Aprendiendo informática educativa y habilidades de acceso y uso de la información: descripción de una práctica innovadora

En la denominada sociedad de la información y del conocimiento, las personas se encuentran en situación de tener que tomar diversas decisiones que afectan a su vida personal, académica y profesional, para las que requieren estar informadas. La proliferación de nuevos recursos, la aparición de Internet y otras posibilidades electrónicas y digitales han propiciado tanto el incremento de la información disponible como modificaciones en la forma de crearla, almacenarla y distribuirla. Estos cambios no han ido acompañados de suficientes mecanismos de control de calidad y validez de la información, ni de elementos para asegurar una mayor precisión en su representación y organización. Existe el riesgo de que la información valiosa se pierda entre otra que resulta obsoleta, redundante, imprecisa o mal estructurada, lo que se convierte en un verdadero problema si se carece de formación para la gestión de la información. De ahí que haya cobrado fuerza la idea de que para vivir en la sociedad actual no es suficiente, aunque sí necesario, el acceso libre y gratuito a la información sino que además se requiere de una formación dirigida a alcanzar la autonomía en la identificación, localización, selección, valoración, contraste, tratamiento y utilización eficaz y ética de la información proveniente de distintas fuentes para responder a un problema planteado, tomar decisiones o construir conocimiento. Las habilidades descritas forman parte de la denominada Alfabetización Informacional –ALFIN– (American Library Association,1989), considerada desde instancias internacionales un derecho humano básico y crucial para el desarrollo de regiones y naciones en una economía basada en el conocimiento, como puede leerse en la Declaración de Praga (UNESCO & National Forum on Information Literacy, 2003) y en la Declaración de Alejandría (UNESCO & National Forum on Information Literacy, 2005)

Adopción de políticas Lean supply chain en la cadena porcina en Cataluña

Después de Alemania, España es el segundo mayor productor de cerdos entre los 25 países de la Unión Europea. El consumidor tiene una importancia relevante debido a la tradición cultural del consumo de carne, reflejada en la gastronomía de todas las regiones de España. Cataluña forma parte de las seis regiones Europeas más productoras de cerdos y representa aproximadamente un tercio de la producción Española. El presente trabajo analiza las características y comportamiento de varios agentes que conforman la cadena de abastecimiento porcina en Cataluña, con el objetivo de valorar si estas operan de acuerdo a los parámetros de una cadena de abastecimiento Lean. Inicialmente un modelo de cadena Lean se propone como herramienta para llevar a cabo la valoración. Los resultados llevan a determinar si la situación en la cadena porcina Catalana se asemeja a una cadena tipo Lean.

Industria y concentración de cultivos: la contribución de la industria del frío en la fruticultura leridana

Para avanzar en el estudio de la concentración espacial de cultivos, se ha elegido el caso de la manzana, la pera y el melocotón en Lleida, desde 1962 a 2000. La evolución de ese fenómeno se ha estudiado mediante técnicas de equilibrio espacial y análisis shift share, encontrándose una pauta espacial de comportamiento distinta entre la manzana y la pera por una parte y el melocotón por otro. En el caso de las técnicas shift share se ha modelado el efecto diferencial como el resultado de un juego de suma nula, y suponiendo que las transferencias de efectos son más probables hacia las regiones más cercanas, se ha avanzado una explicación de las transferencias de superficie que se produjeron entre 1962 y 2000. La diferencia encontrada en el distinto comportamiento espacial de esos cultivos se ha atribuido a la susceptibilidad de cada cultivo para ser conservado frigoríficamente. Se ha desarrollado un modelo que relaciona los incrementos de la capacidad en la industria frigorífica y de la superficie.

Redes transfronterizas en turismo

Para el logro de un desarrollo sano es de vital importancia contar con un equilibrio económico en los diferentes rubros de la actividad productiva de las ciudades hermanas (CJS- ELP) y no sólo concretarse al ámbito de la 'maquila'. Si bien el turismo como una opción es viable, su incorporación como forma activa para otras regiones económicas del mismo estado no se ha presentado, de manera que la búsqueda de alternativas para atraer visitantes es aún un desafío para la actividad turística de Juárez-El Paso. La interrogante para los inversionistas y el gobierno es cómo encaminar los esfuerzos en la actividad turística que permitan un crecimiento armónico en la región binacional.La nvestigación, plantea valorar el fenómeno del turismo transfronterizo y se acomete una aproximación de las condiciones reticulares de los actores- stakeholders del turismo de la actividad turística en la frontera México - Estados Unidos bajo un entorno de inseguridad, mediante el análisis del caso de las ciudades hermanas de Ciudad Juárez - El Paso. Los objetivos específicos del examen reticular permiten concebir una relación entre la conformación de redes dinámicas en un espacio territorial fronterizo con potencialidades de alianzas, colaboración y cooperación en un destino binacional.

Image classification for a large number of object categories

L'increment de bases de dades que cada vegada contenen imatges més difícils i amb un nombre més elevat de categories, està forçant el desenvolupament de tècniques de representació d'imatges que siguin discriminatives quan es vol treballar amb múltiples classes i d'algorismes que siguin eficients en l'aprenentatge i classificació. Aquesta tesi explora el problema de classificar les imatges segons l'objecte que contenen quan es disposa d'un gran nombre de categories. Primerament s'investiga com un sistema híbrid format per un model generatiu i un model discriminatiu pot beneficiar la tasca de classificació d'imatges on el nivell d'anotació humà sigui mínim. Per aquesta tasca introduïm un nou vocabulari utilitzant una representació densa de descriptors color-SIFT, i desprès s'investiga com els diferents paràmetres afecten la classificació final. Tot seguit es proposa un mètode par tal d'incorporar informació espacial amb el sistema híbrid, mostrant que la informació de context es de gran ajuda per la classificació d'imatges. Desprès introduïm un nou descriptor de forma que representa la imatge segons la seva forma local i la seva forma espacial, tot junt amb un kernel que incorpora aquesta informació espacial en forma piramidal. La forma es representada per un vector compacte obtenint un descriptor molt adequat per ésser utilitzat amb algorismes d'aprenentatge amb kernels. Els experiments realitzats postren que aquesta informació de forma te uns resultats semblants (i a vegades millors) als descriptors basats en aparença. També s'investiga com diferents característiques es poden combinar per ésser utilitzades en la classificació d'imatges i es mostra com el descriptor de forma proposat juntament amb un descriptor d'aparença millora substancialment la classificació. Finalment es descriu un algoritme que detecta les regions d'interès automàticament durant l'entrenament i la classificació. Això proporciona un mètode per inhibir el fons de la imatge i afegeix invariança a la posició dels objectes dins les imatges. S'ensenya que la forma i l'aparença sobre aquesta regió d'interès i utilitzant els classificadors random forests millora la classificació i el temps computacional. Es comparen els postres resultats amb resultats de la literatura utilitzant les mateixes bases de dades que els autors Aixa com els mateixos protocols d'aprenentatge i classificació. Es veu com totes les innovacions introduïdes incrementen la classificació final de les imatges.

Image segmentation integrating colour, texture and boundary information

La tesis se centra en la Visión por Computador y, más concretamente, en la segmentación de imágenes, la cual es una de las etapas básicas en el análisis de imágenes y consiste en la división de la imagen en un conjunto de regiones visualmente distintas y uniformes considerando su intensidad, color o textura. Se propone una estrategia basada en el uso complementario de la información de región y de frontera durante el proceso de segmentación, integración que permite paliar algunos de los problemas básicos de la segmentación tradicional. La información de frontera permite inicialmente identificar el número de regiones presentes en la imagen y colocar en el interior de cada una de ellas una semilla, con el objetivo de modelar estadísticamente las características de las regiones y definir de esta forma la información de región. Esta información, conjuntamente con la información de frontera, es utilizada en la definición de una función de energía que expresa las propiedades requeridas a la segmentación deseada: uniformidad en el interior de las regiones y contraste con las regiones vecinas en los límites. Un conjunto de regiones activas inician entonces su crecimiento, compitiendo por los píxeles de la imagen, con el objetivo de optimizar la función de energía o, en otras palabras, encontrar la segmentación que mejor se adecua a los requerimientos exprsados en dicha función. Finalmente, todo esta proceso ha sido considerado en una estructura piramidal, lo que nos permite refinar progresivamente el resultado de la segmentación y mejorar su coste computacional. La estrategia ha sido extendida al problema de segmentación de texturas, lo que implica algunas consideraciones básicas como el modelaje de las regiones a partir de un conjunto de características de textura y la extracción de la información de frontera cuando la textura es presente en la imagen. Finalmente, se ha llevado a cabo la extensión a la segmentación de imágenes teniendo en cuenta las propiedades de color y textura. En este sentido, el uso conjunto de técnicas no-paramétricas de estimación de la función de densidad para la descripción del color, y de características textuales basadas en la matriz de co-ocurrencia, ha sido propuesto para modelar adecuadamente y de forma completa las regiones de la imagen. La propuesta ha sido evaluada de forma objetiva y comparada con distintas técnicas de integración utilizando imágenes sintéticas. Además, se han incluido experimentos con imágenes reales con resultados muy positivos.