Air pollution and climate change are some of the main problems that humankind is currently facing. The electrification of the transport sector will help to reduce these problems, but one of the major barriers for the massive adoption of electric vehicles is their limited range. The energy consumption in these vehicles is affected, among other variables, by the driving behavior, making range a value that must be personalized to each driver and each type of electric vehicle. In this paper we offer a way to estimate a personalized energy consumption model by the use of the vehicle dynamics and the driving events detected by the use of the smartphone inertial sensors, allowing an easy and non-intrusive manner to predict the correct range for each user. This paper proposes, for the classification of events, a deep neural network (Long-Short Time Memory) which has been trained with more than 22,000 car trips, and the application to improve the consumption model taking into account the driver behavior captured across different trips, allowing a personalized prediction. Results and validation in real cases show that errors in the predicted consumption values are halved when abrupt events are considered in the model.
No abstract
2017ii Planteamiento y resumen de la Tesis.La técnica de "Laser Shock Processing" o "Laser Peening" (LSP) es una tecnología que permite la mejora de las propiedades mecánicas de diversos materiales de interés estratégico en industrias tan variadas como la aeronáutica, la aeroespacial, la nuclear o la biomédica.El objetivo fundamental de la técnica LSP es la inducción de tensiones residuales de compresión en distintos materiales metálicos. Debido a las características del tratamiento, estas tensiones resultan estar distribuidas en zonas cercanas a la superficie de una manera no uniforme en profundidad. Resulta fundamental para la caracterización y desarrollo de la técnica LSP, por tanto, la medición de las tensiones residuales inducidas en estos materiales.Sin embargo, la medida de tensiones residuales es, independientemente del método elegido para ello, una tarea muy compleja, pues estas se distribuyen en el interior del material tratado.Existen principalmente dos técnicas de medida de tensiones residuales: las basadas en la difracción y las basadas en la relajación de tensiones. El CLUPM cuenta con la técnica del taladro incremental con rosetas de galgas extensométricas, estandarizado en la Norma ASTM E837-13. El taladro incremental es una técnica de relajación de tensiones cuyas principales ventajas son que provoca un daño muy localizado, que permite medir de forma más o menos rápida y sencilla hasta profundidades de 1-2 mm y que cuenta con un coste de equipamiento y consumibles muy inferior al de otras técnicas.Esta Tesis Doctoral se centra en la mejora de la técnica de medida de tensiones residuales no uniformes en profundidad mediante el método del taladro incremental con rosetas de galgas extensométricas. En concreto pretende desarrollar una metodología adecuada para el cálculo y la acotación de incertidumbres, la optimización de las distribuciones de puntos de cálculo de las tensiones residuales y la aplicación de la Norma ASTM E837-13 en la estimación de la incertidumbre.También pretende desarrollar modelos y estrategias para la corrección de las desviaciones que son muy influyentes en la decodificación de las tensiones residuales. Estas desviaciones son principalmente, la excentricidad del orificio (diferencia entre la posición teórica y real del orificio) y la geometría real del mismo (desviaciones con respecto a la idealidad geométrica considerada en los modelos de Elementos Finitos).La estructuración de la Tesis responde al desarrollo temporal de la misma. La figura 1 muestra un esquema de la estructura.En el capítulo 1 se presenta una introducción a las tensiones residuales en materiales metálicos y a la técnica LSP desde un punto de vista descriptivo.iii El capítulo 2 revisa los métodos existentes de medida de tensiones residuales y presenta las ventajas y desventajas de cada uno de ellos. También justifica la elección del método del taladro incremental en el CLUPM.En el capítulo 3 se describe detalladamente el método del taladro incremental, incluyendo su evolución histórica, los principios y teor...
Textual noise, such as typos or abbreviations, is a well-known issue that penalizes vanilla Transformers for most downstream tasks. We show that this is also the case for sentence similarity, a fundamental task in multiple domains, e.g. matching, retrieval or paraphrasing. Sentence similarity can be approached using cross-encoders, where the two sentences are concatenated in the input allowing the model to exploit the inter-relations between them. Previous works addressing the noise issue mainly rely on data augmentation strategies, showing improved robustness when dealing with corrupted samples that are similar to the ones used for training. However, all these methods still suffer from the token distribution shift induced by typos. In this work, we propose to tackle textual noise by equipping cross-encoders with a novel LExical-aware Attention module (LEA) that incorporates lexical similarities between words in both sentences. By using raw text similarities, our approach avoids the tokenization shift problem obtaining improved robustness. We demonstrate that the attention bias introduced by LEA helps cross-encoders to tackle complex scenarios with textual noise, specially in domains with short-text descriptions and limited context. Experiments using three popular Transformer encoders in five e-commerce datasets for product matching show that LEA consistently boosts performance under the presence of noise, while remaining competitive on the original (clean) splits. We also evaluate our approach in two datasets for textual entailment and paraphrasing showing that LEA is robust to typos in domains with longer sentences and more natural context. Additionally, we thoroughly analyze several design choices in our approach, providing insights about the impact of the decisions made and fostering future research in cross-encoders dealing with typos.
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