Reconocimiento de alimentos vegetales: caracterización micro-gráfica del grano de avena

Se estudia la estructura micrográfica del grano de seis variedades de avena con la finalidad de su caracterización, para desarrollar parámetros de identificación en alimentos elaborados con la misma y, consecuentemente, determinar su autenticidad, contribuyendo a optimizar la producción, la comercialización y el consumo del cereal y sus derivados. El diseño experimental consistió en el estudio micrográfico de los granos vestidos y desnudos efectuando un análisis morfológico mediante observación con lupa binocular y fotografía, ultraestructural utilizando microscopio electrónico de barrido, micrográfico y micrométrico, empleando el sistema de video microscopia digitalizado y software adecuado. Dada su variabilidad natural, los estudios se efectuaron durante tres temporadas consecutivas sobre muestras cosechadas de variedades procedentes de cultivos de semillas certificadas, y sobre alimentos procesados (avena arrollada y salvado de avena comerciales). Los resultados consistieron en diseños micrográficos, y en valores micrométricos de gránulos de almidón relacionados, además, en modelos matemáticos. En todos los casos se validó estadísticamente. Como parámetros micrográficos de caracterización se seleccionaron las estructuras diferenciales, que revelaron una presencia constante en el vegetal y resistieron los tratamientos tecnológicos, y las características y dimensiones del almidón.

Sentence Compression with Supervised Machine Learning

The subject of the thesis is automatic sentence compression with machine learning, so that the compressed sentences remain both grammatical and retain their essential meaning. There are multiple possible uses for the compression of natural language sentences. In this thesis the focus is generation of television program subtitles, which often are compressed version of the original script of the program. The main part of the thesis consists of machine learning experiments for automatic sentence compression using different approaches to the problem. The machine learning methods used for this work are linear-chain conditional random fields and support vector machines. Also we take a look which automatic text analysis methods provide useful features for the task. The data used for machine learning is supplied by Lingsoft Inc. and consists of subtitles in both compressed an uncompressed form. The models are compared to a baseline system and comparisons are made both automatically and also using human evaluation, because of the potentially subjective nature of the output. The best result is achieved using a CRF - sequence classification using a rich feature set. All text analysis methods help classification and most useful method is morphological analysis. Tutkielman aihe on suomenkielisten lauseiden automaattinen tiivistäminen koneellisesti, niin että lyhennetyt lauseet säilyttävät olennaisen informaationsa ja pysyvät kieliopillisina. Luonnollisen kielen lauseiden tiivistämiselle on monta käyttötarkoitusta, mutta tässä tutkielmassa aihetta lähestytään television ohjelmien tekstittämisen kautta, johon käytännössä kuuluu alkuperäisen tekstin lyhentäminen televisioruudulle paremmin sopivaksi. Tutkielmassa kokeillaan erilaisia koneoppimismenetelmiä tekstin automaatiseen lyhentämiseen ja tarkastellaan miten hyvin erilaiset luonnollisen kielen analyysimenetelmät tuottavat informaatiota, joka auttaa näitä menetelmiä lyhentämään lauseita. Lisäksi tarkastellaan minkälainen lähestymistapa tuottaa parhaan lopputuloksen. Käytetyt koneoppimismenetelmät ovat tukivektorikone ja lineaarisen sekvenssin mallinen CRF. Koneoppimisen tukena käytetään tekstityksiä niiden eri käsittelyvaiheissa, jotka on saatu Lingsoft OY:ltä. Luotuja malleja vertaillaan Lopulta mallien lopputuloksia evaluoidaan automaattisesti ja koska teksti lopputuksena on jossain määrin subjektiivinen myös ihmisarviointiin perustuen. Vertailukohtana toimii kirjallisuudesta poimittu menetelmä. Tutkielman tuloksena paras lopputulos saadaan aikaan käyttäen CRF sekvenssi-luokittelijaa laajalla piirrejoukolla. Kaikki kokeillut teksin analyysimenetelmät auttavat luokittelussa, joista tärkeimmän panoksen antaa morfologinen analyysi.

Tratamento térmico do amido de batata-doce (Ipomoea batatas L.) sob baixa umidade em micro-ondas

O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito do tratamento térmico sob baixa umidade (TTBU) aplicado por forno micro-ondas sobre as propriedades estruturais e funcionais do amido de batata-doce e compará-las com as propriedades de amido tratado pelo método convencional. O amido extraído dessa raiz foi submetido à modificação física, nas umidades de 25 e 35%, em forno convencional (90 °C/16 horas) e em microondas (35 a 90 °C/1 hora). O tratamento térmico sob baixa umidade resultou em alterações significativas no teor de amilose e em características como a cristalinidade, suscetibilidade enzimática, fator de expansão e propriedades de pasta. Tais variações evidenciam modificações na estrutura granular interna dos amidos, tanto em áreas cristalinas como amorfas do grânulo. As alterações conferidas pelo TTBU foram variáveis com o tipo de tratamento térmico e com o teor de umidade. A umidade das amostras também foi determinante na modificação da maioria das características do amido, como maior digestibilidade enzimática e redução da expansão, menores picos de viscosidade e quebras de viscosidade, independentemente do tipo de tratamento térmico aplicado. Considerando-se o tipo e a intensidade da modificação física do amido tratado pelo método convencional como referência, a utilização da energia de micro-ondas para esse mesmo fim precisa ser melhor estudada.

Head Space Solid Phase Micro-Extraction (HS - SPME) of volatile organic compounds produced by Sporidiobolus salmonicolor (CBS 2636)

The aim of the present study was the assessment of volatile organic compounds produced by Sporidiobolus salmonicolor (CBS 2636) using methyl and ethyl ricinoleate, ricinoleic acid and castor oil as precursors. The analysis of the volatile organic compounds was carried out using Head Space Solid Phase Micro-Extraction (HS - SPME). Factorial experimental design was used for investigating extraction conditions, verifying stirring rate (0-400 rpm), temperature (25-60 ºC), extraction time (10-30 minutes), and sample volume (2-3 mL). The identification of volatile organic compounds was carried out by Gas Chromatography with Mass Spectrum Detector (GC/MSD). The conditions that resulted in maximum extraction were: 60 ºC, 10 minutes extraction, no stirring, sample volume of 2.0 mL, and addition of saturated KCl (1:10 v/v). In the bio-production of volatile organic compounds the effect of stirring rate (120-200 rpm), temperature (23-33 ºC), pH (4.0-8.0), precursor concentration (0.02-0.1%), mannitol (0-6%), and asparagine concentration (0-0.2%) was investigated. The bio-production at 28 ºC, 160 rpm, pH 6,0 and with the addition of 0.02% ricinoleic acid to the medium yielded the highest production of VOCs, identified as 1,4-butanediol, 1,2,2-trimethylciclopropilamine, beta-ionone; 2,3-butanodione, pentanal, tetradecane, 2-isononenal, 4-octen-3-one, propanoic acid, and octadecane.

Quadtree representation and compression of spatial data

Spatial data representation and compression has become a focus issue in computer graphics and image processing applications. Quadtrees, as one of hierarchical data structures, basing on the principle of recursive decomposition of space, always offer a compact and efficient representation of an image. For a given image, the choice of quadtree root node plays an important role in its quadtree representation and final data compression. The goal of this thesis is to present a heuristic algorithm for finding a root node of a region quadtree, which is able to reduce the number of leaf nodes when compared with the standard quadtree decomposition. The empirical results indicate that, this proposed algorithm has quadtree representation and data compression improvement when in comparison with the traditional method.

Desarrollo de un curso de micro controladores que incluye : el plan de estudio, apuntes y lista de prácticas de laboratorio [por] René Briones Lara

Tesis (Maestría en Ciencias de Ingeniería Eléctrica, con especialidad en Electrónica) U.A.N.L.

Modelo de exportación aplicable al comercio exterior, entre México y Guatemala, con beneficios sustanciales para la micro, pequeña y mediana empresa por Gabriel Esquinca Moreno

Tesis (Maestría en Administración Pública) U.A.N.L.