se encuentra centrada en el análisis de datos heterogéneos. Estos datos pueden tener distinto origen, estructura, y semántica. Gran cantidad de datos de interés para los investigadores se encuentran en bases de datos públicas, que recogen información de distintas fuentes y la ponen a disposición de la comunidad de forma gratuita. Para homogeneizar estas fuentes de datos públicas con otras de origen privado, existen diversas herramientas y técnicas que permiten automatizar los procesos de homogeneización de datos heterogéneos. El Grupo de Informática Biomédica (GIB) [1] de la Universidad Politécnica de Madrid colabora en el proyecto europeo P-medicine [2], cuya finalidad reside en el desarrollo de una infraestructura que facilite la evolución de los procedimientos médicos actuales hacia la medicina personalizada. Una de las tareas enmarcadas en el proyecto P-medicine que tiene asignado el grupo consiste en elaborar herramientas que ayuden a usuarios en el proceso de integración de datos contenidos en fuentes de información heterogéneas. Algunas de estas fuentes de información son bases de datos públicas de ámbito biomédico contenidas en la plataforma NCBI [3] (National Center for Biotechnology Information). Una de las herramientas que el grupo desarrolla para integrar fuentes de datos es Ontology Annotator. En una de sus fases, la labor del usuario consiste en recuperar información de una base de datos pública y seleccionar de forma manual los resultados relevantes. Para automatizar el proceso de búsqueda y selección de resultados relevantes, por un lado existe un gran interés en conseguir generar consultas que guíen hacia resultados lo más precisos y exactos como sea posible, por otro lado, existe un gran interés en extraer información relevante de elevadas cantidades de documentos, lo cual requiere de sistemas que analicen y ponderen los datos que caracterizan a los mismos. En el campo informático de la inteligencia artificial, dentro de la rama de la recuperación de la información, existen diversos estudios acerca de la expansión de consultas a partir de retroalimentación relevante que podrían ser de gran utilidad para dar solución a la cuestión. Estos estudios se centran en técnicas para reformular o expandir la consulta inicial utilizando como realimentación los resultados que en una primera instancia fueron relevantes para el usuario, de forma que el nuevo conjunto de resultados tenga mayor proximidad con los que el usuario realmente desea. El objetivo de este trabajo de fin de grado consiste en el estudio, implementación y experimentación de métodos que automaticen el proceso de extracción de información trascendente de documentos, utilizándola para expandir o reformular consultas. De esta forma se pretende mejorar la precisión y el ranking de los resultados asociados. Dichos métodos serán integrados en la herramienta Ontology Annotator y enfocados a la fuente de datos de PubMed [4].---ABSTRACT---Part of the current biomedical research is focused on the analysis of heterogeneous data. These data may have different origin, structure and semantics. A big quantity of interesting data is contained in public databases which gather information from different sources and make it open and free to be used by the community. In order to homogenize thise sources of public data with others which origin is private, there are some tools and techniques that allow automating the processes of integration heterogeneous data. The biomedical informatics group of the Universidad Politécnica de Madrid cooperates with the European project P-medicine which main purpose is to create an infrastructure and models to facilitate the transition from current medical practice to personalized medicine. One of the tasks of the project that the group is in charge of consists on the development of tools that will help users in the process of integrating data from diverse sources. Some of the sources are biomedical public data bases from the NCBI platform (National Center for Biotechnology Information). One of the tools in which the group is currently working on for the integration of data sources is called the Ontology Annotator. In this tool there is a phase in which the user has to retrieve information from a public data base and select the relevant data contained in it manually. For automating the process of searching and selecting data on the one hand, there is an interest in automatically generating queries that guide towards the more precise results as possible. On the other hand, there is an interest on retrieve relevant information from large quantities of documents. The solution requires systems that analyze and weigh the data allowing the localization of the relevant items. In the computer science field of the artificial intelligence, in the branch of information retrieval there are diverse studies about the query expansion from relevance feedback that could be used to solve the problem. The main purpose of this studies is to obtain a set of results that is the closer as possible to the information that the user really wants to retrieve. In order to reach this purpose different techniques are used to reformulate or expand the initial query using a feedback the results that where relevant for the user, with this method, the new set of results will have more proximity with the ones that the user really desires. The goal of this final dissertation project consists on the study, implementation and experimentation of methods that automate the process of extraction of relevant information from documents using this information to expand queries. This way, the precision and the ranking of the results associated will be improved. These methods will be integrated in the Ontology Annotator tool and will focus on the PubMed data source.

Pulmonary Artery-Vein Segmentation in Real and Synthetic CT Images = Segmentación Arteria-Vena Pulmonares en Imágenes de CT Reales y Sintéticas

La tomografía axial computerizada (TAC) es la modalidad de imagen médica preferente para el estudio de enfermedades pulmonares y el análisis de su vasculatura. La segmentación general de vasos en pulmón ha sido abordada en profundidad a lo largo de los últimos años por la comunidad científica que trabaja en el campo de procesamiento de imagen; sin embargo, la diferenciación entre irrigaciones arterial y venosa es aún un problema abierto. De hecho, la separación automática de arterias y venas está considerado como uno de los grandes retos futuros del procesamiento de imágenes biomédicas. La segmentación arteria-vena (AV) permitiría el estudio de ambas irrigaciones por separado, lo cual tendría importantes consecuencias en diferentes escenarios médicos y múltiples enfermedades pulmonares o estados patológicos. Características como la densidad, geometría, topología y tamaño de los vasos sanguíneos podrían ser analizados en enfermedades que conllevan remodelación de la vasculatura pulmonar, haciendo incluso posible el descubrimiento de nuevos biomarcadores específicos que aún hoy en dípermanecen ocultos. Esta diferenciación entre arterias y venas también podría ayudar a la mejora y el desarrollo de métodos de procesamiento de las distintas estructuras pulmonares. Sin embargo, el estudio del efecto de las enfermedades en los árboles arterial y venoso ha sido inviable hasta ahora a pesar de su indudable utilidad. La extrema complejidad de los árboles vasculares del pulmón hace inabordable una separación manual de ambas estructuras en un tiempo realista, fomentando aún más la necesidad de diseñar herramientas automáticas o semiautomáticas para tal objetivo. Pero la ausencia de casos correctamente segmentados y etiquetados conlleva múltiples limitaciones en el desarrollo de sistemas de separación AV, en los cuales son necesarias imágenes de referencia tanto para entrenar como para validar los algoritmos. Por ello, el diseño de imágenes sintéticas de TAC pulmonar podría superar estas dificultades ofreciendo la posibilidad de acceso a una base de datos de casos pseudoreales bajo un entorno restringido y controlado donde cada parte de la imagen (incluyendo arterias y venas) está unívocamente diferenciada. En esta Tesis Doctoral abordamos ambos problemas, los cuales están fuertemente interrelacionados. Primero se describe el diseño de una estrategia para generar, automáticamente, fantomas computacionales de TAC de pulmón en humanos. Partiendo de conocimientos a priori, tanto biológicos como de características de imagen de CT, acerca de la topología y relación entre las distintas estructuras pulmonares, el sistema desarrollado es capaz de generar vías aéreas, arterias y venas pulmonares sintéticas usando métodos de crecimiento iterativo, que posteriormente se unen para formar un pulmón simulado con características realistas. Estos casos sintéticos, junto a imágenes reales de TAC sin contraste, han sido usados en el desarrollo de un método completamente automático de segmentación/separación AV. La estrategia comprende una primera extracción genérica de vasos pulmonares usando partículas espacio-escala, y una posterior clasificación AV de tales partículas mediante el uso de Graph-Cuts (GC) basados en la similitud con arteria o vena (obtenida con algoritmos de aprendizaje automático) y la inclusión de información de conectividad entre partículas. La validación de los fantomas pulmonares se ha llevado a cabo mediante inspección visual y medidas cuantitativas relacionadas con las distribuciones de intensidad, dispersión de estructuras y relación entre arterias y vías aéreas, los cuales muestran una buena correspondencia entre los pulmones reales y los generados sintéticamente. La evaluación del algoritmo de segmentación AV está basada en distintas estrategias de comprobación de la exactitud en la clasificación de vasos, las cuales revelan una adecuada diferenciación entre arterias y venas tanto en los casos reales como en los sintéticos, abriendo así un amplio abanico de posibilidades en el estudio clínico de enfermedades cardiopulmonares y en el desarrollo de metodologías y nuevos algoritmos para el análisis de imágenes pulmonares. ABSTRACT Computed tomography (CT) is the reference image modality for the study of lung diseases and pulmonary vasculature. Lung vessel segmentation has been widely explored by the biomedical image processing community, however, differentiation of arterial from venous irrigations is still an open problem. Indeed, automatic separation of arterial and venous trees has been considered during last years as one of the main future challenges in the field. Artery-Vein (AV) segmentation would be useful in different medical scenarios and multiple pulmonary diseases or pathological states, allowing the study of arterial and venous irrigations separately. Features such as density, geometry, topology and size of vessels could be analyzed in diseases that imply vasculature remodeling, making even possible the discovery of new specific biomarkers that remain hidden nowadays. Differentiation between arteries and veins could also enhance or improve methods processing pulmonary structures. Nevertheless, AV segmentation has been unfeasible until now in clinical routine despite its objective usefulness. The huge complexity of pulmonary vascular trees makes a manual segmentation of both structures unfeasible in realistic time, encouraging the design of automatic or semiautomatic tools to perform the task. However, this lack of proper labeled cases seriously limits in the development of AV segmentation systems, where reference standards are necessary in both algorithm training and validation stages. For that reason, the design of synthetic CT images of the lung could overcome these difficulties by providing a database of pseudorealistic cases in a constrained and controlled scenario where each part of the image (including arteries and veins) is differentiated unequivocally. In this Ph.D. Thesis we address both interrelated problems. First, the design of a complete framework to automatically generate computational CT phantoms of the human lung is described. Starting from biological and imagebased knowledge about the topology and relationships between structures, the system is able to generate synthetic pulmonary arteries, veins, and airways using iterative growth methods that can be merged into a final simulated lung with realistic features. These synthetic cases, together with labeled real CT datasets, have been used as reference for the development of a fully automatic pulmonary AV segmentation/separation method. The approach comprises a vessel extraction stage using scale-space particles and their posterior artery-vein classification using Graph-Cuts (GC) based on arterial/venous similarity scores obtained with a Machine Learning (ML) pre-classification step and particle connectivity information. Validation of pulmonary phantoms from visual examination and quantitative measurements of intensity distributions, dispersion of structures and relationships between pulmonary air and blood flow systems, show good correspondence between real and synthetic lungs. The evaluation of the Artery-Vein (AV) segmentation algorithm, based on different strategies to assess the accuracy of vessel particles classification, reveal accurate differentiation between arteries and vein in both real and synthetic cases that open a huge range of possibilities in the clinical study of cardiopulmonary diseases and the development of methodological approaches for the analysis of pulmonary images.

Proposal of a trust and reputation model to provide recommendation in open quality oriented environments

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

Multiple Robots, Single Operator: Considerations About Information And Commanding

Multiple robot, single operator scenarios suppose a challenge in terms of human factors. Two relevant issues are keeping the situational awareness and managing the workload of operators. In order to address these problems, this work analyses the management of information and commands in multi-robot missions. About the information, this paper proposes a selection based on mission and operator states. Regarding the commands, this work reflects about the levels of automation and the methods of commanding.

Moving from medical to health systems classifications of deaths : extending verbal autopsy to collect information on the circumstances of mortality

Funding A Health Systems Research Initiative Development Grant from the UK Department for International Development (DFID), Economic and Social Research Council (ESRC), Medical Research Council (MRC (and the Wellcome Trust (MR/N005597/1) funds the research presented in this paper. Support for the Agincourt HDSS including verbal autopsies was provided by The Wellcome Trust, UK (grants 058893/Z/99/A; 069683/Z/02/Z; 085477/Z/08/Z; 085477/B/08/Z), and the University of the Witwatersrand and Medical Research Council, South Africa.

VIDA: a virus database system for the organization of animal virus genome open reading frames

VIDA is a new virus database that organizes open reading frames (ORFs) from partial and complete genomic sequences from animal viruses. Currently VIDA includes all sequences from GenBank for Herpesviridae, Coronaviridae and Arteriviridae. The ORFs are organized into homologous protein families, which are identified on the basis of sequence similarity relationships. Conserved sequence regions of potential functional importance are identified and can be retrieved as sequence alignments. We use a controlled taxonomical and functional classification for all the proteins and protein families in the database. When available, protein structures that are related to the families have also been included. The database is available for online search and sequence information retrieval at http://www.biochem.ucl.ac.uk/bsm/virus_database/VIDA.html.

Covert attention accelerates the rate of visual information processing

Whenever we open our eyes, we are confronted with an overwhelming amount of visual information. Covert attention allows us to select visual information at a cued location, without eye movements, and to grant such information priority in processing. Covert attention can be voluntarily allocated, to a given location according to goals, or involuntarily allocated, in a reflexive manner, to a cue that appears suddenly in the visual field. Covert attention improves discriminability in a wide variety of visual tasks. An important unresolved issue is whether covert attention can also speed the rate at which information is processed. To address this issue, it is necessary to obtain conjoint measures of the effects of covert attention on discriminability and rate of information processing. We used the response-signal speed-accuracy tradeoff (SAT) procedure to derive measures of how cueing a target location affects speed and accuracy in a visual search task. Here, we show that covert attention not only improves discriminability but also accelerates the rate of information processing.