Discovery of a low-mass brown dwarf companion of the young nearby star G196-3.

A substellar-mass object in orbit at about 300 astronomical units from the young low-mass star G 196-3 was detected by direct imaging. Optical and infrared photometry and low- and intermediate-resolution spectroscopy of the faint companion, hereafter referred to as G 196-3B, confirm its cool atmosphere ?15 Jupiter masses. The separation and allow its mass to be estimated at 25?10 between the objects and their mass ratio suggest the fragmentation of a collapsing cloud as the most likely origin for G 196-3B, but alternatively it could have originated from a protoplanetary disc that has been dissipated. Whatever the formation process was, the young age of the primary star (about 100 million years) demonstrates that substellar companions can form on short time scales.

Scaling in Soil and Other Complex Porous Media

Scaling is becoming an increasingly important topic in the earth and environmental sciences as researchers attempt to understand complex natural systems through the lens of an ever-increasing set of methods and scales. The guest editors introduce the papers in this issue’s special section and present an overview of some of the work being done. Scaling remains one of the most challenging topics in earth and environmental sciences, forming a basis for our understanding of process development across the multiple scales that make up the subsurface environment. Tremendous progress has been made in discovery, explanation, and applications of scaling. And yet much more needs to be done and is being done as part of the modern quest to quantify, analyze, and manage the complexity of natural systems. Understanding and succinct representation of scaling properties can unveil underlying relationships between system structure and response functions, improve parameterization of natural variability and heterogeneity, and help us address societal needs by effectively merging knowledge acquired at different scales.

Side-Channel Attack Protection Techniques in FPGA Systems using Enhanced Dual-Rail Solutions

Esta tesis doctoral se centra principalmente en técnicas de ataque y contramedidas relacionadas con ataques de canal lateral (SCA por sus siglas en inglés), que han sido propuestas dentro del campo de investigación académica desde hace 17 años. Las investigaciones relacionadas han experimentado un notable crecimiento en las últimas décadas, mientras que los diseños enfocados en la protección sólida y eficaz contra dichos ataques aún se mantienen como un tema de investigación abierto, en el que se necesitan iniciativas más confiables para la protección de la información persona de empresa y de datos nacionales. El primer uso documentado de codificación secreta se remonta a alrededor de 1700 B.C., cuando los jeroglíficos del antiguo Egipto eran descritos en las inscripciones. La seguridad de la información siempre ha supuesto un factor clave en la transmisión de datos relacionados con inteligencia diplomática o militar. Debido a la evolución rápida de las técnicas modernas de comunicación, soluciones de cifrado se incorporaron por primera vez para garantizar la seguridad, integridad y confidencialidad de los contextos de transmisión a través de cables sin seguridad o medios inalámbricos. Debido a las restricciones de potencia de cálculo antes de la era del ordenador, la técnica de cifrado simple era un método más que suficiente para ocultar la información. Sin embargo, algunas vulnerabilidades algorítmicas pueden ser explotadas para restaurar la regla de codificación sin mucho esfuerzo. Esto ha motivado nuevas investigaciones en el área de la criptografía, con el fin de proteger el sistema de información ante sofisticados algoritmos. Con la invención de los ordenadores se ha acelerado en gran medida la implementación de criptografía segura, que ofrece resistencia eficiente encaminada a obtener mayores capacidades de computación altamente reforzadas. Igualmente, sofisticados cripto-análisis han impulsado las tecnologías de computación. Hoy en día, el mundo de la información ha estado involucrado con el campo de la criptografía, enfocada a proteger cualquier campo a través de diversas soluciones de cifrado. Estos enfoques se han fortalecido debido a la unificación optimizada de teorías matemáticas modernas y prácticas eficaces de hardware, siendo posible su implementación en varias plataformas (microprocesador, ASIC, FPGA, etc.). Las necesidades y requisitos de seguridad en la industria son las principales métricas de conducción en el diseño electrónico, con el objetivo de promover la fabricación de productos de gran alcance sin sacrificar la seguridad de los clientes. Sin embargo, una vulnerabilidad en la implementación práctica encontrada por el Prof. Paul Kocher, et al en 1996 implica que un circuito digital es inherentemente vulnerable a un ataque no convencional, lo cual fue nombrado posteriormente como ataque de canal lateral, debido a su fuente de análisis. Sin embargo, algunas críticas sobre los algoritmos criptográficos teóricamente seguros surgieron casi inmediatamente después de este descubrimiento. En este sentido, los circuitos digitales consisten típicamente en un gran número de celdas lógicas fundamentales (como MOS - Metal Oxide Semiconductor), construido sobre un sustrato de silicio durante la fabricación. La lógica de los circuitos se realiza en función de las innumerables conmutaciones de estas células. Este mecanismo provoca inevitablemente cierta emanación física especial que puede ser medida y correlacionada con el comportamiento interno del circuito. SCA se puede utilizar para revelar datos confidenciales (por ejemplo, la criptografía de claves), analizar la arquitectura lógica, el tiempo e incluso inyectar fallos malintencionados a los circuitos que se implementan en sistemas embebidos, como FPGAs, ASICs, o tarjetas inteligentes. Mediante el uso de la comparación de correlación entre la cantidad de fuga estimada y las fugas medidas de forma real, información confidencial puede ser reconstruida en mucho menos tiempo y computación. Para ser precisos, SCA básicamente cubre una amplia gama de tipos de ataques, como los análisis de consumo de energía y radiación ElectroMagnética (EM). Ambos se basan en análisis estadístico y, por lo tanto, requieren numerosas muestras. Los algoritmos de cifrado no están intrínsecamente preparados para ser resistentes ante SCA. Es por ello que se hace necesario durante la implementación de circuitos integrar medidas que permitan camuflar las fugas a través de "canales laterales". Las medidas contra SCA están evolucionando junto con el desarrollo de nuevas técnicas de ataque, así como la continua mejora de los dispositivos electrónicos. Las características físicas requieren contramedidas sobre la capa física, que generalmente se pueden clasificar en soluciones intrínsecas y extrínsecas. Contramedidas extrínsecas se ejecutan para confundir la fuente de ataque mediante la integración de ruido o mala alineación de la actividad interna. Comparativamente, las contramedidas intrínsecas están integradas en el propio algoritmo, para modificar la aplicación con el fin de minimizar las fugas medibles, o incluso hacer que dichas fugas no puedan ser medibles. Ocultación y Enmascaramiento son dos técnicas típicas incluidas en esta categoría. Concretamente, el enmascaramiento se aplica a nivel algorítmico, para alterar los datos intermedios sensibles con una máscara de manera reversible. A diferencia del enmascaramiento lineal, las operaciones no lineales que ampliamente existen en criptografías modernas son difíciles de enmascarar. Dicho método de ocultación, que ha sido verificado como una solución efectiva, comprende principalmente la codificación en doble carril, que está ideado especialmente para aplanar o eliminar la fuga dependiente de dato en potencia o en EM. En esta tesis doctoral, además de la descripción de las metodologías de ataque, se han dedicado grandes esfuerzos sobre la estructura del prototipo de la lógica propuesta, con el fin de realizar investigaciones enfocadas a la seguridad sobre contramedidas de arquitectura a nivel lógico. Una característica de SCA reside en el formato de las fuentes de fugas. Un típico ataque de canal lateral se refiere al análisis basado en la potencia, donde la capacidad fundamental del transistor MOS y otras capacidades parásitas son las fuentes esenciales de fugas. Por lo tanto, una lógica robusta resistente a SCA debe eliminar o mitigar las fugas de estas micro-unidades, como las puertas lógicas básicas, los puertos I/O y las rutas. Las herramientas EDA proporcionadas por los vendedores manipulan la lógica desde un nivel más alto, en lugar de realizarlo desde el nivel de puerta, donde las fugas de canal lateral se manifiestan. Por lo tanto, las implementaciones clásicas apenas satisfacen estas necesidades e inevitablemente atrofian el prototipo. Por todo ello, la implementación de un esquema de diseño personalizado y flexible ha de ser tomado en cuenta. En esta tesis se presenta el diseño y la implementación de una lógica innovadora para contrarrestar SCA, en la que se abordan 3 aspectos fundamentales: I. Se basa en ocultar la estrategia sobre el circuito en doble carril a nivel de puerta para obtener dinámicamente el equilibrio de las fugas en las capas inferiores; II. Esta lógica explota las características de la arquitectura de las FPGAs, para reducir al mínimo el gasto de recursos en la implementación; III. Se apoya en un conjunto de herramientas asistentes personalizadas, incorporadas al flujo genérico de diseño sobre FPGAs, con el fin de manipular los circuitos de forma automática. El kit de herramientas de diseño automático es compatible con la lógica de doble carril propuesta, para facilitar la aplicación práctica sobre la familia de FPGA del fabricante Xilinx. En este sentido, la metodología y las herramientas son flexibles para ser extendido a una amplia gama de aplicaciones en las que se desean obtener restricciones mucho más rígidas y sofisticadas a nivel de puerta o rutado. En esta tesis se realiza un gran esfuerzo para facilitar el proceso de implementación y reparación de lógica de doble carril genérica. La viabilidad de las soluciones propuestas es validada mediante la selección de algoritmos criptográficos ampliamente utilizados, y su evaluación exhaustiva en comparación con soluciones anteriores. Todas las propuestas están respaldadas eficazmente a través de ataques experimentales con el fin de validar las ventajas de seguridad del sistema. El presente trabajo de investigación tiene la intención de cerrar la brecha entre las barreras de implementación y la aplicación efectiva de lógica de doble carril. En esencia, a lo largo de esta tesis se describirá un conjunto de herramientas de implementación para FPGAs que se han desarrollado para trabajar junto con el flujo de diseño genérico de las mismas, con el fin de lograr crear de forma innovadora la lógica de doble carril. Un nuevo enfoque en el ámbito de la seguridad en el cifrado se propone para obtener personalización, automatización y flexibilidad en el prototipo de circuito de bajo nivel con granularidad fina. Las principales contribuciones del presente trabajo de investigación se resumen brevemente a continuación: Lógica de Precharge Absorbed-DPL logic: El uso de la conversión de netlist para reservar LUTs libres para ejecutar la señal de precharge y Ex en una lógica DPL. Posicionamiento entrelazado Row-crossed con pares idénticos de rutado en redes de doble carril, lo que ayuda a aumentar la resistencia frente a la medición EM selectiva y mitigar los impactos de las variaciones de proceso. Ejecución personalizada y herramientas de conversión automática para la generación de redes idénticas para la lógica de doble carril propuesta. (a) Para detectar y reparar conflictos en las conexiones; (b) Detectar y reparar las rutas asimétricas. (c) Para ser utilizado en otras lógicas donde se requiere un control estricto de las interconexiones en aplicaciones basadas en Xilinx. Plataforma CPA de pruebas personalizadas para el análisis de EM y potencia, incluyendo la construcción de dicha plataforma, el método de medición y análisis de los ataques. Análisis de tiempos para cuantificar los niveles de seguridad. División de Seguridad en la conversión parcial de un sistema de cifrado complejo para reducir los costes de la protección. Prueba de concepto de un sistema de calefacción auto-adaptativo para mitigar los impactos eléctricos debido a la variación del proceso de silicio de manera dinámica. La presente tesis doctoral se encuentra organizada tal y como se detalla a continuación: En el capítulo 1 se abordan los fundamentos de los ataques de canal lateral, que abarca desde conceptos básicos de teoría de modelos de análisis, además de la implementación de la plataforma y la ejecución de los ataques. En el capítulo 2 se incluyen las estrategias de resistencia SCA contra los ataques de potencia diferencial y de EM. Además de ello, en este capítulo se propone una lógica en doble carril compacta y segura como contribución de gran relevancia, así como también se presentará la transformación lógica basada en un diseño a nivel de puerta. Por otra parte, en el Capítulo 3 se abordan los desafíos relacionados con la implementación de lógica en doble carril genérica. Así mismo, se describirá un flujo de diseño personalizado para resolver los problemas de aplicación junto con una herramienta de desarrollo automático de aplicaciones propuesta, para mitigar las barreras de diseño y facilitar los procesos. En el capítulo 4 se describe de forma detallada la elaboración e implementación de las herramientas propuestas. Por otra parte, la verificación y validaciones de seguridad de la lógica propuesta, así como un sofisticado experimento de verificación de la seguridad del rutado, se describen en el capítulo 5. Por último, un resumen de las conclusiones de la tesis y las perspectivas como líneas futuras se incluyen en el capítulo 6. Con el fin de profundizar en el contenido de la tesis doctoral, cada capítulo se describe de forma más detallada a continuación: En el capítulo 1 se introduce plataforma de implementación hardware además las teorías básicas de ataque de canal lateral, y contiene principalmente: (a) La arquitectura genérica y las características de la FPGA a utilizar, en particular la Xilinx Virtex-5; (b) El algoritmo de cifrado seleccionado (un módulo comercial Advanced Encryption Standard (AES)); (c) Los elementos esenciales de los métodos de canal lateral, que permiten revelar las fugas de disipación correlacionadas con los comportamientos internos; y el método para recuperar esta relación entre las fluctuaciones físicas en los rastros de canal lateral y los datos internos procesados; (d) Las configuraciones de las plataformas de pruebas de potencia / EM abarcadas dentro de la presente tesis. El contenido de esta tesis se amplia y profundiza a partir del capítulo 2, en el cual se abordan varios aspectos claves. En primer lugar, el principio de protección de la compensación dinámica de la lógica genérica de precarga de doble carril (Dual-rail Precharge Logic-DPL) se explica mediante la descripción de los elementos compensados a nivel de puerta. En segundo lugar, la lógica PA-DPL es propuesta como aportación original, detallando el protocolo de la lógica y un caso de aplicación. En tercer lugar, dos flujos de diseño personalizados se muestran para realizar la conversión de doble carril. Junto con ello, se aclaran las definiciones técnicas relacionadas con la manipulación por encima de la netlist a nivel de LUT. Finalmente, una breve discusión sobre el proceso global se aborda en la parte final del capítulo. El Capítulo 3 estudia los principales retos durante la implementación de DPLs en FPGAs. El nivel de seguridad de las soluciones de resistencia a SCA encontradas en el estado del arte se ha degenerado debido a las barreras de implantación a través de herramientas EDA convencionales. En el escenario de la arquitectura FPGA estudiada, se discuten los problemas de los formatos de doble carril, impactos parásitos, sesgo tecnológico y la viabilidad de implementación. De acuerdo con estas elaboraciones, se plantean dos problemas: Cómo implementar la lógica propuesta sin penalizar los niveles de seguridad, y cómo manipular un gran número de celdas y automatizar el proceso. El PA-DPL propuesto en el capítulo 2 se valida con una serie de iniciativas, desde características estructurales como doble carril entrelazado o redes de rutado clonadas, hasta los métodos de aplicación tales como las herramientas de personalización y automatización de EDA. Por otra parte, un sistema de calefacción auto-adaptativo es representado y aplicado a una lógica de doble núcleo, con el fin de ajustar alternativamente la temperatura local para equilibrar los impactos negativos de la variación del proceso durante la operación en tiempo real. El capítulo 4 se centra en los detalles de la implementación del kit de herramientas. Desarrollado sobre una API third-party, el kit de herramientas personalizado es capaz de manipular los elementos de la lógica de circuito post P&R ncd (una versión binaria ilegible del xdl) convertido al formato XDL Xilinx. El mecanismo y razón de ser del conjunto de instrumentos propuestos son cuidadosamente descritos, que cubre la detección de enrutamiento y los enfoques para la reparación. El conjunto de herramientas desarrollado tiene como objetivo lograr redes de enrutamiento estrictamente idénticos para la lógica de doble carril, tanto para posicionamiento separado como para el entrelazado. Este capítulo particularmente especifica las bases técnicas para apoyar las implementaciones en los dispositivos de Xilinx y su flexibilidad para ser utilizado sobre otras aplicaciones. El capítulo 5 se enfoca en la aplicación de los casos de estudio para la validación de los grados de seguridad de la lógica propuesta. Se discuten los problemas técnicos detallados durante la ejecución y algunas nuevas técnicas de implementación. (a) Se discute el impacto en el proceso de posicionamiento de la lógica utilizando el kit de herramientas propuesto. Diferentes esquemas de implementación, tomando en cuenta la optimización global en seguridad y coste, se verifican con los experimentos con el fin de encontrar los planes de posicionamiento y reparación optimizados; (b) las validaciones de seguridad se realizan con los métodos de correlación y análisis de tiempo; (c) Una táctica asintótica se aplica a un núcleo AES sobre BCDL estructurado para validar de forma sofisticada el impacto de enrutamiento sobre métricas de seguridad; (d) Los resultados preliminares utilizando el sistema de calefacción auto-adaptativa sobre la variación del proceso son mostrados; (e) Se introduce una aplicación práctica de las herramientas para un diseño de cifrado completa. Capítulo 6 incluye el resumen general del trabajo presentado dentro de esta tesis doctoral. Por último, una breve perspectiva del trabajo futuro se expone, lo que puede ampliar el potencial de utilización de las contribuciones de esta tesis a un alcance más allá de los dominios de la criptografía en FPGAs. ABSTRACT This PhD thesis mainly concentrates on countermeasure techniques related to the Side Channel Attack (SCA), which has been put forward to academic exploitations since 17 years ago. The related research has seen a remarkable growth in the past decades, while the design of solid and efficient protection still curiously remain as an open research topic where more reliable initiatives are required for personal information privacy, enterprise and national data protections. The earliest documented usage of secret code can be traced back to around 1700 B.C., when the hieroglyphs in ancient Egypt are scribed in inscriptions. Information security always gained serious attention from diplomatic or military intelligence transmission. Due to the rapid evolvement of modern communication technique, crypto solution was first incorporated by electronic signal to ensure the confidentiality, integrity, availability, authenticity and non-repudiation of the transmitted contexts over unsecure cable or wireless channels. Restricted to the computation power before computer era, simple encryption tricks were practically sufficient to conceal information. However, algorithmic vulnerabilities can be excavated to restore the encoding rules with affordable efforts. This fact motivated the development of modern cryptography, aiming at guarding information system by complex and advanced algorithms. The appearance of computers has greatly pushed forward the invention of robust cryptographies, which efficiently offers resistance relying on highly strengthened computing capabilities. Likewise, advanced cryptanalysis has greatly driven the computing technologies in turn. Nowadays, the information world has been involved into a crypto world, protecting any fields by pervasive crypto solutions. These approaches are strong because of the optimized mergence between modern mathematical theories and effective hardware practices, being capable of implement crypto theories into various platforms (microprocessor, ASIC, FPGA, etc). Security needs from industries are actually the major driving metrics in electronic design, aiming at promoting the construction of systems with high performance without sacrificing security. Yet a vulnerability in practical implementation found by Prof. Paul Kocher, et al in 1996 implies that modern digital circuits are inherently vulnerable to an unconventional attack approach, which was named as side-channel attack since then from its analysis source. Critical suspicions to theoretically sound modern crypto algorithms surfaced almost immediately after this discovery. To be specifically, digital circuits typically consist of a great number of essential logic elements (as MOS - Metal Oxide Semiconductor), built upon a silicon substrate during the fabrication. Circuit logic is realized relying on the countless switch actions of these cells. This mechanism inevitably results in featured physical emanation that can be properly measured and correlated with internal circuit behaviors. SCAs can be used to reveal the confidential data (e.g. crypto-key), analyze the logic architecture, timing and even inject malicious faults to the circuits that are implemented in hardware system, like FPGA, ASIC, smart Card. Using various comparison solutions between the predicted leakage quantity and the measured leakage, secrets can be reconstructed at much less expense of time and computation. To be precisely, SCA basically encloses a wide range of attack types, typically as the analyses of power consumption or electromagnetic (EM) radiation. Both of them rely on statistical analyses, and hence require a number of samples. The crypto algorithms are not intrinsically fortified with SCA-resistance. Because of the severity, much attention has to be taken into the implementation so as to assemble countermeasures to camouflage the leakages via "side channels". Countermeasures against SCA are evolving along with the development of attack techniques. The physical characteristics requires countermeasures over physical layer, which can be generally classified into intrinsic and extrinsic vectors. Extrinsic countermeasures are executed to confuse the attacker by integrating noise, misalignment to the intra activities. Comparatively, intrinsic countermeasures are built into the algorithm itself, to modify the implementation for minimizing the measurable leakage, or making them not sensitive any more. Hiding and Masking are two typical techniques in this category. Concretely, masking applies to the algorithmic level, to alter the sensitive intermediate values with a mask in reversible ways. Unlike the linear masking, non-linear operations that widely exist in modern cryptographies are difficult to be masked. Approved to be an effective counter solution, hiding method mainly mentions dual-rail logic, which is specially devised for flattening or removing the data-dependent leakage in power or EM signatures. In this thesis, apart from the context describing the attack methodologies, efforts have also been dedicated to logic prototype, to mount extensive security investigations to countermeasures on logic-level. A characteristic of SCA resides on the format of leak sources. Typical side-channel attack concerns the power based analysis, where the fundamental capacitance from MOS transistors and other parasitic capacitances are the essential leak sources. Hence, a robust SCA-resistant logic must eliminate or mitigate the leakages from these micro units, such as basic logic gates, I/O ports and routings. The vendor provided EDA tools manipulate the logic from a higher behavioral-level, rather than the lower gate-level where side-channel leakage is generated. So, the classical implementations barely satisfy these needs and inevitably stunt the prototype. In this case, a customized and flexible design scheme is appealing to be devised. This thesis profiles an innovative logic style to counter SCA, which mainly addresses three major aspects: I. The proposed logic is based on the hiding strategy over gate-level dual-rail style to dynamically overbalance side-channel leakage from lower circuit layer; II. This logic exploits architectural features of modern FPGAs, to minimize the implementation expenses; III. It is supported by a set of assistant custom tools, incorporated by the generic FPGA design flow, to have circuit manipulations in an automatic manner. The automatic design toolkit supports the proposed dual-rail logic, facilitating the practical implementation on Xilinx FPGA families. While the methodologies and the tools are flexible to be expanded to a wide range of applications where rigid and sophisticated gate- or routing- constraints are desired. In this thesis a great effort is done to streamline the implementation workflow of generic dual-rail logic. The feasibility of the proposed solutions is validated by selected and widely used crypto algorithm, for thorough and fair evaluation w.r.t. prior solutions. All the proposals are effectively verified by security experiments. The presented research work attempts to solve the implementation troubles. The essence that will be formalized along this thesis is that a customized execution toolkit for modern FPGA systems is developed to work together with the generic FPGA design flow for creating innovative dual-rail logic. A method in crypto security area is constructed to obtain customization, automation and flexibility in low-level circuit prototype with fine-granularity in intractable routings. Main contributions of the presented work are summarized next: Precharge Absorbed-DPL logic: Using the netlist conversion to reserve free LUT inputs to execute the Precharge and Ex signal in a dual-rail logic style. A row-crossed interleaved placement method with identical routing pairs in dual-rail networks, which helps to increase the resistance against selective EM measurement and mitigate the impacts from process variations. Customized execution and automatic transformation tools for producing identical networks for the proposed dual-rail logic. (a) To detect and repair the conflict nets; (b) To detect and repair the asymmetric nets. (c) To be used in other logics where strict network control is required in Xilinx scenario. Customized correlation analysis testbed for EM and power attacks, including the platform construction, measurement method and attack analysis. A timing analysis based method for quantifying the security grades. A methodology of security partitions of complex crypto systems for reducing the protection cost. A proof-of-concept self-adaptive heating system to mitigate electrical impacts over process variations in dynamic dual-rail compensation manner. The thesis chapters are organized as follows: Chapter 1 discusses the side-channel attack fundamentals, which covers from theoretic basics to analysis models, and further to platform setup and attack execution. Chapter 2 centers to SCA-resistant strategies against generic power and EM attacks. In this chapter, a major contribution, a compact and secure dual-rail logic style, will be originally proposed. The logic transformation based on bottom-layer design will be presented. Chapter 3 is scheduled to elaborate the implementation challenges of generic dual-rail styles. A customized design flow to solve the implementation problems will be described along with a self-developed automatic implementation toolkit, for mitigating the design barriers and facilitating the processes. Chapter 4 will originally elaborate the tool specifics and construction details. The implementation case studies and security validations for the proposed logic style, as well as a sophisticated routing verification experiment, will be described in Chapter 5. Finally, a summary of thesis conclusions and perspectives for future work are included in Chapter 5. To better exhibit the thesis contents, each chapter is further described next: Chapter 1 provides the introduction of hardware implementation testbed and side-channel attack fundamentals, and mainly contains: (a) The FPGA generic architecture and device features, particularly of Virtex-5 FPGA; (b) The selected crypto algorithm - a commercially and extensively used Advanced Encryption Standard (AES) module - is detailed; (c) The essentials of Side-Channel methods are profiled. It reveals the correlated dissipation leakage to the internal behaviors, and the method to recover this relationship between the physical fluctuations in side-channel traces and the intra processed data; (d) The setups of the power/EM testing platforms enclosed inside the thesis work are given. The content of this thesis is expanded and deepened from chapter 2, which is divided into several aspects. First, the protection principle of dynamic compensation of the generic dual-rail precharge logic is explained by describing the compensated gate-level elements. Second, the novel DPL is originally proposed by detailing the logic protocol and an implementation case study. Third, a couple of custom workflows are shown next for realizing the rail conversion. Meanwhile, the technical definitions that are about to be manipulated above LUT-level netlist are clarified. A brief discussion about the batched process is given in the final part. Chapter 3 studies the implementation challenges of DPLs in FPGAs. The security level of state-of-the-art SCA-resistant solutions are decreased due to the implementation barriers using conventional EDA tools. In the studied FPGA scenario, problems are discussed from dual-rail format, parasitic impact, technological bias and implementation feasibility. According to these elaborations, two problems arise: How to implement the proposed logic without crippling the security level; and How to manipulate a large number of cells and automate the transformation. The proposed PA-DPL in chapter 2 is legalized with a series of initiatives, from structures to implementation methods. Furthermore, a self-adaptive heating system is depicted and implemented to a dual-core logic, assumed to alternatively adjust local temperature for balancing the negative impacts from silicon technological biases on real-time. Chapter 4 centers to the toolkit system. Built upon a third-party Application Program Interface (API) library, the customized toolkit is able to manipulate the logic elements from post P&R circuit (an unreadable binary version of the xdl one) converted to Xilinx xdl format. The mechanism and rationale of the proposed toolkit are carefully convoyed, covering the routing detection and repairing approaches. The developed toolkit aims to achieve very strictly identical routing networks for dual-rail logic both for separate and interleaved placement. This chapter particularly specifies the technical essentials to support the implementations in Xilinx devices and the flexibility to be expanded to other applications. Chapter 5 focuses on the implementation of the case studies for validating the security grades of the proposed logic style from the proposed toolkit. Comprehensive implementation techniques are discussed. (a) The placement impacts using the proposed toolkit are discussed. Different execution schemes, considering the global optimization in security and cost, are verified with experiments so as to find the optimized placement and repair schemes; (b) Security validations are realized with correlation, timing methods; (c) A systematic method is applied to a BCDL structured module to validate the routing impact over security metric; (d) The preliminary results using the self-adaptive heating system over process variation is given; (e) A practical implementation of the proposed toolkit to a large design is introduced. Chapter 6 includes the general summary of the complete work presented inside this thesis. Finally, a brief perspective for the future work is drawn which might expand the potential utilization of the thesis contributions to a wider range of implementation domains beyond cryptography on FPGAs.

A visual framework to accelerate knowledge discovery based on dimensionality reduction minimizing degradation of quality

Tradicionalmente, el uso de técnicas de análisis de datos ha sido una de las principales vías para el descubrimiento de conocimiento oculto en grandes cantidades de datos, recopilados por expertos en diferentes dominios. Por otra parte, las técnicas de visualización también se han usado para mejorar y facilitar este proceso. Sin embargo, existen limitaciones serias en la obtención de conocimiento, ya que suele ser un proceso lento, tedioso y en muchas ocasiones infructífero, debido a la dificultad de las personas para comprender conjuntos de datos de grandes dimensiones. Otro gran inconveniente, pocas veces tenido en cuenta por los expertos que analizan grandes conjuntos de datos, es la degradación involuntaria a la que someten a los datos durante las tareas de análisis, previas a la obtención final de conclusiones. Por degradación quiere decirse que los datos pueden perder sus propiedades originales, y suele producirse por una reducción inapropiada de los datos, alterando así su naturaleza original y llevando en muchos casos a interpretaciones y conclusiones erróneas que podrían tener serias implicaciones. Además, este hecho adquiere una importancia trascendental cuando los datos pertenecen al dominio médico o biológico, y la vida de diferentes personas depende de esta toma final de decisiones, en algunas ocasiones llevada a cabo de forma inapropiada. Ésta es la motivación de la presente tesis, la cual propone un nuevo framework visual, llamado MedVir, que combina la potencia de técnicas avanzadas de visualización y minería de datos para tratar de dar solución a estos grandes inconvenientes existentes en el proceso de descubrimiento de información válida. El objetivo principal es hacer más fácil, comprensible, intuitivo y rápido el proceso de adquisición de conocimiento al que se enfrentan los expertos cuando trabajan con grandes conjuntos de datos en diferentes dominios. Para ello, en primer lugar, se lleva a cabo una fuerte disminución en el tamaño de los datos con el objetivo de facilitar al experto su manejo, y a la vez preservando intactas, en la medida de lo posible, sus propiedades originales. Después, se hace uso de efectivas técnicas de visualización para representar los datos obtenidos, permitiendo al experto interactuar de forma sencilla e intuitiva con los datos, llevar a cabo diferentes tareas de análisis de datos y así estimular visualmente su capacidad de comprensión. De este modo, el objetivo subyacente se basa en abstraer al experto, en la medida de lo posible, de la complejidad de sus datos originales para presentarle una versión más comprensible, que facilite y acelere la tarea final de descubrimiento de conocimiento. MedVir se ha aplicado satisfactoriamente, entre otros, al campo de la magnetoencefalografía (MEG), que consiste en la predicción en la rehabilitación de lesiones cerebrales traumáticas (Traumatic Brain Injury (TBI) rehabilitation prediction). Los resultados obtenidos demuestran la efectividad del framework a la hora de acelerar y facilitar el proceso de descubrimiento de conocimiento sobre conjuntos de datos reales. ABSTRACT Traditionally, the use of data analysis techniques has been one of the main ways of discovering knowledge hidden in large amounts of data, collected by experts in different domains. Moreover, visualization techniques have also been used to enhance and facilitate this process. However, there are serious limitations in the process of knowledge acquisition, as it is often a slow, tedious and many times fruitless process, due to the difficulty for human beings to understand large datasets. Another major drawback, rarely considered by experts that analyze large datasets, is the involuntary degradation to which they subject the data during analysis tasks, prior to obtaining the final conclusions. Degradation means that data can lose part of their original properties, and it is usually caused by improper data reduction, thereby altering their original nature and often leading to erroneous interpretations and conclusions that could have serious implications. Furthermore, this fact gains a trascendental importance when the data belong to medical or biological domain, and the lives of people depends on the final decision-making, which is sometimes conducted improperly. This is the motivation of this thesis, which proposes a new visual framework, called MedVir, which combines the power of advanced visualization techniques and data mining to try to solve these major problems existing in the process of discovery of valid information. Thus, the main objective is to facilitate and to make more understandable, intuitive and fast the process of knowledge acquisition that experts face when working with large datasets in different domains. To achieve this, first, a strong reduction in the size of the data is carried out in order to make the management of the data easier to the expert, while preserving intact, as far as possible, the original properties of the data. Then, effective visualization techniques are used to represent the obtained data, allowing the expert to interact easily and intuitively with the data, to carry out different data analysis tasks, and so visually stimulating their comprehension capacity. Therefore, the underlying objective is based on abstracting the expert, as far as possible, from the complexity of the original data to present him a more understandable version, thus facilitating and accelerating the task of knowledge discovery. MedVir has been succesfully applied to, among others, the field of magnetoencephalography (MEG), which consists in predicting the rehabilitation of Traumatic Brain Injury (TBI). The results obtained successfully demonstrate the effectiveness of the framework to accelerate and facilitate the process of knowledge discovery on real world datasets.

Transformación de series numéricas temporales en secuencias simbólicas

El Trabajo de Fin de Grado aborda el tema del Descubrimiento de Conocimiento en series numéricas temporales, abordando el análisis de las mismas desde el punto de vista de la semántica de las series. La gran mayoría de trabajos realizados hasta la fecha en el campo del análisis de series temporales proponen el análisis numérico de los valores de la serie, lo que permite obtener buenos resultados pero no ofrece la posibilidad de formular las conclusiones de forma que se puedan justificar e interpretar los resultados obtenidos. Por ello, en este trabajo se pretende crear una aplicación que permita realizar el análisis de las series temporales desde un punto de vista cualitativo, en contraposición al tradicional método cuantitativo. De esta forma, quedarán recogidos todos los elementos relevantes de la serie temporal que puedan servir de estudio en un futuro. Para abordar el objetivo propuesto se plantea un mecanismo para extraer de la serie temporal la información que resulta de interés para su análisis. Para poder hacerlo, primero se formaliza el conjunto de comportamientos relevantes del dominio, que serán los símbolos a mostrar en la salida de la aplicación. Así, el método que se ha diseñado e implementado transformará una serie temporal numérica en una secuencia simbólica que recoge toda la semántica de la serie temporal de partida y resulta más intuitiva y fácil de interpretar. Una vez que se dispone de un mecanismo para transformar las series numéricas en secuencias simbólicas, se pueden plantear todas las tareas de análisis sobre dichas secuencias de símbolos. En este trabajo, aunque no se entra en este post-análisis de estas series, sí se plantean distintos campos en los que se puede avanzar en el futuro. Por ejemplo, se podría hacer una medida de la similitud entre dos secuencias simbólicas como punto de partida para la tarea de comparación o la creación de modelos de referencia para análisis posteriores de las series temporales. ---ABSTRACT---This Final-year Project deals with the topic of Knowledge Discovery in numerical time series, addressing time series analysis from the viewpoint of the semantics of the series. Most of the research conducted to date in the field of time series analysis recommends analysing the values of the series numerically. This provides good results but prevents the conclusions from being formulated to allow justification and interpretation of the results. Thus, the purpose of this project is to create an application that allows the analysis of time series, from a qualitative point of view rather than a quantitative one. This way, all the relevant elements of the time series will be gathered for future studies. The design of a mechanism to extract the information that is of interest from the time series is the first step towards achieving the proposed objective. To do this, all the key behaviours in the domain are set, which will be the symbols shown in the output. The designed and implemented method transforms a numerical time series into a symbolic sequence that takes in all the semantics of the original time series and is more intuitive and easier to interpret. Once a mechanism for transforming the numerical series into symbolic sequences is created, the symbolic sequences are ready for analysis. Although this project does not cover a post-analysis of these series, it proposes different fields in which research can be done in the future. For instance, comparing two different sequences to measure the similarities between them, or the creation of reference models for further analysis of time series.

A framework for goal-oriented discovery of resources in the RESTful architecture

One of the challenges facing the current web is the efficient use of all the available information. The Web 2.0 phenomenon has favored the creation of contents by average users, and thus the amount of information that can be found for diverse topics has grown exponentially in the last years. Initiatives such as linked data are helping to build the Semantic Web, in which a set of standards are proposed for the exchange of data among heterogeneous systems. However, these standards are sometimes not used, and there are still plenty of websites that require naive techniques to discover their contents and services. This paper proposes an integrated framework for content and service discovery and extraction. The framework is divided into several layers where the discovery of contents and services is made in a representational stateless transfer system such as the web. It employs several web mining techniques as well as feature-oriented modeling for the discovery of cross-cutting features in web resources. The framework is used in a scenario of electronic newspapers. An intelligent agent crawls the web for related news, and uses services and visits links automatically according to its goal. This scenario illustrates how the discovery is made at different levels and how the use of semantics helps implement an agent that performs high-level tasks.

Dynamic topic-based adaptation of language models: a comparison between different approaches

This paper presents a dynamic LM adaptation based on the topic that has been identified on a speech segment. We use LSA and the given topic labels in the training dataset to obtain and use the topic models. We propose a dynamic language model adaptation to improve the recognition performance in "a two stages" AST system. The final stage makes use of the topic identification with two variants: the first on uses just the most probable topic and the other one depends on the relative distances of the topics that have been identified. We perform the adaptation of the LM as a linear interpolation between a background model and topic-based LM. The interpolation weight id dynamically adapted according to different parameters. The proposed method is evaluated on the Spanish partition of the EPPS speech database. We achieved a relative reduction in WER of 11.13% over the baseline system which uses a single blackground LM.

Topic selection in industry experiments

This paper shares our experience with initial negotiation and topic elicitation process for conducting industry experiments in six software development organizations in Finland. The process involved interaction with company representatives in the form of both multiple group discussions and separate face-to-face meetings. Fitness criteria developed by researchers were applied to the list of generated topics to decide on a common topic. The challenges we faced include diversity of proposed topics, communication gaps, skepticism about research methods, initial disconnect between research and industry needs, and lack of prior work relationship. Lessons learned include having enough time to establish trust with partners, importance of leveraging the benefits of training and skill development that are inherent in the experimental approach, uniquely positioning the experimental approach within the landscape of other validation approaches more familiar to industrial partners, and introducing the fitness criteria early in the process.

Linked Data for sharing, discovery and re-use of Language Resources at a Web scale

Conferencia por invitación, impartida el 31 d mayo de 2014 en el Workshop on Language Technology Service Platforms: Synergies, Standards, Sharing at LREC2014

Contributions to Speech Analytics based on Speech Recognition and Topic Identification

La última década ha sido testigo de importantes avances en el campo de la tecnología de reconocimiento de voz. Los sistemas comerciales existentes actualmente poseen la capacidad de reconocer habla continua de múltiples locutores, consiguiendo valores aceptables de error, y sin la necesidad de realizar procedimientos explícitos de adaptación. A pesar del buen momento que vive esta tecnología, el reconocimiento de voz dista de ser un problema resuelto. La mayoría de estos sistemas de reconocimiento se ajustan a dominios particulares y su eficacia depende de manera significativa, entre otros muchos aspectos, de la similitud que exista entre el modelo de lenguaje utilizado y la tarea específica para la cual se está empleando. Esta dependencia cobra aún más importancia en aquellos escenarios en los cuales las propiedades estadísticas del lenguaje varían a lo largo del tiempo, como por ejemplo, en dominios de aplicación que involucren habla espontánea y múltiples temáticas. En los últimos años se ha evidenciado un constante esfuerzo por mejorar los sistemas de reconocimiento para tales dominios. Esto se ha hecho, entre otros muchos enfoques, a través de técnicas automáticas de adaptación. Estas técnicas son aplicadas a sistemas ya existentes, dado que exportar el sistema a una nueva tarea o dominio puede requerir tiempo a la vez que resultar costoso. Las técnicas de adaptación requieren fuentes adicionales de información, y en este sentido, el lenguaje hablado puede aportar algunas de ellas. El habla no sólo transmite un mensaje, también transmite información acerca del contexto en el cual se desarrolla la comunicación hablada (e.g. acerca del tema sobre el cual se está hablando). Por tanto, cuando nos comunicamos a través del habla, es posible identificar los elementos del lenguaje que caracterizan el contexto, y al mismo tiempo, rastrear los cambios que ocurren en estos elementos a lo largo del tiempo. Esta información podría ser capturada y aprovechada por medio de técnicas de recuperación de información (information retrieval) y de aprendizaje de máquina (machine learning). Esto podría permitirnos, dentro del desarrollo de mejores sistemas automáticos de reconocimiento de voz, mejorar la adaptación de modelos del lenguaje a las condiciones del contexto, y por tanto, robustecer al sistema de reconocimiento en dominios con condiciones variables (tales como variaciones potenciales en el vocabulario, el estilo y la temática). En este sentido, la principal contribución de esta Tesis es la propuesta y evaluación de un marco de contextualización motivado por el análisis temático y basado en la adaptación dinámica y no supervisada de modelos de lenguaje para el robustecimiento de un sistema automático de reconocimiento de voz. Esta adaptación toma como base distintos enfoque de los sistemas mencionados (de recuperación de información y aprendizaje de máquina) mediante los cuales buscamos identificar las temáticas sobre las cuales se está hablando en una grabación de audio. Dicha identificación, por lo tanto, permite realizar una adaptación del modelo de lenguaje de acuerdo a las condiciones del contexto. El marco de contextualización propuesto se puede dividir en dos sistemas principales: un sistema de identificación de temática y un sistema de adaptación dinámica de modelos de lenguaje. Esta Tesis puede describirse en detalle desde la perspectiva de las contribuciones particulares realizadas en cada uno de los campos que componen el marco propuesto: _ En lo referente al sistema de identificación de temática, nos hemos enfocado en aportar mejoras a las técnicas de pre-procesamiento de documentos, asimismo en contribuir a la definición de criterios más robustos para la selección de index-terms. – La eficiencia de los sistemas basados tanto en técnicas de recuperación de información como en técnicas de aprendizaje de máquina, y específicamente de aquellos sistemas que particularizan en la tarea de identificación de temática, depende, en gran medida, de los mecanismos de preprocesamiento que se aplican a los documentos. Entre las múltiples operaciones que hacen parte de un esquema de preprocesamiento, la selección adecuada de los términos de indexado (index-terms) es crucial para establecer relaciones semánticas y conceptuales entre los términos y los documentos. Este proceso también puede verse afectado, o bien por una mala elección de stopwords, o bien por la falta de precisión en la definición de reglas de lematización. En este sentido, en este trabajo comparamos y evaluamos diferentes criterios para el preprocesamiento de los documentos, así como también distintas estrategias para la selección de los index-terms. Esto nos permite no sólo reducir el tamaño de la estructura de indexación, sino también mejorar el proceso de identificación de temática. – Uno de los aspectos más importantes en cuanto al rendimiento de los sistemas de identificación de temática es la asignación de diferentes pesos a los términos de acuerdo a su contribución al contenido del documento. En este trabajo evaluamos y proponemos enfoques alternativos a los esquemas tradicionales de ponderado de términos (tales como tf-idf ) que nos permitan mejorar la especificidad de los términos, así como también discriminar mejor las temáticas de los documentos. _ Respecto a la adaptación dinámica de modelos de lenguaje, hemos dividimos el proceso de contextualización en varios pasos. – Para la generación de modelos de lenguaje basados en temática, proponemos dos tipos de enfoques: un enfoque supervisado y un enfoque no supervisado. En el primero de ellos nos basamos en las etiquetas de temática que originalmente acompañan a los documentos del corpus que empleamos. A partir de estas, agrupamos los documentos que forman parte de la misma temática y generamos modelos de lenguaje a partir de dichos grupos. Sin embargo, uno de los objetivos que se persigue en esta Tesis es evaluar si el uso de estas etiquetas para la generación de modelos es óptimo en términos del rendimiento del reconocedor. Por esta razón, nosotros proponemos un segundo enfoque, un enfoque no supervisado, en el cual el objetivo es agrupar, automáticamente, los documentos en clusters temáticos, basándonos en la similaridad semántica existente entre los documentos. Por medio de enfoques de agrupamiento conseguimos mejorar la cohesión conceptual y semántica en cada uno de los clusters, lo que a su vez nos permitió refinar los modelos de lenguaje basados en temática y mejorar el rendimiento del sistema de reconocimiento. – Desarrollamos diversas estrategias para generar un modelo de lenguaje dependiente del contexto. Nuestro objetivo es que este modelo refleje el contexto semántico del habla, i.e. las temáticas más relevantes que se están discutiendo. Este modelo es generado por medio de la interpolación lineal entre aquellos modelos de lenguaje basados en temática que estén relacionados con las temáticas más relevantes. La estimación de los pesos de interpolación está basada principalmente en el resultado del proceso de identificación de temática. – Finalmente, proponemos una metodología para la adaptación dinámica de un modelo de lenguaje general. El proceso de adaptación tiene en cuenta no sólo al modelo dependiente del contexto sino también a la información entregada por el proceso de identificación de temática. El esquema usado para la adaptación es una interpolación lineal entre el modelo general y el modelo dependiente de contexto. Estudiamos también diferentes enfoques para determinar los pesos de interpolación entre ambos modelos. Una vez definida la base teórica de nuestro marco de contextualización, proponemos su aplicación dentro de un sistema automático de reconocimiento de voz. Para esto, nos enfocamos en dos aspectos: la contextualización de los modelos de lenguaje empleados por el sistema y la incorporación de información semántica en el proceso de adaptación basado en temática. En esta Tesis proponemos un marco experimental basado en una arquitectura de reconocimiento en ‘dos etapas’. En la primera etapa, empleamos sistemas basados en técnicas de recuperación de información y aprendizaje de máquina para identificar las temáticas sobre las cuales se habla en una transcripción de un segmento de audio. Esta transcripción es generada por el sistema de reconocimiento empleando un modelo de lenguaje general. De acuerdo con la relevancia de las temáticas que han sido identificadas, se lleva a cabo la adaptación dinámica del modelo de lenguaje. En la segunda etapa de la arquitectura de reconocimiento, usamos este modelo adaptado para realizar de nuevo el reconocimiento del segmento de audio. Para determinar los beneficios del marco de trabajo propuesto, llevamos a cabo la evaluación de cada uno de los sistemas principales previamente mencionados. Esta evaluación es realizada sobre discursos en el dominio de la política usando la base de datos EPPS (European Parliamentary Plenary Sessions - Sesiones Plenarias del Parlamento Europeo) del proyecto europeo TC-STAR. Analizamos distintas métricas acerca del rendimiento de los sistemas y evaluamos las mejoras propuestas con respecto a los sistemas de referencia. ABSTRACT The last decade has witnessed major advances in speech recognition technology. Today’s commercial systems are able to recognize continuous speech from numerous speakers, with acceptable levels of error and without the need for an explicit adaptation procedure. Despite this progress, speech recognition is far from being a solved problem. Most of these systems are adjusted to a particular domain and their efficacy depends significantly, among many other aspects, on the similarity between the language model used and the task that is being addressed. This dependence is even more important in scenarios where the statistical properties of the language fluctuates throughout the time, for example, in application domains involving spontaneous and multitopic speech. Over the last years there has been an increasing effort in enhancing the speech recognition systems for such domains. This has been done, among other approaches, by means of techniques of automatic adaptation. These techniques are applied to the existing systems, specially since exporting the system to a new task or domain may be both time-consuming and expensive. Adaptation techniques require additional sources of information, and the spoken language could provide some of them. It must be considered that speech not only conveys a message, it also provides information on the context in which the spoken communication takes place (e.g. on the subject on which it is being talked about). Therefore, when we communicate through speech, it could be feasible to identify the elements of the language that characterize the context, and at the same time, to track the changes that occur in those elements over time. This information can be extracted and exploited through techniques of information retrieval and machine learning. This allows us, within the development of more robust speech recognition systems, to enhance the adaptation of language models to the conditions of the context, thus strengthening the recognition system for domains under changing conditions (such as potential variations in vocabulary, style and topic). In this sense, the main contribution of this Thesis is the proposal and evaluation of a framework of topic-motivated contextualization based on the dynamic and non-supervised adaptation of language models for the enhancement of an automatic speech recognition system. This adaptation is based on an combined approach (from the perspective of both information retrieval and machine learning fields) whereby we identify the topics that are being discussed in an audio recording. The topic identification, therefore, enables the system to perform an adaptation of the language model according to the contextual conditions. The proposed framework can be divided in two major systems: a topic identification system and a dynamic language model adaptation system. This Thesis can be outlined from the perspective of the particular contributions made in each of the fields that composes the proposed framework: _ Regarding the topic identification system, we have focused on the enhancement of the document preprocessing techniques in addition to contributing in the definition of more robust criteria for the selection of index-terms. – Within both information retrieval and machine learning based approaches, the efficiency of topic identification systems, depends, to a large extent, on the mechanisms of preprocessing applied to the documents. Among the many operations that encloses the preprocessing procedures, an adequate selection of index-terms is critical to establish conceptual and semantic relationships between terms and documents. This process might also be weakened by a poor choice of stopwords or lack of precision in defining stemming rules. In this regard we compare and evaluate different criteria for preprocessing the documents, as well as for improving the selection of the index-terms. This allows us to not only reduce the size of the indexing structure but also to strengthen the topic identification process. – One of the most crucial aspects, in relation to the performance of topic identification systems, is to assign different weights to different terms depending on their contribution to the content of the document. In this sense we evaluate and propose alternative approaches to traditional weighting schemes (such as tf-idf ) that allow us to improve the specificity of terms, and to better identify the topics that are related to documents. _ Regarding the dynamic language model adaptation, we divide the contextualization process into different steps. – We propose supervised and unsupervised approaches for the generation of topic-based language models. The first of them is intended to generate topic-based language models by grouping the documents, in the training set, according to the original topic labels of the corpus. Nevertheless, a goal of this Thesis is to evaluate whether or not the use of these labels to generate language models is optimal in terms of recognition accuracy. For this reason, we propose a second approach, an unsupervised one, in which the objective is to group the data in the training set into automatic topic clusters based on the semantic similarity between the documents. By means of clustering approaches we expect to obtain a more cohesive association of the documents that are related by similar concepts, thus improving the coverage of the topic-based language models and enhancing the performance of the recognition system. – We develop various strategies in order to create a context-dependent language model. Our aim is that this model reflects the semantic context of the current utterance, i.e. the most relevant topics that are being discussed. This model is generated by means of a linear interpolation between the topic-based language models related to the most relevant topics. The estimation of the interpolation weights is based mainly on the outcome of the topic identification process. – Finally, we propose a methodology for the dynamic adaptation of a background language model. The adaptation process takes into account the context-dependent model as well as the information provided by the topic identification process. The scheme used for the adaptation is a linear interpolation between the background model and the context-dependent one. We also study different approaches to determine the interpolation weights used in this adaptation scheme. Once we defined the basis of our topic-motivated contextualization framework, we propose its application into an automatic speech recognition system. We focus on two aspects: the contextualization of the language models used by the system, and the incorporation of semantic-related information into a topic-based adaptation process. To achieve this, we propose an experimental framework based in ‘a two stages’ recognition architecture. In the first stage of the architecture, Information Retrieval and Machine Learning techniques are used to identify the topics in a transcription of an audio segment. This transcription is generated by the recognition system using a background language model. According to the confidence on the topics that have been identified, the dynamic language model adaptation is carried out. In the second stage of the recognition architecture, an adapted language model is used to re-decode the utterance. To test the benefits of the proposed framework, we carry out the evaluation of each of the major systems aforementioned. The evaluation is conducted on speeches of political domain using the EPPS (European Parliamentary Plenary Sessions) database from the European TC-STAR project. We analyse several performance metrics that allow us to compare the improvements of the proposed systems against the baseline ones.

The Annual of scientific discovery: or, Year-book of facts in science and art.

1866-1867

The Annual of scientific discovery: or, Year-book of facts in science and art.

1870

The Annual of scientific discovery: or, Year-book of facts in science and art.

1859

The Annual of scientific discovery: or, Year-book of facts in science and art.

1863

Bacteria lacking a multidrug pump: A sensitive tool for drug discovery

Microorganisms express multidrug resistance pumps (MDRs) that can confound antibiotic discovery. We propose the use of mutants deficient in MDRs to overcome this problem. Sensitivity to quinolones and to amphipathic cations (norfloxacin, benzalkonium chloride, cetrimide, pentamidine, etc.) was increased 5- to 30-fold in a Staphylococcus aureus mutant with a disrupted chromosomal copy of the NorA MDR. NorA was required both for increased sensitivity to drugs in the presence of an MDR inhibitor and for increased rate of cation efflux. This requirement suggests that NorA is the major MDR protecting S. aureus from the antimicrobials studied. A 15- to 60-fold increase in sensitivity to antimicrobials also was observed in wild-type cells at an alkaline pH that favors accumulation of cations and weak bases. This effect was synergistic with a norA mutation, resulting in an increase up to 1,000-fold in sensitivity to antimicrobials. The usefulness of applying MDR mutants for natural product screening was demonstrated further by increased sensitivity of the norA− strain to plant alkaloid antimicrobials, which might be natural MDR substrates.