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Este trabajo fin de máster se enmarca en un contexto empresarial, en el que las actividades se desarrollarán en el departamento APU Design office de Airbus Operations S.L, en la planta de Getafe, bajo una beca. El trabajo se llevará a cabo en una modalidad de codirección, en primer lugar, con un tutor empresarial, Alberto Martínez Sancho, conocedor del mundo aeronáutico y cuyas actividades se centran en el desarrollo de algoritmos de mantenimiento predictivo, y, en segundo lugar, con un tutor universitario, Doroteo Torre Toledano, investigador dedicado a tareas de reconocimiento de voz y procesamiento de audio. El mantenimiento predictivo es un marco de actuación en el que elementos físicos se monitorizan con el fin de desarrollar modelos y algoritmos que puedan detectar fallos y síntomas de ellos antes de que éstos ocurran, realizando de esta forma las tareas de mantenimiento que procedan con el fin de evitar cualquier tipo de fallo que pueda ocasionar algún perjuicio o interrupción operacional. Gracias a la proliferación, desarrollo y madurez de plataformas que manejan una gran cantidad de datos, Airbus desarrolló la plataforma Skywise, en colaboración con la empresa americana Palantir Technologies, por ello, se buscaba en el departamento un perfil concreto de científico de datos el cual pudiera sacar partido de esa gran cantidad de información y desarrollar algoritmos para la anticipación de un evento de fallo en la unidad auxiliar de potencia, APU, de la flota del A380, el avión comercial de pasajeros más grande del mundo. Para el desarrollo de un primer prototipo de sistema de anticipación de fallos, se estudiará en primer lugar el ente físico con el que trabajaremos, el APU, desde un punto mecánico y de señal. Posteriormente, se propondrá, basándonos en el estado del arte, una serie de técnicas, algoritmos, procedimientos y protocolo experimental para afrontar nuestro problema, además, se evaluarán distintos tipos de algoritmos de aprendizaje automático mostrando finalmente las métricas y curvas que permiten evaluar su rendimiento. Para concluir el trabajo, se presentarán los resultados al equipo técnico para el estudio de su rendimiento y viabilidad de cara a una posible implantación en el sistema de alertas de Airbus., This Master´s thesis is linked to a business context, in which the different activities will be carried out in the APU Design office at Airbus Operations S.L, in Getafe plant, during an internship. The work will be co-directed firstly, by Alberto Martínez Sancho, business supervisor, who has a deep knowledge of aeronautical world and whose activities are focused on the development of predictive maintenance algorithms and health monitoring, secondly, by Doroteo Torre Toledano, academic supervisor, researcher and expert in audio processing and voice recognition. Predictive maintenance is a framework in which physical elements are monitored in order to develop models and algorithms whose aim is to detect failures and its symptoms before they actually occur, carrying different tasks out so as to avoid any kind of failure that could damage the element and cause operational interruptions. Thanks to the proliferation, development and maturity of platforms that deal with a great amount of data, Airbus launched the Skywise platform, in partnership with Palantir Technologies, as a result, the APU Design Office was looking for a data scientist who could make value from that data in order to develop algorithms for a failure event anticipation in the auxiliary power unit, APU, of A380 fleet, the world´s biggest passenger commercial aircraft. In order to develop a first prototype of a failure event anticipation system, the APU will be studied from a mechanical and signal point of view. Afterwards, based on the state of the art, different techniques, algorithms, procedures and experimental protocols will be proposed to face our problem, in addition, some machine learning algorithms will be evaluated, presenting the different metrics and curves that allow us to evaluate its performance. Finally, the results will be presented to the technical team for its performance and viability study, in pursuit of a possible implementation in Airbus alert system.

"OBJETIVO: EL OBJETIVO DE ESTE TRABAJO FINAL DE GRADO (TFG) FUE ANALIZAR Y COMPARAR EL EFECTO DE LA TÉCNICA SELF - MYOFASCIAL RELEASE (SMR) Y UN PROTOCOLO DE ESTIRAMIENTOS ESTÁTICOS (PEE) COMO MEDIDA DE RECUPERACIÓN POST - EJERCICIO SOBRE EL ROM, LA FUERZA ¿ VELOCIDAD (PERFIL F/V), LA FUERZA ISOMÉTRICA DE LA FLEXO ¿ EXTENSIÓN DE RODILLA, EL EQUILIBRIO DINÁMICO UNILATERAL (Y-BALANCE), Y LA PERCEPCIÓN DE DOLOR (VAS). MÉTODO: DOS PARTICIPANTES ASISTIERON AL LABORATORIO EN UN TOTAL DE 7 OCASIONES CON UNA DURACIÓN APROXIMADA DE 60-90 MINUTOS PARA CADA UNA DE ELLAS. LOS SUJETOS PARTICIPARON EN 2 SESIONES DIFERENTES: 1) CALENTAMIENTO, EOMS, PROTOCOLO DE RECUPERACIÓN (PFR, PEE, PRP), Y FINALMENTE TESTEO DE LAS VARIABLES O 2) CALENTAMIENTO Y TESTEO DE LAS VARIABLES. RESULTADOS: NO SE ENCONTRARON DIFERENCIAS CLÍNICAMENTE RELEVANTES ENTRE LAS MEDIDAS POST-48H Y POST-INTERVENCIÓN CUANDO SE UTILIZÓ EL PFR. CONCLUSIONES: EL USO DE FOAM ROLLER COMO MEDIDA DE RECUPERACIÓN NO PARECE MEJORAR LA RECUPERACIÓN POST-EJERCICIO CON RESPECTO A MEDIDAS DE RECUPERACIÓN CLÁSICAS COMO EL ESTIRAMIENTO ESTÁTICO O LA RECUPERACIÓN PASIVA."

Artículo de investigación Estudio comparativo entre los acuerdos de paz de la Habana y el Estatuto de Roma, para determinar si existen o no violaciones a las obligaciones internacionales del estado colombiano adquiridas con la ratificacion de este tratado o por el contrario el mismo es acorde al derecho penal internacional. METODOLOGÍA: el articulo tiene un desarrollo descriptivo y comparativo entre los acuerdos y el estatuto de roma. Pregrado Abogado INTRODUCCIÓN 1. INICIO DE LAS CONVERSACIONES 2. PUNTOS QUE COMPONEN EL ACUERDO 3. OBLIGACIONES INTERNACIONALES DEL ESTADO FRENTE A LOS ACUERDOS 4. COMPETENCIA DE LA CPI EN EL CASO COLOMBIANO CONCLUSIONES

Este Trabajo Fin de Grado tiene como objetivo el estudio y desarrollo de un sistema de reconocimiento de locutor dependiente de texto, empleando para ello modelos ocultos de Markov (HMMs), ampliamente usados en reconocimiento de voz. Para ello, se partirá de resultados y pruebas realizados anteriormente en el grupo ATVS en esta temática, se intentará replicar experimentos previos, extenderlos a la nueva base de datos RSR2015 y, en la medida de lo posible, mejorar las prestaciones de los sistemas previos. En primer lugar, emplearemos dos bases de datos para el desarrollo del sistema y realización de experimentos, YOHO y RSR2015. La primera de ellas constituye la base de datos de referencia para el reconocimiento de locutor dependiente de texto, ampliamente utilizada en los últimos años en el ámbito de la investigación, y que ha sido objeto de estudio y evaluaciones durante los últimos años. La segunda de ellas será sobre la que realizaremos la mayor parte de los experimentos, al tratarse de una base de datos de reciente aparición. Partiremos de los resultados obtenidos por el grupo ATVS en reconocimiento de locutor dependiente de texto con la base de datos YOHO, los cuales se replicarán y servirán de punto de partida para realizar los experimentos con la nueva base de datos RSR2015. Con ella se realizarán distintas pruebas en cuanto a verificación de locutor y verificación de frase se refiere. Por lo tanto, se buscará obtener resultados similares a los ya existentes para la base de datos RSR2015 y se intentará introducir nuevas mejoras para alcanzar mejores resultados., The aim of this Bachelor Thesis is the study and development of a text-dependent speaker recognition system, using hidden Markov models as they are widely used in speech recognition. For that purpose, results and tests previously done by ATVS group will be taken, we will try to replicate and extend them to the new RSR2015 database and to the maximum extent possible, improve the performance of previous systems. First of all, we will use two databases for the developing of the systems and conducting of experiments, YOHO and RSR2015. The first one has been one of the reference databases for the text-dependent speaker recognition task, widely used in the last years in research and which has been under study and evaluations. We will focus on the second one to conduct the experiments as it is a recently appeared database. We will start from results obtained by ATVS group in text-dependent speaker recognition task with the YOHO database, which will be replicated and will be a starting point to conduct the new experiments with the new RSR2015 database. Different tests as for speaker and sentence verification will be done with this database. Overall, we will try to get similar results to the ones that already exist for the RSR2015 database, and we will try to make further improvements to achieve better results.

Resumen Antecedentes: Desde 2004 se han propuesto diversos criterios para definir y estadiar el fracaso renal agudo (FRA), sin embargo, no se conoce cuál de ellos debe ser empleado cuando se desarrolla FRA en el contexto de la sepsis grave. Objetivo: Valorar la capacidad predictiva de mortalidad en una cohorte de pacientes con sepsis de los distintos métodos de clasificación del FRA. Métodos: Estudio prospectivo de los pacientes > 18 años ingresados en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) de nuestro hospital desde abril de 2008 hasta septiembre de 2010 con shock séptico. La creatinina plasmática se determinó diariamente en UCI. Los pacientes se clasificaron de forma retrospectiva según las clasificaciones RIFLE, AKIN, KDIGO y cinética de la creatinina (CK). Resultados: El porcentaje de pacientes que desarrolló FRA según cada clasificación fue: 74,3% RIFLE; 81,7% AKIN; 81,7% KDIGO y 77,5% CK. Cada estadio de FRA por RIFLE (OR 1,452; p = 0,003), por AKIN (OR 1,349; p = 0,028) y por KDIGO (OR 1,452; p = 0,006) se relacionaba de forma independiente con la mortalidad intrahospitalaria, pero no por CK (OR 1,188; p = 0,148). Conclusiones: Un porcentaje elevado de pacientes con sepsis grave desarrolla FRA que se puede clasificar según los distintos métodos propuestos. Los estadios de las clasificaciones RIFLE, AKIN y KDIGO se relacionan con un mayor riesgo de muerte intrahospitalaria. Por el contrario, la nueva definición de CK no se relaciona con una mayor mortalidad y no se debería usar en estos pacientes con sepsis grave sin confirmar su utilidad en estudios posteriores. Abstract Background: Since 2004, various criteria have been proposed to define and stage acute kidney injury (AKI). Nevertheless, fixed criteria for assessing severe sepsis-related AKI have not yet been established. Objectives: To assess the ability of the different AKI classification methods to predict mortality in a cohort of patients with sepsis. Methods: A prospective study of patients > 18 years with septic shock admitted to the intensive care unit (ICU) of our hospital from April 2008 to September 2010 was conducted. Plasma creatinine levels were measured daily in the ICU. Patients were classified retrospectively according to RIFLE, AKIN, KDIGO and creatinine kinetics (CK) criteria. Results: The AKI rate according to the different criteria was 74.3% for RIFLE, 81.7% for AKIN, 81.7% for KDIGO and 77.5% for CK. AKI staging by RIFLE (OR 1.452, P = .003), AKIN (OR 1.349, P = .028) and KDIGO criteria (OR 1.452, P = .006), but not CK criteria (OR 1.188, P = .148) were independently related to in-hospital mortality. Conclusions: A high rate of patients with severe sepsis developed AKI, which can be classified according to different criteria. Each stage defined by RIFLE, AKIN and KDIGO related to a higher risk of in-hospital mortality. In contrast, the new CK criteria did not relate to higher mortality in patients with severe sepsis and this classification should not be used in these patients without further studies assessing its suitability.

El problema principal sería la distorsión en los perfiles de tensión y problemas de sobrecarga en el sistema de transmisión nacional debido al aumento exponencial de la población de vehículos eléctricos. Nuestro proyecto crea una herramienta para el análisis de los efectos de la introducción de vehículos eléctricos en el sistema de transmisión nacional. Para el diseño de la herramienta se tuvieron en cuenta tres alternativas para la metodología y tres lenguajes de programación: Para la metodología se escogía un método determinista que toma parámetros de la red para calcular un flujo de potencia, arrojando como resultado los perfiles de tensiones y un flujo de carga, asimismo para el lenguaje de programación que se utilizó para la herramienta se escogió Julia el cual cumplio con los requerimientos necesarios para el diseño. La herramienta importa tres archivos de formato .csv los cuales contiene información concerniente a los parámetros de las líneas, los límites de generación y las cargas del sistema. Teniendo como resultado los perfiles de tensión del sistema, el flujo de potencia y la cargabilidad de las líneas. Ahora bien respecto a los resultados, se presentó que en el escenario de 8pm(mayor carga), hubo disminución en los perfiles de tensión en el 53.3% de los nodos del sistema. Además en las líneas se encontró que para este mismo horario el 9.16% de las líneas estaban cargadas al 100%. Esto sugiere que sí se presentan efectos “notables” en cuanto a operación en el sistema debido a los EVs, siendo en los horarios de mayor carga donde se presenta mayor disminución en los perfiles de tensión y el mayor porcentaje de líneas cargadas el 100%. La realización del análisis de los efectos en STN mediante la herramienta fue exitoso. Se cumplieron todos los objetivos a cabalidad. The main problem is the distortion in the voltage profiles and overload problems in the national transmission system due to the exponential increase in the population of electric vehicles. Our project creates a tool for the analysis of the effects of the introduction of electric vehicles in the national transmission system. For the design of the tool, three alternatives for the methodology and three programming languages ​​were taken into account: For the methodology, a deterministic method was chosen that takes parameters from the network to calculate a power flow, yielding as a result the profiles of voltages and a load flow, also for the programming language that was used for the tool, Julia was chosen, which met the necessary requirements for the design. The tool imports three files in .csv format which contain information regarding the parameters of the lines, the generation limits and the system loads. Having as a result the voltage profiles of the system, the power flow and the chargeability of the lines. However, regarding the results, it was presented that in the 8pm scenario (higher load), there was a decrease in the voltage profiles in 53.3% of the system nodes. In addition, in the lines, it was found that for this same time, 9.16% of the lines were 100% charged. This suggests that there are “notable” effects in terms of operation in the system due to the EVs, being in the hours of greatest load where there is a greater decrease in the voltage profiles and the highest percentage of 100% charged lines. The analysis of the effects on STN using the tool was successful. All objectives were fully met.