Identificación y caracterización de una deshalogenasa de Populus

Identificación en el genoma de Populus de una proteína con actividad deshalogenasa y análisis de su actividad enzimática.

La estimación de los árboles añosos en el Inventario Forestal Nacional

El estudio de los árboles añosos es fundamental para la estimación de la biodiversidad puesto que son nicho ecológico de numerosas especies indicadoras de aves, insectos, líquenes, hongos y briofitos. Sin embargo, no existen definiciones claras para su identificación en los Inventarios Forestales Nacionales debido a que la variable edad no es muestreada en la mayoría de los países y los datos que se recogen no son homogéneos. El objetivo de este trabajo es presentar una metodología aplicable en Inventarios Forestales Nacionales que permita determinar cuándo un árbol es añoso a partir de la medición de su diámetro normal. Esta metodología se fundamenta en modelos mixtos no lineales edad dominante-diámetro a través de los cuales se determinan diámetros límite específicos para cada especie. Se exponen ejemplos de dos especies de pinos de la península ibérica, uno de ámbito mediterráneo, Pinus halepensis Mill.y otro de ámbito eurosiberiano, las poblaciones atlánticas de Pinus pinaster Aiton. Este estudio posibilita la consideración de los árboles añosos en la toma de decisiones en los planes de gestión forestal.

Plataforma de evaluación de algoritmos para la identificación de usuarios

La minería de datos es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de datos. La minería de datos busca generar información similar a la que podría producir un experto humano. Además es el proceso de descubrir conocimientos interesantes, como patrones, asociaciones, cambios, anomalías y estructuras significativas a partir de grandes cantidades de datos almacenadas en bases de datos, data warehouses o cualquier otro medio de almacenamiento de información. El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas es una rama de la Inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos. La minería de datos utiliza métodos de aprendizaje automático para descubrir y enumerar patrones presentes en los datos. En los últimos años se han aplicado las técnicas de clasificación y aprendizaje automático en un número elevado de ámbitos como el sanitario, comercial o de seguridad. Un ejemplo muy actual es la detección de comportamientos y transacciones fraudulentas en bancos. Una aplicación de interés es el uso de las técnicas desarrolladas para la detección de comportamientos fraudulentos en la identificación de usuarios existentes en el interior de entornos inteligentes sin necesidad de realizar un proceso de autenticación. Para comprobar que estas técnicas son efectivas durante la fase de análisis de una determinada solución, es necesario crear una plataforma que de soporte al desarrollo, validación y evaluación de algoritmos de aprendizaje y clasificación en los entornos de aplicación bajo estudio. El proyecto planteado está definido para la creación de una plataforma que permita evaluar algoritmos de aprendizaje automático como mecanismos de identificación en espacios inteligentes. Se estudiarán tanto los algoritmos propios de este tipo de técnicas como las plataformas actuales existentes para definir un conjunto de requisitos específicos de la plataforma a desarrollar. Tras el análisis se desarrollará parcialmente la plataforma. Tras el desarrollo se validará con pruebas de concepto y finalmente se verificará en un entorno de investigación a definir. ABSTRACT. The data mining is a field of the sciences of the computation referred to the process that it tries to discover patterns in big volumes of information. The data mining seeks to generate information similar to the one that a human expert might produce. In addition it is the process of discovering interesting knowledge, as patterns, associations, changes, abnormalities and significant structures from big quantities of information stored in databases, data warehouses or any other way of storage of information. The machine learning is a branch of the artificial Intelligence which aim is to develop technologies that they allow the computers to learn. More specifically, it is a question of creating programs capable of generalizing behaviors from not structured information supplied in the form of examples. The data mining uses methods of machine learning to discover and to enumerate present patterns in the information. In the last years there have been applied classification and machine learning techniques in a high number of areas such as healthcare, commercial or security. A very current example is the detection of behaviors and fraudulent transactions in banks. An application of interest is the use of the techniques developed for the detection of fraudulent behaviors in the identification of existing Users inside intelligent environments without need to realize a process of authentication. To verify these techniques are effective during the phase of analysis of a certain solution, it is necessary to create a platform that support the development, validation and evaluation of algorithms of learning and classification in the environments of application under study. The project proposed is defined for the creation of a platform that allows evaluating algorithms of machine learning as mechanisms of identification in intelligent spaces. There will be studied both the own algorithms of this type of technologies and the current existing platforms to define a set of specific requirements of the platform to develop. After the analysis the platform will develop partially. After the development it will be validated by prove of concept and finally verified in an environment of investigation that would be define.