RVDynDB: Repositorio abierto para el intercambio de datos dinámicos de vehículos ferroviarios

En este artículo se describe el proceso de diseño e implementación de la base de datos RVDynDB (Rail Vehicle Dynamic parameters DataBase), que pretende ser un extenso repositorio de los modelos de dominio público empleados en la simulación dinámica de vehículos ferroviarios en todo el mundo. Atendiendo a sus características de flexibilidad, extensibilidad e independencia de la plataforma, se ha escogido un modelo de datos XML, que facilita el almacenamiento de datos de procedencia muy heterogénea, al tiempo que permite compartir el contenido de la base de datos con otros usuarios a través de internet. Se ha presentado también el lenguaje RVDynML (Rail Vehicle Dynamic parameters Markup Language), que define la estructura de la información almacenada en la base de datos. Al ser un lenguaje basado en XML, con el tiempo podría llegar a convertirse en un estándar para el intercambio de datos sobre los principales parámetros constructivos que definen el comportamiento dinámico de los vehículos.Se han seleccionado 173 referencias bibliográficas, cuyos datos se han utilizado para construir la base de datos, constituida por un total de 957 registros. Finalmente, se ha desarrollado una aplicación específica con MATLAB para gestionar las búsquedas en la base de datos. Para ello se ha empleando una API de Java que proporciona una interfaz para el DOM, que permite permiten acceder, modificar, insertar o eliminar los elementos y atributos que componen un documento XML.

Investigación sobre percepción de los atributos en la calidad del servicio de transporte público: aplicación de diversas técnicas de análisis

La mejora de la calidad del servicio del transporte público se traduce habitualmente en un incremento de viajeros en el mismo y constituye normalmente una herramienta fundamental en las políticas de transporte basadas en la potenciación del uso del transporte público y en la disminución de la congestión de las ciudades. Por ello, la identificación de los atributos concretos que condicionan la calidad global del servicio para los usuarios, así como la estimación de la percepción y de la importancia de cada uno de ellos en la configuración de los índices de calidad, constituyen problemas que desde hace años son abordados por la literatura de índices de calidad del servicio en transporte público. Existen, sin embargo, muchas técnicas estadísticas (análisis de correlaciones, regresión lineal, modelos logit y probit, etc.) que sirven para analizar la percepción de los atributos que constituyen el índice de calidad del servicio. Al ser variables categóricas, generalmente ordinales, las que describen la percepción de la calidad, el análisis estadístico suele tener limitaciones, y muchas veces se basa únicamente en estadísticos univariantes, bivariantes y correlaciones. A partir de una campaña de encuestas llevada a cabo en varias líneas periurbanas de Madrid (520 observaciones válidas), se han aplicado varias técnicas usualmente no utilizadas en este tipo de investigaciones, en concreto análisis factorial y una aplicación específica del modelos MIMIC, que ha permitido identificar varias variables latentes que agrupan y explican algunos de los atributos de calidad normalmente utilizados. Se estudia finalmente también, de forma sucinta, un análisis de la encuesta de importancia que se llevó a cabo paralelamente, y que ofrece una primera aproximación de un análisis más profundo sobre las técnicas de ranking en el tratamiento de puntuaciones de importancia de los atributos de calidad

Contribución al conocimiento de los macrohongos en la provincia de Tambopata -Madre de Dios, Perú

El presente trabajo de investigación es una contribución al conocimiento científico de los macrohongos de los Phyllum Ascomycetos y Basidiomycetos en el departamento amazónico Madre de Dios (Perú), investigación desarrollada en la región durante los años 2006 al 2014. Durante estos años se han recorrido las trochas de investigación dentro de las 6 áreas, seleccionadas según su grado de intervención antrópica, recolectando y fotografiando todos los carpóforos que en ellas se encontraban. Así mismo se ha realizado una revisión bibliografía exhaustiva para poder identificar a estas especies de los Phylum Basidiomycetos y Ascomycetos, fotografiando las esporas en los casos que esto fue posible. Las muestras fueron recolectadas en 6 áreas con diferentes grados de intervención humana, para poder determinar si se encontraba diferencia significativa en la composición de especies de Macrohongos entre ellas. Así mismo se consideró el tipo de bosque donde se encontraba la muestra y el sustrato donde se desarrollaba. Las muestras fueron buscadas y recolectadas en las dos épocas del año (seca y lluviosa), para saber si este factor climatológico era determinante y afectaba el número de carpóforos encontrados. Se han identificado completamente 70 especies pertenecientes a 25 familias, siendo la familia Xylariaceae la más representativa para el Phyllum Ascomycetos y la familia Polyporaceae para el caso del Phyllum basidiomycetos, resultando cinco especies nuevos registros para el Perú. De las especies identificadas 23 son de interés comestible, 13 son de interés medicinal, 2 de interés mágico religioso, 2 tóxicas, 2 micorrizógenas y de 30 especies no se conocen sus usos para la ciencia. Así mismo se identificó a 6 especies promisorias (géneros Auricularia sp. y Pleurotus sp.) para el cultivo con fines alimentarios de autoconsumo y la posible comercialización a pequeña y gran escala, puesto que estas especies promisorias transforman los residuos lignocelulosicos en alimento. Se ha confeccionado una guía de campo para la identificación de los macrohongos, sus usos y recomendaciones para su consumo, con lo cual queda abierta otra puerta de nuestra biodiversidad al interés científico, gastronómico y turístico. ABSTRACT This investigation is a contribution to the scientific knowledge of the Phyllum Ascomycetos and Basidiomycetos mushrooms in the Amazonian department Madre de Dios (Peru). The study was carried out from 2006 till 2014, during which forest study paths were crossed in six areas were all types of found carpophores were collected and photographed. In order to identify the Phylum Basidiomycetos and Ascomycetos species, an intensive biographical review was carried out and photographs were taken from the spores in case it was possible to assist the identification. Samples were collected in six areas with different human intervention and forest types so that any significant difference in the species´ composition could be analyzed between these different zones and between the species specific area. The samples were searched and collected during two different seasons (dry and rainy season) to analyze if this climatologically factor affects the number of found species. In total 70 species were completely identified, belonging to 25 families. The most representative families were the Xylariaceae for the Phyllum Ascomycetos and the Polyporaceae in the case of the Phyllum Basidiomycetos. Of all the identified species, 23 are considered edible, thirteen are identified as medicinal, and two are known for psychedelic and religious practices, two are toxic, two are mycorrhizal species and of 30 species the use is unknown to science. Five species are newly registered for Peru, Moreover, six species of the Auricularia sp. and Pleurotus sp. gender were identified as promising species for cultivation to serve auto consumption and possibly small and large scale commercialization. These species transform lignocelular waste in food. Part of this study was the development of a field guide to identify mushrooms and which can be used to open doors to our biodiversity for multiple interests such as scientific, gastronomy, and tourism.

Estimación eficiente de atributos demográficos del rostro humano en imágenes

Sin duda, el rostro humano ofrece mucha más información de la que pensamos. La cara transmite sin nuestro consentimiento señales no verbales, a partir de las interacciones faciales, que dejan al descubierto nuestro estado afectivo, actividad cognitiva, personalidad y enfermedades. Estudios recientes [OFT14, TODMS15] demuestran que muchas de nuestras decisiones sociales e interpersonales derivan de un previo análisis facial de la cara que nos permite establecer si esa persona es confiable, trabajadora, inteligente, etc. Esta interpretación, propensa a errores, deriva de la capacidad innata de los seres humanas de encontrar estas señales e interpretarlas. Esta capacidad es motivo de estudio, con un especial interés en desarrollar métodos que tengan la habilidad de calcular de manera automática estas señales o atributos asociados a la cara. Así, el interés por la estimación de atributos faciales ha crecido rápidamente en los últimos años por las diversas aplicaciones en que estos métodos pueden ser utilizados: marketing dirigido, sistemas de seguridad, interacción hombre-máquina, etc. Sin embargo, éstos están lejos de ser perfectos y robustos en cualquier dominio de problemas. La principal dificultad encontrada es causada por la alta variabilidad intra-clase debida a los cambios en la condición de la imagen: cambios de iluminación, oclusiones, expresiones faciales, edad, género, etnia, etc.; encontradas frecuentemente en imágenes adquiridas en entornos no controlados. Este de trabajo de investigación estudia técnicas de análisis de imágenes para estimar atributos faciales como el género, la edad y la postura, empleando métodos lineales y explotando las dependencias estadísticas entre estos atributos. Adicionalmente, nuestra propuesta se centrará en la construcción de estimadores que tengan una fuerte relación entre rendimiento y coste computacional. Con respecto a éste último punto, estudiamos un conjunto de estrategias para la clasificación de género y las comparamos con una propuesta basada en un clasificador Bayesiano y una adecuada extracción de características. Analizamos en profundidad el motivo de porqué las técnicas lineales no han logrado resultados competitivos hasta la fecha y mostramos cómo obtener rendimientos similares a las mejores técnicas no-lineales. Se propone un segundo algoritmo para la estimación de edad, basado en un regresor K-NN y una adecuada selección de características tal como se propuso para la clasificación de género. A partir de los experimentos desarrollados, observamos que el rendimiento de los clasificadores se reduce significativamente si los ´estos han sido entrenados y probados sobre diferentes bases de datos. Hemos encontrado que una de las causas es la existencia de dependencias entre atributos faciales que no han sido consideradas en la construcción de los clasificadores. Nuestro resultados demuestran que la variabilidad intra-clase puede ser reducida cuando se consideran las dependencias estadísticas entre los atributos faciales de el género, la edad y la pose; mejorando el rendimiento de nuestros clasificadores de atributos faciales con un coste computacional pequeño. Abstract Surely the human face provides much more information than we think. The face provides without our consent nonverbal cues from facial interactions that reveal our emotional state, cognitive activity, personality and disease. Recent studies [OFT14, TODMS15] show that many of our social and interpersonal decisions derive from a previous facial analysis that allows us to establish whether that person is trustworthy, hardworking, intelligent, etc. This error-prone interpretation derives from the innate ability of human beings to find and interpret these signals. This capability is being studied, with a special interest in developing methods that have the ability to automatically calculate these signs or attributes associated with the face. Thus, the interest in the estimation of facial attributes has grown rapidly in recent years by the various applications in which these methods can be used: targeted marketing, security systems, human-computer interaction, etc. However, these are far from being perfect and robust in any domain of problems. The main difficulty encountered is caused by the high intra-class variability due to changes in the condition of the image: lighting changes, occlusions, facial expressions, age, gender, ethnicity, etc.; often found in images acquired in uncontrolled environments. This research work studies image analysis techniques to estimate facial attributes such as gender, age and pose, using linear methods, and exploiting the statistical dependencies between these attributes. In addition, our proposal will focus on the construction of classifiers that have a good balance between performance and computational cost. We studied a set of strategies for gender classification and we compare them with a proposal based on a Bayesian classifier and a suitable feature extraction based on Linear Discriminant Analysis. We study in depth why linear techniques have failed to provide competitive results to date and show how to obtain similar performances to the best non-linear techniques. A second algorithm is proposed for estimating age, which is based on a K-NN regressor and proper selection of features such as those proposed for the classification of gender. From our experiments we note that performance estimates are significantly reduced if they have been trained and tested on different databases. We have found that one of the causes is the existence of dependencies between facial features that have not been considered in the construction of classifiers. Our results demonstrate that intra-class variability can be reduced when considering the statistical dependencies between facial attributes gender, age and pose, thus improving the performance of our classifiers with a reduced computational cost.

Evaluación de la relación entre la proporción de los atributos químicos y la reflectancia espectral (Vis-NIR) del suelo

La distribución de nutrientes del suelo presenta una gran variabilidad. Algunos estudios indican la interdependencia entre atributos físico-químicos, concluyendo que se necesitan muestreos densos para caracterizar eficientemente la distribución espacial. Para la realización de este trabajo experimental se han empleado datos tanto espectrales, obtenidos con el espectrofotómetro Veris Vis-NIR, como de referencia, mediante análisis de laboratorio, correspondientes a 341 muestras de suelo de 41 ha. Para ambos tipos de datos se ha realizado un análisis de componentes principales (PCA), y un análisis de Conglomerados (Clúster). En las variables de referencia se escogieron aquellos atributos con mayor coeficiente de variación: arcilla, potasio, fósforo, calcio, magnesio, materia orgánica y capacidad de intercambio catiónica efectiva. El objetivo principal es establecer las necesidades mínimas de muestreo comparando los resultados obtenidos con plantillas cartesianas de distinta resolución, y determinar la relación existente entre la cantidad de nutrientes y la reflectáncia espectral Vis-NIR.