68 resultados para Gamuzzi, Joaquin


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It is essential to remotely and continuously monitor the movements of individuals in many social areas, for example, taking care of aging people, physical therapy, athletic training etc. Many methods have been used, such as video record, motion analysis or sensor-based methods. Due to the limitations in remote communication, power consumption, portability and so on, most of them are not able to fulfill the requirements. The development of wearable technology and cloud computing provides a new efficient way to achieve this goal. This paper presents an intelligent human movement monitoring system based on a smartwatch, an Android smartphone and a distributed data management engine. This system includes advantages of wide adaptability, remote and long-term monitoring capacity, high portability and flexibility. The structure of the system and its principle are introduced. Four experiments are designed to prove the feasibility of the system. The results of the experiments demonstrate the system is able to detect different actions of individuals with adequate accuracy.

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El tomate (Solanum lycopersicum L.) es considerado uno de los cultivos hortícolas de mayor importancia económica en el territorio Español. Sin embargo, su producción está seriamente afectada por condiciones ambientales adversas como, salinidad, sequía y temperaturas extremas. Para resolver los problemas que se presentan en condiciones de estrés, se han empleado una serie de técnicas culturales que disminuyen sus efectos negativos, siendo de gran interés el desarrollo de variedades tolerantes. En este sentido la obtención y análisis de plantas transgénicas, ha supuesto un avance tecnológico, que ha facilitado el estudio y la evaluación de genes seleccionados en relación con la tolerancia al estrés. Estudios recientes han mostrado que el uso de genes reguladores como factores de transcripción (FTs) es una gran herramienta para obtener nuevas variedades de tomate con mayor tolerancia a estreses abióticos. Las proteínas DOF (DNA binding with One Finger) son una familia de FTs específica de plantas (Yangisawa, 2002), que están involucrados en procesos fisiológicos exclusivos de plantas como: asimilación del nitrógeno y fijación del carbono fotosintético, germinación de semilla, metabolismo secundario y respuesta al fotoperiodo pero su preciso rol en la tolerancia a estrés abiótico se desconoce en gran parte. El trabajo descrito en esta tesis tiene como objetivo estudiar genes reguladores tipo DOF para incrementar la tolerancia a estrés abiotico tanto en especies modelo como en tomate. En el primer capítulo de esta tesis se muestra la caracterización funcional del gen CDF3 de Arabidopsis, así como su papel en la respuesta a estrés abiótico y otros procesos del desarrollo. La expresión del gen AtCDF3 es altamente inducido por sequía, temperaturas extremas, salinidad y tratamientos con ácido abscísico (ABA). La línea de inserción T-DNA cdf3-1 es más sensible al estrés por sequía y bajas temperaturas, mientras que líneas transgénicas de Arabidopsis 35S::AtCDF3 aumentan la tolerancia al estrés por sequía, osmótico y bajas temperaturas en comparación con plantas wild-type (WT). Además, estas plantas presentan un incremento en la tasa fotosintética y apertura estomática. El gen AtCDF3 se localiza en el núcleo y que muestran una unión específica al ADN con diferente afinidad a secuencias diana y presentan diversas capacidades de activación transcripcional en ensayos de protoplastos de Arabidopsis. El dominio C-terminal de AtCDF3 es esencial para esta localización y su capacidad activación, la delección de este dominio reduce la tolerancia a sequía en plantas transgénicas 35S::AtCDF3. Análisis por microarray revelan que el AtCDF3 regula un set de genes involucrados en el metabolismo del carbono y nitrógeno. Nuestros resultados demuestran que el gen AtCDF3 juega un doble papel en la regulación de la respuesta a estrés por sequía y bajas temperaturas y en el control del tiempo de floración. En el segundo capítulo de este trabajo se lleva a cabo la identificación de 34 genes Dof en tomate que se pueden clasificar en base a homología de secuencia en cuatro grupos A-D, similares a los descritos en Arabidopsis. Dentro del grupo D se han identificado cinco genes DOF que presentan características similares a los Cycling Dof Factors (CDFs) de Arabidopsis. Estos genes son considerados ortólogos de Arabidopsis CDF1-5, y han sido nombrados como Solanum lycopersicum CDFs o SlCDFs. Los SlCDF1-5 son proteínas nucleares que muestran una unión específica al ADN con diferente afinidad a secuencias diana y presentan diversas capacidades de activación transcripcional in vivo. Análisis de expresión de los genes SlCDF1-5 muestran diferentes patrones de expresión durante el día y son inducidos de forma diferente en respuesta a estrés osmótico, salino, y de altas y bajas temperaturas. Plantas de Arabidopsis que sobre-expresan SlCDF1 y SlCDF3 muestran un incremento de la tolerancia a la sequía y salinidad. Además, de la expresión de varios genes de respuesta estrés como AtCOR15, AtRD29A y AtERD10, son expresados de forma diferente en estas líneas. La sobre-expresión de SlCDF3 en Arabidopsis promueve un retardo en el tiempo de floración a través de la modulación de la expresión de genes que controlan la floración como CONSTANS (CO) y FLOWERING LOCUS T (FT). En general, nuestros datos demuestran que los SlCDFs están asociados a funciones aun no descritas, relacionadas con la tolerancia a estrés abiótico y el control del tiempo de floración a través de la regulación de genes específicos y a un aumento de metabolitos particulares. ABSTRACT Tomato (Solanum lycopersicum L.) is one of the horticultural crops of major economic importance in the Spanish territory. However, its production is being affected by adverse environmental conditions such as salinity, drought and extreme temperatures. To resolve the problems triggered by stress conditions, a number of agricultural techniques that reduce the negative effects of stress are being frequently applied. However, the development of stress tolerant varieties is of a great interest. In this direction, the technological progress in obtaining and analysis of transgenic plants facilitated the study and evaluation of selected genes in relation to stress tolerance. Recent studies have shown that a use of regulatory genes such as transcription factors (TFs) is a great tool to obtain new tomato varieties with greater tolerance to abiotic stresses. The DOF (DNA binding with One Finger) proteins form a family of plant-specific TFs (Yangisawa, 2002) that are involved in the regulation of particular plant processes such as nitrogen assimilation, photosynthetic carbon fixation, seed germination, secondary metabolism and flowering time bur their precise roles in abiotic stress tolerance are largely unknown. The work described in this thesis aims at the study of the DOF type regulatory genes to increase tolerance to abiotic stress in both model species and the tomato. In the first chapter of this thesis, we present molecular characterization of the Arabidopsis CDF3 gene as well as its role in the response to abiotic stress and in other developmental processes. AtCDF3 is highly induced by drought, extreme temperatures, salt and abscisic acid (ABA) treatments. The cdf3-1 T-DNA insertion mutant was more sensitive to drought and low temperature stresses, whereas the AtCDF3 overexpression enhanced the tolerance of transgenic plants to drought, cold and osmotic stress comparing to the wild-type (WT) plants. In addition, these plants exhibit increased photosynthesis rates and stomatal aperture. AtCDF3 is localized in the nuclear region, displays specific binding to the canonical DNA target sequences and has a transcriptional activation activity in Arabidopsis protoplast assays. In addition, the C-terminal domain of AtCDF3 is essential for its localization and activation capabilities and the deletion of this domain significantly reduces the tolerance to drought in transgenic 35S::AtCDF3 overexpressing plants. Microarray analysis revealed that AtCDF3 regulated a set of genes involved in nitrogen and carbon metabolism. Our results demonstrate that AtCDF3 plays dual roles in regulating plant responses to drought and low temperature stress and in control of flowering time in vegetative tissues. In the second chapter this work, we carried out to identification of 34 tomato DOF genes that were classified by sequence similarity into four groups A-D, similar to the situation in Arabidopsis. In the D group we have identified five DOF genes that show similar characteristics to the Cycling Dof Factors (CDFs) of Arabidopsis. These genes were considered orthologous to the Arabidopsis CDF1 - 5 and were named Solanum lycopersicum CDFs or SlCDFs. SlCDF1-5 are nuclear proteins that display specific binding to canonical DNA target sequences and have transcriptional activation capacities in vivo. Expression analysis of SlCDF1-5 genes showed distinct diurnal expression patterns and were differentially induced in response to osmotic, salt and low and high temperature stresses. Arabidopsis plants overexpressing SlCDF1 and SlCDF3 showed increased drought and salt tolerance. In addition, various stress-responsive genes, such as AtCOR15, AtRD29A and AtERD10, were expressed differently in these lines. The overexpression of SlCDF3 in Arabidopsis also results in the late flowering phenotype through the modulation of the expression of flowering control genes such CONSTANS (CO) and FLOWERING LOCUS T (FT). Overall, our data connet SlCDFs to undescribed functions related to abiotic stress tolerance and flowering time through the regulation of specific target genes and an increase in particular metabolites.

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En este trabajo se discute cómo los datos sobre los productos producidos en la empresa industrial van a contribuir a transformar el modelo de negocio de ésta mucho más allá del sistema productivo en sí mismo. Para poder adaptarse a esos cambios de paradigma y aumentar la cantidad de valor aportado al consumidor de sus productos será menester que estas compañías den decididos pasos en el ámbito de la Inteligencia de Negocio, lo que significará tener que lidiar con nuevos conceptos provenientes del ámbito de las tecnologías de la información y las comunicaciones, como BIGDATA e IoT (Internet de las cosas).

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Diseño de anteproyecto de un buque oceanográfico de 7000 toneladas de desplazamiento

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The seismic hazard of the Iberian Peninsula is analysed using a nonparametric methodology based on statistical kernel functions; the activity rate is derived from the catalogue data, both its spatial dependence (without a seismogenic zonation) and its magnitude dependence (without using Gutenberg–Richter's relationship). The catalogue is that of the Instituto Geográfico Nacional, supplemented with other catalogues around the periphery; the quantification of events has been homogenised and spatially or temporally interrelated events have been suppressed to assume a Poisson process. The activity rate is determined by the kernel function, the bandwidth and the effective periods. The resulting rate is compared with that produced using Gutenberg–Richter statistics and a zoned approach. Three attenuation relationships have been employed, one for deep sources and two for shallower events, depending on whether their magnitude was above or below 5. The results are presented as seismic hazard maps for different spectral frequencies and for return periods of 475 and 2475 yr, which allows constructing uniform hazard spectra

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The paper reports on a collaborative effort between the Swiss Federal Nuclear Safety Inspectorate (ENSI) and their consultants Principia and Stangenberg. As part of the IMPACT III project, reduced scale impact tests of reinforced concrete structures were carried out. The simulation of test X3 is presented here and the numerical results are compared with those obtained in the test, carried out in August 2013. The general object is to improve the safety of nuclear facilities and, more specifically, to demonstrate the capabilities of current simulation techniques to reproduce the behaviour of a reinforced concrete structure impacted by a soft missile. The missile is a steel tube with a mass of 50 kg and travelling at 140 m/s. The target is a 250 mm thick, 2,1 m by 2,1 m reinforced concrete wall, held in a stiff supporting frame. The reinforcement includes both longitudinal and transverse rebars. Calculations were carried out before and after the test with Abaqus (Principia) and SOFiSTiK (Stangenberg). In the Abaqus simulation the concrete is modelled using solid elements and a damaged plasticity formulation, the rebars with embedded beam elements, and the missile with shell elements. In SOFiSTiK the target is modelled with non-linear, layered shell elements for the reinforcement on both sides; non-linear shear deformations of shell/plate elements are approximately included. The results generally indicate a good agreement between calculations and measurements.

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This paper presents a framework for project management competence assessment based on participant’s performance and contribution in a simulated environment. The proposed framework considers competence assessment through evidences and the participation of different roles. The system enforces the assessment of individual competences by means of a set of performance indicators. A specific case study is presented and the relationship between exhibited transversal competences and project quality is analysed.

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Estudio comparativo del proceso de envejecimiento acelerado (promovido por la incorporación de un aditivo prodegradante) exhibido por un polietileno de alta densidad con el manifestado por un copolímero de etileno‐ácido undecenoico, evaluándose el efecto de la presencia de grupos polares en la arquitectura macromolecular.

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This paper addresses the determination of the realized thermal niche and the effects of climate change on the range distribution of two brown trout populations inhabiting two streams in the Duero River basin (Iberian Peninsula) at the edge of the natural distribution area of this species. For reaching these goals, new methodological developments were applied to improve reliability of forecasts. Water temperature data were collected using 11 thermographs located along the altitudinal gradient, and they were used to model the relationship between stream temperature and air temperature along the river continuum. Trout abundance was studied using electrofishing at 37 sites to determine the current distribution. The RCP4.5 and RCP8.5 change scenarios adopted by the International Panel of Climate Change for its Fifth Assessment Report were used for simulations and local downscaling in this study. We found more reliable results using the daily mean stream temperature than maximum daily temperature and their respective seven days moving-average to determine the distribution thresholds. Thereby, the observed limits of the summer distribution of brown trout were linked to thresholds between 18.1ºC and 18.7ºC. These temperatures characterise a realised thermal niche narrower than the physiological thermal range. In the most unfavourable climate change scenario, the thermal habitat loss of brown trout increased to 38% (Cega stream) and 11% (Pirón stream) in the upstream direction at the end of the century; however, at the Cega stream, the range reduction could reach 56% due to the effect of a ?warm-window? opening in the piedmont reach.

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El actual contexto de fabricación, con incrementos en los precios de la energía, una creciente preocupación medioambiental y cambios continuos en los comportamientos de los consumidores, fomenta que los responsables prioricen la fabricación respetuosa con el medioambiente. El paradigma del Internet de las Cosas (IoT) promete incrementar la visibilidad y la atención prestada al consumo de energía gracias tanto a sensores como a medidores inteligentes en los niveles de máquina y de línea de producción. En consecuencia es posible y sencillo obtener datos de consumo de energía en tiempo real proveniente de los procesos de fabricación, pero además es posible analizarlos para incrementar su importancia en la toma de decisiones. Esta tesis pretende investigar cómo utilizar la adopción del Internet de las Cosas en el nivel de planta de producción, en procesos discretos, para incrementar la capacidad de uso de la información proveniente tanto de la energía como de la eficiencia energética. Para alcanzar este objetivo general, la investigación se ha dividido en cuatro sub-objetivos y la misma se ha desarrollado a lo largo de cuatro fases principales (en adelante estudios). El primer estudio de esta tesis, que se apoya sobre una revisión bibliográfica comprehensiva y sobre las aportaciones de expertos, define prácticas de gestión de la producción que son energéticamente eficientes y que se apoyan de un modo preeminente en la tecnología IoT. Este primer estudio también detalla los beneficios esperables al adoptar estas prácticas de gestión. Además, propugna un marco de referencia para permitir la integración de los datos que sobre el consumo energético se obtienen en el marco de las plataformas y sistemas de información de la compañía. Esto se lleva a cabo con el objetivo último de remarcar cómo estos datos pueden ser utilizados para apalancar decisiones en los niveles de procesos tanto tácticos como operativos. Segundo, considerando los precios de la energía como variables en el mercado intradiario y la disponibilidad de información detallada sobre el estado de las máquinas desde el punto de vista de consumo energético, el segundo estudio propone un modelo matemático para minimizar los costes del consumo de energía para la programación de asignaciones de una única máquina que deba atender a varios procesos de producción. Este modelo permite la toma de decisiones en el nivel de máquina para determinar los instantes de lanzamiento de cada trabajo de producción, los tiempos muertos, cuándo la máquina debe ser puesta en un estado de apagada, el momento adecuado para rearrancar, y para pararse, etc. Así, este modelo habilita al responsable de producción de implementar el esquema de producción menos costoso para cada turno de producción. En el tercer estudio esta investigación proporciona una metodología para ayudar a los responsables a implementar IoT en el nivel de los sistemas productivos. Se incluye un análisis del estado en que se encuentran los sistemas de gestión de energía y de producción en la factoría, así como también se proporcionan recomendaciones sobre procedimientos para implementar IoT para capturar y analizar los datos de consumo. Esta metodología ha sido validada en un estudio piloto, donde algunos indicadores clave de rendimiento (KPIs) han sido empleados para determinar la eficiencia energética. En el cuarto estudio el objetivo es introducir una vía para obtener visibilidad y relevancia a diferentes niveles de la energía consumida en los procesos de producción. El método propuesto permite que las factorías con procesos de producción discretos puedan determinar la energía consumida, el CO2 emitido o el coste de la energía consumida ya sea en cualquiera de los niveles: operación, producto o la orden de fabricación completa, siempre considerando las diferentes fuentes de energía y las fluctuaciones en los precios de la misma. Los resultados muestran que decisiones y prácticas de gestión para conseguir sistemas de producción energéticamente eficientes son posibles en virtud del Internet de las Cosas. También, con los resultados de esta tesis los responsables de la gestión energética en las compañías pueden plantearse una aproximación a la utilización del IoT desde un punto de vista de la obtención de beneficios, abordando aquellas prácticas de gestión energética que se encuentran más próximas al nivel de madurez de la factoría, a sus objetivos, al tipo de producción que desarrolla, etc. Así mismo esta tesis muestra que es posible obtener reducciones significativas de coste simplemente evitando los períodos de pico diario en el precio de la misma. Además la tesis permite identificar cómo el nivel de monitorización del consumo energético (es decir al nivel de máquina), el intervalo temporal, y el nivel del análisis de los datos son factores determinantes a la hora de localizar oportunidades para mejorar la eficiencia energética. Adicionalmente, la integración de datos de consumo energético en tiempo real con datos de producción (cuando existen altos niveles de estandarización en los procesos productivos y sus datos) es esencial para permitir que las factorías detallen la energía efectivamente consumida, su coste y CO2 emitido durante la producción de un producto o componente. Esto permite obtener una valiosa información a los gestores en el nivel decisor de la factoría así como a los consumidores y reguladores. ABSTRACT In today‘s manufacturing scenario, rising energy prices, increasing ecological awareness, and changing consumer behaviors are driving decision makers to prioritize green manufacturing. The Internet of Things (IoT) paradigm promises to increase the visibility and awareness of energy consumption, thanks to smart sensors and smart meters at the machine and production line level. Consequently, real-time energy consumption data from the manufacturing processes can be easily collected and then analyzed, to improve energy-aware decision-making. This thesis aims to investigate how to utilize the adoption of the Internet of Things at shop floor level to increase energy–awareness and the energy efficiency of discrete production processes. In order to achieve the main research goal, the research is divided into four sub-objectives, and is accomplished during four main phases (i.e., studies). In the first study, by relying on a comprehensive literature review and on experts‘ insights, the thesis defines energy-efficient production management practices that are enhanced and enabled by IoT technology. The first study also explains the benefits that can be obtained by adopting such management practices. Furthermore, it presents a framework to support the integration of gathered energy data into a company‘s information technology tools and platforms, which is done with the ultimate goal of highlighting how operational and tactical decision-making processes could leverage such data in order to improve energy efficiency. Considering the variable energy prices in one day, along with the availability of detailed machine status energy data, the second study proposes a mathematical model to minimize energy consumption costs for single machine production scheduling during production processes. This model works by making decisions at the machine level to determine the launch times for job processing, idle time, when the machine must be shut down, ―turning on‖ time, and ―turning off‖ time. This model enables the operations manager to implement the least expensive production schedule during a production shift. In the third study, the research provides a methodology to help managers implement the IoT at the production system level; it includes an analysis of current energy management and production systems at the factory, and recommends procedures for implementing the IoT to collect and analyze energy data. The methodology has been validated by a pilot study, where energy KPIs have been used to evaluate energy efficiency. In the fourth study, the goal is to introduce a way to achieve multi-level awareness of the energy consumed during production processes. The proposed method enables discrete factories to specify energy consumption, CO2 emissions, and the cost of the energy consumed at operation, production and order levels, while considering energy sources and fluctuations in energy prices. The results show that energy-efficient production management practices and decisions can be enhanced and enabled by the IoT. With the outcomes of the thesis, energy managers can approach the IoT adoption in a benefit-driven way, by addressing energy management practices that are close to the maturity level of the factory, target, production type, etc. The thesis also shows that significant reductions in energy costs can be achieved by avoiding high-energy price periods in a day. Furthermore, the thesis determines the level of monitoring energy consumption (i.e., machine level), the interval time, and the level of energy data analysis, which are all important factors involved in finding opportunities to improve energy efficiency. Eventually, integrating real-time energy data with production data (when there are high levels of production process standardization data) is essential to enable factories to specify the amount and cost of energy consumed, as well as the CO2 emitted while producing a product, providing valuable information to decision makers at the factory level as well as to consumers and regulators.

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X International Symposium on Ecohydraulics

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Buque para el apoyo de instalaciones offshore, ya sea como suministro o para desempeñar un papel más específico como el remolque y posicionamiento de plataformas o artefactos marinos. Se trata de un buque AHTS con un tiro a punto fijo de 250 toneladas, 4.500 toneladas de peso muerto, capacidad de acomodación para 45 personas y propulsión diésel con dos hélices de paso controlable. Cuenta con una capacidad de cubierta de 750 m2, una grúa principal de 100 toneladas y sistema de posicionamiento dinámico DYNPOS-AUTRO.

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Esta refl exión crítica sobre la intervención en el Patrimonio Industrial de las Reales Fábricas españolas tiene un componente conceptual y otro físico. A través del caso de la Real Fábrica de Armas de Toledo, se permitirá profundizar sobre los conceptos teóricos que van implícitos en estas operaciones y las consecuencias sociales que ello implica. Se refl exionará sobre su capacidad de crear paisajes productivos dentro de su Paisaje Cultural, la convivencia de sus sistemas constructivos con los actuales y su legibilidad, producto de esta intervención. En defi nitiva, se busca construir un planteamiento que permita dar respuesta a la percepción del Patrimonio Industrial como memoria cultural en la sociedad actual y cuál puede ser la aportación de las Reales Fábricas, en tanto que añaden valores culturales propios. De esta forma abrir vías para conciliar, a través de futuros proyectos arquitectónicos, la conservación de la identidad de estos patrimonios con las necesidades de la sociedad presente, en busca de la ciudad sostenible del mañana.

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A number of environmental forces such as increasing value chain network complexity, decreasing product life-cycle cost, and time-to-market requirements or increasing product complexity act upon manufacturing organizations, enhancing the acute need for organizational routines that foster efficient and effective communication between processes. Such organizational routines erode quickly in the absence of common standards for knowledge sharing, that is why successful manufacturing systems benefit from interprocess standardization. The purpose of this paper is to offer a standardization model of interprocess communication that increases manufacturing operational performance (MOP). First, we propose a novel holistic model that makes standardized interprocess communication possible in manufacturing organizations. Second, we propose a model for quantifying the implications of standardizing interprocess communication upon MOP. Finally, as a matter of application, we show the results of its successful implementation in one Japanese manufacturing organization.

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In the process of value creation, organizations perform an intense intra-organizational dialog through which internal VS alignment is achieved towards certain strategic objectives. Within the context of complex organizational networks, were goal conflicts are preprogrammed through incentive structures, VS alignment as legitimation of action towards strategic goals has special interest. On the one hand it facilitates the access to necessary resources for goal achievement and on the other it increases the sustainability and supports commonly agreed upon decisions leading to success. This paper provides a winnerless process (WLP) differential equations model for quantifying intra-organizational value stream (VS) alignment dynamics that can help design sustainable lean management solutions. This paper presents ongoing research results that show how the model was implemented in one industrial facility.