Validación de HP UV-LED para la detección en continuo de contaminantes en aguas continentales mediante fluorescencia

La preservación del medio ambiente, el avance en las técnicas para que el impacto de la actividad humana sobre la fauna y flora sea lo menor posible, hacen que se deban monitorizar los diversos indicadores de calidad. El presente estudio viene motivado debido a que actualmente existen sistemas de medida y control en continuo de la calidad de las aguas, al margen de los estudios de laboratorio por toma de muestras, a través de los cuales se obtienen indicadores de calidad. El desarrollo tecnológico en analizadores en continuo para la medida de fósforo, amonio, DBO y otros, hacen que cada vez se consiga un control más exhaustivo de la calidad en tiempo real. Sin embargo, la detección temprana de contaminantes que no deben encontrarse presentes en el agua, hacen que el desarrollo de sensores de detección de estos contaminantes sea de gran utilidad. A este respecto, las técnicas mediante fluorescencia presentan enormes ventajas, ya que no existe contacto directo con la muestra, reduciéndose el desgaste y alargando el tiempo entre mantenimientos, como se ha comprobado en numerosos desarrollos con tecnología láser. Para la producir fluorescencia, tradicionalmente se vienen utilizando en el laboratorio principalmente lámparas de gas y monocromadores. Los nuevos LED de alta potencia en el espectro ultravioleta son una alternativa muy interesante que además puede ser aplicada en los mencionados sistemas de medición en continuo. En este trabajo se realiza un estudio de viabilidad de estos dispositivos como fuentes de excitación para la producción de fluorescencia tomando como contaminantes los hidrocarburos. El funcionamiento en estaciones en continuo hace que se tenga que realizar además ensayos de vida acelerados, así como estudios de modos de trabajo. Al respecto de la fluorescencia producida, se estudia la influencia de factores que pueden afectar a las medidas, tales como la temperatura. El estudio del espectro y su análisis para la identificación del contaminante es otro de los puntos desarrollados en este trabajo. Por último, y dado que la monitorización se realiza en modo continuo, es necesario un sistema de comunicaciones compacto y fiable: en este apartado se analizan los metamateriales como solución tecnológica, ya que se adapta perfectamente a la filosofía de estas estaciones de medición. ABSTRACT Currently the monitoring of quality indicators is a need to preserve the environment and minimize the impact of human activity on the fauna and flora. Currently there are measuring systems and continuous monitoring of water quality, regardless of sampling laboratory studies, through which quality indicators are obtained. Technological development in continuous analyzers for the measurement of phosphorus, ammonia, BOD and others increasingly make a more comprehensive real-time quality control is achieved. However, early detection of contaminants that should not be present in the water, make the development of sensors for detecting these contaminants is very useful. In this regard, fluorescence techniques have huge advantages, since there is no direct contact with the sample, reducing wear and extending the time between maintenance, as has been demonstrated in numerous developments in laser technology. To produce fluoresce, traditionally are being used mainly gas lamps and monochromators at the laboratory. The new high-power LEDs in the ultraviolet spectrum are a very interesting alternative that can also be applied in the above continuous measurement systems. In this paper a viability study of these devices as excitation sources to produce fluorescence using hydrocarbon as contaminants is performed. The stations in continuous operation makes it necessary to also perform accelerated life tests and studies operating modes. In regard to the fluorescence produced, the influence of factors that may affect the measurements, such as temperature is studied. The study of the spectrum and analysis to identify the contaminant is another of the points developed in this work. Finally, since the monitoring is carried out in continuous mode, a compact and reliable communication is necessary: in this section metamaterials as a technological solution is analyzed since it fits perfectly with the philosophy of these measuring stations.

Estrogen alters behavior and forebrain c-fos expression in ovariectomized rats subjected to the forced swim test

Estrogen has been implicated in brain functions related to affective state, including hormone-related affective disorders in women. Although some reports suggest that estrogen appears to decrease vulnerability to affective disorders in certain cases, the mechanisms involved are unknown. We used the forced swim test (FST), a paradigm used to test the efficacy of antidepressants, and addressed the hypotheses that estrogen alters behavior of ovariectomized rats in the FST and the FST-induced expression of c-fos, a marker for neuronal activity, in the rat forebrain. The behaviors displayed included struggling, swimming, and immobility. One hour after the beginning of the test on day 2, the animals were perfused, and the brains were processed for c-fos immunocytochemistry. On day 1, the estradiol benzoate-treated animals spent significantly less time struggling and virtually no time in immobility and spent most of the time swimming. Control rats spent significantly more time struggling or being immobile during a comparable period. On day 2, similar behavioral patterns with still more pronounced differences were observed between estradiol benzoate and ovariectomized control groups in struggling, immobility, and swimming. Analysis of the mean number of c-fos immunoreactive cell nuclei showed a significant reduction in the estradiol benzoate versus control groups in areas of the forebrain relating to sensory, contextual, and integrative processing. Our results suggest that estrogen-induced neurochemical changes in forebrain neurons may translate into an altered behavioral output in the affective domain.

Controle subótimo de manipuladores subatuados via redundância de atuação

Este trabalho apresenta uma metodologia de controle de posição das juntas passivas de um manipulador subatuado de uma maneira subótima. O termo subatuado se refere ao fato de que nem todas as juntas ou graus de liberdade do sistema serem equipados com atuadores, o que ocorre na prática devido a falhas ou como resultado de projeto. As juntas passivas de manipuladores desse tipo são indiretamente controladas pelo movimento das juntas ativas usando as características de acoplamento da dinâmica de manipuladores. A utilização de redundância de atuação das juntas ativas permite a minimização de alguns critérios, como consumo de energia, por exemplo. Apesar da estrutura cinemática de manipuladores subatuados ser idêntica a do totalmente atuado, em geral suas características dinâmicas diferem devido a presença de juntas passivas. Assim, apresentamos a modelagem dinâmica de um manipulador subatuado e o conceito de índice de acoplamento. Este índice é utilizado na seqüência de controle ótimo do manipulador. A hipótese de que o número de juntas ativas seja maior que o número de passivas permite o controle ótimo das juntas passivas, uma vez que na etapa de controle destas há mais entradas (torques nos atuadores das juntas ativas), que elementos a controlar (posição das juntas passivas). Neste ponto reside a contribuição desta tese ao estado da arte, uma vez que não há até o momento publicação que proponha o controle ótimo das juntas passivas neste caso.

Uma formulação por média-variância multi-período para o erro de rastreamento em carteiras de investimento.

Neste trabalho, deriva-se uma política de escolha ótima baseada na análise de média-variância para o Erro de Rastreamento no cenário Multi-período - ERM -. Referindo-se ao ERM como a diferença entre o capital acumulado pela carteira escolhida e o acumulado pela carteira de um benchmark. Assim, foi aplicada a metodologia abordada por Li-Ng em [24] para a solução analítica, obtendo-se dessa maneira uma generalização do caso uniperíodo introduzido por Roll em [38]. Em seguida, selecionou-se um portfólio do mercado de ações brasileiro baseado no fator de orrelação, e adotou-se como benchmark o índice da bolsa de valores do estado de São Paulo IBOVESPA, além da taxa básica de juros SELIC como ativo de renda fixa. Dois casos foram abordados: carteira composta somente de ativos de risco, caso I, e carteira com um ativo sem risco indexado à SELIC - e ativos do caso I (caso II).

Modelagem de sinais neuronais utilizando filtros lineares de tempo discreto.

A aquisição experimental de sinais neuronais é um dos principais avanços da neurociência. Por meio de observações da corrente e do potencial elétricos em uma região cerebral, é possível entender os processos fisiológicos envolvidos na geração do potencial de ação, e produzir modelos matemáticos capazes de simular o comportamento de uma célula neuronal. Uma prática comum nesse tipo de experimento é obter leituras a partir de um arranjo de eletrodos posicionado em um meio compartilhado por diversos neurônios, o que resulta em uma mistura de sinais neuronais em uma mesma série temporal. Este trabalho propõe um modelo linear de tempo discreto para o sinal produzido durante o disparo do neurônio. Os coeficientes desse modelo são calculados utilizando-se amostras reais dos sinais neuronais obtidas in vivo. O processo de modelagem concebido emprega técnicas de identificação de sistemas e processamento de sinais, e é dissociado de considerações sobre o funcionamento biofísico da célula, fornecendo uma alternativa de baixa complexidade para a modelagem do disparo neuronal. Além disso, a representação por meio de sistemas lineares permite idealizar um sistema inverso, cuja função é recuperar o sinal original de cada neurônio ativo em uma mistura extracelular. Nesse contexto, são discutidas algumas soluções baseadas em filtros adaptativos para a simulação do sistema inverso, introduzindo uma nova abordagem para o problema de separação de spikes neuronais.

The dynamics of leniency application and the knock-on effect of cartel enforcement. Bruegel Working Paper 2016/02, February 2016

The authors study the timing of leniency applications using a novel application of multi-spell discrete-time survival analysis for a sample of cartels prosecuted by the European Commission between 1996 and 2014. The start of a Commission investigation does not affect the rate by which conspirators apply for leniency in the market investigated, but increases the rate of application in separate markets in which a conspirator in the investigated market also engaged in collusion. The revision of the Commission’s leniency programme in 2002 increased the rate of pre-investigation applications. Our results shed light on enforcement efforts against cartels and other forms of

Evaluation of emergency vehicle signal preemption on the Route 7 Virginia corridor.

Federal Highway Administration, Office of Operations Research and Development, McLean, Va.

Human factors criteria for vehicle controls and displays. Appendix C. Final report.

National Highway Traffic Safety Administration, Washington, D.C.

Modeling Depression Progression Dynamics from Electronic Health Record

Thesis (Master's)--University of Washington, 2016-06

SimuMap: a computational system for spatial modelling

The paper presents a computational system based upon formal principles to run spatial models for environmental processes. The simulator is named SimuMap because it is typically used to simulate spatial processes over a mapped representation of terrain. A model is formally represented in SimuMap as a set of coupled sub-models. The paper considers the situation where spatial processes operate at different time levels, but are still integrated. An example of such a situation commonly occurs in watershed hydrology where overland flow and stream channel flow have very different flow rates but are highly related as they are subject to the same terrain runoff processes. SimuMap is able to run a network of sub-models that express different time-space derivatives for water flow processes. Sub-models may be coded generically with a map algebra programming language that uses a surface data model. To address the problem of differing time levels in simulation, the paper: (i) reviews general approaches for numerical solvers, (ii) considers the constraints that need to be enforced to use more adaptive time steps in discrete time specified simulations, and (iii) scaling transfer rates in equations that use different time bases for time-space derivatives. A multistep scheme is proposed for SimuMap. This is presented along with a description of its visual programming interface, its modelling formalisms and future plans. (C) 2003 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Adaptive phase measurements in linear optical quantum computation

Photon counting induces an effective non-linear optical phase shift in certain states derived by linear optics from single photons. Although this non-linearity is non-deterministic, it is sufficient in principle to allow scalable linear optics quantum computation (LOQC). The most obvious way to encode a qubit optically is as a superposition of the vacuum and a single photon in one mode-so-called 'single-rail' logic. Until now this approach was thought to be prohibitively expensive (in resources) compared to 'dual-rail' logic where a qubit is stored by a photon across two modes. Here we attack this problem with real-time feedback control, which can realize a quantum-limited phase measurement on a single mode, as has been recently demonstrated experimentally. We show that with this added measurement resource, the resource requirements for single-rail LOQC are not substantially different from those of dual-rail LOQC. In particular, with adaptive phase measurements an arbitrary qubit state a alpha/0 > + beta/1 > can be prepared deterministically.

Effect of knee joint angle on motor unit synchronization

Activity of the vasti has been argued to vary through knee range of movement due to changes in passive support of the patellofemoral joint and the relative contribution of these muscles to knee extension. Efficient function of the knee is dependent on optimal control of the patellofemoral joint, largely through coordinated activity of the medial and lateral quadriceps. Motor unit synchronization may provide a mechanism to coordinate the activity of vastus medialis (VMO) and vastus lateralis (VL), and may be more critical in positions of reduced passive support for the patellofemoral joint (i.e., full extension). Therefore, the aim of this study was to determine whether the degree of motor unit synchronization between the vasti muscles is dependent on joint angle. Electromyographic (EMG) recordings of single motor unit action potentials (MUAPs) were made from VMO and multiunit recordings from VL during isometric contractions of the quadriceps at 0 degrees, 30 degrees, and 60 degrees of knee flexion. The degree of synchronization between motor unit firing was evaluated by identification of peaks in the rectified EMG averages of VL, triggered from MUA-Ps in VMO. The proportion of cases in which there was a significant peak in the triggered averages was calculated. There was no significant difference in the degree of synchronization between the vasti at different knee angles (p = 0.57). These data suggest that this basic coordinative mechanism between the vasti muscles is controlled consistently throughout knee range of motion, and is not augmented at specific angles where the requirement for dynamic control of stability is increased. (D 2006 Orthopaedic Research Society. Published by Wiley Periodicals, Inc.

A class of self-stabilizing MCA learning algorithms

In this letter, we propose a class of self-stabilizing learning algorithms for minor component analysis (MCA), which includes a few well-known MCA learning algorithms. Self-stabilizing means that the sign of the weight vector length change is independent of the presented input vector. For these algorithms, rigorous global convergence proof is given and the convergence rate is also discussed. By combining the positive properties of these algorithms, a new learning algorithm is proposed which can improve the performance. Simulations are employed to confirm our theoretical results.

Physiologically based synthetic models of hepatic disposition

Current Physiologically based pharmacokinetic (PBPK) models are inductive. We present an additional, different approach that is based on the synthetic rather than the inductive approach to modeling and simulation. It relies on object-oriented programming A model of the referent system in its experimental context is synthesized by assembling objects that represent components such as molecules, cells, aspects of tissue architecture, catheters, etc. The single pass perfused rat liver has been well described in evaluating hepatic drug pharmacokinetics (PK) and is the system on which we focus. In silico experiments begin with administration of objects representing actual compounds. Data are collected in a manner analogous to that in the referent PK experiments. The synthetic modeling method allows for recognition and representation of discrete event and discrete time processes, as well as heterogeneity in organization, function, and spatial effects. An application is developed for sucrose and antipyrine, administered separately and together PBPK modeling has made extensive progress in characterizing abstracted PK properties but this has also been its limitation. Now, other important questions and possible extensions emerge. How are these PK properties and the observed behaviors generated? The inherent heuristic limitations of traditional models have hindered getting meaningful, detailed answers to such questions. Synthetic models of the type described here are specifically intended to help answer such questions. Analogous to wet-lab experimental models, they retain their applicability even when broken apart into sub-components. Having and applying this new class of models along with traditional PK modeling methods is expected to increase the productivity of pharmaceutical research at all levels that make use of modeling and simulation.

Sviluppo e Applicazione di Metodologie per l'Ottimizzazione di Sistemi Energetici

La riduzione dei consumi di combustibili fossili e lo sviluppo di tecnologie per il risparmio energetico sono una questione di centrale importanza sia per l’industria che per la ricerca, a causa dei drastici effetti che le emissioni di inquinanti antropogenici stanno avendo sull’ambiente. Mentre un crescente numero di normative e regolamenti vengono emessi per far fronte a questi problemi, la necessità di sviluppare tecnologie a basse emissioni sta guidando la ricerca in numerosi settori industriali. Nonostante la realizzazione di fonti energetiche rinnovabili sia vista come la soluzione più promettente nel lungo periodo, un’efficace e completa integrazione di tali tecnologie risulta ad oggi impraticabile, a causa sia di vincoli tecnici che della vastità della quota di energia prodotta, attualmente soddisfatta da fonti fossili, che le tecnologie alternative dovrebbero andare a coprire. L’ottimizzazione della produzione e della gestione energetica d’altra parte, associata allo sviluppo di tecnologie per la riduzione dei consumi energetici, rappresenta una soluzione adeguata al problema, che può al contempo essere integrata all’interno di orizzonti temporali più brevi. L’obiettivo della presente tesi è quello di investigare, sviluppare ed applicare un insieme di strumenti numerici per ottimizzare la progettazione e la gestione di processi energetici che possa essere usato per ottenere una riduzione dei consumi di combustibile ed un’ottimizzazione dell’efficienza energetica. La metodologia sviluppata si appoggia su un approccio basato sulla modellazione numerica dei sistemi, che sfrutta le capacità predittive, derivanti da una rappresentazione matematica dei processi, per sviluppare delle strategie di ottimizzazione degli stessi, a fronte di condizioni di impiego realistiche. Nello sviluppo di queste procedure, particolare enfasi viene data alla necessità di derivare delle corrette strategie di gestione, che tengano conto delle dinamiche degli impianti analizzati, per poter ottenere le migliori prestazioni durante l’effettiva fase operativa. Durante lo sviluppo della tesi il problema dell’ottimizzazione energetica è stato affrontato in riferimento a tre diverse applicazioni tecnologiche. Nella prima di queste è stato considerato un impianto multi-fonte per la soddisfazione della domanda energetica di un edificio ad uso commerciale. Poiché tale sistema utilizza una serie di molteplici tecnologie per la produzione dell’energia termica ed elettrica richiesta dalle utenze, è necessario identificare la corretta strategia di ripartizione dei carichi, in grado di garantire la massima efficienza energetica dell’impianto. Basandosi su un modello semplificato dell’impianto, il problema è stato risolto applicando un algoritmo di Programmazione Dinamica deterministico, e i risultati ottenuti sono stati comparati con quelli derivanti dall’adozione di una più semplice strategia a regole, provando in tal modo i vantaggi connessi all’adozione di una strategia di controllo ottimale. Nella seconda applicazione è stata investigata la progettazione di una soluzione ibrida per il recupero energetico da uno scavatore idraulico. Poiché diversi layout tecnologici per implementare questa soluzione possono essere concepiti e l’introduzione di componenti aggiuntivi necessita di un corretto dimensionamento, è necessario lo sviluppo di una metodologia che permetta di valutare le massime prestazioni ottenibili da ognuna di tali soluzioni alternative. Il confronto fra i diversi layout è stato perciò condotto sulla base delle prestazioni energetiche del macchinario durante un ciclo di scavo standardizzato, stimate grazie all’ausilio di un dettagliato modello dell’impianto. Poiché l’aggiunta di dispositivi per il recupero energetico introduce gradi di libertà addizionali nel sistema, è stato inoltre necessario determinare la strategia di controllo ottimale dei medesimi, al fine di poter valutare le massime prestazioni ottenibili da ciascun layout. Tale problema è stato di nuovo risolto grazie all’ausilio di un algoritmo di Programmazione Dinamica, che sfrutta un modello semplificato del sistema, ideato per lo scopo. Una volta che le prestazioni ottimali per ogni soluzione progettuale sono state determinate, è stato possibile effettuare un equo confronto fra le diverse alternative. Nella terza ed ultima applicazione è stato analizzato un impianto a ciclo Rankine organico (ORC) per il recupero di cascami termici dai gas di scarico di autovetture. Nonostante gli impianti ORC siano potenzialmente in grado di produrre rilevanti incrementi nel risparmio di combustibile di un veicolo, è necessario per il loro corretto funzionamento lo sviluppo di complesse strategie di controllo, che siano in grado di far fronte alla variabilità della fonte di calore per il processo; inoltre, contemporaneamente alla massimizzazione dei risparmi di combustibile, il sistema deve essere mantenuto in condizioni di funzionamento sicure. Per far fronte al problema, un robusto ed efficace modello dell’impianto è stato realizzato, basandosi sulla Moving Boundary Methodology, per la simulazione delle dinamiche di cambio di fase del fluido organico e la stima delle prestazioni dell’impianto. Tale modello è stato in seguito utilizzato per progettare un controllore predittivo (MPC) in grado di stimare i parametri di controllo ottimali per la gestione del sistema durante il funzionamento transitorio. Per la soluzione del corrispondente problema di ottimizzazione dinamica non lineare, un algoritmo basato sulla Particle Swarm Optimization è stato sviluppato. I risultati ottenuti con l’adozione di tale controllore sono stati confrontati con quelli ottenibili da un classico controllore proporzionale integrale (PI), mostrando nuovamente i vantaggi, da un punto di vista energetico, derivanti dall’adozione di una strategia di controllo ottima.