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Les xarxes neuronals cel·lulars altrament anomenades CNNs, són un tipus de sistema dinàmic que relaciona diferents elements que s'anomenen neurones via unes plantilles de paràmetres. Aquest sistema queda completament determinat coneixent quines són les entrades a la xarxa, les sortides i els paràmetres o pesos. En aquest treball fem un estudi exhaustiu sobre aquest tipus de xarxa en el cas més senzill on només hi intervenen dues neurones. Tot i la simplicitat del sistema, veurem que pot tenir una dinàmica molt rica. Primer de tot, revisem l'estabilitat d'aquest sistema des de dos punts de vista diferents. Usant la teoria de Lyapunov, trobem el rang de paràmetres en el que hem de treballar per aconseguir la convergència de la xarxa cap a un punt fix. Aquest mètode ens obre les portes per abordar els diferents tipus de problemes que es poden resoldre usant una xarxa neuronal cel·lular de dues neurones. D'altra banda, el comportament dinàmic de la CNN està determinat per la funció lineal a trossos que defineix les sortides del sistema. Això ens permet estudiar els diferents sistemes que apareixen en cada una de les regions on el sistema és lineal, aconseguint un estudi complet de l'estabilitat de la xarxa en funció de les posicions locals dels diferents punts d'equilibri del sistema. D'aquí obtenim bàsicament dos tipus de convergència, cap a un punt fix o bé cap a un cicle límit. Aquests resultats ens permeten organitzar aquest estudi bàsicament en aquests dos tipus de convergència. Entendre el sistema d'equacions diferencials que defineixen la CNN en dimensió 1 usant només dues neurones, ens permet trobar les dificultats intrínseques de les xarxes neuronals cel·lulars així com els possibles usos que els hi podem donar. A més, ens donarà les claus per a poder entendre el cas general. Un dels primers problemes que abordem és la dependència de les sortides del sistema respecte les condicions inicials. La funció de Lyapunov que usem en l'estudi de l'estabilitat es pot veure com una quàdrica si la pensem com a funció de les sortides. La posició i la geometria d'aquesta forma quadràtica ens permeten trobar condicions sobre els paràmetres que descriuen el sistema dinàmic. Treballant en aquestes regions aconseguim abolir el problema de la dependència. A partir d'aquí ja comencem a estudiar les diferents aplicacions de les CNN treballant en un rang de paràmetres on el sistema convergeix a un punt fix. Una primera aplicació la trobem usant aquest tipus de xarxa per a reproduir distribucions de probabilitat tipus Bernoulli usant altre cop la funció de Lyapunov emprada en l'estudi de l'estabilitat. Una altra aplicació apareix quan ens centrem a treballar dins del quadrat unitat. En aquest cas, el sistema és capaç de reproduir funcions lineals. L'existència de la funció de Lyapunov permet també de construir unes gràfiques que depenen dels paràmetres de la CNN que ens indiquen la relació que hi ha entre les entrades de la CNN i les sortides. Aquestes gràfiques ens donen un algoritme per a dissenyar plantilles de paràmetres reproduint aquestes relacions. També ens obren la porta a un nou problema: com composar diferents plantilles per aconseguir una determinada relació entrada¬sortida. Tot aquest estudi ens porta a pensar en buscar una relació funcional entre les entrades externes a la xarxa i les sortides. Com que les possibles sortides és un conjunt discret d'elements gràcies a la funció lineal a trossos, la correspondència entrada¬sortida es pot pensar com un problema de classificació on cada una de les classes està definida per les diferent possibles sortides. Pensant¬ho d'aquesta manera, estudiem quins problemes de classificació es poden resoldre usant una CNN de dues neurones i trobem quina relació hi ha entre els paràmetres de la CNN, les entrades i les sortides. Això ens permet trobar un mètode per a dissenyar plantilles per a cada problema concret de classificació. A més, els resultats obtinguts d'aquest estudi ens porten cap al problema de reproduir funcions Booleanes usant CNNs i ens mostren alguns dels límits que tenen les xarxes neuronals cel·lulars tot intentant reproduir el capçal de la màquina universal de Turing descoberta per Marvin Minsky l'any 1962. A partir d'aquí comencem a estudiar la xarxa neuronal cel·lular quan convergeix cap a un cicle límit. Basat en un exemple particular extret del llibre de L.O Chua, estudiem primer com trobar cicles límit en el cas que els paràmetres de la CNN que connecten les diferents neurones siguin antisimètrics. D'aquesta manera trobem en quin rang de paràmetres hem de treballar per assegurar que l'estat final de la xarxa sigui una corba tancada. A més ens dona la base per poder abordar el problema en el cas general. El comportament periòdic d'aquestes corbes ens incita primer a calcular aquest període per cada cicle i després a pensar en possibles aplicacions com ara usar les CNNs per a generar senyals de rellotge. Finalment, un cop estudiats els diferents tipus de comportament dinàmics i les seves possibles aplicacions, fem un estudi comparatiu de la xarxa neuronal cel·lular quan la sortida està definida per la funció lineal a trossos i quan està definida per la tangent hiperbòlica ja que moltes vegades en la literatura s'usa l'una en comptes de l'altra aprofitant la seva diferenciabilitat. Aquest estudi ens indica que no sempre es pot usar la tangent hiperbòlica en comptes de la funció lineal a trossos ja que la convergència del sistema és diferent en un segons com es defineixin les sortides de la CNN. / Les redes neuronales celulares o CNNs, son un tipo de sistema dinámico que relaciona diferentes elementos llamados neuronas a partir de unas plantillas de parámetros. Este sistema queda completamente determinado conociendo las entradas de la red, las salidas y los parámetros o pesos. En este trabajo hacemos un estudio exhaustivo de estos tipos de red en el caso más sencillo donde sólo intervienen dos neuronas. Este es un sistema muy sencillo que puede llegar a tener una dinámica muy rica. Primero, revisamos la estabilidad de este sistema desde dos puntos de vista diferentes. Usando la teoría de Lyapunov, encontramos el rango de parámetros en el que hemos de trabajar para conseguir que la red converja hacia un punto fijo. Este método nos abre las puertas parar poder abordar los diferentes tipos de problemas que se pueden resolver usando una red neuronal celular de dos neuronas. Por otro lado, el comportamiento dinámico de la CNN está determinado por la función lineal a tramos que define las salidas del sistema. Esto nos permite estudiar los diferentes sistemas que aparecen en cada una de las regiones donde el sistema es lineal, consiguiendo un estudio completo de la estabilidad de la red en función de las posiciones locales de los diferentes puntos de equilibrio del sistema. Obtenemos básicamente dos tipos de convergencia, hacia a un punto fijo o hacia un ciclo límite. Estos resultados nos permiten organizar este estudio básicamente en estos dos tipos de convergencia. Entender el sistema de ecuaciones diferenciales que definen la CNN en dimensión 1 usando solamente dos neuronas, nos permite encontrar las dificultades intrínsecas de las redes neuronales celulares así como sus posibles usos. Además, nos va a dar los puntos clave para poder entender el caso general. Uno de los primeros problemas que abordamos es la dependencia de las salidas del sistema respecto de las condiciones iniciales. La función de Lyapunov que usamos en el estudio de la estabilidad es una cuadrica si la pensamos como función de las salidas. La posición y la geometría de esta forma cuadrática nos permiten encontrar condiciones sobre los parámetros que describen el sistema dinámico. Trabajando en estas regiones logramos resolver el problema de la dependencia. A partir de aquí ya podemos empezar a estudiar las diferentes aplicaciones de las CNNs trabajando en un rango de parámetros donde el sistema converge a un punto fijo. Una primera aplicación la encontramos usando este tipo de red para reproducir distribuciones de probabilidad tipo Bernoulli usando otra vez la función de Lyapunov usada en el estudio de la estabilidad. Otra aplicación aparece cuando nos centramos en trabajar dentro del cuadrado unidad. En este caso, el sistema es capaz de reproducir funciones lineales. La existencia de la función de Lyapuno v permite también construir unas graficas que dependen de los parámetros de la CNN que nos indican la relación que hay entre las entradas de la CNN y las salidas. Estas graficas nos dan un algoritmo para diseñar plantillas de parámetros reproduciendo estas relaciones. También nos abren la puerta hacia un nuevo problema: como componer diferentes plantillas para conseguir una determinada relación entrada¬salida. Todo este estudio nos lleva a pensar en buscar una relación funcional entre las entradas externas a la red y las salidas. Teniendo en cuenta que las posibles salidas es un conjunto discreto de elementos gracias a la función lineal a tramos, la correspondencia entrada¬salida se puede pensar como un problema de clasificación donde cada una de las clases está definida por las diferentes posibles salidas. Pensándolo de esta forma, estudiamos qué problemas de clasificación se pueden resolver usando una CNN de dos neuronas y encontramos la relación que hay entre los parámetros de la CNN, las entradas y las salidas. Esto nos permite encontrar un método de diseño de plantillas para cada problema concreto de clasificación. Además, los resultados obtenidos en este estudio nos conducen hacia el problema de reproducir funciones Booleanas usando CNNs y nos muestran algunos de los límites que tienen las redes neuronales celulares al intentar reproducir el cabezal (la cabeza) de la máquina universal de Turing descubierta por Marvin Minsky el año 1962. A partir de aquí empezamos a estudiar la red neuronal celular cuando ésta converge hacia un ciclo límite. Basándonos en un ejemplo particular sacado del libro de L.O Chua, estudiamos primero como encontrar ciclos límite en el caso que los parámetros de la CNN que conectan las diferentes neuronas sean anti¬simétricos. De esta forma encontramos el rango de parámetros en el cuál hemos de trabajar para asegurar que el estado final de la red sea una curva cerrada. Además nos da la base para poder abordar el problema en el caso general. El comportamiento periódico de estas curvas incita primero a calcular su periodo para cada ciclo y luego a pensar en posibles aplicaciones como por ejemplo usar las CNNs para generar señales de reloj. Finalmente, estudiados ya los diferentes tipos de comportamiento dinámico y sus posibles aplicaciones, hacemos un estudio comparativo de la red neuronal celular cuando la salida está definida por la función lineal a trozos y cuando está definida por la tangente hiperbólica ya que muchas veces en la literatura se usa una en vez de la otra intentado aprovechar su diferenciabilidad. Este estudio nos indica que no siempre se puede intercambiar dichas funciones ya que la convergencia del sistema es distinta según como se definan las salidas de la CNN. / In this dissertation we review the two neuron cellular neural network stability using the Lyapunov theory, and using the different local dynamic behavior derived from the piecewise linear function use. We study then a geometrical way to understand the system dynamics. The Lyapunov stability, gives us the key point to tackle the different convergence problems that can be studied when the CNN system converges to a fixed¬point. The geometric stability shed light on the convergence to limit cycles. This work is basically organized based on these two convergence classes. We try to make an exhaustive study about Cellular Neural Networks in order to find the intrinsic difficulties, and the possible uses of a CNN. Understanding the CNN system in a lower dimension, give us some of the main keys in order to understand the general case. That's why we will focus our study in the one dimensional CNN case with only two neurons. From the results obtained using the Lyapunov function, we propose some methods to avoid the dependence on initial conditions problem. Its intrinsic characteristics as a quadratic form of the output values gives us the key points to find parameters where the final outputs do not depend on initial conditions. At this point, we are able to study different CNN applications for parameter range where the system converges to a fixed¬point. We start by using CNNs to reproduce Bernoulli probability distributions, based on the Lyapunov function geometry. Secondly, we reproduce linear functions while working inside the unit square. The existence of the Lyapunov function allows us to construct a map, called convergence map, depending on the CNN parameters, which relates the CNN inputs with the final outputs. This map gives us a recipe to design templates performing some desired input¬output associations. The results obtained drive us into the template composition problem. We study the way different templates can be applied in sequence. From the results obtained in the template design problem, we may think on finding a functional relation between the external inputs and the final outputs. Because the set of final states is discrete, thanks to the piecewise linear function, this correspondence can be thought as a classification problem. Each one of the different classes is defined by the different final states which, will depend on the CNN parameters. Next, we study which classifications problems can be solved by a two neuron CNN, and relate them with weight parameters. In this case, we also find a recipe to design templates performing these classification problems. The results obtained allow us to tackle the problem to realize Boolean functions using CNNs, and show us some CNN limits trying to reproduce the header of a universal Turing machine. Based on a particular limit cycle example extracted from Chua's book, we start this study with anti symmetric connections between cells. The results obtained can be generalized for CNNs with opposite sign parameters. We have seen in the stability study that limit cycles have the possibility to exist for this parameter range. Periodic behavior of these curves is computed in a particular case. The limit cycle period can be expressed as a function of the CNN parameters, and can be used to generate clock signals. Finally, we compare the CNN dynamic behavior using different output functions, hyperbolic tangent and piecewise linear function. Many times in the literature, hyperbolic tangent is used instead of piecewise linear function because of its differentiability along the plane. Nevertheless, in some particular regions in the parameter space, they exhibit a different number of equilibrium points. Then, for theoretical results, hyperbolic tangent should not be used instead of piecewise linear function.

El desarrollo de las tecnologías de la información y nuevos canales comunicación están modificando las preferencias y actitudes de los compradores hacia los bienes de consumo que adquieren. Por un lado, gracias a la venta on-line, una localización geográfica distinta a la de la tienda física deja de ser un impedimento, y por otro, se demandan en mayor medida bienes dotados de características avanzadas que se adapten a sus necesidades. A su vez, la aparición de nuevas tecnologías de fabricación, como la fabricación aditiva o impresión 3D, hacen posible dar respuesta a esta demanda, ya que permiten el desarrollo de productos avanzados técnicamente, que además pueden ser personalizados, o al menos adaptarse en gran medida a las características propias de diferentes grupos de individuos, lo cual se conoce como personalización masiva. Sin embargo el calzado tiene la limitación, por una parte, de que la única forma de evaluar su confort y talla adecuada es mediante prueba presencial. Esto es debido a que los métodos de escalado de hormas que utilizan los fabricantes son de naturaleza heterogénea y están faltos de armonización, de forma que la talla adecuada para un usuario puede variar en función del fabricante y/o tipo de modelo en relación a unas mismas dimensiones del pie. Por otra parte, no existen metodologías específicas de diseño para impresión 3D orientadas a los diferentes elementos que integran el zapato. A través de esta investigación se ha buscado dar respuesta a estas dos consideraciones mediante el desarrollo de metodologías CAD que permitan, en primer lugar, la obtención de tallas correctas de calzado no sólo en el ámbito local de la fábrica de zapatos, sino también en términos de mercado globalizado. En segundo lugar, el diseño y obtención de elementos del calzado (en este caso plantillas anatómicas y elementos correctores de la pisada) dotados de propiedades funcionales avanzadas a través de fabricación aditiva. Gracias a estas nuevas técnicas de automatización del diseño y producción del calzado, la industria puede alinearse con los nuevos requerimientos de la industria 4.0 en relación a la automatización y digitalización de procesos; y de personalización del producto y aumento de la flexibilidad del flujo productivo. La investigación realizada ha tenido como resultado la publicación de dos artículos en revistas JCR de alto impacto.

Actualmente, estamos viviendo un tiempo de aceleración, donde los cambios son más frecuentes que lo habitual. Existen más máquinas y herramientas a nuestra disposición para mejorar nuestra calidad de vida, sin embargo, no tenemos el tiempo para terminar todas nuestras actividades. Nuestro modelo de negocio se basa en seguir apoyando a la transformación digital durante y post Covid-19, mediante unas plantillas descargables de una página web que te ayudará a organizar el tiempo, planear las actividades pendientes, pero en general a ser mucho más productivo y lograr cumplir todos tus proyectos, metas y objetivos de manera eficaz. Las plantillas digitales Tracky están en formato PDF editable que se adapta a cualquier dispositivo ya sea celular, Tablet o laptop. Asimismo, por parte de nuestra creatividad hemos creado un singular personaje que cobra vida en nuestras plantillas y redes sociales. Tracky, nuestro personaje principal, nació de la palabra tracker, una plantilla muy utilizada para realizar un buen seguimiento a tus actividades y que te ayudará ser una persona más organizada. ¿Estás listo(a) para vivir esta experiencia? / Nowadays, we are living in a time of acceleration, where changes are more frequent than usual. There are more machines and tools at our disposal to improve our quality of life, however, we do not have the time to finish all our activities. Our business model is based on continuing to support the digital transformation during and after Covid-19, through downloadable templates from a web page that will help you organize time, plan pending activities, but in general to be much more productive and achieve all your projects, goals, and objectives effectively. Tracky digital templates are in editable PDF format that adapts to any device, be it cell phone, tablet, or laptop. Also, through our creativity we have created a unique character that comes to life in our templates and social networks. Tracky, our main character, was born from the word tracker, a very used template to keep track of your activities and that will help you to be a more organized person. Are you ready to live this experience? / Trabajo de investigación

[ES] Desde hace varios años, la cantidad de información disponible en la web crece de manera exponencial. Cada día se genera una gran cantidad de información que prácticamente de inmediato está disponible en la web. Los buscadores e indexadores recorren diariamente la web para encontrar toda esa información que se ha ido añadiendo y así, ponerla a disposición del usuario devolviéndola en los resultados de las búsquedas. Sin embargo, la cantidad de información es tan grande que debe ser preprocesada con anterioridad. Dado que el usuario que realiza una búsqueda de información solamente está interesado en la información relevante, no tiene sentido que los buscadores e indexadores procesen el resto de elementos de las páginas web. El procesado de elementos irrelevantes de páginas web supone un gasto de recursos innecesario, como por ejemplo espacio de almacenamiento, tiempo de procesamiento, uso de ancho de banda, etc. Se estima que entre el 40% y el 50% del contenido de las páginas web son elementos irrelevantes. Por eso, en los últimos 20 años se han desarrollado técnicas para la detección de elementos tanto relevantes como irrelevantes de páginas web. Este objetivo se puede abordar de diversas maneras, por lo que existen técnicas diametralmente distintas para afrontar el problema. Esta tesis se centra en el desarrollo de técnicas basadas en árboles DOM para la detección de diversas partes de las páginas web, como son el contenido principal, la plantilla, y el menú. La mayoría de técnicas existentes se centran en la detección de texto dentro del contenido principal de las páginas web, ya sea eliminando la plantilla de dichas páginas o detectando directamente el contenido principal. Las técnicas que proponemos no sólo son capaces de realizar la extracción de texto, sino que, bien por eliminación de plantilla o bien por detección del contenido principal, son capaces de aislar cualquier elemento relevante de las páginas web, como por ejemplo imágenes, animaciones, videos, etc. Dichas técnicas no sólo son útiles para buscadores y rastreadores, sino que también pueden ser útiles directamente para el usuario que navega por la web. Por ejemplo, en el caso de usuarios con diversidad funcional (como sería una ceguera) puede ser interesante la eliminación de elementos irrelevantes para facilitar la lectura (o escucha) de las páginas web. Para hacer las técnicas accesibles a todo el mundo, las hemos implementado como extensiones del navegador, y son compatibles con navegadores basados en Mozilla o en Chromium. Además, estas herramientas están públicamente disponibles para que cualquier persona interesada pueda acceder a ellas y continuar con la investigación si así lo deseara. / [CA] Des de fa diversos anys, la quantitat d'informació disponible en la web creix de manera exponencial. Cada dia es genera una gran quantitat d'informació que immediatament es posa disponible en la web. Els cercadors i indexadors recorren diàriament la web per a trobar tota aqueixa informació que s'ha anat afegint i així, posar-la a la disposició de l'usuari retornant-la en els resultats de les cerques. No obstant això, la quantitat d'informació és tan gran que aquesta ha de ser preprocessada. Atés que l'usuari que realitza una cerca d'informació solament es troba interessat en la informació rellevant, no té sentit que els cercadors i indexadors processen la resta d'elements de les pàgines web. El processament d'elements irrellevants de pàgines web suposa una despesa de recursos innecessària, com per exemple espai d'emmagatzematge, temps de processament, ús d'amplada de banda, etc. S'estima que entre el 40% i el 50% del contingut de les pàgines web són elements irrellevants. Precisament per això, en els últims 20 anys s'han desenvolupat tècniques per a la detecció d'elements tant rellevants com irrellevants de pàgines web. Aquest objectiu es pot afrontar de diverses maneres, per la qual cosa existeixen tècniques diametralment diferents per a afrontar el problema. Aquesta tesi se centra en el desenvolupament de tècniques basades en arbres DOM per a la detecció de diverses parts de les pàgines web, com són el contingut principal, la plantilla, i el menú. La majoria de tècniques existents se centren en la detecció de text dins del contingut principal de les pàgines web, ja siga eliminant la plantilla d'aquestes pàgines o detectant directament el contingut principal. Les tècniques que hi proposem no sols són capaces de realitzar l'extracció de text, sinó que, bé per eliminació de plantilla o bé per detecció del contingut principal, són capaços d'aïllar qualsevol element rellevant de les pàgines web, com per exemple imatges, animacions, vídeos, etc. Aquestes tècniques no sols són útils per a cercadors i rastrejadors, sinó també poden ser útils directament per a l'usuari que navega per la web. Per exemple, en el cas d'usuaris amb diversitat funcional (com ara una ceguera) pot ser interessant l'eliminació d'elements irrellevants per a facilitar-ne la lectura (o l'escolta) de les pàgines web. Per a fer les tècniques accessibles a tothom, les hem implementades com a extensions del navegador, i són compatibles amb navegadors basats en Mozilla i en Chromium. A més, aquestes eines estan públicament disponibles perquè qualsevol persona interessada puga accedir a elles i continuar amb la investigació si així ho desitjara. / [EN] For several years, the amount of information available on the Web has been growing exponentially. Every day, a huge amount of data is generated and it is made immediately available on the Web. Indexers and crawlers browse the Web daily to find the new information that has been added, and they make it available to answer the users' search queries. However, the amount of information is so huge that it must be preprocessed. Given that users are only interested in the relevant information, it is not necessary for indexers and crawlers to process other boilerplate, redundant or useless elements of the web pages. Processing such irrelevant elements lead to an unnecessary waste of resources, such as storage space, runtime, bandwidth, etc. Different studies have shown that between 40% and 50% of the data on the Web are noisy elements. For this reason, several techniques focused on the detection of both, relevant and irrelevant data, have been developed over the last 20 years. The problems of identifying the relevant content of a web page, its template, its menu, etc. can be faced in various ways, and for this reason, there exist completely different techniques to address those problems. This thesis is focused on the development of information retrieval techniques based on DOM trees. Its goal is to detect different parts of a web page, such as the main content, the template, and the main menu. Most of the existing techniques are focused on the detection of text inside the main content of the web pages, mainly by removing the template of the web page or by inferring the main content. The techniques proposed in this thesis do not only extract text by eliminating the template or inferring the main content, but also extract any other relevant information from web pages such as images, animations, videos, etc. Our techniques are not only useful for indexers and crawlers but also for the user browsing the Web. For instance, in the case of users with functional diversity problems (such as blindness), removing noisy elements can facilitate them to read (or listen to) the web pages. To make the techniques broadly accessible to everybody, we have implemented them as browser extensions, which are compatible with Mozilla-based and Chromium-based browsers. In addition, these tools are publicly available, so any interested person can access them and continue with the research if they wish to do so. / Alarte Aleixandre, J. (2023). Information Retrieval Based on DOM Trees [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/196679