Exploring Bit-Difference for Approximate KNN Search in High-dimensional Databases

In this paper, we develop a novel index structure to support efficient approximate k-nearest neighbor (KNN) query in high-dimensional databases. In high-dimensional spaces, the computational cost of the distance (e.g., Euclidean distance) between two points contributes a dominant portion of the overall query response time for memory processing. To reduce the distance computation, we first propose a structure (BID) using BIt-Difference to answer approximate KNN query. The BID employs one bit to represent each feature vector of point and the number of bit-difference is used to prune the further points. To facilitate real dataset which is typically skewed, we enhance the BID mechanism with clustering, cluster adapted bitcoder and dimensional weight, named the BID⁺. Extensive experiments are conducted to show that our proposed method yields significant performance advantages over the existing index structures on both real life and synthetic high-dimensional datasets.

A Two-level Prediction Model for Deep Reactive Ion Etch (DRIE)

We contribute a quantitative and systematic model to capture etch non-uniformity in deep reactive ion etch of microelectromechanical systems (MEMS) devices. Deep reactive ion etch is commonly used in MEMS fabrication where high-aspect ratio features are to be produced in silicon. It is typical for many supposedly identical devices, perhaps of diameter 10 mm, to be etched simultaneously into one silicon wafer of diameter 150 mm. Etch non-uniformity depends on uneven distributions of ion and neutral species at the wafer level, and on local consumption of those species at the device, or die, level. An ion–neutral synergism model is constructed from data obtained from etching several layouts of differing pattern opening densities. Such a model is used to predict wafer-level variation with an r.m.s. error below 3%. This model is combined with a die-level model, which we have reported previously, on a MEMS layout. The two-level model is shown to enable prediction of both within-die and wafer-scale etch rate variation for arbitrary wafer loadings.

Integro-difference equations for interacting species and the Neolithic transition

We introduce a set of sequential integro-difference equations to analyze the dynamics of two interacting species. Firstly, we derive the speed of the fronts when a species invades a space previously occupied by a second species, and check its validity by means of numerical random-walk simulations. As an example, we consider the Neolithic transition: the predictions of the model are consistent with the archaeological data for the front speed, provided that the interaction parameter is low enough. Secondly, an equation for the coexistence time between the invasive and the invaded populations is obtained for the first time. It agrees well with the simulations, is consistent with observations of the Neolithic transition, and makes it possible to estimate the value of the interaction parameter between the incoming and the indigenous populations

Extension of the Job Demands-Resources model in the prediction of burnout and engagement among teachers over time. 'Una ampliaci??n del modelo de demandas-recursos laborales en la predicci??n del burnout y del engagement en profesores'

Resumen tomado de la publicaci??n. Resumen tambi??n en ingl??s

Prediction of glucose excursions under uncertain parameters and food intake in intensive insulin therapy for type 1 diabetes mellitus

Considering the difficulty in the insulin dosage selection and the problem of hyper- and hypoglycaemia episodes in type 1 diabetes, dosage-aid systems appear as tremendously helpful for these patients. A model-based approach to this problem must unavoidably consider uncertainty sources such as the large intra-patient variability and food intake. This work addresses the prediction of glycaemia for a given insulin therapy face to parametric and input uncertainty, by means of modal interval analysis. As result, a band containing all possible glucose excursions suffered by the patient for the given uncertainty is obtained. From it, a safer prediction of possible hyper- and hypoglycaemia episodes can be calculated

What’s the Difference between Web Technology and Web Science? Opportunities for study and research at the University of Southampton

The University of Southampton has a long history of pursuing research, development and social change with the Web This document guides you through the opportunities for Web-related study and research that we offer: an MSc in Web Technology; a 3-year PhD in Web Technology; an MSc in Web Science or a 4-year PhD in Web Science

Actitudes hacia la discapacidad : la influencia de variables individuales y contextuales

Este trabajo constituye una revisión de la influencia de las variables individuales y contextuales sobre las actitudes hacia la discapacidad. Para alcanzar este objetivo, se describió el concepto de discapacidad desde una perspectiva social, en donde se concibió la discapacidad como un aspecto relacional en vez de una característica individual. Por otra parte se describieron las actitudes hacia la discapacidad, los tipos y sus consecuencias, teniendo en cuenta las percepciones, creencias, emociones, información sobre discapacidad y variables sociodemográficas las cuales tienen un papel significativo en la formación y mantenimiento de las actitudes hacia la discapacidad. Adicionalmente se presentaron algunas de las estrategias de intervención que tiene como propósito mejorar las actitudes, aspecto que puede ayudar o contribuir a la aceptación de las personas con discapacidad. Finalmente, el presente trabajo muestra la necesidad de continuar el estudio de las actitudes hacia la discapacidad, y el mejorar las intervenciones basadas en los hallazgos presentados.

Hierarchical Prediction Machines and Big Data Analytics

An emerging consensus in cognitive science views the biological brain as a hierarchically-organized predictive processing system. This is a system in which higher-order regions are continuously attempting to predict the activity of lower-order regions at a variety of (increasingly abstract) spatial and temporal scales. The brain is thus revealed as a hierarchical prediction machine that is constantly engaged in the effort to predict the flow of information originating from the sensory surfaces. Such a view seems to afford a great deal of explanatory leverage when it comes to a broad swathe of seemingly disparate psychological phenomena (e.g., learning, memory, perception, action, emotion, planning, reason, imagination, and conscious experience). In the most positive case, the predictive processing story seems to provide our first glimpse at what a unified (computationally-tractable and neurobiological plausible) account of human psychology might look like. This obviously marks out one reason why such models should be the focus of current empirical and theoretical attention. Another reason, however, is rooted in the potential of such models to advance the current state-of-the-art in machine intelligence and machine learning. Interestingly, the vision of the brain as a hierarchical prediction machine is one that establishes contact with work that goes under the heading of 'deep learning'. Deep learning systems thus often attempt to make use of predictive processing schemes and (increasingly abstract) generative models as a means of supporting the analysis of large data sets. But are such computational systems sufficient (by themselves) to provide a route to general human-level analytic capabilities? I will argue that they are not and that closer attention to a broader range of forces and factors (many of which are not confined to the neural realm) may be required to understand what it is that gives human cognition its distinctive (and largely unique) flavour. The vision that emerges is one of 'homomimetic deep learning systems', systems that situate a hierarchically-organized predictive processing core within a larger nexus of developmental, behavioural, symbolic, technological and social influences. Relative to that vision, I suggest that we should see the Web as a form of 'cognitive ecology', one that is as much involved with the transformation of machine intelligence as it is with the progressive reshaping of our own cognitive capabilities.

Hiperautofluorescencia foveal como factor predictor de recuperación visual en pacientes con desprendimiento regmatógeno de retina

Introducción: una de las causas de pobre ganancia visual luego de un tratamiento exitoso de desprendimiento de retina, sin complicaciones, es el daño de los fotoreceptores, reflejada en una disrupción de la capa de la zona elipsoide y membrana limitante externa (MLE). En otras patologías se ha demostrado que la hiperautofluorescencia foveal se correlaciona con la integridad de la zona elipsoide y MLE y una mejor recuperación visual. Objetivos: evaluar la asociación entre la hiperautofluorescencia foveal, la integridad de la capa de la zona elipsoide y recuperación visual luego de desprendimiento de retina regmatógeno (DRR) exitosamente tratado. Evaluar la concordancia inter-evaluador de estos exámenes. Metodología: estudio de corte transversal de autofluorescencia foveal y tomografía óptica coherente macular de dominio espectral en 65 pacientes con DRR evaluados por 3 evaluadores independientes. La concordancia inter-evaluador se estudio mediante Kappa de Cohen y la asociación entre las diferentes variables mediante la prueba chi cuadrado y pruebas Z para comparación de proporciones. Resultados: La concordancia de la autofluorescencia fue razonable y la de la tomografía óptica coherente macular buena a muy buena. Sujetos que presentaron hiperautofluorescencia foveal asociada a integridad de la capa de la zona elipsoide tuvieron 20% más de posibilidad de recuperar agudeza visual final mejor a 20/50 que los que no cumplieron éstas características. Conclusión: Existe una asociación clínicamente importante entre la hiperautofluorescencia foveal, la integridad de la capa de zona elipsoide y la mejor agudeza visual final, sin embargo ésta no fue estadísticamente significativa (p=0.39)

Perfil de pacientes de uci neonatal con bronquiolitis en institución de cuarto nivel en Bogotá 2011

Introducción: La bronquiolitis se ha convertido en una patología de alta relevancia clínica y de salud pública, de la cual se han realizado múltiples estudios en cuanto a tratamiento y diagnóstico; Identificar el perfil de los pacientes que presentan esta patología en nuestra población justifica el profundizar en su conocimiento y contexto a nivel local. Metodología: Se realizó un estudio observacional descriptivo de serie de casos. Muestreo consecutivo o secuencial de pacientes con bronquiolitis que cumplieron los criterios de selección, durante el 2011. La información se analizó en SPSS. Se realizó un análisis descriptivo y análisis para determinar la posible asociación entre las variables. Resultados: El total de pacientes en el estudio fue 92. Se encontraron una serie de características comunes, discriminadas en dos grupos, características sociodemográficas de los pacientes y sus padres y características o manifestaciones clínicas de los pacientes, al ingreso, durante y al egreso de su hospitalización. Discusión: Las características sociodemográficas que identifican a los pacientes que presentan bronquiolitis pueden ser determinantes, como pertenecer a población vulnerable, como los pacientes recién nacidos, o lactantes menores; pertenecer a una comunidad en la cual haya presencia de niños en edad escolar. Conclusiones: Los pacientes con riesgo de presentar bronquiolitis, para este estudio, son lactantes menores y recién nacidos; hijos de padres profesionales, y bachilleres, y provenientes de la ciudad de Bogotá. A nivel socio demográfico se encontró que convivir con personas fumadoras y niños en edad escolar no mostró una diferencia en la distribución porcentual de estas variables.

Análisis del impacto del tamaño de los activos en la cuenta de resultados mediante la utilización de espacios de fase y análisis de recurrencia

Los resultados financieros de las organizaciones son objeto de estudio y análisis permanente, predecir sus comportamientos es una tarea permanente de empresarios, inversionistas, analistas y académicos. En el presente trabajo se explora el impacto del tamaño de los activos (valor total de los activos) en la cuenta de resultados operativos y netos, analizando inicialmente la relación entre dichas variables con indicadores tradicionales del análisis financiero como es el caso de la rentabilidad operativa y neta y con elementos de estadística descriptiva que permiten calificar los datos utilizados como lineales o no lineales. Descubriendo posteriormente que los resultados financieros de las empresas vigiladas por la Superintendencia de Sociedades para el año 2012, tienen un comportamiento no lineal, de esta manera se procede a analizar la relación de los activos y los resultados con la utilización de espacios de fase y análisis de recurrencia, herramientas útiles para sistemas caóticos y complejos. Para el desarrollo de la investigación y la revisión de la relación entre las variables de activos y resultados financieros se tomó como fuente de información los reportes financieros del cierre del año 2012 de la Superintendencia de Sociedades (Superintendencia de Sociedades, 2012).

Descripción del estado acido base en pacientes con quemaduras térmicas agudas: serie de casos

Introducción: Los pacientes con lesiones térmicas presentan alteraciones fisiológicas complejas que hacen difícil la caracterización del estado ácido-base y así mismo alteraciones electrolíticas e hipoalbuminemia que pudieran estar relacionados con un peor pronóstico. Se ha estudiado la base déficit (BD) y el lactato, encontrando una gran divergencia en los resultados. Por lo anterior, el análisis físico-químico del estado ácido-base podría tener un rendimiento superior a los métodos tradicionales. Metodología: Se realizó el análisis de una serie de casos de 15 pacientes mayores de 15 años, con superficie corporal quemada mayor al 20% que ingresaron a una unidad de cuidado intensivo (UCI) de quemados, dentro de las siguientes 48 horas del trauma. Para el análisis se utilizaron tres métodos distintos: 1) método convencional basado en la teoría de Henderson-Hasselbalch, 2) anión-gap (AG) y anión-gap corregido por albúmina, 3) análisis físico-químico del estado ácido-base según la teoría de Stewart modificado por Fencl y Figge. Resultados: Por el método de Henderson-Hasselbalch, 8 pacientes cursaron con acidosis metabólica, 4 pacientes con una BD leve, 5 pacientes con una BD moderada y 5 pacientes con una BD severa. El AG resultó menor a 16 mmol/dl en 10 pacientes, pero al corregirlo por albumina sólo 2 pacientes cursaron con AG normal. La diferencia de iones fuertes (DIF) se encontraba anormalmente elevada en la totalidad de los pacientes. Conclusión:El análisis del AG corregido por albumina y el análisis físico-químico del estado ácido-base, podrían tener mayor rendimiento al identificar las alteraciones metabólicas de estos pacientes.

Influencia de las creencias religiosas cristianas en la decisión de realizar suicidio asistido al final de la vida

El suicidio asistido como una posible opción al final de la vida, es una idea que hasta ahora está siendo considerada, ya que existen argumentaciones a favor y en contra que han generado controvertidos debates a su alrededor. Algunos de los argumentos en contra están basados en los principios de las instituciones religiosas de orden cristiano, las cuales defienden el valor sagrado de la vida de las personas y la aceptación del sufrimiento como un acto de amor profundo y sumisión a los mandatos de Dios, el creador. Mientras del lado contrario, se encuentran quienes defienden el procedimiento, impulsando la autonomía y la autodeterminación que cada persona tiene sobre su vida. La revisión de la literatura realizada no sólo permite ampliar los argumentos de estas dos posiciones, sino que también permite conocer la historia del suicidio asistido, la posición que este procedimiento tiene en diferentes países del mundo, incluyendo a Colombia, y finalmente se presentan las contribuciones de la psicología entorno al procedimiento en discusión.

A prediction model for establishing the disability degree in adults with spinal cord injury: results based on WHO-DAS II perspective

Objective: To establish a prediction model of the degree of disability in adults with Spinal CordInjury (SCI ) based on the use of the WHO-DAS II . Methods: The disability degree was correlatedwith three variable groups: clinical, sociodemographic and those related with rehabilitation services.A model of multiple linear regression was built to predict disability. 45 people with sci exhibitingdiverse etiology, neurological level and completeness participated. Patients were older than 18 andthey had more than a six-month post-injury. The WHO-DAS II and the ASIA impairment scale(AIS ) were used. Results: Variables that evidenced a significant relationship with disability were thefollowing: occupational situation, type of affiliation to the public health care system, injury evolutiontime, neurological level, partial preservation zone, ais motor and sensory scores and number ofclinical complications during the last year. Complications significantly associated to disability werejoint pain, urinary infections, intestinal problems and autonomic disreflexia. None of the variablesrelated to rehabilitation services showed significant association with disability. The disability degreeexhibited significant differences in favor of the groups that received the following services: assistivedevices supply and vocational, job or educational counseling. Conclusions: The best predictiondisability model in adults with sci with more than six months post-injury was built with variablesof injury evolution time, AIS sensory score and injury-related unemployment.

Clinical prediction of occupational and non-specific low back pain

Non-specific Occupational Low Back Pain (NOLBP) is a health condition that generates a high absenteeism and disability. Due to multifactorial causes is difficult to determine accurate diagnosis and prognosis. The clinical prediction of NOLBP is identified as a series of models that integrate a multivariate analysis to determine early diagnosis, course, and occupational impact of this health condition. Objective: to identify predictor factors of NOLBP, and the type of material referred to in the scientific evidence and establish the scopes of the prediction. Materials and method: the title search was conducted in the databases PubMed, Science Direct, and Ebsco Springer, between1985 and 2012. The selected articles were classified through a bibliometric analysis allowing to define the most relevant ones. Results: 101 titles met the established criteria, but only 43 metthe purpose of the review. As for NOLBP prediction, the studies varied in relation to the factors for example: diagnosis, transition of lumbar pain from acute to chronic, absenteeism from work, disability and return to work. Conclusion: clinical prediction is considered as a strategic to determine course and prognostic of NOLBP, and to determine the characteristics that increase the risk of chronicity in workers with this health condition. Likewise, clinical prediction rules are tools that aim to facilitate decision making about the evaluation, diagnosis, prognosis and intervention for low back pain, which should incorporate risk factors of physical, psychological and social.