Resultados de investigación

En el proyecto se USECHIP desarrolla este dataset neuromórfico para estudiar la clasificación de aves mediante sistemas autónomos de bajo consumo y bajo coste. El conjunto incluye vídeos de canario, periquito, cotorra y gorrión, transformados mediante un Neuromorphic Auditory Sensor (NAS) en eventos pulsantes distribuidos en 64 bandas de frecuencia en estéreo. Las señales, registradas en ficheros .AEDAT con direcciones AER y marcas temporales, se procesan en MATLAB para generar muestras destinadas al acelerador de redes neuronales pulsantes y recurrentes ReckOn. El dataset final ofrece ficheros .dat equilibrados, creados con distintos umbrales de agrupación temporal., 1. Objetivo y alcance del dataset Uno de los objetivos del proyecto USECHIP es estudiar la biodiversidad mediante circuitos y sistemas autónomos, de bajo consumo y bajo coste, contribuyendo al objetivo europeo PERTE-chip. En este trabajo se evalúa la viabilidad de clasificar aves utilizando sistemas neuromórficos para el sensado y la grabación de audio, así como Redes Neuronales Pulsantes y Recurrentes para su clasificación. 2. Archivos mp4 de origen y clases de aves El dataset contiene vídeos en formato .mp4 (carpeta mp4) correspondientes a cuatro aves: canario, periquito, cotorra y gorrión. Los vídeos se han descargado de YouTube y sus enlaces se encuentran en el archivo links.txt. Los nombres de estos archivos son: 0_Canario_Canary.mp4, 1_Cotorra_Parakeet.mp4, 2_Gorrion_Sparrow.mp4 y 3_Jilguero_Goldfinch.mp4. El número al principio del nombre del archivo corresponde con la clase en numérica en el dataset. 3. Conversión del audio mediante el NAS a ficheros .aedat El Neuromorphic Auditory Sensor (NAS) descompone el audio en 64 bandas de frecuencia comprendidas entre 20 Hz y 20 kHz. El sistema emula la cóclea humana, que transmite al córtex auditivo información pulsante sobre las bandas detectadas en el audio de entrada. El NAS convierte el audio en modulación por frecuencia de pulsos (PFM) y filtra este flujo de pulsos mediante dos bancos de filtros de paso de banda, configurables en cascada o en paralelo. En la configuración en cascada, los filtros de paso de banda de mayor frecuencia reciben la señal pulsante, conservan la banda detectada y descartan los pulsos correspondientes a frecuencias menores. La salida descartada alimenta el filtro configurado con la siguiente banda de alta frecuencia. Este procedimiento se repite 64 veces, una por cada banda. Cada filtro dispone de dos salidas pulsantes, que representan la actividad positiva o negativa de la señal de audio. Las salidas pulsantes de los filtros se multiplexan en un bus digital asíncrono. Cada pulso genera un evento identificado numéricamente con el filtro que lo produjo. Los filtros de mayor frecuencia tienen identificadores menores. Cada filtro emplea dos identificadores: uno par para los eventos positivos y otro impar para los negativos. El NAS dispone de dos entradas de audio y permite trabajar con sonido estéreo. Las direcciones de ambas entradas son correlativas y abarcan de 0 a 255: las direcciones de 0 a 127 corresponden a la «oreja» izquierda y las de 128 a 255 a la derecha. La salida pulsante del NAS contiene información sobre el identificador de cada evento, en formato Address-Event Representation (AER), y sobre el instante en que se produce. Para conservar ambos datos, el sistema de captura OKAERTool asigna una marca temporal a cada evento y los empaqueta en tramas que se envían por USB al PC. El programa específico jAER almacena la información en ficheros .AEDAT, que contienen la secuencia AER y la marca temporal (timestamp) de cada evento. Por tanto, los ficheros .AEDAT representan la transformación del audio de los vídeos .mp4 a un formato neuromórfico descompuesto en bandas de frecuencia. Estos archivos se encuentran en la carpeta “aedat”. 4. Generación de muestras para ReckOn en ficheros .dat A partir de las grabaciones .AEDAT se extraen las muestras de entrenamiento y test destinadas al acelerador de redes neuronales pulsantes y recurrentes ReckOn. El procesamiento se realiza en MATLAB mediante los siguientes archivos (carpeta Matlab): 1. Loadaerdat.m. Recibe la ruta y el nombre de un fichero .aedat y devuelve un array de dos columnas y tantas filas como eventos contiene el archivo. Las columnas representan los eventos y sus marcas temporales. 2. gen_ds_reckon_birds_mw_max.m. Recibe un umbral (th) y un booleano que indica si deben mostrarse gráficos de las muestras extraídas. El umbral determina cuántos eventos consecutivos de cada filtro y con la misma polaridad deben recibirse para generar un evento de salida para ese filtro y polaridad. Se implementa con un contador por cada filtro que incrementa 1 si llega un evento positivo, y decrementa 1 si el evento que llega es negativo. Este comportamiento representa el umbral de una neurona Integrate & Fire situada a la salida de cada filtro. Esta neurona IF no incorpora ni olvido ni tiempo refractario. Además, el valor de th también se emplea para crear muestras de mayor duración temporal. Para ello, las marcas temporales se dividen por th antes de comprobar la duración. Todas las muestras tienen 2250 timesteps, con la relación 1 timestep = 1 timestamp × th. gen_ds_reckon_birds_mw_max.m itera sobre los cuatro archivos .aedat, llama a plot_reckon_mw_max.m para cada uno y, una vez extraídas las muestras de cada ave, las mezcla y concatena en un único fichero .dat con el formato de ReckOn. 3. Plot_reckon_mw_max.m. Recibe como parámetros de entrada el nombre del archivo .aedat, el número de clase asociado al ave, el umbral, el número máximo de muestras que se desea extraer y un booleano para representar gráficamente cada muestra. Llama a loadaerdat.m, recorre los eventos para implementar el circuito de filtro IF con el umbral indicado y procesa la lista reducida tras el filtrado haciendo un proceso de segmentación y etiquetado. La función recorta secuencias de eventos con marcas temporales de hasta 2250 × th. En cada muestra inserta un evento especial con dirección AER -2 y con timestep igual a la clase correspondiente. Al final añade otro evento especial con dirección -1 y timestep 2250. Los timesteps se calculan dividiendo entre th, mediante números enteros, la marca temporal del fichero .aedat. Además, las marcas temporales de cada muestra se desplazan para que comiencen siempre en el timestep 0. 5. Ficheros .dat disponibles El dataset contiene los siguientes archivos equilibrados (carpeta dat): o birds_mw_th1_balanced_max.dat: generado con th = 1; contiene 4000 muestras, 1000 por ave. o birds_mw_th20_balanced_max.dat: generado con th = 20; contiene 940 muestras, 235 por ave. o birds_mw_th50_balanced_max.dat: generado con th = 50; contiene 504 muestras, 126 por ave. o birds_mw_th100_balanced_max.dat: generado con th = 100; contiene 264 muestras, 66 por ave.

This dataset contains the original data and files used to create Figures 5, 7 and 8 in the paper, and Figure S5 of the Supplementary Material., FIG5_10kHz_400Vpp_Sample.avi FIG78_DATA.m FIG78_c1c2c3.txt FIG78_V1V2V3.txt FIGS5_DATA.m FIGS5_c1c2c3.txt FIGS5_V1V2V3.txt

CRC-MSI-HistoTags v1.0 es un conjunto de datos de histología de cáncer colorrectal a nivel de parche. Contiene 600 parches de imagen H&E desidentificados de 512 x 512 píxeles, extraídos a 20x (resolución espacial de 0,5 um/píxel; campo de tejido de 256 x 256 um por parche), repartidos a partes iguales entre tres cohortes (200 parches cada una): la cohorte institucional Macarena, TCGA-COAD y CPTAC-COAD. Cada cohorte está equilibrada con 100 parches con inestabilidad de microsatélites (MSI) y 100 estables (MSS). Cada parche se vincula a su estado MSI/MSS y a siete anotaciones morfológicas binarias por consenso de expertos (arquitectura glandular, diferenciación tumoral, serración glandular, mucina, linfocitos intraepiteliales infiltrantes de tumor, inflamación peritumoral y necrosis intraluminal). Metodología: los parches se seleccionaron a partir de imágenes de portaobjetos completos (WSI) mediante un flujo de aprendizaje de múltiples instancias (MIL) de alta atención. El estado MSI/MSS de la cohorte Macarena se determinó por inmunohistoquímica de reparación de errores de emparejamiento (MLH1, MSH2, MSH6 y PMS2). Dos anotadores anotaron los 600 parches de forma independiente y las discrepancias se resolvieron por consenso. La cohorte institucional Macarena fue aprobada por el Comité de Ética de la Investigación de los Hospitales Universitarios Virgen Macarena-Virgen del Rocío (protocolo PID2023-147688OA-I00) y se libera como imágenes desidentificadas a nivel de parche. El conjunto de datos incluye además metadatos por parche, un manifiesto de archivos con sumas de comprobación SHA256, diccionarios de etiquetas y cohortes, un archivo de validación técnica, tablas suplementarias de trazabilidad de anotaciones y scripts de Python para cargar y validar la publicación. El conjunto describe la colección de imágenes en sí, no los resultados de ningún modelo de predicción MSI/MSS., images/ (macarena/, tcga_coad/, cptac_coad/): 600 imágenes PNG RGB (200 por cohorte). data/: metadata.csv, file_manifest.csv, tag_annotations_consensus_final.csv, tag_dictionary.csv, cohort_dictionary.csv, technical_validation_final.csv. supplementary/: anotaciones brutas por anotador y tablas de trazabilidad del consenso. code/: load_dataset.py, validate_dataset.py. docs/: documentación de protocolo, validación técnica y disponibilidad de datos. CITATION.cff, LICENSE.

Crayons of Askalan (2011), dirigido y escrito por Laila Hotait, es un documental creativo, basado en una larga investigación, que retrata el proceso artístico del pintor palestino Zuhdi Al Adawi durante su encarcelamiento en la prisión israelí de Askalan. A través de la memoria, el dibujo y la palabra, la película reconstruye la experiencia del encierro y la resistencia simbólica mediante la creación artística. El film articula testimonio, archivo y recreación visual para explorar la relación entre arte, identidad y supervivencia en contexto de conflicto, convirtiendo el acto creativo en una forma de afirmación política y memoria colectiva. La película se estrenó en Hot Docs y estuvo en más de veinte festivales nacinales e internacionales en selección., Financiado por el Sundance Documentary Institute, Arab Fund for Arts and Culture, Screen Institute Beirut y Doha Film Institute. Seleccionado en Berlinale Talents, Editing Studio.

Medalla en torno al mito de Sísifo, exhibida en la exposición organizada por la Federación Internacional de Medalla Artística, FIDEM y el Museo Estatal de Munich (Alemania). Bajo el título "Nuestros mitos, nuestras raices" se recoge una muestra de medallas artísticas realizadas por artistas de 27 países. La medalla Sísifo fue una de las piezas seleccionadas para representar a la delegación de España.

Diseño original y construcción de Flauta Travesera Cromática de Bambú, con 10 hole tones y posiciones. Luthería de instrumentos musicales Aerófonos Andinos de Bambú.

La resolución de los conflictos implica necesariamente mediación, diálogo entre iguales y ambición de las partes por un futuro común que se cimente en un presente justo. Así, la paz deja de ser una promesa para ser el objetivo común. Esta viñeta se conceptualiza un veintidós de febrero de dos mil veintiséis, en un tren que me lleva de Málaga a Madrid, en un contexto de tensión internacional en el que aún no se había materializado una acción unilateral de ataque como la que pudimos ver pasada una semana por parte de dos adalides de la libertad. Pensaba y pienso lo complejo que debe ser educar en la paz a una generación que respira este aire, que se sabe en un nuevo paradigma en el que las bienintencionadas apuestas del pasado no se han llegado a materializar y que no ha sido necesario rebatirlas con argumentos de ningún tipo. En este contexto, la paz es el fuego que incendia, ilumina y guía el camino hacia una libertad que se sostiene en la prevalencia de un orden económico agonizante y que precisa de la barbarie para su sustento.