Estudio hidrogeoquímico del lago ácido de Cueva de la Mora (IPB, Huelva): controles sobre la concentración de metales y modelo de estratificación

298 p.

La gestión del marketing estratégico en la pequeña empresa familiar

[ES] Este trabajo, que se circunscribe en el ámbito de la pequeña empresa familiar, tiene como principal objetivo analizar la importancia que dichas empresas conceden a las diferentes dimensiones de la gestión estratégica del marketing en función de una serie de características demográficas y de evolución generacional. Con este fin, se ha realizado un estudio de naturaleza cuantitativa a través de encuestas personales dirigidas tanto a predecesores como a sucesores de una muestra de empresas familiares.

Capacidad informativa de los resultados contables en la empresa familiar

[ES] El presente trabajo analiza la relación entre el control familiar y la credibilidad de los resultados contables. Utilizando un panel de datos de empresas españolas cotizadas no financieras para el período 1997-2003, los resultados alcanzados muestran que la credibilidad de la información contable de la empresa familiar es inferior a la de la no familiar. Asimismo, el incremento de los derechos de voto en manos del último propietario familiar incide negativamente en la credibilidad de sus resultados divulgados. Las únicas empresas en las que la naturaleza familiar incide positivamente en la credibilidad de la información contable son aquellas en las que el presidente del consejo de administración no pertenece a la familia controladora.

La eficacia de la publicidad on-line en el contexto de los blogs

[ES] El objetivo del presente trabajo se ha centrado en medir la eficacia publicitaria de dos formatos de anuncios on-line, concretamente el robapáginas frente al contextual, así como los factores que sobre la base de la literatura revisada influyen en dicha eficacia publicitaria. Su contexto de aplicación son las páginas web de tipo blog o bitácora que, a pesar del auge que han experimentado en su utilización, no han recibido atención en el ámbito de la investigación publicitaria.

Using network mesures to test evolved NK-landscapes

In this paper we empirically investigate which are the structural characteristics that can help to predict the complexity of NK-landscape instances for estimation of distribution algorithms. To this end, we evolve instances that maximize the estimation of distribution algorithm complexity in terms of its success rate. Similarly, instances that minimize the algorithm complexity are evolved. We then identify network measures, computed from the structures of the NK-landscape instances, that have a statistically significant difference between the set of easy and hard instances. The features identified are consistently significant for different values of N and K.

New methods for generating populations in Markov network based EDAs: Decimation strategies and model-based template recombination

Methods for generating a new population are a fundamental component of estimation of distribution algorithms (EDAs). They serve to transfer the information contained in the probabilistic model to the new generated population. In EDAs based on Markov networks, methods for generating new populations usually discard information contained in the model to gain in efficiency. Other methods like Gibbs sampling use information about all interactions in the model but are computationally very costly. In this paper we propose new methods for generating new solutions in EDAs based on Markov networks. We introduce approaches based on inference methods for computing the most probable configurations and model-based template recombination. We show that the application of different variants of inference methods can increase the EDAs’ convergence rate and reduce the number of function evaluations needed to find the optimum of binary and non-binary discrete functions.

Una aproximación integral desde la metodología del descubrimiento del conocimiento al problema de la predicción de supervivencia en el desastre del Titanic

El objetivo de este trabajo es estudiar el Desastre del Titanic, utilizando la metodología del Descubrimiento del Conocimiento (KDD). La tesis propone diferentes variantes de cómo aplicar técnicas de Minería de Datos y herramientas del Aprendizaje Automático para predecir de forma eficiente la sobrevivencia de los pasajeros. Con este fin se han adaptado diferentes algoritmos de pre-procesamiento de datos, selección de variables y clasificación, a las características particulares del problema tratado. Algunos de estos algoritmos han sido implementados o sus implementaciones han sido modificadas para el caso específico del problema del Titanic.

A detailed investigation of classification methods for vowel speech imagery recognition

Accurate and fast decoding of speech imagery from electroencephalographic (EEG) data could serve as a basis for a new generation of brain computer interfaces (BCIs), more portable and easier to use. However, decoding of speech imagery from EEG is a hard problem due to many factors. In this paper we focus on the analysis of the classification step of speech imagery decoding for a three-class vowel speech imagery recognition problem. We empirically show that different classification subtasks may require different classifiers for accurately decoding and obtain a classification accuracy that improves the best results previously published. We further investigate the relationship between the classifiers and different sets of features selected by the common spatial patterns method. Our results indicate that further improvement on BCIs based on speech imagery could be achieved by carefully selecting an appropriate combination of classifiers for the subtasks involved.

Classification of neocortical interneurons using affinity propagation

In spite of over a century of research on cortical circuits, it is still unknown how many classes of cortical neurons exist. Neuronal classification has been a difficult problem because it is unclear what a neuronal cell class actually is and what are the best characteristics are to define them. Recently, unsupervised classifications using cluster analysis based on morphological, physiological or molecular characteristics, when applied to selected datasets, have provided quantitative and unbiased identification of distinct neuronal subtypes. However, better and more robust classification methods are needed for increasingly complex and larger datasets. We explored the use of affinity propagation, a recently developed unsupervised classification algorithm imported from machine learning, which gives a representative example or exemplar for each cluster. As a case study, we applied affinity propagation to a test dataset of 337 interneurons belonging to four subtypes, previously identified based on morphological and physiological characteristics. We found that affinity propagation correctly classified most of the neurons in a blind, non-supervised manner. In fact, using a combined anatomical/physiological dataset, our algorithm differentiated parvalbumin from somatostatin interneurons in 49 out of 50 cases. Affinity propagation could therefore be used in future studies to validly classify neurons, as a first step to help reverse engineer neural circuits.

Mateda-2.0: Estimation of Distribution Algorithms in MATLAB

This paper describes Mateda-2.0, a MATLAB package for estimation of distribution algorithms (EDAs). This package can be used to solve single and multi-objective discrete and continuous optimization problems using EDAs based on undirected and directed probabilistic graphical models. The implementation contains several methods commonly employed by EDAs. It is also conceived as an open package to allow users to incorporate different combinations of selection, learning, sampling, and local search procedures. Additionally, it includes methods to extract, process and visualize the structures learned by the probabilistic models. This way, it can unveil previously unknown information about the optimization problem domain. Mateda-2.0 also incorporates a module for creating and validating function models based on the probabilistic models learned by EDAs.

Procesamiento de Imágenes Satelitales Multiespectrales

En este proyecto se ha realizado el procesamiento de una imagen satelital multiespectral de México concretamente centrada en la región del Lago de Chapala. Este proceso tiene como objetivo la distinción de tierra y agua mediante un proceso semi-automático utilizando distintos software o herramientas informáticas. Dentro del proyecto podemos destacar ciertas fases u operaciones como el preprocesado realizado a la imagen satelital donde se han aplicado una serie de transformaciones, la aplicación de técnicas de clasificación supervisada mediante la realización de entrenamiento y testeo con regiones de interés extraídas de la imagen satelital para la obtención de clasificadores o la aplicación de estos clasificadores en la binarización de la imagen, obteniendo una imagen binaria donde un valor representa agua y otro tierra. También podemos destacar el empleo de índices de agua y vegetación como una herramienta fundamental en la detección y en el análisis de cuerpos de agua. Éstos han marcado la calidad de los resultados obtenidos en el proyecto.

Mindfulness: guía práctica para educadores

[ES] Esta guía está dirigida a docentes del ámbito de la educación tanto formal como no formal que se apunten a un curso de mindfulness para liberar su estrés, ansiedad… y poder llevar así una vida más sana. No obstante, también se puede aplicar para educadores de educación informal, a saber, a todo tipo de personas que quieran vivir mejor a nivel físico-psíquico. Los objetivos de esta guía del mindfulness son los siguientes: -Aprender qué es y en qué consiste el mindfulness. -Aprender a meditar -Conocer los beneficios que aporta el mindfulness a nivel neurobiológico, físico y psíquico. Aprender a afrontar las emociones negativas. -Aprender a reconocer nuestras emociones -Aprender a relajarnos en momentos en los que nos sintamos tensos -Aprender a aplicar el mindfulness con nuestr@s hij@s (ejercicios prácticos)

Museos y turismo: expectativas y realidades

Cap. 1. La interrelación entre los sistemas turístico y patrimonial: más allá de los discursos apologéticos y las prácticas reduccionistas. Iñaki Arrieta Urtizberea Cap. 2. Turistas y museos. Apocalípticos e integrados. José Antonio Donaire. Cap. 3. Turismo cultural. Ficciones sobre realidades, realidades sobre invenciones. Agustín Santana Talavera, Pablo Díaz Rodríguez y Alberto Jonay Rodríguez Darias. Cap. 4. ¿Museos a la deriva o continentes a la deriva?: consecuencias de la crisis financiera para los museos de América del Norte, Yves Bergeron. Cap. 5. Patrimonio histórico, turismo, economía: ¿un desafío o una alianza? El caso de Populonia (Toscana, Italia). Daniele Manacorda. Cap. 6. Diagnóstico posrevolucionario en Túnez: delirio turístico, fiebre museística y la locura del jazmín. Habib Saidi. Cap. 7. Patrimonio etnológico: ¿recurso socioeconómico o instrumento sociopolítico? El caso de los Astilleros Nereo de Málaga. Esther Fernández de Paz. Cap. 8. De Rampas y Pasarelas: los museos Guggenheim como espacios artísticos genéricos. Sophia Carmen Vackimes. Cap. 9. El patrimonio como fuente de desarrollo sostenible en las regiones del interior norte de Portugal: el caso del municipio de Vieira do Minho. Eduardo Jorge Duque. Cap. 10. Museos, turismo y desarrollo local: el caso de Belmonte, Portugal. Luís Silva. Cap. 11. ¿Existen razones de eficiencia económica en las decisiones de cierre parcial de algunos museos locales? Análisis del caso del Museo Darder (Banyoles) en el contexto de los museos de Cataluña. Gabriel Alcalde, Josep Burch, Modest Fluvià, Ricard Rigall i Torrent y Albert Saló.

Entrevista a Alfonso Zapico

Entrevista realizada al historietista asturiano Alfonso Zapico

Elkarrizketa: Kike Infame (Infame & Co)

Kike Infameri (Infame & Co) Euskal irudigileen elkarteari buruzko lekarrizketa