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An Automatic Ontology-Based Approach to Support Logical Representation of Observable and Measurable Data for Healthy Lifestyle Management: Proof-of-C…
2020
Background Lifestyle diseases, because of adverse health behavior, are the foremost cause of death worldwide. An eCoach system may encourage individuals to lead a healthy lifestyle with early health risk prediction, personalized recommendation generation, and goal evaluation. Such an eCoach system needs to collect and transform distributed heterogenous health and wellness data into meaningful information to train an artificially intelligent health risk prediction model. However, it may produce a data compatibility dilemma. Our proposed eHealth ontology can increase interoperability between different heterogeneous networks, provide situation awareness, help in data integration, and discover…
Contributions of biomechanical modeling and machine learning to the automatic registration of Multiparametric Magnetic Resonance and Transrectal Echo…
2022
El cáncer de próstata (CaP) es el primer cáncer por incidencia en hombres en países occidentales, y el tercero en mortalidad. Tras detectar en sangre una elevación del Antígeno Prostático Específico (PSA) o tras tacto rectal sospechoso se realiza una Resonancia Magnética (RM) de la próstata, que los radiólogos analizan para localizar las regiones sospechosas. A continuación, estas se biopsian, es decir, se toman muestras vivas que posteriormente serán analizadas histopatológicamente para confirmar la presencia de cáncer y establecer su grado de agresividad. Durante la biopsia se emplea típicamente Ultrasonidos (US) para el guiado y la localización de las lesiones. Sin embargo, estas no son …
Análisis Interactivo de Datos: Mapas Autoorganizados
2015
Los fenómenos físicos, así como los procesos industriales, producen volúmenes cada vez más cuantiosos de datos, a menudo de difícil tratamiento. Se hace preceptiva la generación de sistemas y procedimientos que permitan extraer, en una primera etapa visual de análisis, la información subyacente a estos datos, orientando así los cálculos y estudios posteriores que puedan aplicarse. El análisis visual será reforzado si se complementa con elementos interactivos que permitan al usuario dirigirse hacia los focos de su interés. Dentro de las técnicas de visualización de datos para los fines expuestos destacan los Mapas Autoorganizados (también llamados SOM, acrónimo de Self-Organizing Maps), un t…
Contributions and applications around low resource deep learning modeling
2023
El aprendizaje profundo representa la vanguardia del aprendizaje automático en multitud de aplicaciones. Muchas de estas tareas requieren una gran cantidad de recursos computacionales, lo que limita su adopción en dispositivos integrados. El objetivo principal de esta tesis es estudiar métodos y algoritmos que permiten abordar problemas utilizando aprendizaje profundo con bajos recursos computacionales. Este trabajo también tiene como objetivo presentar aplicaciones de aprendizaje profundo en la industria. La primera contribución es una nueva función de activación para redes de aprendizaje profundo: la función de módulo. Los experimentos muestran que la función de activación propuesta logra…
Reinforcement learning in a multi-agent framework for pedestrian simulation
2014
El objetivo de la tesis consiste en la utilización de Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning) para generar simulaciones plausibles de peatones en diferentes entornos. Metodología Se ha desarrollado un marco de trabajo multi-agente donde cada agente virtual que aprende un comportamiento de navegación por interacción con el mundo virtual en el que se encuentra junto con el resto de agentes. El mundo virtual es simulado con un motor físico (ODE) que está calibrado con parámetros de peatones humanos extraídos de la bibliografía de la materia. El marco de trabajo es flexible y permite utilizar diferentes algoritmos de aprendizaje (en concreto Q-Learning y Sarsa(lambda) en combinación c…
Imagery and Religious Conversion. The Symbolic Function of Jonah 1:13
2018
Jonah 1:13 has a delaying function in the narrative, introducing a pause between Jonah’s demand to be thrown in the sea (1:12) and the event’s occurrence (1:15). Most commentators discuss only the events of 1:13 and their causes. In this article, I suggest an interpretation of Jonah 1:13 based on the imagery of the narrative. An analysis of the use of metaphors and symbols does not replace the message of the verse; such an analysis simply augments it with motives of the seamen’s conversion. Beside the narrative level, there is a hidden level suggesting a deeper understanding of the story where symbols and metaphors have a consolidating function. Distance, directions, and movement in Jonah 1…
Análisis de técnicas de “aggregation”/“disaggregation” aplicadas a imágenes satélite para la estimación de parámetros térmicos superficiales a difere…
2023
Las aplicaciones que implican la observación de la superficie terrestre desde plataformas satélites a escala inferior a la regional, como por ejemplo, el caso del seguimiento de cultivos, requieren de una mayor disponibilidad de información térmica, en particular de la temperatura de la superficie terrestre (LST), con resoluciones espaciales apropiadas para un alcance local. Por ello, numerosos autores han propuesto y desarrollado métodos para extraer la LST a nivel “subpíxel”, mediante el empleo de productos complementarios de teledetección, con resultados adecuados para su uso en resoluciones superiores. La mayoría de estos métodos se basan en la correlación entre índices de vegetación, c…
Fault diagnosis of induction motors broken rotor bars by pattern recognition based on noise cancelation
2014
Current signal monitoring (CSM) can be used as an effective tool for diagnosing broken rotor bars fault in induction motors. In this paper, fault diagnosis and classification based on artificial neural networks (ANNs) is done in two stages. In the first stage, a filter is designed to remove irrelevant fault components (such as noise) of current signals. The coefficients of the filter are obtained by least square (LS) algorithm. Then by extracting suitable time domain features from filter's output, a neural network is trained for fault classification. The output vector of this network is represented in one of four categories that includes healthy mode, a 5 mm crack on a bar, one broken bar, …
Artificial intelligence centric scientific research on COVID-19 : an analysis based on scientometrics data
2023
AbstractWith the spread of the deadly coronavirus disease throughout the geographies of the globe, expertise from every field has been sought to fight the impact of the virus. The use of Artificial Intelligence (AI), especially, has been the center of attention due to its capability to produce trustworthy results in a reasonable time. As a result, AI centric based research on coronavirus (or COVID-19) has been receiving growing attention from different domains ranging from medicine, virology, and psychiatry etc. We present this comprehensive study that closely monitors the impact of the pandemic on global research activities related exclusively to AI. In this article, we produce highly info…
Electrical Safety Analysis in the Presence of Resonant Grounding Neutral
2019
The resonant grounding is one of the possible methods of the system neutral grounding for the medium voltage distribution. IEEE standards do define this grounding configuration, but important advantages and drawbacks of the resonant grounding might not be fully known, due to its rather uncommon application in North America. On the other hand, resonant grounding in Europe is imposed by the increased requirements for power quality, especially for medium-voltage (MV) industrial users, imposed to electric utilities by regulatory authorities, with the purpose to protect the interests of users and consumers. Level of the continuity of the service, magnitude and phase of ground-fault currents, mag…