A tool for better management of water quality during periods of algal blooms: the case of the River Oise

Like other rivers in the Paris area, the Oise is subject to important seasonal algal blooms. This eutrophication generates notable problems for the production of drinking-water from a treatment plant on the river at Méry. A mathematical model has been developed to simulate variation in water quality in a pre-treatment storage basin, and another model is currently being adapted to model the River Oise. Integration of the two models should provide a comprehensive tool for predicting variations of phytoplankton and water-quality parameters associated with algal blooms. This will be a decision-aid for optimizing control of the treatment process for providing potable water.

Digital-Analog Quantum Simulation of Spin Systems in Trapped Ions

65 p.

BAMS: A Tool for Supervised Burned Area Mapping Using Landsat Data

A new supervised burned area mapping software named BAMS (Burned Area Mapping Software) is presented in this paper. The tool was built from standard ArcGIS (TM) libraries. It computes several of the spectral indexes most commonly used in burned area detection and implements a two-phase supervised strategy to map areas burned between two Landsat multitemporal images. The only input required from the user is the visual delimitation of a few burned areas, from which burned perimeters are extracted. After the discrimination of burned patches, the user can visually assess the results, and iteratively select additional sampling burned areas to improve the extent of the burned patches. The final result of the BAMS program is a polygon vector layer containing three categories: (a) burned perimeters, (b) unburned areas, and (c) non-observed areas. The latter refer to clouds or sensor observation errors. Outputs of the BAMS code meet the requirements of file formats and structure of standard validation protocols. This paper presents the tool's structure and technical basis. The program has been tested in six areas located in the United States, for various ecosystems and land covers, and then compared against the National Monitoring Trends in Burn Severity (MTBS) Burned Area Boundaries Dataset.

Modulação da ativação de monócitos por lipoxinas

Lipoxinas (LXs) são metabólitos do ácido araquidônico com reconhecidas atividades antiinflamatórias e pró-resolução. Apesar do grande número de trabalhos publicados descrevendo o papel das LXs e seus análogos em leucócitos e outros tipos celulares envolvidos em doenças inflamatórias, pouco é sabido a respeito dos mecanismos de ação que desencadeiam estas respostas. Neste trabalho investigamos o papel do 15-epi-16-(para-flúor)-fenoxi-lipoxina A4 (ATL-1), um análogo sintético da 15-epi-lipoxina A4, sobre diversos processos de ativação de monócitos. Caracterizamos, pela primeira vez, o receptor da lipoxina A4 (ALX) na linhagem monocítica U937, através da avaliação de sua expressão gênica e protéica e de sua funcionalidade analisando a ativação de ERK-2, o que torna esta célula uma ferramenta apta para estudo dos mecanismos de ação das LXs e seus análogos sobre os monócitos. Além disso, demonstramos que o ATL-1 aumenta a expressão da enzima heme oxigenase (HO) -1 em células U937 via ativação da p38 MAP quinase (MAPK) e diminui a secreção da Monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1), uma quimiocina envolvida com o recrutamento de monócitos para o foco inflamatório, em células U937 estimuladas com LPS. A inibição da secreção de MCP-1 foi revertida pela utilização do SB203580, sugerindo que este efeito é dependente da ativação da via p38 MAPK. O presente estudo elucida alguns dos mecanismos envolvidos na ativação de monócitos pelas lipoxinas que podem levar a novas abordagens para o controle de diversas doenças nas quais o componente inflamatório é importante

Detecção de falhas em circuitos eletrônicos lineares baseados em classificadores de classe única.

Esse trabalho está baseado na investigação dos detectores de falhas aplicando classificadores de classe única. As falhas a serem detectadas são relativas ao estado de funcionamento de cada componente do circuito, especificamente de suas tolerâncias (falha paramétrica). Usando a função de transferência de cada um dos circuitos são gerados e analisados os sinais de saída com os componentes dentro e fora da tolerância. Uma função degrau é aplicada à entrada do circuito, o sinal de saída desse circuito passa por uma função diferenciadora e um filtro. O sinal de saída do filtro passa por um processo de redução de atributos e finalmente, o sinal segue simultaneamente para os classificadores multiclasse e classe única. Na análise são empregados ferramentas de reconhecimento de padrões e de classificação de classe única. Os classficadores multiclasse são capazes de classificar o sinal de saída do circuito em uma das classes de falha para o qual foram treinados. Eles apresentam um bom desempenho quando as classes de falha não possuem superposição e quando eles não são apresentados a classes de falhas para os quais não foram treinados. Comitê de classificadores de classe única podem classificar o sinal de saída em uma ou mais classes de falha e também podem classificá-lo em nenhuma classe. Eles apresentam desempenho comparável ao classificador multiclasse, mas também são capazes detectar casos de sobreposição de classes de falhas e indicar situações de falhas para os quais não foram treinados (falhas desconhecidas). Os resultados obtidos nesse trabalho mostraram que os classificadores de classe única, além de ser compatível com o desempenho do classificador multiclasse quando não há sobreposição, também detectou todas as sobreposições existentes sugerindo as possíveis falhas.

Design and implementation of a cloud computing adoption decision tool: Generating a cloud road

Migrating to cloud computing is one of the current enterprise challenges. This technology provides a new paradigm based on "on-demand payment" for information and communication technologies. In this sense, the small and medium enterprise is supposed to be the most interested, since initial investments are avoided and the technology allows gradual implementation. However, even if the characteristics and capacities have been widely discussed, entry into the cloud is still lacking in terms of practical, real frameworks. This paper aims at filling this gap, presenting a real tool already implemented and tested, which can be used as a cloud computing adoption decision tool. This tool uses diagnosis based on specific questions to gather the required information and subsequently provide the user with valuable information to deploy the business within the cloud, specifically in the form of Software as a Service (SaaS) solutions. This information allows the decision makers to generate their particular Cloud Road. A pilot study has been carried out with enterprises at a local level with a two-fold objective: To ascertain the degree of knowledge on cloud computing and to identify the most interesting business areas and their related tools for this technology. As expected, the results show high interest and low knowledge on this subject and the tool presented aims to readdress this mismatch, insofar as possible. Copyright: © 2015 Bildosola et al. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.