Subsurface drip irrigation emitter spacing effects on soil water redistribution, corn yield and water productivity

Emitter spacings of 0.3 to 0.6 m are commonly used for subsurface drip irrigation (SDI) of corn on the deep, silt loam soils of the U.S. Great Plains. Subsurface drip irrigation emitter spacings of 0.3, 0.6, 0.9 and 1.2 m were examined for the resulting differences in soil water redistribution, corn grain yield, yield components, seasonal water use, and water productivity in a 4‐year field study (2005 through 2008) at the Kansas State University Northwest Research‐Extension Center, Colby, Kansas. The results indicate that there is increased preferential water movement along the dripline (parallel) as compared to perpendicular to the dripline and that this phenomenon partially compensates for wider emitter spacings in terms of soil water redistribution. Corn yield and water productivity (WP) were not significantly affected by the emitter spacing with application of a full irrigation regime

Del cercle literari del Príncep de Viana i unes poesies satíriques del 'Cançoner de Saragossa'

Sobre cinc poesies satíriques del ‘Cançoner de Saragossa’ que es coneixen amb el nom de 'Cicle contra Bernat Fajadell'. En la història lírica en català del segle XV aquests poemes tenen l’interès de presentar de manera conjunta diferents poetes dels quals se sap poc o gairebé res, i també comparteixen el mateix marc i un objectiu idèntic: atacar un religiós de vida llicenciosa

Collaborative recommender agents based on case-based reasoning and trust

La comunitat científica que treballa en Intel·ligència Artificial (IA) ha dut a terme una gran quantitat de treball en com la IA pot ajudar a les persones a trobar el que volen dins d'Internet. La idea dels sistemes recomanadors ha estat extensament acceptada pels usuaris. La tasca principal d'un sistema recomanador és localitzar ítems, fonts d'informació i persones relacionades amb els interessos i preferències d'una persona o d'un grup de persones. Això comporta la construcció de models d'usuari i l'habilitat d'anticipar i predir les preferències de l'usuari. Aquesta tesi està focalitzada en l'estudi de tècniques d'IA que millorin el rendiment dels sistemes recomanadors. Inicialment, s'ha dut a terme un anàlisis detallat de l'actual estat de l'art en aquest camp. Aquest treball ha estat organitzat en forma de taxonomia on els sistemes recomanadors existents a Internet es classifiquen en 8 dimensions generals. Aquesta taxonomia ens aporta una base de coneixement indispensable pel disseny de la nostra proposta. El raonament basat en casos (CBR) és un paradigma per aprendre i raonar a partir de la experiència adequat per sistemes recomanadors degut als seus fonaments en el raonament humà. Aquesta tesi planteja una nova proposta de CBR aplicat al camp de la recomanació i un mecanisme d'oblit per perfils basats en casos que controla la rellevància i edat de les experiències passades. Els resultats experimentals demostren que aquesta proposta adapta millor els perfils als usuaris i soluciona el problema de la utilitat que pateixen el sistemes basats en CBR. Els sistemes recomanadors milloren espectacularment la qualitat dels resultats quan informació sobre els altres usuaris és utilitzada quan es recomana a un usuari concret. Aquesta tesi proposa l'agentificació dels sistemes recomanadors per tal de treure profit de propietats interessants dels agents com ara la proactivitat, la encapsulació o l'habilitat social. La col·laboració entre agents es realitza a partir del mètode de filtratge basat en la opinió i del mètode col·laboratiu de filtratge a partir de confiança. Els dos mètodes es basen en un model social de confiança que fa que els agents siguin menys vulnerables als altres quan col·laboren. Els resultats experimentals demostren que els agents recomanadors col·laboratius proposats milloren el rendiment del sistema mentre que preserven la privacitat de les dades personals de l'usuari. Finalment, aquesta tesi també proposa un procediment per avaluar sistemes recomanadors que permet la discussió científica dels resultats. Aquesta proposta simula el comportament dels usuaris al llarg del temps basat en perfils d'usuari reals. Esperem que aquesta metodologia d'avaluació contribueixi al progrés d'aquesta àrea de recerca.