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.

Feo, inútil, inestable: pensamiento crítico contemporáneo y procesos proyectivos en arquitectura = Ugly, useless, unstable: contemporary critical thought and projective processes in architecture

La presente tesis doctoral persigue dos objetivos simultáneos: Determinar el alcance de los criterios clásicos para la evaluación de arquitectura y poner en crisis la prevalencia de esos mismos criterios dentro del marco crítico y productivo actual. En concreto, esta tesis se interroga sobre la posible contribución de determinadas corrientes del pensamiento post-estructuralista y neo-materialista a las tareas de expansión y transformación de los criterios clásicos antes mencionados. Asimismo, se plantea la oportunidad de formalizar estas incorporaciones conceptuales como metodologías para el proyectar arquitectónico. La tesis emplea un análisis pormenorizado de las cualidades implícitas en la triada Firmitas, Utilitas, Venustas elaborada por Vitruvio como vehículo para calibrar la influencia de los paradigmas de pensamiento clásico en nuestras posiciones críticas contemporáneas. Como reacción al carácter dominante de dichos paradigmas, y con la ayuda de una compilación selectiva de ejemplos procedentes de los campos artístico y arquitectónico, la presente tesis procede a examinar y clasificar diversas estrategias arquitectónicas basadas en la no conformidad con los criterios clásicos de evaluación de la disciplina. A la hora de realizar esta tarea, y con el objetivo de superar el dualismo trascendental que caracteriza la gran mayoría de dichos criterios clásicos, se propone un modelo analítico y multidimensional que formula las instancias arquitectónicas como posibles posiciones dentro de un extenso continuo combinatorio de cualidades formales, estructurales y organizativas. Este modelo conceptual permite replantear el aparente antagonismo entre los principios de Vitruvio y sus opuestos, estableciendo en su lugar un dominio operativo continuo de producción arquitectónica. Esta operación abre una ventana de oportunidad para expandir los límites del marco crítico actual más allá de las fronteras establecidas por nuestra herencia clásica. En consecuencia con esta voluntad, la presente tesis pretende habilitar un ámbito para el análisis crítico de las estrategias que caracterizan ciertas corrientes del proyectar contemporáneo, pero también contribuir a informar nuevas aproximaciones metodológicas al proceso de proyecto, desplazando progresivamente su foco desde lo descriptivo hacia lo proyectivo. ABSTRACT This doctoral thesis attempts to simultaneously determine the scope of the classical criteria for the evaluation of architecture and challenge their prevalence within the current framework of architectural production and criticism. It examines how specific strands of post-structuralism and neo-materialism may contribute to both the expansion and the transformation of these criteria and, in doing so, sets itself the goal of mobilising these conceptual incorporations as explicit design methodologies. A detailed analysis of the formal, structural and organisational qualities implicit in Vitruvius’ triad Firmitas, Utilitas, Venustas is used as a starting point to determine the influence of classical paradigms in our current critical positions. As a reaction to this critical pervasiveness, and supported by a curated collection of artistic and architectural works, diverse approaches to non-compliance with the classical criteria of assessment are examined and classified. In order to facilitate this endeavour -and to overcome the transcendental dualism of most classical critical approaches in architecture- this thesis puts forward an analytical, multidimensional model that formulates architectural instances as possible positions within a larger combinatory continuum of formal, structural and organisational qualities. Using this conceptual model, the apparent antagonism between Vitruvius’ principles and its non-compliant opposites is reframed as a continuous operative domain of architectural production, which in turn opens up a window of opportunity to expand the limits of our critical framework beyond the boundaries of classical paradigms. In doing so, this thesis attempts not only to foster a better understanding of some of the strategic approaches that characterise contemporary systems of architectural production, but also to inform future methodological approaches to architectural design, hence situating itself beyond the domain of the descriptive and moving towards the projective.

Explicit context matching in content-based publish/subscribe systems

Although context could be exploited to improve performance, elasticity and adaptation in most distributed systems that adopt the publish/subscribe (P/S) communication model, only a few researchers have focused on the area of context-aware matching in P/S systems and have explored its implications in domains with highly dynamic context like wireless sensor networks (WSNs) and IoT-enabled applications. Most adopted P/S models are context agnostic or do not differentiate context from the other application data. In this article, we present a novel context-aware P/S model. SilboPS manages context explicitly, focusing on the minimization of network overhead in domains with recurrent context changes related, for example, to mobile ad hoc networks (MANETs). Our approach represents a solution that helps to efficiently share and use sensor data coming from ubiquitous WSNs across a plethora of applications intent on using these data to build context awareness. Specifically, we empirically demonstrate that decoupling a subscription from the changing context in which it is produced and leveraging contextual scoping in the filtering process notably reduces (un)subscription cost per node, while improving the global performance/throughput of the network of brokers without fltering the cost of SIENA-like topology changes.

Spatially-Explicit Testing of a General Aboveground Carbon Density Estimation Model in aWestern Amazonian Forest Using Airborne LiDAR

Mapping aboveground carbon density in tropical forests can support CO2 emissionmonitoring and provide benefits for national resource management. Although LiDAR technology has been shown to be useful for assessing carbon density patterns, the accuracy and generality of calibrations of LiDAR-based aboveground carbon density (ACD) predictions with those obtained from field inventory techniques should be intensified in order to advance tropical forest carbon mapping. Here we present results from the application of a general ACD estimation model applied with small-footprint LiDAR data and field-based estimates of a 50-ha forest plot in Ecuador?s Yasuní National Park. Subplots used for calibration and validation of the general LiDAR equation were selected based on analysis of topographic position and spatial distribution of aboveground carbon stocks. The results showed that stratification of plot locations based on topography can improve the calibration and application of ACD estimation using airborne LiDAR (R2 = 0.94, RMSE = 5.81 Mg?C? ha?1, BIAS = 0.59). These results strongly suggest that a general LiDAR-based approach can be used for mapping aboveground carbon stocks in western lowland Amazonian forests.

Análisis, desarrollo y optimización de un sistema para el diseño de redes topográficas valorando el modelo digital del terreno

El presente trabajo tiene como objetivo general el análisis de las técnicas de diseño y optimización de redes topográficas, observadas mediante topografía convencional (no satelital) el desarrollo e implementación de un sistema informático capaz de ayudar a la definición de la geometría más fiable y precisa, en función de la orografía del terreno donde se tenga que ubicar. En primer lugar se realizará un estudio de la metodología del ajuste mediante mínimos cuadrados y la propagación de varianzas, para posteriormente analizar su dependencia de la geometría que adopte la red. Será imprescindible determinar la independencia de la matriz de redundancia (R) de las observaciones y su total dependencia de la geometría, así como la influencia de su diagonal principal (rii), números de redundancia, para garantizar la máxima fiabilidad interna de la misma. También se analizará el comportamiento de los números de redundancia (rii) en el diseño de una red topográfica, la variación de dichos valores en función de la geometría, analizando su independencia respecto de las observaciones así como los diferentes niveles de diseño en función de los parámetros y datos conocidos. Ha de señalarse que la optimización de la red, con arreglo a los criterios expuestos, está sujeta a los condicionantes que impone la necesidad de que los vértices sean accesibles, y además sean visibles entre sí, aquellos relacionados por observaciones, situaciones que dependen esencialmente del relieve del terreno y de los obstáculos naturales o artificiales que puedan existir. Esto implica la necesidad de incluir en el análisis y en el diseño, cuando menos de un modelo digital del terreno (MDT), aunque lo más útil sería la inclusión en el estudio del modelo digital de superficie (MDS), pero esta opción no siempre será posible. Aunque el tratamiento del diseño esté basado en un sistema bidimensional se estudiará la posibilidad de incorporar un modelo digital de superficie (MDS); esto permitirá a la hora de diseñar el emplazamiento de los vértices de la red la viabilidad de las observaciones en función de la orografía y los elementos, tanto naturales como artificiales, que sobre ella estén ubicados. Este sistema proporcionaría, en un principio, un diseño óptimo de una red constreñida, atendiendo a la fiabilidad interna y a la precisión final de sus vértices, teniendo en cuenta la orografía, lo que equivaldría a resolver un planteamiento de diseño en dos dimensiones y media1; siempre y cuando se dispusiera de un modelo digital de superficie o del terreno. Dado que la disponibilidad de obtener de manera libre el MDS de las zonas de interés del proyecto, hoy en día es costoso2, se planteará la posibilidad de conjuntar, para el estudio del diseño de la red, de un modelo digital del terreno. Las actividades a desarrollar en el trabajo de esta tesis se describen en esta memoria y se enmarcan dentro de la investigación para la que se plantean los siguientes objetivos globales: 1. Establecer un modelo matemático del proceso de observación de una red topográfica, atendiendo a todos los factores que intervienen en el mismo y a su influencia sobre las estimaciones de las incógnitas que se obtienen como resultado del ajuste de las observaciones. 2. Desarrollar un sistema que permita optimizar una red topográfica en sus resultados, aplicando técnicas de diseño y simulación sobre el modelo anterior. 3. Presentar una formulación explícita y rigurosa de los parámetros que valoran la fiabilidad de una red topográfica y de sus relaciones con el diseño de la misma. El logro de este objetivo se basa, además de en la búsqueda y revisión de las fuentes, en una intensa labor de unificación de notaciones y de construcción de pasos intermedios en los desarrollos matemáticos. 4. Elaborar una visión conjunta de la influencia del diseño de una red, en los seis siguientes factores (precisiones a posteriori, fiabilidad de las observaciones, naturaleza y viabilidad de las mismas, instrumental y metodología de estacionamiento) como criterios de optimización, con la finalidad de enmarcar el tema concreto que aquí se aborda. 5. Elaborar y programar los algoritmos necesarios para poder desarrollar una aplicación que sea capaz de contemplar las variables planteadas en el apartado anterior en el problema del diseño y simulación de redes topográficas, contemplando el modelo digital de superficie. Podrían considerarse como objetivos secundarios, los siguientes apartados: Desarrollar los algoritmos necesarios para interrelacionar el modelo digital del terreno con los propios del diseño. Implementar en la aplicación informática la posibilidad de variación, por parte del usuario, de los criterios de cobertura de los parámetros (distribución normal o t de Student), así como los grados de fiabilidad de los mismos ABSTRACT The overall purpose of this work is the analysis of the techniques of design and optimization for geodetic networks, measured with conventional survey methods (not satellite), the development and implementation of a computational system capable to help on the definition of the most liable and accurate geometry, depending on the land orography where the network has to be located. First of all, a study of the methodology by least squares adjustment and propagation of variances will be held; then, subsequently, analyze its dependency of the geometry that the network will take. It will be essential to determine the independency of redundancy matrix (R) from the observations and its absolute dependency from the network geometry, as well as the influence of the diagonal terms of the R matrix (rii), redundancy numbers, in order to ensure maximum re liability of the network. It will also be analyzed first the behavior of redundancy numbers (rii) in surveying network design, then the variation of these values depending on the geometry with the analysis of its independency from the observations, and finally the different design levels depending on parameters and known data. It should be stated that network optimization, according to exposed criteria, is subject to the accessibility of the network points. In addition, common visibility among network points, which of them are connected with observations, has to be considered. All these situations depends essentially on the terrain relief and the natural or artificial obstacles that should exist. Therefore, it is necessary to include, at least, a digital terrain model (DTM), and better a digital surface model (DSM), not always available. Although design treatment is based on a bidimensional system, the possibility of incorporating a digital surface model (DSM) will be studied; this will allow evaluating the observations feasibility based on the terrain and the elements, both natural and artificial, which are located on it, when selecting network point locations. This system would provide, at first, an optimal design of a constrained network, considering both the internal reliability and the accuracy of its points (including the relief). This approach would amount to solving a “two and a half dimensional”3 design, if a digital surface model is available. As the availability of free DSM4 of the areas of interest of the project today is expensive, the possibility of combining a digital terrain model will arise. The activities to be developed on this PhD thesis are described in this document and are part of the research for which the following overall objectives are posed: 1. To establish a mathematical model for the process of observation of a survey network, considering all the factors involved and its influence on the estimates of the unknowns that are obtained as a result of the observations adjustment. 2. To develop a system to optimize a survey network results, applying design and simulation techniques on the previous model. 3. To present an explicit and rigorous formulation of parameters which assess the reliability of a survey network and its relations with the design. The achievement of this objective is based, besides on the search and review of sources, in an intense work of unification of notation and construction of intermediate steps in the mathematical developments. 4. To develop an overview of the influence on the network design of six major factors (posterior accuracy, observations reliability, viability of observations, instruments and station methodology) as optimization criteria, in order to define the subject approached on this document. 5. To elaborate and program the algorithms needed to develop an application software capable of considering the variables proposed in the previous section, on the problem of design and simulation of surveying networks, considering the digital surface model. It could be considered as secondary objectives, the following paragraphs: To develop the necessary algorithms to interrelate the digital terrain model with the design ones. To implement in the software application the possibility of variation of the coverage criteria parameters (normal distribution or Student t test) and therefore its degree of reliability.

Criteria to determine seismic risk on sites. Application to Spanish dams

In this paper, the main steps necessary to evaluate the seismic risk on a site are discussed. Several examples from the authors practical experience are reported and a systematic procedure to study the seismic risk on a dam site is also shown. The characteristics of the available Spanish seismic information - mainly historical and non instrumental seismic records - are commented. Different types of seismic and geologic techniques to investigate the area under the dam are given. Finally, a probabilistic method to obtain from the given seismic intensities the design earthquake is summarized

Sustainability assessment of energy saving measures: A multi-criteria approach for residential buildings retrofitting—A case study of the Spanish housing stock

The building sector is well known to be one of the key energy consumers worldwide. The renovation of existing buildings provides excellent opportunities for an effective reduction of energy consumption and greenhouse gas emissions but it is essential to identify the optimal strategies. In this paper a multi-criteria methodology is proposed for the comparative analysis of retrofitting solutions. Life Cycle Assessment (LCA) and Life Cycle Cost (LCC) are combined by expressing environmental impacts in monetary values. A Pareto optimization is used to select the preferred strategies. The methodology is exemplified by a case study: the renovation of a representative housing block from the 1960s located in Madrid. Eight scenarios have been proposed, from the Business as Usual scenario (BAU), through Spanish Building Regulation requirements (for new buildings) up to the Passive House standard. Results show how current renovation strategies that are being applied in Madrid are far from being optimal solutions. The required additional investment, which is needed to obtain an overall performance improvement of the envelope compared with the common practice to date, is relatively low (8%) considering the obtained life cycle environmental and financial savings (43% and 45%, respectively).

The challenge of sustainable building renovation: assessment of current criteria and future outlook

Artículo publicado en un número especial dedicado a la sostenibilidad. Se realiza un análisis crítico de las evaluación de la sostenibilidad en la rehabilitación y se plantea la perspectiva futura en este ámbito.

Pedestrian wind comfort: feasibility study of criteria homogenisation

One of the aims of COST C14 action is the assessment and evaluation of pedestrian wind comfort. At present there is no general rule available that is applied across Europe. There are several criteria that have been developed and applied in different countries. These criteria are based on the definition of two independent parameters, a threshold effective wind speed and a probability of exceedence of this threshold speed. The difficulty of the criteria comparison arises from the two-dimensional character of the criteria definition. An effort is being made to compare these criteria, trying both to find commonalities and to clearly identify differences, in order to build up the basis for the next step: to try to define common criteria (perhaps with regional and seasonal variations). The first point is to define clearly the threshold effective wind speed (mean velocity definition parameters: averaging interval and reference height) and equivalence between different ways of defining the threshold effective wind speed (mean wind speed, gust equivalent mean, etc.) in comparable terms (as far as possible). It can be shown that if the wind speed at a given location is defined in terms of a probability distribution, e.g. Weibull function, a given criterion is satisfied by an infinite set of wind conditions, that is, of probability distributions. The criterion parameters and the Weibull function parameters are linked to each other, establishing a set called iso-criteria lines (the locus of the Weibull function parameters that fulfil a given criterion). The relative position of iso-criteria lines when displayed in a suitable two-dimensional plane facilitates the comparison of comfort criteria. The comparison of several wind comfort criteria, coming from several institutes is performed, showing the feasibility and limitations of the method.

KDIGO-based acute kidney injury criteria operate differently in hospitals and the community—findings from a large population cohort

ACKNOWLEDGEMENTS We acknowledge the data management support of Grampian Data Safe Haven (DaSH) and the associated financial support of NHS Research Scotland, through NHS Grampian investment in the Grampian DaSH. S.S. is supported by a Clinical Research Training Fellowship from the Wellcome Trust (Ref 102729/Z/13/Z). We also acknowledge the support from The Farr Institute of Health Informatics Research. The Farr Institute is supported by a 10-funder consortium: Arthritis Research UK, the British Heart Foundation, Cancer Research UK, the Economic and Social Research Council, the Engineering and Physical Sciences Research Council, the Medical Research Council, the National Institute of Health Research, the National Institute for Social Care and Health Research (Welsh Assembly Government), the Chief Scientist Office (Scottish Government Health Directorates) and the Wellcome Trust (MRC Grant Nos: Scotland MR/K007017/1).

Will new diagnostic criteria for diabetes mellitus change phenotype of patients with diabetes? Reanalysis of European epidemiological data

Objective: To evaluate the impact of the revised diagnostic criteria for diabetes mellitus adopted by the American Diabetes Association on prevalence of diabetes and on classification of patients. For epidemiological purposes the American criteria use a fasting plasma glucose concentration ⩾7.0 mmol/l in contrast with the current World Health Organisation criteria of 2 hour glucose concentration ⩾11.1 mmol/l.

Functional neuroimaging studies of encoding, priming, and explicit memory retrieval

Human functional neuroimaging techniques provide a powerful means of linking neural level descriptions of brain function and cognition. The exploration of the functional anatomy underlying human memory comprises a prime example. Three highly reliable findings linking memory-related cognitive processes to brain activity are discussed. First, priming is accompanied by reductions in the amount of neural activation relative to naive or unprimed task performance. These reductions can be shown to be both anatomically and functionally specific and are found for both perceptual and conceptual task components. Second, verbal encoding, allowing subsequent conscious retrieval, is associated with activation of higher order brain regions including areas within the left inferior and dorsal prefrontal cortex. These areas also are activated by working memory and effortful word generation tasks, suggesting that these tasks, often discussed as separable, might rely on interdependent processes. Finally, explicit (intentional) retrieval shares much of the same functional anatomy as the encoding and word generation tasks but is associated with the recruitment of additional brain areas, including the anterior prefrontal cortex (right > left). These findings illustrate how neuroimaging techniques can be used to study memory processes and can both complement and extend data derived through other means. More recently developed methods, such as event-related functional MRI, will continue this progress and may provide additional new directions for research.

An Investigation of Ozone Related Data and Development of a Model to Evaluate Ozone Episodes for Exceptional Event Criteria

The EPA promulgated the Exceptional Events Rule codifying guidance regarding exclusion of monitoring data from compliance decisions due to uncontrollable natural or exceptional events. This capstone examines documentation systems utilized by agencies requesting data be excluded from compliance decisions due to exceptional events. A screening tool is developed to determine whether an event would meet exceptional event criteria. New data sources are available to enhance analysis but evaluation shows many are unusable in their current form. The EPA and States must collaborate to develop consistent evaluation methodologies documenting exceptional events to improve the efficiency and effectiveness of the new rule. To utilize newer sophisticated data, consistent, user-friendly translation systems must be developed.