Gestió dels recursos hídrics del Monestir Budista Sakya Tashi Ling

Amb la finalitat de millorar l’autosuficiència hídrica del monestir budista del Garraf Sakya Tashi Ling, es fa una avaluació de l’estat dels recursos hídrics d’aquest sistema, així com els seus usos i punts de consum. L’avaluació s’ha realitzat mitjançant la integració i ús de paràmetres mediambientals, hídrics i arquitectònics. Amb l’estimació d’entrades i consums d’aigua, juntament amb els càlculs realitzats, s’ha diagnosticat l’estat actual del sistema. Mitjançant la realització d’un inventari dels diferents equipaments i dispositius instal·lats en els punts de consum d’aigua, s’han detectat mancances en la eficiència hídrica com l’escassa implementació de dispositius d’estalvi hídric o la inexistent captació de les aigües pluvials. El diagnòstic de les mancances ha orientat les propostes de millora aplicables al sistema. Aquestes incideixen principalment en la millora de l’estalvi d’aigua amb la instal·lació de dispositius estalviadors i en la captació d’aigües pluvials mitjançant una xarxa de recollida, emmagatzematge i distribució.

Predicting smoking cessation and its relapse in HIV-infected patients: the Swiss HIV Cohort Study.

OBJECTIVES: The aim of the study was to assess whether prospective follow-up data within the Swiss HIV Cohort Study can be used to predict patients who stop smoking; or among smokers who stop, those who start smoking again. METHODS: We built prediction models first using clinical reasoning ('clinical models') and then by selecting from numerous candidate predictors using advanced statistical methods ('statistical models'). Our clinical models were based on literature that suggests that motivation drives smoking cessation, while dependence drives relapse in those attempting to stop. Our statistical models were based on automatic variable selection using additive logistic regression with component-wise gradient boosting. RESULTS: Of 4833 smokers, 26% stopped smoking, at least temporarily; because among those who stopped, 48% started smoking again. The predictive performance of our clinical and statistical models was modest. A basic clinical model for cessation, with patients classified into three motivational groups, was nearly as discriminatory as a constrained statistical model with just the most important predictors (the ratio of nonsmoking visits to total visits, alcohol or drug dependence, psychiatric comorbidities, recent hospitalization and age). A basic clinical model for relapse, based on the maximum number of cigarettes per day prior to stopping, was not as discriminatory as a constrained statistical model with just the ratio of nonsmoking visits to total visits. CONCLUSIONS: Predicting smoking cessation and relapse is difficult, so that simple models are nearly as discriminatory as complex ones. Patients with a history of attempting to stop and those known to have stopped recently are the best candidates for an intervention.

Estudio sobre la extracción de puntos característicos en imágenes y sus aplicaciones

En aquest treball realitzem un estudi sobre la detecció y la descripció de punts característics, una tecnologia que permet extreure informació continguda en les imatges. Primerament presentem l'estat de l'art juntament amb una avaluació dels mètodes més rellevants. A continuació proposem els nous mètodes que hem creat de detecció i descripció, juntament amb l'algorisme òptim anomenat DART, el qual supera l'estat de l'art. Finalment mostrem algunes aplicacions on s'utilitzen els punts DART. Basant-se en l'aproximació de l'espai d'escales Gaussià, el detector proposat pot extreure punts de distint tamany invariants davant canvis en el punt de vista, la rotació i la iluminació. La reutilització de l'espai d'escales durant el procés de descripció, així com l'ús d'estructures simplificades i optimitzades, permeten realitzar tot el procediment en un temps computacional menor a l'obtingut fins al moment. Així s'aconsegueixen punts invariants i distingibles de forma ràpida, el qual permet la seva utilització en aplicacions com el seguiment d'objectes, la reconstrucció d'escenaris 3D i en motors de cerca visual.

Evaluación de la regeneración ósea mediante procesado de imagen

La regeneració òssia és un procés estudiat per experts de tot el món. Aquests experts estudien materials capaços d’accelerar el procés de formació de teixit ossi en zones on s’han produït defectes ossis. Després d’un determinat període de temps de l’aplicació dels materials d’estudi en la zona on hi havia una manca de teixit ossi, s’obtenen imatges d’aquesta zona on l’expert mitjançant l’ inspecció visual d’aquestes imatges avalua si l’os s’ha regenerat bé o no. El problema d’aquest mètode d’avaluació es que requereix d’un expert on la valoració d’aquest és subjectiva i difícil de quantificar, el que pot provocar que hi hagi discordança entre experts. Amb la finalitat de aprofitar les imatges en que es basa l’expert per avaluar la capacitat de regeneració òssia dels materials d’estudi es proposa realitzar un anàlisi quantitatiu de la regeneració òssia basat en el processament d’imatge. L’algorisme dissenyat es capaç de classificar imatges de la mandíbula en: imatges de regeneració bona i dolenta mitjançant la parametrització de l’histograma de nivells de grisos de la imatge, solucionant la falta d’objectivitat del mètode d’avaluació de la regeneració òssia i la necessitat d’un expert per realitzar-la.

MR MAQ: algorisme de Read Mapping utilitzant la plataforma Hadoop

L’èxit del Projecte Genoma Humà (PGH) l’any 2000 va fer de la “medicina personalitzada” una realitat més propera. Els descobriments del PGH han simplificat les tècniques de seqüenciació de tal manera que actualment qualsevol persona pot aconseguir la seva seqüència d’ADN complerta. La tecnologia de Read Mapping destaca en aquest tipus de tècniques i es caracteritza per manegar una gran quantitat de dades. Hadoop, el framework d’Apache per aplicacions intensives de dades sota el paradigma Map Reduce, resulta un aliat perfecte per aquest tipus de tecnologia i ha sigut l’opció escollida per a realitzar aquest projecte. Durant tot el treball es realitza l’estudi, l’anàlisi i les experimentacions necessàries per aconseguir un Algorisme Genètic innovador que utilitzi tot el potencial de Hadoop.

Alineamiento de secuencias genéticas en procesadores multicore

Este trabajo analiza el rendimiento del algoritmo de alineamiento de secuencias conocido como Needleman-Wunsch, sobre 3 sistemas de cómputo multiprocesador diferentes. Se analiza y se codifica el algoritmo serie usando el lenguaje de programación C y se plantean una serie de optimizaciones con la finalidad de minimizar el volumen y el tiempo de cómputo. Posteriormente, se realiza un análisis de las prestaciones del programa sobre los diferentes sistemas de cómputo. En la segunda parte del trabajo, se paraleliza el algoritmo serie y se codifica ayudándonos de OpenMP. El resultado son dos variantes del programa que difieren en la relación entre la cantidad de cómputo y la de comunicación. En la primera variante, la comunicación entre procesadores es poco frecuente y se realiza tras largos periodos de ejecución (granularidad gruesa). En cambio, en la segunda variante las tareas individuales son relativamente pequeñas en término de tiempo de ejecución y la comunicación entre los procesadores es frecuente (granularidad fina). Ambas variantes se ejecutan y analizan en arquitecturas multicore que explotan el paralelismo a nivel de thread. Los resultados obtenidos muestran la importancia de entender y saber analizar el efecto del multicore y multithreading en el rendimiento.

Sistema de reconeixement de cares basat en múltiples vistes

En aquest projecte es proposa un algorisme de detecció de pell que introdueix el veïnatge a l’hora de classificar píxels. Partim d’un espai de color invariant après a partir de múltiples vistes i introduïm la influència del veïnatge mitjançant camps aleatoris de Markov. A partir dels experiments realitzats podem concloure que la inclusió del veïnatge en el procés de classificació de píxels millora significativament els resultats de detecció.

Optimizador de operarios industriales

Este es un proyecto orientado hacia la optimización de actividades productivas en plantas industriales de empresas pymes (pequeñas y medianas empresas) mediante entornos de programación. Más concretamente la idea es realizar una aplicación que permita realizar planificaciones eficientes de cómo distribuir el trabajo a los operarios de producción dentro de una planta industrial convencional. Dichas plantas disponen de una serie de recursos, máquinas, que junto a su plantilla de trabajadores deben realizar las diferentes órdenes de fabricación. Estas tareas se han de poder realizar dentro de un marco de tiempo aceptable y a la vez adecuado al servicio que desea dar la planta a sus clientes. Por tal de abarcar de forma correcta este problema se distribuye el proyecto final de carrera en tres bloques principales: El primero de ellos es buscar un algoritmo/s que permita encontrar una solución aceptable, una buena solución. En segundo lugar realizar un estudio de los datos necesarios para poder llevar a cabo dicho algoritmo y diseñar una base de datos que disponga de la información adecuada para la organización de los recursos. Seguidamente, el programa que ejecutará la planificación del conjunto de órdenes de fabricación de la planta y su evaluación del nivel de eficiencia de la solución propuesta. El programa será realizado en el lenguaje de programación Java. Y finalmente, la presentación de los resultados y la bondad de la heurística desarrollada.

The determinants of YIc's R&D activity

This paper examines the determinants of young innovative companies’ (YICs) R&D activities taking into account the autoregressive nature of innovation. Using a large longitudinal dataset comprising Spanish manufacturing firms over the period 1990-2008, we find that previous R&D experience is a fundamental determinant for mature and young firms, albeit to a smaller extent in the case of the YICs, suggesting that their innovation behaviour is less persistent and more erratic. Moreover, our results suggest that firm and market characteristics play a distinct role in boosting the innovation activity of firms of different age. In particular, while market concentration and the degree of product diversification are found to be important in boosting R&D activities in the sub-sample of mature firms only, YICs’ spending on R&D appears to be more sensitive to demand-pull variables, suggesting the presence of credit constraints. These results have been obtained using a recently proposed dynamic type-2 tobit estimator, which accounts for individual effects and efficiently handles the initial conditions problem.

Higher memory responses in HIV-infected and kidney transplanted patients than in healthy subjects following priming with the pandemic vaccine.

BACKGROUND: Memory responses require immune competence. We assessed the influence of priming with AS03-adjuvanted pandemic vaccine (Pandemrix®) on memory responses of HIV patients, kidney recipients (SOT) and healthy controls (HC). METHOD: Participants (HIV: 197, SOT: 53; HC: 156) were enrolled in a prospective study and 390/406 (96%) completed it. All had been primed in 2009/2010 with 1 (HC) or 2 (patients) doses of Pandemrix®, and were boosted with the 2010/2011 seasonal influenza vaccine. Geometric mean titres and seroprotection rates were measured 12 months after priming and 4 weeks after boosting. Primary and memory responses were directly compared in 191 participants (HCW: 69, HIV: 71, SOT: 51) followed during 2 consecutive seasons. RESULTS: Most participants (HC: 77.8%, HIV: 77.6%, SOT: 66%) remained seroprotected at 12 months post-priming. Persisting A/09/H1N1 titers were high in HIV (100.2) and HC (120.1), but lower in SOT (61.4) patients. Memory responses reached higher titers in HIV (507.8) than in HC (253.5) and SOT (136.9) patients. Increasing age and lack of HAART reduced persisting and memory responses, mainly influenced by residual antibody titers. Comparing 2009/2010 and 2010/2011 titers in 191 participants followed for 2 seasons indicated lower post-2010/2011 titers in HC (240.2 vs 313.9), but higher titers in HIV (435.7 vs 338.0) and SOT (136 vs 90.3) patients. CONCLUSIONS: Priming with 2 doses of Pandemrix® elicited persistent antibody responses and even stronger memory responses to non-adjuvanted seasonal vaccine in HIV patients than 1 dose in healthy subjects. Adjuvanted influenza vaccines may improve memory responses of immunocompromised patients. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01022905.

Immuno-monitoring of CD8+ T cells in whole blood versus PBMC samples.

The study of natural T cell responses against pathogens or tumors, as well as the assessment of new immunotherapy strategies aimed at boosting these responses, requires increasingly precise ex vivo analysis of blood samples. For practical reasons, studies are often performed using purified PBMC samples, usually cryopreserved. Here, we report on FACS analyses of peripheral blood T cells, performed by direct antibody staining of non-purified total blood. For comparison, fresh PBMC, purified by Ficoll, were analysed. Our results show that the latter method can induce a bias in subpopulation distribution, in particular of CD8+ T cells, and sometimes lead to inaccurate measurement of antigen specific CD8+ T cell responses. Direct analysis of total blood can be applied to longitudinal immuno-monitoring of T cell-based therapy. While the need to purify and cryopreserve PBMC for subsequent studies is obvious, the use of whole blood has the advantage of providing unbiased results and only small amounts of blood are used.

UOC Algorithms

Aplicació per a iPad a mode de repositori de continguts relacionats amb l'ensenyament d'assignatures d'informàtica.

Creació d'un Sistema d'Informació Geogràfic per a la consulta i gestió de la base de vèrtexs geodèsics de Catalunya amb Geomedia PRO 6.0©

L'objectiu és realitzar una explicació dels passos i les tasques realitzades per a la construcció d'un Sistema d'Informació Geogràfica (SIG) que permeti la gestió de vèrtex geodèsics de Catalunya i la implementació de l'algorisme de Delaunay sobre un conjunt de vèrtex seleccionats.

Xifratge d'arxius

Aquest memoria descriu els fonaments teòrics i la funcionalitat d'una aplicació per a cifrar arxius i directoris utilitzant la norma PKCS#5 dels laboratoris RSA, a més d'una modificació de la norma (algorisme TripelDES) per a aconseguir cifres més fortes.

Estructura de datos avanzadas : clases disjuntas, montículos, árboles de búsqueda

En aquest treball s'amplia la implementació en Java de les estructures de dades iniciada per Esteve Mariné, utilitzant el seu disseny bàsic. Concretament, s'ha fet la programació de les estructures de a) classes disjuntes, utilitzant els algorismes de llistes encadenades i amb estructura d'arbre, b) monticles, amb els algorismes binari, binomial i de Fibonacci, i c) arbres de recerca basats en l'algorisme d'arbre binari vermell-negre, el qual complementa els dos ja existents amb algorismes d'encadenaments i AVL. Per a examinar l'evolució de les estructures, s'ha preparat un visualitzador gràfic interactiu amb l'usuari que permet fer les operacions bàsiques de l'estructura. Amb aquest entorn és possible desar les estructures, tornar a reproduir-les i desfer i tornar a repetir les operacions fetes sobre l'estructura. Finalment, aporta una metodologia, amb visualització mitjançant gràfics, de l'avaluació comparativa dels algorismes implementats, que permet modificar els paràmetres d'avaluació com ara nombre d'elements que s'han de tractar, algorismes que s'han de comparar i nombre de repeticions. Les dades obtingudes es poden exportar per a analitzar-les posteriorment.