Detection of non-steroidal anti-inflammatory drugs in aqueous effluents using ionic liquids

Significant improvements in human health have been achieved through the increased consumption of pharmaceutical drugs. However, most of these active pharmaceutical ingredients (APIs) are excreted by mammals (in a metabolized or unchanged form) into the environment. The presence of residual amounts of these contaminants was already confirmed in aqueous streams since treatment processes either wastewater treatment plants (WWTPs) or sewage treatment plants (STPs) are not specifically designed for this type of pollutants. Although they are present in aqueous effluents, they are usually at very low concentrations, most of the times below the detection limits of analytical equipment used for their quantification, hindering their accurate monitoring. Therefore, the development of a pre-concentration technique in order to accurately quantify and monitor these components in aqueous streams is of major relevance. This work addresses the use of liquid-liquid equilibria, applying ionic liquids (ILs), for the extraction and concentration of non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) from aqueous effluents. Particularly, aqueous biphasic systems (ABSs) composed of ILs and potassium citrate were investigated in the extraction and concentration of naproxen, diclofenac and ketoprofen from aqueous media. Both the extraction efficiency and concentration factor achievable by these systems was determined and evaluated. Within the best conditions, extraction efficiencies of 99.4% and concentration factors up to 13 times were obtained.

A frequency-domain receiver for asynchronous systems employing CP-assisted DS-CDMA schemes

In this paper we consider the uplink transmission within CP-assisted (Cyclic Pre¯x) DS-CDMA (Direct Sequence Code Division Multiple Access) systems and we present a frequency-domain MUD (MultiUser Detection) receiver with iterative estimation and compensation of residual frequency errors. The proposed receiver is suitable for broadband wireless systems, with performances that can be close to the single-user MFB (Matched Filter Bound), even for fully loaded systems and/or in the presence of strong interfering signals. The receiver is powerful enough for typical asynchronous scenarios, requiring only a coarse synchronization between users.

Detection of Incipient Thermal Damage Of Carbon Fiber/Epoxy Composites Using Fluorescent Thermal Damage Probes

Thesis (Ph.D.)--University of Washington, 2013

A Fuzzy-Wavelet Neural Network Model for the Detection of Meat Spoilage using an Electronic Nose

Food product safety is one of the most promising areas for the application of electronic noses. The performance of a portable electronic nose has been evaluated in monitoring the spoilage of beef fillet stored aerobically at different storage temperatures (0, 4, 8, 12, 16 and 20°C). This paper proposes a fuzzy-wavelet neural network model which incorporates a clustering pre-processing stage for the definition of fuzzy rules. The dual purpose of the proposed modeling approach is not only to classify beef samples in the respective quality class (i.e. fresh, semi-fresh and spoiled), but also to predict their associated microbiological population directly from volatile compounds fingerprints. Comparison results indicated that the proposed modeling scheme could be considered as a valuable detection methodology in food microbiology

Chlormequat selective electrodes: construction, evaluation and application at FIA systems

A flow injection analysis (FIA) system having a chlormequat selective electrode is proposed. Several electrodes with poly(vinyl chloride) based membranes were constructed for this purpose. Comparative characterization suggestedthe use of membrane with chlormequat tetraphenylborate and dibutylphthalate. On a single-line FIA set-up, operating with 1x10-2 mol L-1 ionic strength and 6.3 pH, calibration curves presented slopes of 53.6±0.4mV decade-1 within 5.0x10-6 and1.0x10-3 mol L-1, andsquaredcorrelation coefficients >0.9953. The detection limit was 2.2x10-6 mol L-1 and the repeatability equal to ±0.68mV (0.7%). A dual-channel FIA manifold was therefore constructed, enabling automatic attainment of previous ionic strength andpH conditions and thus eliminating sample preparation steps. Slopes of 45.5±0.2mV decade -1 along a concentration range of 8.0x10-6 to 1.0x10-3 mol L-1 with a repeatability ±0.4mV (0.69%) were obtained. Analyses of real samples were performed, and recovery gave results ranging from 96.6 to 101.1%.

A framework for fault tolerant real time systems based on reconfigurable FPGAs

To increase the amount of logic available to the users in SRAM-based FPGAs, manufacturers are using nanometric technologies to boost logic density and reduce costs, making its use more attractive. However, these technological improvements also make FPGAs particularly vulnerable to configuration memory bit-flips caused by power fluctuations, strong electromagnetic fields and radiation. This issue is particularly sensitive because of the increasing amount of configuration memory cells needed to define their functionality. A short survey of the most recent publications is presented to support the options assumed during the definition of a framework for implementing circuits immune to bit-flips induction mechanisms in memory cells, based on a customized redundant infrastructure and on a detection-and-fix controller.

Efficient schedulability tests for real-time embedded systems with urgent routines

Task scheduling is one of the key mechanisms to ensure timeliness in embedded real-time systems. Such systems have often the need to execute not only application tasks but also some urgent routines (e.g. error-detection actions, consistency checkers, interrupt handlers) with minimum latency. Although fixed-priority schedulers such as Rate-Monotonic (RM) are in line with this need, they usually make a low processor utilization available to the system. Moreover, this availability usually decreases with the number of considered tasks. If dynamic-priority schedulers such as Earliest Deadline First (EDF) are applied instead, high system utilization can be guaranteed but the minimum latency for executing urgent routines may not be ensured. In this paper we describe a scheduling model according to which urgent routines are executed at the highest priority level and all other system tasks are scheduled by EDF. We show that the guaranteed processor utilization for the assumed scheduling model is at least as high as the one provided by RM for two tasks, namely 2(2√−1). Seven polynomial time tests for checking the system timeliness are derived and proved correct. The proposed tests are compared against each other and to an exact but exponential running time test.

Multilayer Perceptron Neural Networks Training Through Charged System Search and its Application for Non-Technical Losses Detection

The non-technical loss is not a problem with trivial solution or regional character and its minimization represents the guarantee of investments in product quality and maintenance of power systems, introduced by a competitive environment after the period of privatization in the national scene. In this paper, we show how to improve the training phase of a neural network-based classifier using a recently proposed meta-heuristic technique called Charged System Search, which is based on the interactions between electrically charged particles. The experiments were carried out in the context of non-technical loss in power distribution systems in a dataset obtained from a Brazilian electrical power company, and have demonstrated the robustness of the proposed technique against with several others natureinspired optimization techniques for training neural networks. Thus, it is possible to improve some applications on Smart Grids.

On-line system for faults detection in induction motors based on PCA

Dissertation to obtain the degree of Master in Electrical and Computer Engineering

Learning domain-specific sentiment lexicons with applications to recommender systems

Search is now going beyond looking for factual information, and people wish to search for the opinions of others to help them in their own decision-making. Sentiment expressions or opinion expressions are used by users to express their opinion and embody important pieces of information, particularly in online commerce. The main problem that the present dissertation addresses is how to model text to find meaningful words that express a sentiment. In this context, I investigate the viability of automatically generating a sentiment lexicon for opinion retrieval and sentiment classification applications. For this research objective we propose to capture sentiment words that are derived from online users’ reviews. In this approach, we tackle a major challenge in sentiment analysis which is the detection of words that express subjective preference and domain-specific sentiment words such as jargon. To this aim we present a fully generative method that automatically learns a domain-specific lexicon and is fully independent of external sources. Sentiment lexicons can be applied in a broad set of applications, however popular recommendation algorithms have somehow been disconnected from sentiment analysis. Therefore, we present a study that explores the viability of applying sentiment analysis techniques to infer ratings in a recommendation algorithm. Furthermore, entities’ reputation is intrinsically associated with sentiment words that have a positive or negative relation with those entities. Hence, is provided a study that observes the viability of using a domain-specific lexicon to compute entities reputation. Finally, a recommendation system algorithm is improved with the use of sentiment-based ratings and entities reputation.

The emergence of product certification systems as trade barriers

This paper addresses the growing difficulties automobile manufacturers face within their after sales business: an increasing number of trade obstacles set up by import countries discriminates against the foreign suppliers and impedes the international sales of genuine parts. The purpose of the study is to explore the emergence of trade restrictive product certification systems, which affect spare parts exports of automobile manufacturers. The methodology used includes review of the literature and an empirical study based on qualitative interviews with representatives of major stakeholders of the automotive after sales business. Relevant key drivers, which initiate the introduction of technical regulations in importing countries, are identified and analysed to evaluate their effect on the emerging trade policy. The analysis of the key drivers outlines that several interacting components, such as the global competitiveness of the country, macroeconomic and microeconomic factors, and certain country-specific variables induce trade restrictive product certification systems. The findings allow for an early detection of the emergence of product certification systems and provide a means to early recognise the risks and opportunities for the sales of automotive spare parts in the automakers’ target markets. This allows the manufacturers to react immediately and adapt in time to the upcoming changes.

Multi-scale support vector algorithms for hot spot detection and modelling

The algorithmic approach to data modelling has developed rapidly these last years, in particular methods based on data mining and machine learning have been used in a growing number of applications. These methods follow a data-driven methodology, aiming at providing the best possible generalization and predictive abilities instead of concentrating on the properties of the data model. One of the most successful groups of such methods is known as Support Vector algorithms. Following the fruitful developments in applying Support Vector algorithms to spatial data, this paper introduces a new extension of the traditional support vector regression (SVR) algorithm. This extension allows for the simultaneous modelling of environmental data at several spatial scales. The joint influence of environmental processes presenting different patterns at different scales is here learned automatically from data, providing the optimum mixture of short and large-scale models. The method is adaptive to the spatial scale of the data. With this advantage, it can provide efficient means to model local anomalies that may typically arise in situations at an early phase of an environmental emergency. However, the proposed approach still requires some prior knowledge on the possible existence of such short-scale patterns. This is a possible limitation of the method for its implementation in early warning systems. The purpose of this paper is to present the multi-scale SVR model and to illustrate its use with an application to the mapping of Cs137 activity given the measurements taken in the region of Briansk following the Chernobyl accident.

Buried Treasure: The Economics of Leak Detection and Water Loss Prevention in Ontario

On average approximately 13% of the water that is withdrawn by Canadian municipal water suppliers is lost before it reaches final users. This is an important topic for several reasons: water losses cost money, losses force water agencies to draw more water from lakes and streams thereby putting more stress on aquatic ecosystems, leaks reduce system reliability, leaks may contribute to future pipe failures, and leaks may allow contaminants to enter water systems thereby reducing water quality and threatening the health of water users. Some benefits of leak detection fall outside water agencies’ accounting purview (e.g. reduced health risks to households connected to public water supply systems) and, as a result, may not be considered adequately in water agency decision-making. Because of the regulatory environment in which Canadian water agencies operate, some of these benefits-especially those external to the agency or those that may accrue to the agency in future time periods- may not be fully counted when agencies decide on leak detection efforts. Our analysis suggests potential reforms to promote increased efforts for leak detection: adoption of a Canada-wide goal of universal water metering; development of full-cost accounting and, pricing for water supplies; and co-operation amongst the provinces to promulgate standards for leak detection efforts and provide incentives to promote improved efficiency and rational investment decision-making.

Impacts and Detection of Design Smells

Les changements sont faits de façon continue dans le code source des logiciels pour prendre en compte les besoins des clients et corriger les fautes. Les changements continus peuvent conduire aux défauts de code et de conception. Les défauts de conception sont des mauvaises solutions à des problèmes récurrents de conception ou d’implémentation, généralement dans le développement orienté objet. Au cours des activités de compréhension et de changement et en raison du temps d’accès au marché, du manque de compréhension, et de leur expérience, les développeurs ne peuvent pas toujours suivre les normes de conception et les techniques de codage comme les patrons de conception. Par conséquent, ils introduisent des défauts de conception dans leurs systèmes. Dans la littérature, plusieurs auteurs ont fait valoir que les défauts de conception rendent les systèmes orientés objet plus difficile à comprendre, plus sujets aux fautes, et plus difficiles à changer que les systèmes sans les défauts de conception. Pourtant, seulement quelques-uns de ces auteurs ont fait une étude empirique sur l’impact des défauts de conception sur la compréhension et aucun d’entre eux n’a étudié l’impact des défauts de conception sur l’effort des développeurs pour corriger les fautes. Dans cette thèse, nous proposons trois principales contributions. La première contribution est une étude empirique pour apporter des preuves de l’impact des défauts de conception sur la compréhension et le changement. Nous concevons et effectuons deux expériences avec 59 sujets, afin d’évaluer l’impact de la composition de deux occurrences de Blob ou deux occurrences de spaghetti code sur la performance des développeurs effectuant des tâches de compréhension et de changement. Nous mesurons la performance des développeurs en utilisant: (1) l’indice de charge de travail de la NASA pour leurs efforts, (2) le temps qu’ils ont passé dans l’accomplissement de leurs tâches, et (3) les pourcentages de bonnes réponses. Les résultats des deux expériences ont montré que deux occurrences de Blob ou de spaghetti code sont un obstacle significatif pour la performance des développeurs lors de tâches de compréhension et de changement. Les résultats obtenus justifient les recherches antérieures sur la spécification et la détection des défauts de conception. Les équipes de développement de logiciels doivent mettre en garde les développeurs contre le nombre élevé d’occurrences de défauts de conception et recommander des refactorisations à chaque étape du processus de développement pour supprimer ces défauts de conception quand c’est possible. Dans la deuxième contribution, nous étudions la relation entre les défauts de conception et les fautes. Nous étudions l’impact de la présence des défauts de conception sur l’effort nécessaire pour corriger les fautes. Nous mesurons l’effort pour corriger les fautes à l’aide de trois indicateurs: (1) la durée de la période de correction, (2) le nombre de champs et méthodes touchés par la correction des fautes et (3) l’entropie des corrections de fautes dans le code-source. Nous menons une étude empirique avec 12 défauts de conception détectés dans 54 versions de quatre systèmes: ArgoUML, Eclipse, Mylyn, et Rhino. Nos résultats ont montré que la durée de la période de correction est plus longue pour les fautes impliquant des classes avec des défauts de conception. En outre, la correction des fautes dans les classes avec des défauts de conception fait changer plus de fichiers, plus les champs et des méthodes. Nous avons également observé que, après la correction d’une faute, le nombre d’occurrences de défauts de conception dans les classes impliquées dans la correction de la faute diminue. Comprendre l’impact des défauts de conception sur l’effort des développeurs pour corriger les fautes est important afin d’aider les équipes de développement pour mieux évaluer et prévoir l’impact de leurs décisions de conception et donc canaliser leurs efforts pour améliorer la qualité de leurs systèmes. Les équipes de développement doivent contrôler et supprimer les défauts de conception de leurs systèmes car ils sont susceptibles d’augmenter les efforts de changement. La troisième contribution concerne la détection des défauts de conception. Pendant les activités de maintenance, il est important de disposer d’un outil capable de détecter les défauts de conception de façon incrémentale et itérative. Ce processus de détection incrémentale et itérative pourrait réduire les coûts, les efforts et les ressources en permettant aux praticiens d’identifier et de prendre en compte les occurrences de défauts de conception comme ils les trouvent lors de la compréhension et des changements. Les chercheurs ont proposé des approches pour détecter les occurrences de défauts de conception, mais ces approches ont actuellement quatre limites: (1) elles nécessitent une connaissance approfondie des défauts de conception, (2) elles ont une précision et un rappel limités, (3) elles ne sont pas itératives et incrémentales et (4) elles ne peuvent pas être appliquées sur des sous-ensembles de systèmes. Pour surmonter ces limitations, nous introduisons SMURF, une nouvelle approche pour détecter les défauts de conception, basé sur une technique d’apprentissage automatique — machines à vecteur de support — et prenant en compte les retours des praticiens. Grâce à une étude empirique portant sur trois systèmes et quatre défauts de conception, nous avons montré que la précision et le rappel de SMURF sont supérieurs à ceux de DETEX et BDTEX lors de la détection des occurrences de défauts de conception. Nous avons également montré que SMURF peut être appliqué à la fois dans les configurations intra-système et inter-système. Enfin, nous avons montré que la précision et le rappel de SMURF sont améliorés quand on prend en compte les retours des praticiens.

Detection of methotrexate using surface plasmon resonance biosensors for chemotherapy monitoring

Le méthotrexate (MTX), un agent anti-cancéreux fréquemment utilisé en chimiothérapie, requiert généralement un suivi thérapeutique de la médication (Therapeutic Drug Monitoring, TDM) pour surveiller son niveau sanguin chez le patient afin de maximiser son efficacité tout en limitant ses effets secondaires. Malgré la fenêtre thérapeutique étroite entre l’efficacité et la toxicité, le MTX reste, à ce jour, un des agents anti-cancéreux les plus utilisés au monde. Les techniques analytiques existantes pour le TDM du MTX sont coûteuses, requièrent temps et efforts, sans nécessairement fournir promptement les résultats dans le délai requis. Afin d’accélérer le processus de dosage du MTX en TDM, une stratégie a été proposée basée sur un essai compétitif caractérisé principalement par le couplage plasmonique d’une surface métallique et de nanoparticules d’or. Plus précisément, l’essai quantitatif exploite la réaction de compétition entre le MTX et une nanoparticule d’or fonctionnalisée avec l’acide folique (FA-AuNP) ayant une affinité pour un récepteur moléculaire, la réductase humaine de dihydrofolate (hDHFR), une enzyme associée aux maladies prolifératives. Le MTX libre mixé avec les FA-AuNP, entre en compétition pour les sites de liaison de hDHFR immobilisés sur une surface active en SPR ou libres en solution. Par la suite, les FA-AuNP liées au hDHFR fournissent une amplification du signal qui est inversement proportionnelle à la concentration de MTX. La résonance des plasmons de surface (SPR) est généralement utilisée comme une technique spectroscopique pour l’interrogation des interactions biomoléculaires. Les instruments SPR commerciaux sont généralement retrouvés dans les grands laboratoires d’analyse. Ils sont également encombrants, coûteux et manquent de sélectivité dans les analyses en matrice complexe. De plus, ceux-ci n’ont pas encore démontré de l’adaptabilité en milieu clinique. Par ailleurs, les analyses SPR des petites molécules comme les médicaments n’ont pas été explorés de manière intensive dû au défi posé par le manque de la sensibilité de la technique pour cette classe de molécules. Les développements récents en science des matériaux et chimie de surfaces exploitant l’intégration des nanoparticules d’or pour l’amplification de la réponse SPR et la chimie de surface peptidique ont démontré le potentiel de franchir les limites posées par le manque de sensibilité et l’adsorption non-spécifique pour les analyses directes dans les milieux biologiques. Ces nouveaux concepts de la technologie SPR seront incorporés à un système SPR miniaturisé et compact pour exécuter des analyses rapides, fiables et sensibles pour le suivi du niveau du MTX dans le sérum de patients durant les traitements de chimiothérapie. L’objectif de cette thèse est d’explorer différentes stratégies pour améliorer l’analyse des médicaments dans les milieux complexes par les biocapteurs SPR et de mettre en perspective le potentiel des biocapteurs SPR comme un outil utile pour le TDM dans le laboratoire clinique ou au chevet du patient. Pour atteindre ces objectifs, un essai compétitif colorimétrique basé sur la résonance des plasmons de surface localisée (LSPR) pour le MTX fut établi avec des nanoparticules d’or marquées avec du FA. Ensuite, cet essai compétitif colorimétrique en solution fut adapté à une plateforme SPR. Pour les deux essais développés, la sensibilité, sélectivité, limite de détection, l’optimisation de la gamme dynamique et l’analyse du MTX dans les milieux complexes ont été inspectés. De plus, le prototype de la plateforme SPR miniaturisée fut validé par sa performance équivalente aux systèmes SPR existants ainsi que son utilité pour analyser les échantillons cliniques des patients sous chimiothérapie du MTX. Les concentrations de MTX obtenues par le prototype furent comparées avec des techniques standards, soit un essai immunologique basé sur la polarisation en fluorescence (FPIA) et la chromatographie liquide couplée avec de la spectrométrie de masse en tandem (LC-MS/MS) pour valider l’utilité du prototype comme un outil clinique pour les tests rapides de quantification du MTX. En dernier lieu, le déploiement du prototype à un laboratoire de biochimie dans un hôpital démontre l’énorme potentiel des biocapteurs SPR pour utilisation en milieux clinique.