Contribution à l’étude de la dynamique des espèces végétales envahissantes face aux fluctuations des précipitations et des températures dans la plaine de Sidi Bel Abbes (Algérie)

Le développement des mauvaises herbes dans la plaine de Sidi Bel Abbes (Algérie) constituent un facteur agroécologique déterminant sur la qualité de la récolte et des rendements. L’impact sur les agrosystèmes reste important et est tributaire de deux paramètres climatiques : précipitations et températures. Lutter efficacement contre les mauvaises herbes dans les agrosystèmes exige une connaissance de leur dynamisme. Les mauvaises herbes se développent en relation avec les précipitations et présentent un spectre différent chaque année. Une connaissance des espèces à forte présence constitue une base fondamentale pour diminuer leur présence. Cerner le spectre de développement des principales espèces végétales nuisibles dans les céréales et l’appréciation de leur dynamisme est le but de cette étude. Le développement des mauvaises herbes dans les céréales reste un problème préoccupant et sa prise en charge pour organiser une lutte efficace passe par une compréhension de la dynamique phytoécologique.

Revealing the Face of Isis

This reply to Gash’s (Found Sci 2014) commentary on Nescolarde-Selva and Usó-Doménech (Found Sci 2014b) answers the questions raised and at the same time opens up new questions.

A connectionist computational method for face recognition

In this work, a modified version of the elastic bunch graph matching (EBGM) algorithm for face recognition is introduced. First, faces are detected by using a fuzzy skin detector based on the RGB color space. Then, the fiducial points for the facial graph are extracted automatically by adjusting a grid of points to the result of an edge detector. After that, the position of the nodes, their relation with their neighbors and their Gabor jets are calculated in order to obtain the feature vector defining each face. A self-organizing map (SOM) framework is shown afterwards. Thus, the calculation of the winning neuron and the recognition process are performed by using a similarity function that takes into account both the geometric and texture information of the facial graph. The set of experiments carried out for our SOM-EBGM method shows the accuracy of our proposal when compared with other state-of the-art methods.