Proyecto de repoblación del Monte nº 69 de los propios de Lorca

El monte en estudio está situado en e l término municipal de Lorca en su parte- No en las diputaciones denominadas Zarcilla de Raraos, Culebrina y Fontanares, formando una importante estribación de las sierras de Velez y Maria que se introduce en esta provincia en dirección casi NE formando una abrupta cordillera perteneciente geológicamente al triásico y caracterizada por la existencia de calizas cavernosas prensadas que originan los terrenos conocidos con el nombre de calares en el país de suelo pobre y de escasa profundidad, generalmente de superficie muy pedregosa y en los que aflora la roca en multitud de ocasiones.

Modelado de sistemas multimedia para personalización y recomendación híbrida a partir del consumo audiovisual de los usuarios

This doctoral thesis focuses on the modeling of multimedia systems to create personalized recommendation services based on the analysis of users’ audiovisual consumption. Research is focused on the characterization of both users’ audiovisual consumption and content, specifically images and video. This double characterization converges into a hybrid recommendation algorithm, adapted to different application scenarios covering different specificities and constraints. Hybrid recommendation systems use both content and user information as input data, applying the knowledge from the analysis of these data as the initial step to feed the algorithms in order to generate personalized recommendations. Regarding the user information, this doctoral thesis focuses on the analysis of audiovisual consumption to infer implicitly acquired preferences. The inference process is based on a new probabilistic model proposed in the text. This model takes into account qualitative and quantitative consumption factors on the one hand, and external factors such as zapping factor or company factor on the other. As for content information, this research focuses on the modeling of descriptors and aesthetic characteristics, which influence the user and are thus useful for the recommendation system. Similarly, the automatic extraction of these descriptors from the audiovisual piece without excessive computational cost has been considered a priority, in order to ensure applicability to different real scenarios. Finally, a new content-based recommendation algorithm has been created from the previously acquired information, i.e. user preferences and content descriptors. This algorithm has been hybridized with a collaborative filtering algorithm obtained from the current state of the art, so as to compare the efficiency of this hybrid recommender with the individual techniques of recommendation (different hybridization techniques of the state of the art have been studied for suitability). The content-based recommendation focuses on the influence of the aesthetic characteristics on the users. The heterogeneity of the possible users of these kinds of systems calls for the use of different criteria and attributes to create effective recommendations. Therefore, the proposed algorithm is adaptable to different perceptions producing a dynamic representation of preferences to obtain personalized recommendations for each user of the system. The hypotheses of this doctoral thesis have been validated by conducting a set of tests with real users, or by querying a database containing user preferences - available to the scientific community. This thesis is structured based on the different research and validation methodologies of the techniques involved. In the three central chapters the state of the art is studied and the developed algorithms and models are validated via self-designed tests. It should be noted that some of these tests are incremental and confirm the validation of previously discussed techniques. Resumen Esta tesis doctoral se centra en el modelado de sistemas multimedia para la creación de servicios personalizados de recomendación a partir del análisis de la actividad de consumo audiovisual de los usuarios. La investigación se focaliza en la caracterización tanto del consumo audiovisual del usuario como de la naturaleza de los contenidos, concretamente imágenes y vídeos. Esta doble caracterización de usuarios y contenidos confluye en un algoritmo de recomendación híbrido que se adapta a distintos escenarios de aplicación, cada uno de ellos con distintas peculiaridades y restricciones. Todo sistema de recomendación híbrido toma como datos de partida tanto información del usuario como del contenido, y utiliza este conocimiento como entrada para algoritmos que permiten generar recomendaciones personalizadas. Por la parte de la información del usuario, la tesis se centra en el análisis del consumo audiovisual para inferir preferencias que, por lo tanto, se adquieren de manera implícita. Para ello, se ha propuesto un nuevo modelo probabilístico que tiene en cuenta factores de consumo tanto cuantitativos como cualitativos, así como otros factores de contorno, como el factor de zapping o el factor de compañía, que condicionan la incertidumbre de la inferencia. En cuanto a la información del contenido, la investigación se ha centrado en la definición de descriptores de carácter estético y morfológico que resultan influyentes en el usuario y que, por lo tanto, son útiles para la recomendación. Del mismo modo, se ha considerado una prioridad que estos descriptores se puedan extraer automáticamente de un contenido sin exigir grandes requisitos computacionales y, de tal forma que se garantice la posibilidad de aplicación a escenarios reales de diverso tipo. Por último, explotando la información de preferencias del usuario y de descripción de los contenidos ya obtenida, se ha creado un nuevo algoritmo de recomendación basado en contenido. Este algoritmo se cruza con un algoritmo de filtrado colaborativo de referencia en el estado del arte, de tal manera que se compara la eficiencia de este recomendador híbrido (donde se ha investigado la idoneidad de las diferentes técnicas de hibridación del estado del arte) con cada una de las técnicas individuales de recomendación. El algoritmo de recomendación basado en contenido que se ha creado se centra en las posibilidades de la influencia de factores estéticos en los usuarios, teniendo en cuenta que la heterogeneidad del conjunto de usuarios provoca que los criterios y atributos que condicionan las preferencias de cada individuo sean diferentes. Por lo tanto, el algoritmo se adapta a las diferentes percepciones y articula una metodología dinámica de representación de las preferencias que permite obtener recomendaciones personalizadas, únicas para cada usuario del sistema. Todas las hipótesis de la tesis han sido debidamente validadas mediante la realización de pruebas con usuarios reales o con bases de datos de preferencias de usuarios que están a disposición de la comunidad científica. La diferente metodología de investigación y validación de cada una de las técnicas abordadas condiciona la estructura de la tesis, de tal manera que los tres capítulos centrales se estructuran sobre su propio estudio del estado del arte y los algoritmos y modelos desarrollados se validan mediante pruebas autónomas, sin impedir que, en algún caso, las pruebas sean incrementales y ratifiquen la validación de técnicas expuestas anteriormente.

Comportamiento de las fábricas no estructurales en el terremoto de Lorca

En lo que sigue se describen los efectos del terremoto del 11 de mayo de 2011 en las fachadas y particiones de los edificios de Lorca y se analiza la interacción entre estos elementos, tradicionalmente considerados como no-estructurales, y la propia estructura. Las observaciones de campo se justifican a partir de los resultados de algunos modelos numéricos simples y de todo ello se concluye la importancia fundamental de las fábricas en el comportamiento de los edificios durante el terremoto.

Social and content hybrid image recommender system for mobile social networks

One of the advantages of social networks is the possibility to socialize and personalize the content created or shared by the users. In mobile social networks, where the devices have limited capabilities in terms of screen size and computing power, Multimedia Recommender Systems help to present the most relevant content to the users, depending on their tastes, relationships and profile. Previous recommender systems are not able to cope with the uncertainty of automated tagging and are knowledge domain dependant. In addition, the instantiation of a recommender in this domain should cope with problems arising from the collaborative filtering inherent nature (cold start, banana problem, large number of users to run, etc.). The solution presented in this paper addresses the abovementioned problems by proposing a hybrid image recommender system, which combines collaborative filtering (social techniques) with content-based techniques, leaving the user the liberty to give these processes a personal weight. It takes into account aesthetics and the formal characteristics of the images to overcome the problems of current techniques, improving the performance of existing systems to create a mobile social networks recommender with a high degree of adaptation to any kind of user.

Recommender system for sport videos based on user audiovisual consumption

This paper describes a recommender system for sport videos, transmitted over the Internet and/or broadcast, in the context of large-scale events, which has been tested for the Olympic Games. The recommender is based on audiovisual consumption and does not depend on the number of users, running only on the client side. This avoids the concurrence, computation and privacy problems of central server approaches in scenarios with a large number of users, such as the Olympic Games. The system has been designed to take advantage of the information available in the videos, which is used along with the implicit information of the user and the modeling of his/her audiovisual content consumption. The system is thus transparent to the user, who does not need to take any specific action. Another important characteristic is that the system can produce recommendations for both live and recorded events. Testing has showed advantages compared to previous systems, as will be shown in the results.

Morphological and germination response variability in seeds of wild yellow gentian (Gentiana lutea L.) accessions from northwest Spain

Gentiana lutea L. (yellow gentian, Gentianaceae) is an important medicinal plant under protection as endangered species in most European countries. The aim of this work was to evaluate variation in seed mass, seed water content, and seed germination among 56 wild accessions of G. lutea. The effect of gibberellic acid (GA3), putrescine, moist chilling, and level of ripeness of seeds on subsequent germination was also investigated. Seeds of G. lutea showed physiological dormancy (final germination percentages ranged from 0% to 11%, depending on the accession) and GA3 enhanced seed germination drastically in all the accessions. The highest germination (99%) of GA3-treated seeds was reached at 15 °C. Final germination percentage and germination rate (as expressed by mean germination time), as well as seed mass and seed water content, varied significantly among accessions. In general, 1 year moist chilling did not significantly enhance G. lutea seed germination. For most accessions, no significant differences were found between fully ripe seeds and less ripe seeds for seed water content, seed mass, and seed germination. Applications of GA3 were always most effective than those of putrescine for increasing seed germination.

El Terremoto de Lorca (2011) en el contexto de la peligrosidad y el riesgo sísmico en Murcia.

Este trabajo presenta un análisis de diferentes aspectos relacionados con el sismo principal del 11 de Mayo de 2011, con epicentro en las proximidades de Lorca, que abarcan desde el movimiento fuerte registrado hasta el daño observado en diferentes tipologías constructivas, contrastando todo ello con los resultados de estudios previos de peligrosidad y riesgo sísmico en la provincia de Murcia. La cuestión esencial que se plantea en el análisis es si tanto el movimiento como el daño entraban dentro de lo esperado o pueden considerarse anómalos en el marco del riesgo sísmico del sureste de España. A este respecto se hacen una serie de reflexiones y se extraen lecciones aprendidas del terremoto, que llevan a proponer recomendaciones de cara a la revisión de la Norma Sismorresistente Española, así como a definir medidas para la reducción del riesgo sísmico en la región. Abstract: An analysis of the different aspects related to the May 11th, 2011 Lorca earthquake is presented,covering recorded ground motions, damage observed in different building typologies, and contrasting these observations with previous results on seismic hazard and seismic risk obtained in the province of Murcia. The essential question addressed in the analysis is whether observed ground motions and physical damage can be considered as expected or as anomalous in the frame of seismic risk in southeastern Spain. In this respect, a number of reflections are carried out and several learned lessons from the earthquake are extracted, which leads to the proposal of different recommendations for the future revision of the Spanish earthquake-resistant provisions, as well as for defining risk reduction measurements in the region.