Utilización de software libre para el análisis de la evolución de usos del suelo en la cuenca del Segura mediante teledetección

En este trabajo se describe la utilización de herramientas de software libre, básicamente GRASS y R, para obtener una serie de mapas de coberturas del suelo (1976-2006) a partir de imágenes de satélite Landsat MSS y Landsat TM. Se trata de un proyecto concedido a un año, por lo que se requería una metodología que permitiera realizar el análisis de forma rápida y sencilla, aún tratando de aplicar técnicas de clasificación avanzadas. Dada la complejidad del trabajo y la premura de tiempo, se ha tratado de automatizar gran parte del trabajo mediante diversos scripts con BASH y R. (...)

Networks of PhD Students and Academic Performance: A Comparison across Countries

In this article we compare regression models obtained to predict PhD students’ academic performance in the universities of Girona (Spain) and Slovenia. Explanatory variables are characteristics of PhD student’s research group understood as an egocentered social network, background and attitudinal characteristics of the PhD students and some characteristics of the supervisors. Academic performance was measured by the weighted number of publications. Two web questionnaires were designed, one for PhD students and one for their supervisors and other research group members. Most of the variables were easily comparable across universities due to the careful translation procedure and pre-tests. When direct comparison was not possible we created comparable indicators. We used a regression model in which the country was introduced as a dummy coded variable including all possible interaction effects. The optimal transformations of the main and interaction variables are discussed. Some differences between Slovenian and Girona universities emerge. Some variables like supervisor’s performance and motivation for autonomy prior to starting the PhD have the same positive effect on the PhD student’s performance in both countries. On the other hand, variables like too close supervision by the supervisor and having children have a negative influence in both countries. However, we find differences between countries when we observe the motivation for research prior to starting the PhD which increases performance in Slovenia but not in Girona. As regards network variables, frequency of supervisor advice increases performance in Slovenia and decreases it in Girona. The negative effect in Girona could be explained by the fact that additional contacts of the PhD student with his/her supervisor might indicate a higher workload in addition to or instead of a better advice about the dissertation. The number of external student’s advice relationships and social support mean contact intensity are not significant in Girona, but they have a negative effect in Slovenia. We might explain the negative effect of external advice relationships in Slovenia by saying that a lot of external advice may actually result from a lack of the more relevant internal advice

Multidimensional Adaptations for Open Learning Management Systems

Our work is focused on alleviating the workload for designers of adaptive courses on the complexity task of authoring adaptive learning designs adjusted to specific user characteristics and the user context. We propose an adaptation platform that consists in a set of intelligent agents where each agent carries out an independent adaptation task. The agents apply machine learning techniques to support the user modelling for the adaptation process

Automatic classification of breast density

A recent trend in digital mammography is computer-aided diagnosis systems, which are computerised tools designed to assist radiologists. Most of these systems are used for the automatic detection of abnormalities. However, recent studies have shown that their sensitivity is significantly decreased as the density of the breast increases. This dependence is method specific. In this paper we propose a new approach to the classification of mammographic images according to their breast parenchymal density. Our classification uses information extracted from segmentation results and is based on the underlying breast tissue texture. Classification performance was based on a large set of digitised mammograms. Evaluation involves different classifiers and uses a leave-one-out methodology. Results demonstrate the feasibility of estimating breast density using image processing and analysis techniques

Internal test sets studies in a group of antimalarials

Topological indices have been applied to build QSAR models for a set of 20 antimalarial cyclic peroxy cetals. In order to evaluate the reliability of the proposed linear models leave-n-out and Internal Test Sets (ITS) approaches have been considered. The proposed procedure resulted in a robust and consensued prediction equation and here it is shown why it is superior to the employed standard cross-validation algorithms involving multilinear regression models

Multi-objective optimization scheme for static and dynamic multicast flows

Muchas de las nuevas aplicaciones emergentes de Internet tales como TV sobre Internet, Radio sobre Internet,Video Streamming multi-punto, entre otras, necesitan los siguientes requerimientos de recursos: ancho de banda consumido, retardo extremo-a-extremo, tasa de paquetes perdidos, etc. Por lo anterior, es necesario formular una propuesta que especifique y provea para este tipo de aplicaciones los recursos necesarios para su buen funcionamiento. En esta tesis, proponemos un esquema de ingeniería de tráfico multi-objetivo a través del uso de diferentes árboles de distribución para muchos flujos multicast. En este caso, estamos usando la aproximación de múltiples caminos para cada nodo egreso y de esta forma obtener la aproximación de múltiples árboles y a través de esta forma crear diferentes árboles multicast. Sin embargo, nuestra propuesta resuelve la fracción de la división del tráfico a través de múltiples árboles. La propuesta puede ser aplicada en redes MPLS estableciendo rutas explícitas en eventos multicast. En primera instancia, el objetivo es combinar los siguientes objetivos ponderados dentro de una métrica agregada: máxima utilización de los enlaces, cantidad de saltos, el ancho de banda total consumido y el retardo total extremo-a-extremo. Nosotros hemos formulado esta función multi-objetivo (modelo MHDB-S) y los resultados obtenidos muestran que varios objetivos ponderados son reducidos y la máxima utilización de los enlaces es minimizada. El problema es NP-duro, por lo tanto, un algoritmo es propuesto para optimizar los diferentes objetivos. El comportamiento que obtuvimos usando este algoritmo es similar al que obtuvimos con el modelo. Normalmente, durante la transmisión multicast los nodos egresos pueden salir o entrar del árbol y por esta razón en esta tesis proponemos un esquema de ingeniería de tráfico multi-objetivo usando diferentes árboles para grupos multicast dinámicos. (en el cual los nodos egresos pueden cambiar durante el tiempo de vida de la conexión). Si un árbol multicast es recomputado desde el principio, esto podría consumir un tiempo considerable de CPU y además todas las comuicaciones que están usando el árbol multicast serán temporalmente interrumpida. Para aliviar estos inconvenientes, proponemos un modelo de optimización (modelo dinámico MHDB-D) que utilice los árboles multicast previamente computados (modelo estático MHDB-S) adicionando nuevos nodos egreso. Usando el método de la suma ponderada para resolver el modelo analítico, no necesariamente es correcto, porque es posible tener un espacio de solución no convexo y por esta razón algunas soluciones pueden no ser encontradas. Adicionalmente, otros tipos de objetivos fueron encontrados en diferentes trabajos de investigación. Por las razones mencionadas anteriormente, un nuevo modelo llamado GMM es propuesto y para dar solución a este problema un nuevo algoritmo usando Algoritmos Evolutivos Multi-Objetivos es propuesto. Este algoritmo esta inspirado por el algoritmo Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA). Para dar una solución al caso dinámico con este modelo generalizado, nosotros hemos propuesto un nuevo modelo dinámico y una solución computacional usando Breadth First Search (BFS) probabilístico. Finalmente, para evaluar nuestro esquema de optimización propuesto, ejecutamos diferentes pruebas y simulaciones. Las principales contribuciones de esta tesis son la taxonomía, los modelos de optimización multi-objetivo para los casos estático y dinámico en transmisiones multicast (MHDB-S y MHDB-D), los algoritmos para dar solución computacional a los modelos. Finalmente, los modelos generalizados también para los casos estático y dinámico (GMM y GMM Dinámico) y las propuestas computacionales para dar slución usando MOEA y BFS probabilístico.