Physics-informed neural networks (PINNs) have enabled significant improvements in modelling physical processes described by partial differential equations (PDEs) and are in principle capable of modeling a large variety of differential equations. PINNs are based on simple architectures, and learn the behavior of complex physical systems by optimizing the network parameters to minimize the residual of the underlying PDE. Current network architectures share some of the limitations of classical numerical discretization schemes when applied to non-linear differential equations in continuum mechanics. A paradigmatic example is the solution of hyperbolic conservation laws that develop highly localized nonlinear shock waves. Learning solutions of PDEs with dominant hyperbolic character is a challenge for current PINN approaches, which rely, like most grid-based numerical schemes, on adding artificial dissipation. Here, we address the fundamental question of which network architectures are best suited to learn the complex behavior of non-linear PDEs. We focus on network architecture rather than on residual regularization. Our new methodology, called physics-informed attention-based neural networks (PIANNs), is a combination of recurrent neural networks and attention mechanisms. The attention mechanism adapts the behavior of the deep neural network to the non-linear features of the solution, and break the current limitations of PINNs. We find that PIANNs effectively capture the shock front in a hyperbolic model problem, and are capable of providing high-quality solutions inside the convex hull of the training set.
ResumenEn este trabajo se presenta el desarrollo e implementación de un monitor cardiaco capaz de cumplir con características de portabilidad, facilidad de uso y tiempo prolongado de operación. El diseño se divide en dos fases. En la primera, cada etapa del monitor cardiaco se implementa priorizando su consumo individual de energía. En la segunda fase, se integran las etapas para conformar el monitor cardiaco, constituido por una fuente de alimentación, una interfaz con el paciente, un micro controlador, una interfaz inalámbrica y una aplicación que se ejecuta en un teléfono inteligente. Para cumplir con las dos fases de diseño se exponen inicialmente los fundamentos teóricos y el desarrollo actual de la monitorización cardiaca. Posteriormente, para cada etapa se describen los requerimientos funcionales y las variables relevantes para su diseño. También se detallan los procesos de implementación y los procedimientos de prueba y sus resultados. Con esta investigación se pretende contribuir con una alternativa de diseño de un monitor cardiaco, que puede utilizarse por un periodo no menor a 30 días. Los resultados demostraron que el equipo desarrollado permite la monitorización cardiaca remota, facilita la movilidad de pacientes y además elimina la necesidad además elimina la necesidad de continuas recargas de energía.Palabras Clave: interfaz inalámbrica; monitor cardiaco; teléfono inteligente. AbstractThis paper describes the development and implementation of a heart monitor capable of meeting portability features, easy to use and a prolonged time of operation. The design is divided into two phases. In the first, each stage of the cardiac monitor is implemented prioritizing their individual energy consumption. In the second phase, the stages are integrated to form the cardiac monitor, consisting of a power supply, an interface with the patient, a micro controller, a wireless interface and an application running on a smartphone. To fulfill the two design phases are initially exposed the theoretical foundations and the current development of cardiac monitoring. Subsequently, for each stage, the functional requirements are described and the relevant variables for the design. Also, implementation processes and test procedures and results are detailed. This research is intended to contribute to an alternative design of a heart monitor, which can be used for not less than 30 days period. The results showed that the equipment developed allows remote cardiac monitoring, facilitates the mobility of patients and also eliminates the need for continuous energy refills.
RESUMENEsta investigación tiene como objetivo general, diseñar un sistema automatizado que permita la monitorización y control de la administración de alimentos para cultivos de "tilapias". Este sistema representa en un prototipo que utiliza tecnología inalámbrica para la ejecución de la administración de alimentos y un programa tipo scada (Supervisory Control And Data Acquisitiori) que permite monitorizar los estados de funcionamiento del prototipo en tiempo real. Para operar este sistema solo basta con ejecutar la aplicación y monitorear los estados de cada equipo remoto, que en caso de ser necesaria una modificación se escribirá el comando en la pestaña 'control' del programa. El equipo coordinador de la red inalámbrica, llamado así porque me permite controlar la red de equipos remotos desde el computador con la aplicación de escritorio o scada, se comunica con cada equipo para ordenar el despacho de alimento y su configuración. Además, los equipos remotos basarán su funcionamiento en el uso de un sistema fotovoltaico ya que el acceso con lineas de energía eléctrica convencional a estas áreas en campo abierto es muy difícil y no viable; por otro lado estas energías son amigables al ambiente por no emitir contaminantes a la atmosfera que podría también afectar los cultivos. Las pruebas realizadas al sistema consistieron en comunicar los módulos de forma inalámbrica para la transmisión de instrucciones desde la aplicación de escritorio, el desempeño del equipo remoto según las instrucciones impartidas y la visualización de estados de funcionamiento del equipo remoto en la aplicación de escritorio. Como resultado final se pudo concluir que el sistema superó las pruebas establecidas y cumple con los requerimientos técnicos establecidos, protocolos de comunicación, interfaz hombre máquina y precisión de despacho de alimento, cumpliendo el objetivo de gestionar eficientemente el alimento en cultivos de "tilapias". PALABRAS CLAVESistema automatiado, comunicación inalámbrica, equzo coordinado,; equipo remoto, sistema scada, microcontroladores, módulo Xbee. ABSTRACTThe research goal was to develop an automatic food administration system for a "tilapias farm. This system is a prototype that monitors and controls several devices using wireless technology. The control functions are for food administration and monitoring functions use scada software in real time for each remote device. If necessary, the operator can use a command to modify the operation of the device in the control tab. The coorclinator's device, the one that controls the rest of devices of the red let see status from a computer using the scada and communicates with each remote device to give the food and configure its parameters.
Fast track article for IS&T International Symposium on Electronic Imaging 2020: Computational Imaging proceedings.
Existen algoritmos que ayudan en el aprendizaje de los agentes artificiales, de los cuales se aplicará en el presente trabajo los conocidos como, clasificadores en cascada. Los objetivos del presente estudio son: implementar y evaluar el rendimiento de ocho clasificadores en cascada usando dos tipos de extractores de características en el reconocimiento de hojas del árbol Pithecellobium Samán también conocido como árbol de Samán. Para la implementación de los clasificadores en cascada, se usa la librería EmguCV junto con Visual Studio y a cada clasificador, se le suministran imágenes del objeto a reconocer e imágenes que no lo sean. Los clasificadores se evaluarán usando las siguientes curvas: ROC (Receiver Operating Giaractersistic) para calcular el área bajo la curva, DET (Detection Error TradeofJ) para evaluar las muestras positivas mal clasificadas y PR (Precision and Recall) para medir la precisión. Como resultado, el extractor más eficiente es el Local Binary Pattern (LPB). PALABRAS CLAVE Aprendi.aje automático, cIasflcadores en cascada, Emgu CJ/ Haar, 1 .RP, visión artijicial, intelgencia artificiaL ABSTRACTThere are algorithms that assist in the learning of artificial agents, which will be applied in the present work known as cascade classifiers. The objectives of this study are: implementing and evaluating performance eight cascaded classiflers using two kinds of feature extractors to recognize Pithecellobium leaf tree also known as Saman Saman tree. For the implementadon of cascade classifiers, EmguCV library and Visual Studio are used, for each c1assi1ier is supplied with images of object to be recognized and images that are not. The classifiers are evaluated using the following curves: ROC (Receiver Operating Charactersisticl to calculate the area under the curve, DET (Detection Error Tradeoff to assess positive samples misclassified and PR (Precision and Recail) to measure accuracy. As a result, the most efficient extractor Local Binarv Pattern is (LPB). Cl/Ç Harr, LBP, compuler vision, artificial intel4gence. KEYWORDS Machine learning, class/lers cascade Emgu
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