Segmentación automática de texturas en imágenes agrícolas

El control de malas hierbas en grandes extensiones de terreno resulta costoso y a veces contaminante desde el punto de vista medioambiental. El avance en los últimos años de los sistemas de control y automatización en agricultura ha favorecido la aparición del concepto de Agricultura de Precisión (AP), para intervenir o actuar sobre el cultivo, en el momento adecuado y en el lugar preciso. La presente tesis se ha desarrollado en el marco de dos proyectos de investigación a nivel nacional y uno europeo. Este último dentro del VII programa Marco de la Unión Europea, cuyo principal objetivo era implementar técnicas de AP de forma más eficiente mediante flotas de robots. En todos ellos, que han involucrado robots, éstos están equipados con sus correspondientes sistemas de Visión Artificial con el fin de identificar la existencia de determinadas texturas de interés con fines de tratamientos específicos o navegación segura de los vehículos, evitando obstáculos u otros elementos existentes en el campo de trabajo. Para la consecución de los objetivos mencionados resulta necesario el análisis de las imágenes procedentes de los campos de cultivo. Estas imágenes están constituidas por diferentes elementos que en su conjunto contienen diferentes tipos de estructuras, tales como: a) plantas verdes alineadas en forma de surcos o dispersas según se trate de cultivo o malas hierbas; b) suelo que constituye el sustrato; c) cielo u otros componentes añadidos. Todos ellos constituyen lo que desde el punto de vista del tratamiento de imágenes se conoce como texturas...

La lectura de noticias de los informativos en la radio y la televisión: análisis de la prosodia y la emisión de la voz

Como enfoque global, se ha considerado que en la realización del lenguaje cooperan simultáneamente distintos órganos del cuerpo con sus correspondientes funciones; por tanto, el lenguaje es objeto de análisis desde diversas áreas científicas. Lo que nos ha inducido a abordar en nuestro trabajo algunos detalles significativos de distintos ámbitos de estudio. El objetivo principal ha sido analizar por qué la lectura de las noticias, en los medios audiovisuales, difieren ostensiblemente del lenguaje natural. Esa diferencia es percibida no sólo por la extraña entonación y segmentación errada de unidades fonológicas o sintácticas o por la acentuación impropia de palabras átonas, sino también por las diferentes características en los parámetros de la fonación. Para ello era preciso conocer los más importantes mecanismos del lenguaje espontáneo y, a partir de ese conocimiento, examinar qué elementos sufren alteración o desaparecen en el acto de la lectura con respecto al habla natural. La lectura es un acto en el que no intervienen los mecanismos biológicos innatos del ser humano, habitualmente presentes en el habla. En el habla, el pensamiento genera la palabra. Sin embargo, en la lectura, la palabra está ya escrita y por tanto no hay un proceso simultaneo con el pensamiento. Además, el mensaje que recibe el lector a través del grafismo y de los formatos en que se inscriben, constituye un elemento diferenciador del proceso natural. Los indicadores que recibe el lector son: elemento plano del papel y elemento lineal sin curvas de la escritura; formas que se transmiten instintivamente en la fonación. Y aunque en la lectura intervienen los órganos de fonación, no así otros muchos componentes de la movilidad corporal del habla como los brazos, las manos y los músculos del rostro, que son los que dirigen el sentido de la entonación y del ritmo...

Análisis del modelo RFM según el método convencional y el método de las 2-Tuplas

En el siguiente Trabajo de Fin de Máster se pone en práctica la Minería de Datos (Data Mining), llevando a cabo una investigación de CRM (Customer Relationship Management) en la cual se analizan los comportamientos de compra de los clientes de una empresa que comercializa solo por internet (online). Este negocio es de origen español y mediante estos análisis podremos saber principalmente cuántos tipos de clientes posee y cómo son sus hábitos de compra para poder clasificarlos. Para ello, utilizaremos la segmentación RFM (Recency, Frequency, Monetary) que la calcularemos mediante dos metodologías muy importantes que son el Método Convencional y el Método de las 2-Tuplas. En el primer método realizaremos una clasificación numérica mediante quintiles que se numerarán de 1 a 5 tanto para la Recencia, la Frecuencia y el Valor Monetario, con los que podremos determinar el comportamiento de compra de cada cliente. En el segundo método veremos otra clasificación de los clientes más precisa, más detallada y con la ventaja que ofrece un valor lingüístico para poder entender mejor a que cluster pertenece cada cliente. Finalmente, realizaremos unos análisis de clusters con el método de “K-medias” con diferentes segmentos (entre 5 y 7 segmentos) que nos permitirán distinguir cuántos tipos de clientes tiene este negocio y cómo son con respecto a su hábito de compra. Todo esto con el fin de dar respuesta a este negocio sobre cómo es el comportamiento de compra de cada cliente, cuáles son los más importantes, cuáles son los menos importantes, cuántos han dejado de comprar, etc.

Políticas activas de empleo en la UE en tiempos de crisis económica

Las políticas activas de empleo constituyen un campo complejo de estudio. Durante estos años de crisis económica se ha cuestionado su eficacia, abriéndose un debate académico, político y social acerca de cómo tratar mejor los problemas del mercado laboral en periodos de crisis económica. Tres dimensiones políticas son relevantes en términos de mantener un buen funcionamiento de los mercados de trabajo: la legislación de protección laboral, las políticas activas del mercado de trabajo y las medidas de apoyo a través de prestaciones por desempleo que dan una protección en forma de renta a los desempleados (políticas pasivas). Esta investigación tiene por objeto analizar la importancia y el diseño de las políticas activas de empleo que se han venido desarrollando en el difícil contexto económico actual de la Unión Europea. El funcionamiento adecuado de estas políticas, en sus vertientes de promoción y creación de empleo; intermediación y activación; educación y formación, se erigen como instrumentos claves para la dinamización de los mercados laborales en Europa. Para realizar este estudio se han identificado y agrupado las medidas fundamentales de las políticas activas de empleo de la UE durante estos años de crisis en 10 clústeres que han permitido llevar a cabo un análisis comparativo de las medidas implementadas. A su vez, se ha elaborado un mapa de las 579 medidas en políticas activas recogidas en los clústeres y se han clasificado sobre la base de tres criterios comunes (país de procedencia, objetivo y colectivo destinatario). Este mapa es el que nos ha servido para hacer las comparaciones entre las medidas de políticas activas sobre la base de un común denominador. A través del análisis comparativo, se han identificado aquellas medidas consideradas como “buenas prácticas” por la Unión Europea y que sirven como aprendizaje mutuo para la transferencia de información entre los Estados miembros. Estas buenas prácticas se han centrado en los desafíos comunes que ha planteado la crisis económica en los mercados laborales europeos: desempleo juvenil, desempleo de larga duración y segmentación laboral. Los principales resultados a los que se llega, ponen de manifiesto que existe una gran divergencia entre las medidas de políticas activas aplicadas por los países europeos durante estos años de crisis. La política comunitaria de empleo ha ido gestándose sin una verdadera coordinación de los Estados miembros respondiendo a la evolución económica y del desempleo lo que dificulta lograr una política de empleo común en la UE.