Quantum key distribution based on selective post-processing in passive optical networks

One of the main obstacles to the widespread adoption of quantum cryptography has been the difficulty of integration into standard optical networks, largely due to the tremendous difference in power of classical signals compared with the single quantum used for quantum key distribution. This makes the technology expensive and hard to deploy. In this letter, we show an easy and straightforward integration method of quantum cryptography into optical access networks. In particular, we analyze how a quantum key distribution system can be seamlessly integrated in a standard access network based on the passive optical and time division multiplexing paradigms. The novelty of this proposal is based on the selective post-processing that allows for the distillation of secret keys avoiding the noise produced by other network users. Importantly, the proposal does not require the modification of the quantum or classical hardware specifications neither the use of any synchronization mechanism between the network and quantum cryptography devices.

Arquitectura de tiempo real para el control de actitud en un satélite experimental

La misión UPMSat-2 tiene por objetivo la construcción y el lanzamiento de un microsatélite experimental que sirva como plataforma de educación e investigación en diversos aspectos de la ingeniería de sistemas espaciales. En este artículo se describe la arquitectura y el diséño del software de tiempo real que realiza el control de actitud del satélite. La arquitectura está basada en modelos, y las herramientas utilizadas permiten la validación de las propiedades de tiempo real y la generación de código de forma casi totalmente automática

Static analysis of WCET in a satellite software subsystem

This paper describes the authors? experience with static analysis of both WCET and stack usage of a satellite on-board software subsystem. The work is a continuation of a previous case study that used a dynamic WCET analysis tool on an earlier version of the same software system. In particular, the AbsInt aiT tool has been evaluated by analysing both C and Ada code generated by Simulink within the UPMSat-2 project. Some aspects of the aiT tool, specifically those dealing with SPARC register windows, are compared to another static analysis tool, Bound-T. The results of the analysis are discussed, and some conclusions on the use of static WCET analysis tools on the SPARC architecture are commented in the paper.

Acto Solemne de Investidura como Doctor Honoris Causa del Profesor Dr. D. Enrique Alarcón Álvarez [Universidad de Sevilla]

En primer lugar se presenta una laudatio a Enrique Alarcón Álvarez, realizada por D. Javier Aracil Santonja, y posteriormente se recoge la lección magistral del Prof. Dr. D. Enrique Alarcón en la que, además de referirse a su trayectoria y vivencias en Escuela de Ingenieros Industriales de Sevilla, trata del tema de la ingeniería sísmica.

Decision boundary for discrete Bayesian network classifiers

Bayesian network classifiers are a powerful machine learning tool. In order to evaluate the expressive power of these models, we compute families of polynomials that sign-represent decision functions induced by Bayesian network classifiers. We prove that those families are linear combinations of products of Lagrange basis polynomials. In absence of V-structures in the predictor sub-graph, we are also able to prove that this family of polynomials does in- deed characterize the specific classifier considered. We then use this representation to bound the number of decision functions representable by Bayesian network classifiers with a given structure and we compare these bounds to the ones obtained using Vapnik-Chervonenkis dimension.

Information content: assessing meso-scale structures in complex networks

We propose a novel measure to assess the presence of meso-scale structures in complex networks. This measure is based on the identi?cation of regular patterns in the adjacency matrix of the network, and on the calculation of the quantity of information lost when pairs of nodes are iteratively merged. We show how this measure is able to quantify several meso-scale structures, like the presence of modularity, bipartite and core-periphery con?gurations, or motifs. Results corresponding to a large set of real networks are used to validate its ability to detect non-trivial topological patterns.

Workshop on engaging the human-computer interaction community with public policymaking internationally

There is an increasing interest in the intersection of human-computer interaction and public policy. This day-long workshop will examine successes and challenges related to public policy and human computer interaction, in order to provide a forum to create a baseline of examples and to start the process of writing a white paper on the topic.

Proemio

Con su demostrada capacidad para detectar temas que merecen un tratamiento monográfico destacado, la revista "Ingeniería y Teritorio" nos propone una reflexión sobre la conexión con "las otras artes". Tanto las comunicaciones sobre temas específicos como los artículos dedicados a los ingenieros eminentes, que destacaron también por su actividad en campos convencionalmente pertenecientes a la llamada "cultura humanista", ponen de manifiesto la capacidad de aquellos para la creación, así como el interés general que despiertan estos temas. La ingeniería moderna en España nace con Betancourt, que a sus inquietudes científicas y técnicas añade su sentido estético y su cultivo de las bellas artes en la Academia de San Fernando. Y su idea de esforzarse simultáneamente en el perfeccionamiento de las capacidades técnica y artística ha ido pasando de generación en generación hasta nuestros días como garantía del mejor servicio a la sociedad.

Efectos de las diferentes estrategias de riego en la composición del vino y su perfil sensorial (Vitis vinifera L., cv. Cabernet sauvignon)

La preocupación por las consecuencias que puede ocasionar a la viticultura el cambio climático, se ven reflejadas en muchos de los estudios que existen en los últimos años. En las actuales zonas de producción, estos cambios podrían tener importantes consecuencias, tanto en la calidad de la uva como en su potencial productivo. El objetivo marcado en este ensayo, consistió en evaluar como el déficit hídrico en climas secos afectó a la calidad y composición de sus vinos. El diseño experimental se llevó a cabo en un viñedo comercial de la variedad Cabernet sauvignon, en Madrid, en 2010 y 2011. Los tratamientos fueron: i) déficit moderado continuo, (T0,45-0,6), ii) déficit severo continuo (T0-0,3), iii) déficit severo post-envero (T0,45-0,3), iv) déficit severo pre-envero (T0-0,6). Se microvinificaron los cuatro tratamiento y los vinos resultantes fueron analizados y evaluados organolépticamente. Los resultados mostraron que la calidad organoléptica de los vinos no se vio afectada por el déficit, pero si por el efecto año, y sólo la concentración en ácido málico fue un factor diferenciador.

Reflectores de zonas de Fresnel e invisibilidad al radar

Se presenta una metodología eficiente de diseño de reflectores de zonas de Fresnel (FZP). A las ventajas del bajo coste de estos reflectores se le añade la posibilidad de construir reflectores reconfigurables capaces de adaptarse a las características de radiación exigidas en diferentes aplicaciones, como las de superficies sin eco o invisibles a radares.

Biología programable: 18 FAQs sobre biología sintética de un informático

La biología como tecnología que se utiliza para fabricar dispositivos y sistemas biológicos sintéticos.

On correctness in RDF stream processor benchmarking

Two complementary benchmarks have been proposed so far for the evaluation and continuous improvement of RDF stream processors: SRBench and LSBench. They put a special focus on different features of the evaluated systems, including coverage of the streaming extensions of SPARQL supported by each processor, query processing throughput, and an early analysis of query evaluation correctness, based on comparing the results obtained by different processors for a set of queries. However, none of them has analysed the operational semantics of these processors in order to assess the correctness of query evaluation results. In this paper, we propose a characterization of the operational semantics of RDF stream processors, adapting well-known models used in the stream processing engine community: CQL and SECRET. Through this formalization, we address correctness in RDF stream processor benchmarks, allowing to determine the multiple answers that systems should provide. Finally, we present CSRBench, an extension of SRBench to address query result correctness verification using an automatic method.

Sistemas con un grado de libertad

El modelo matemático más sencillo para representar el sistema con un grado de libertad está formado por el acoplamiento de dos elementos: una masa que se mueve con respecto al sistema de referencia y unido a ella un muelle de comportamiento lineal. Hay otro modelo ligeramente más complicado en el que se halla presente, además de la masa y el muelle, un elemento que reacciona linealmente con una fuerza proporcional a la velocidad del desplazamiento, denominado émbolo. En el análisis de ambos modelos matemáticos, se consideran una serie de cuestiones complementarias: los movimientos inducidos por el soporte, la carga proporcional a la frecuencia de impulsión, la energía del sistema vibrante y el amortiguamiento.

Higher-order regularization and morphological techniques for image segmentation

La segmentación de imágenes es un campo importante de la visión computacional y una de las áreas de investigación más activas, con aplicaciones en comprensión de imágenes, detección de objetos, reconocimiento facial, vigilancia de vídeo o procesamiento de imagen médica. La segmentación de imágenes es un problema difícil en general, pero especialmente en entornos científicos y biomédicos, donde las técnicas de adquisición imagen proporcionan imágenes ruidosas. Además, en muchos de estos casos se necesita una precisión casi perfecta. En esta tesis, revisamos y comparamos primero algunas de las técnicas ampliamente usadas para la segmentación de imágenes médicas. Estas técnicas usan clasificadores a nivel de pixel e introducen regularización sobre pares de píxeles que es normalmente insuficiente. Estudiamos las dificultades que presentan para capturar la información de alto nivel sobre los objetos a segmentar. Esta deficiencia da lugar a detecciones erróneas, bordes irregulares, configuraciones con topología errónea y formas inválidas. Para solucionar estos problemas, proponemos un nuevo método de regularización de alto nivel que aprende información topológica y de forma a partir de los datos de entrenamiento de una forma no paramétrica usando potenciales de orden superior. Los potenciales de orden superior se están popularizando en visión por computador, pero la representación exacta de un potencial de orden superior definido sobre muchas variables es computacionalmente inviable. Usamos una representación compacta de los potenciales basada en un conjunto finito de patrones aprendidos de los datos de entrenamiento que, a su vez, depende de las observaciones. Gracias a esta representación, los potenciales de orden superior pueden ser convertidos a potenciales de orden 2 con algunas variables auxiliares añadidas. Experimentos con imágenes reales y sintéticas confirman que nuestro modelo soluciona los errores de aproximaciones más débiles. Incluso con una regularización de alto nivel, una precisión exacta es inalcanzable, y se requeire de edición manual de los resultados de la segmentación automática. La edición manual es tediosa y pesada, y cualquier herramienta de ayuda es muy apreciada. Estas herramientas necesitan ser precisas, pero también lo suficientemente rápidas para ser usadas de forma interactiva. Los contornos activos son una buena solución: son buenos para detecciones precisas de fronteras y, en lugar de buscar una solución global, proporcionan un ajuste fino a resultados que ya existían previamente. Sin embargo, requieren una representación implícita que les permita trabajar con cambios topológicos del contorno, y esto da lugar a ecuaciones en derivadas parciales (EDP) que son costosas de resolver computacionalmente y pueden presentar problemas de estabilidad numérica. Presentamos una aproximación morfológica a la evolución de contornos basada en un nuevo operador morfológico de curvatura que es válido para superficies de cualquier dimensión. Aproximamos la solución numérica de la EDP de la evolución de contorno mediante la aplicación sucesiva de un conjunto de operadores morfológicos aplicados sobre una función de conjuntos de nivel. Estos operadores son muy rápidos, no sufren de problemas de estabilidad numérica y no degradan la función de los conjuntos de nivel, de modo que no hay necesidad de reinicializarlo. Además, su implementación es mucho más sencilla que la de las EDP, ya que no requieren usar sofisticados algoritmos numéricos. Desde un punto de vista teórico, profundizamos en las conexiones entre operadores morfológicos y diferenciales, e introducimos nuevos resultados en este área. Validamos nuestra aproximación proporcionando una implementación morfológica de los contornos geodésicos activos, los contornos activos sin bordes, y los turbopíxeles. En los experimentos realizados, las implementaciones morfológicas convergen a soluciones equivalentes a aquéllas logradas mediante soluciones numéricas tradicionales, pero con ganancias significativas en simplicidad, velocidad y estabilidad. ABSTRACT Image segmentation is an important field in computer vision and one of its most active research areas, with applications in image understanding, object detection, face recognition, video surveillance or medical image processing. Image segmentation is a challenging problem in general, but especially in the biological and medical image fields, where the imaging techniques usually produce cluttered and noisy images and near-perfect accuracy is required in many cases. In this thesis we first review and compare some standard techniques widely used for medical image segmentation. These techniques use pixel-wise classifiers and introduce weak pairwise regularization which is insufficient in many cases. We study their difficulties to capture high-level structural information about the objects to segment. This deficiency leads to many erroneous detections, ragged boundaries, incorrect topological configurations and wrong shapes. To deal with these problems, we propose a new regularization method that learns shape and topological information from training data in a nonparametric way using high-order potentials. High-order potentials are becoming increasingly popular in computer vision. However, the exact representation of a general higher order potential defined over many variables is computationally infeasible. We use a compact representation of the potentials based on a finite set of patterns learned fromtraining data that, in turn, depends on the observations. Thanks to this representation, high-order potentials can be converted into pairwise potentials with some added auxiliary variables and minimized with tree-reweighted message passing (TRW) and belief propagation (BP) techniques. Both synthetic and real experiments confirm that our model fixes the errors of weaker approaches. Even with high-level regularization, perfect accuracy is still unattainable, and human editing of the segmentation results is necessary. The manual edition is tedious and cumbersome, and tools that assist the user are greatly appreciated. These tools need to be precise, but also fast enough to be used in real-time. Active contours are a good solution: they are good for precise boundary detection and, instead of finding a global solution, they provide a fine tuning to previously existing results. However, they require an implicit representation to deal with topological changes of the contour, and this leads to PDEs that are computationally costly to solve and may present numerical stability issues. We present a morphological approach to contour evolution based on a new curvature morphological operator valid for surfaces of any dimension. We approximate the numerical solution of the contour evolution PDE by the successive application of a set of morphological operators defined on a binary level-set. These operators are very fast, do not suffer numerical stability issues, and do not degrade the level set function, so there is no need to reinitialize it. Moreover, their implementation is much easier than their PDE counterpart, since they do not require the use of sophisticated numerical algorithms. From a theoretical point of view, we delve into the connections between differential andmorphological operators, and introduce novel results in this area. We validate the approach providing amorphological implementation of the geodesic active contours, the active contours without borders, and turbopixels. In the experiments conducted, the morphological implementations converge to solutions equivalent to those achieved by traditional numerical solutions, but with significant gains in simplicity, speed, and stability.

La transformación de Fourier

En este capítulo se desarrolla la transformación de Fourier como apéndice al Curso de Cálculo Dinámico en la Ingeniería Civil con el que el Centro de Perfeccionamiento Profesional y Empresarial del Colegio Oficial de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos pretende difundir temas de interés profesional a nivel general y especialmente a sus colegiados.