Estudio epidemiológico de la prevalencia de mastitis Sub. clínica en el ganado reina en la finca Santa Rosa (UNA) en época de lluvia

El presente trabajo investigativo se llevó a cabo en la finca Santa Rosa de la UNA. Con el objetivo de determinar la prevalencia de mastitis subclínica en condiciones tradicional de ordeño, en el Ganado Criollo Reina, se evaluó un total de 290 muestras de, durante un periodo de seis meses de Mayo a Octubre del dos mil cinco (2005). Para conocer la prevalencia de mastitis en el ganado Reina, se realizó una prueba de diagnóstico individual utilizando para esto la prueba de California Mastitis Test (CMT). Los resultados de la prueba CMT muestran que de 290 pruebas realizadas que corresponden al mismo número de vacas, 118 resultaron positivas, al menos con una cruz en uno de sus cuartos mamarios, representando un 41% de esto un 35% mastitis subclínica un 5.1% de mastitis clínica y un 59% de negatividad, este hato es considerado, como una unidad AFECTADA. Se observó que en los diferentes muestreos se presentaron un mayor porcentaje de reacción positiva en los el muestreo numero 12 (70.58) y el muestreo número 8 (58.33%) y el muestreo numero 11 (54.28). Los resultados obtenidos en relación al grado de intensidad, tomando en cuenta los parámetros, indican que del total de la población examinada en términos porcentuales el 4.13% está representada por tres cruces (+++), el 6.03% representada por dos cruces (++) y el 11.37% representada por una cruz (+), para un total de 21.53%. Los cuartos anteriores presentaron mayor prevalencia por mastitis con un 49.30"/o y el más afectado fue el Anterior Derecho (AD) con el 24.82 % reaccionaron positivos. El parto número cinco (- 1.2772). Del factor periodo de lactancia (PERL) este resulto significativos, observándose una tendencia marcada a mayor afectación para el periodo de lactancia cinco presento mayor afectación por mastitis seguido del periodo uno.

A Bayesian wavelet-based multidimensional deconvolution with sub-band emphasis

This paper proposes a new algorithm for waveletbased multidimensional image deconvolution which employs subband-dependent minimization and the dual-tree complex wavelet transform in an iterative Bayesian framework. In addition, this algorithm employs a new prior instead of the popular ℓ1 norm, and is thus able to embed a learning scheme during the iteration which helps it to achieve better deconvolution results and faster convergence. © 2008 IEEE.

Computation of stress intensity factors by the sub-region mixed finite element method of lines

Based on the sub-region generalized variational principle, a sub-region mixed version of the newly-developed semi-analytical 'finite element method of lines' (FEMOL) is proposed in this paper for accurate and efficient computation of stress intensity factors (SIFs) of two-dimensional notches/cracks. The circular regions surrounding notch/crack tips are taken as the complementary energy region in which a number of leading terms of singular solutions for stresses are used, with the sought SIFs being among the unknown coefficients. The rest of the arbitrary domain is taken as the potential energy region in which FEMOL is applied to obtain approximate displacements. A mixed system of ordinary differential equations (ODEs) and algebraic equations is derived via the sub-region generalized variational principle. A singularity removal technique that eliminates the stress parameters from the mixed equation system eventually yields a standard FEMOL ODE system, the solution of which is no longer singular and is simply and efficiently obtained using a standard general-purpose ODE solver. A number of numerical examples, including bi-material notches/cracks in anti-plane and plane elasticity, are given to show the generally excellent performance of the proposed method.