Estimating Dependency Structure as a Hidden Variable

This paper introduces a probability model, the mixture of trees that can account for sparse, dynamically changing dependence relationships. We present a family of efficient algorithms that use EM and the Minimum Spanning Tree algorithm to find the ML and MAP mixture of trees for a variety of priors, including the Dirichlet and the MDL priors. We also show that the single tree classifier acts like an implicit feature selector, thus making the classification performance insensitive to irrelevant attributes. Experimental results demonstrate the excellent performance of the new model both in density estimation and in classification.

Direction Estimation of Pedestrian from Images

The capability of estimating the walking direction of people would be useful in many applications such as those involving autonomous cars and robots. We introduce an approach for estimating the walking direction of people from images, based on learning the correct classification of a still image by using SVMs. We find that the performance of the system can be improved by classifying each image of a walking sequence and combining the outputs of the classifier. Experiments were performed to evaluate our system and estimate the trade-off between number of images in walking sequences and performance.

An Interpolative Analytical Cache Model with Application to Performance-Power Design Space Exploration

Caches are known to consume up to half of all system power in embedded processors. Co-optimizing performance and power of the cache subsystems is therefore an important step in the design of embedded systems, especially those employing application specific instruction processors. In this project, we propose an analytical cache model that succinctly captures the miss performance of an application over the entire cache parameter space. Unlike exhaustive trace driven simulation, our model requires that the program be simulated once so that a few key characteristics can be obtained. Using these application-dependent characteristics, the model can span the entire cache parameter space consisting of cache sizes, associativity and cache block sizes. In our unified model, we are able to cater for direct-mapped, set and fully associative instruction, data and unified caches. Validation against full trace-driven simulations shows that our model has a high degree of fidelity. Finally, we show how the model can be coupled with a power model for caches such that one can very quickly decide on pareto-optimal performance-power design points for rapid design space exploration.

Using appearance and context for outdoor scene object classification

We propose a probabilistic object classifier for outdoor scene analysis as a first step in solving the problem of scene context generation. The method begins with a top-down control, which uses the previously learned models (appearance and absolute location) to obtain an initial pixel-level classification. This information provides us the core of objects, which is used to acquire a more accurate object model. Therefore, their growing by specific active regions allows us to obtain an accurate recognition of known regions. Next, a stage of general segmentation provides the segmentation of unknown regions by a bottom-strategy. Finally, the last stage tries to perform a region fusion of known and unknown segmented objects. The result is both a segmentation of the image and a recognition of each segment as a given object class or as an unknown segmented object. Furthermore, experimental results are shown and evaluated to prove the validity of our proposal

Modeling and Classifying Breast Tissue Density in Mammograms

We present a new approach to model and classify breast parenchymal tissue. Given a mammogram, first, we will discover the distribution of the different tissue densities in an unsupervised manner, and second, we will use this tissue distribution to perform the classification. We achieve this using a classifier based on local descriptors and probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA), a generative model from the statistical text literature. We studied the influence of different descriptors like texture and SIFT features at the classification stage showing that textons outperform SIFT in all cases. Moreover we demonstrate that pLSA automatically extracts meaningful latent aspects generating a compact tissue representation based on their densities, useful for discriminating on mammogram classification. We show the results of tissue classification over the MIAS and DDSM datasets. We compare our method with approaches that classified these same datasets showing a better performance of our proposal

Scene Classification Using a Hybrid Generative/Discriminative Approach

We investigate whether dimensionality reduction using a latent generative model is beneficial for the task of weakly supervised scene classification. In detail, we are given a set of labeled images of scenes (for example, coast, forest, city, river, etc.), and our objective is to classify a new image into one of these categories. Our approach consists of first discovering latent ";topics"; using probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA), a generative model from the statistical text literature here applied to a bag of visual words representation for each image, and subsequently, training a multiway classifier on the topic distribution vector for each image. We compare this approach to that of representing each image by a bag of visual words vector directly and training a multiway classifier on these vectors. To this end, we introduce a novel vocabulary using dense color SIFT descriptors and then investigate the classification performance under changes in the size of the visual vocabulary, the number of latent topics learned, and the type of discriminative classifier used (k-nearest neighbor or SVM). We achieve superior classification performance to recent publications that have used a bag of visual word representation, in all cases, using the authors' own data sets and testing protocols. We also investigate the gain in adding spatial information. We show applications to image retrieval with relevance feedback and to scene classification in videos

Classification of textures seen from different distances and under varying illumination direction

Changes in the angle of illumination incident upon a 3D surface texture can significantly alter its appearance, implying variations in the image texture. These texture variations produce displacements of class members in the feature space, increasing the failure rates of texture classifiers. To avoid this problem, a model-based texture recognition system which classifies textures seen from different distances and under different illumination directions is presented in this paper. The system works on the basis of a surface model obtained by means of 4-source colour photometric stereo, used to generate 2D image textures under different illumination directions. The recognition system combines coocurrence matrices for feature extraction with a Nearest Neighbour classifier. Moreover, the recognition allows one to guess the approximate direction of the illumination used to capture the test image

El impacto del proceso de asociatividad en la red empresarial CBGROUP

El presente trabajo busca establecer y cuantificar el impacto del proceso de asociatividad en la red empresarial CBGROUP, perteneciente al sector de cosméticos. Las actividades de asociatividad buscan beneficios para las empresas que de otra manera seria muy difícil lograrlo, por lo que la mayoría de los beneficios se traducen en mejoras en la competitividad de las empresas obteniendo como resultado procesos innovadores. Para lo cual se realizo un trabajo de campo que permitió la obtención de datos para su posterior análisis, trabajo que consistió en la realización de cuestionarios y entrevistas a las empresas pertenecientes a la red, por lo que se comienza con un revisión teórica de los conceptos, para seguir con el caso de estudio, Resultados y análisis.

Estrategias de supervivencia campesina: alternativas organizativas para mercados especializados. El caso del municipio El Colegio, Cundinamarca

La monografía es un estudio de la organización campesina en algunos mercados especializados en el municipio de El Colegio (Cundinamarca), donde existe una red de cooperación entre organizaciones públicas y privadas que han desarrollado una experiencia valiosa de trabajo asociativo campesino. Se tomaron en cuenta los casos de organizaciones como la ANUC municipal y Aromacol (organización de base campesina que produce tomate y aromáticas orgánicas) que están vinculadas a la producción para mercados de exportación, mercados orgánicos ó para programas distritales como Bogotá Sin Hambre. En el contexto de estos nuevos mercados, indago por las estrategias que desarrollan los campesinos para vincularse y permanecer en estos escenarios que presentan situaciones económicas y políticas específicas. Presento un análisis crítico de las políticas públicas y privadas que promueven el modelo agroexportador, que condicionan el rol del campesinado y también doy cuenta de la forma como las organizaciones campesinas responden a este marco institucional.

Innovación educativa en la enseñanza de literatura en la facultad de filología de la UCM en el marco del EEES.

Las siguientes líneas muestran la relevancia de la adquisición de competencia en el manejo de información en el marco del Espacio Europeo de Educación Superior y resumen la trayectoria innovadora e investigadora del grupo Literaturas Españolas y Europeas del Texto al Hipertexto (L.E.E.T.Hi.), cuya orientación que tiene como ejes fundamentales los patrones didácticos de la Convergencia Europea y el empleo de los soportes hipertextuales como espacios, no sólo de representación y documentación, sino de generación de nuevas formas de aprendizaje. La investigación de LEETHI se centra en la docencia de las literaturas a través de estos espacios, que generan nuevas formas de lectura y de adquisición de conocimientos de manera asociativa y que, a través de los textos literarios, propician encuentros entre disciplinas y culturas diversas.

Coopetencia y modelos de asociatividad en colombia

El concepto de coopetencia surgen los planteamientos relacionados con los clústers y las redes empresariales, en donde empresas con características similares fortalecen sus relaciones para desarrollar mayores niveles de eficiencia o alcanzar objetivos que individualmente serian difíciles de lograr, especialmente en el caso de las pymes. Es fundamental que el estado desarrolle las relaciones y la conformación de iniciativas de asociatividad que permitan que la fluidez y los vínculos entre empresas, instituciones gubernamentales, financieras, universidades, centros de investigación, entre otros; para promover la integración de esfuerzos, la fluidez de información y el acceso a tecnologías, mejores posiciones competitivas. En Colombia desde hace aproximadamente 20 años, dentro de la política de competitividad del gobierno nacional (a partir del informe monitor), se ha identificado la importancia de las relaciones entre empresas e instituciones conexas para mejorar los estándares y la eficiencia que se pueda lograr para mantener una posición competitiva en los mercados internacionales.

Factores asociados al no deseo del primer embarazo en adolescentes gestantes colombianas. Estudio exploratorio de la ENDS 2010

Introducción: El inicio de la vida sexual dispone a las jóvenes a sufrir de las consecuencias inherentes de esta actividad, entre ellas, el embarazo no deseado. Para efectos del presente estudio, se indago en el contexto nacional la asociación del no deseo del primer embarazo en adolescentes gestantes con diversos factores sociodemográficos, individuales y de servicios de salud. Metodología: Estudio exploratorio, descriptivo y analítico; la población estudiada proviene de la Encuesta Nacional de Demografía y Salud 2010. La selección de la población tuvo como criterio a mujeres menores de 20 años, que cursan con su primer embarazo al momento de la encuesta. Se realizaron análisis descriptivos, comparativos y asociativos. Resultados: Se seleccionaron 286 adolescentes colombianas en estado de su primer embarazo. 71,3% corresponden a embarazos no deseados y 28,7% a embarazos deseados al momento de la encuesta. Se encontró asociación estadística del no deseo del embarazo con la asistencia escolar actual OR 2.3 (IC95% 1.2 a 4.56), sentir que le ha hecho falta más educación sexual OR 1.94 (IC95% 1.11 a 3.36), decisión del embarazo en conjunto OR 0.05 (IC95% 0.02 a 0.1) y nivel educativo alto OR: 3.5 (IC 95% de 1,397 a 8,792). Conclusión: Existe asociación estadísticamente significativa del no deseo del embarazo y un nivel educativo alto alcanzado por la mujer y la edad del esposo. Se requieren de más estudios para verificar los demás resultados.

Política de competitividad y productividad en la internacionalización de las Mipymes en Colombia

La investigación “Política de Competitividad y Productividad en la Internacionalización de las micro, pequeñas y medianas empresas (Mipymes) en Colombia”, tiene como objetivo analizar el impacto que han tenido los nuevos modelos de gestión empresarial planteados desde la Política de Productividad y Competitividad en Colombia; para modernizarlas y proyectarlas en un entorno globalizado de manera rentable y sostenible. Para cumplir con este objetivo, se realiza una investigación con fuentes primarias y secundarias, entrelazando un marco teórico en el contexto de la Mipyme en Colombia, una dinámica histórica del modo de hacer negocios, la Política de Competitividad y Productividad con sus retos de exportación en productos de valor agregado, y el desempeño productivo y competitivo del sistema empresarial colombiano. Bajo este panorama, se toman dos casos de estudio: el Clúster de la Moda de Bogotá y el Conglomerado Antioqueño, que permiten determinar factores de éxito o fracaso en el desempeño productivo y competitivo de empresas, donde los resultados obtenidos permiten evidenciar la importancia de los modelos asociativos en la gestión empresarial y cómo se desarrollan las empresas cuando se toman decisiones asumiendo posiciones de gestión gerencial.

Caso creación de Red asociativa de cosméticos

El caso Creación de Red Asociativa de Cosméticos describe el proceso de asociatividad de once empresas del sector cosmético. Esta descripción busca resaltar que la confianza y el trabajo en equipo entre competidores locales, genera resultados positivos, como es, en este caso, la incursión en el mercado internacional. El caso tiene dos finalidades: la primera, ser una herramienta pedagógica en las aulas de clase que ayude a trasmitir los conceptos de asociatividad, confianza y coopetencia; la segunda, que sirva como ejemplo a los empresarios para ser replicado en diferentes sectores de la economía colombiana. Como resultado de la iniciativa del gobierno apoyada por la academia y la empresa privada, se creó Colombia Beauty Group, una Red Asociativa en el sector cosmético con una oferta exportable.

Viabilidad de un consorcio de exportación en el sector del cuero, calzado y manufacturas en cuero en Bogotá D.C.

El trabajo que se desarrolla a continuación es el resultado de una investigación que se realizó con las empresas del sector del cuero, calzado y manufacturas en cuero, de la ciudad de Bogotá; con el fin de mostrar la viabilidad de estas empresas para unirse en un proyecto de asociatividad como lo es un consorcio de exportación. Los proyectos de asociatividad son una de las posibilidades que existe para poder enfrentar el comercio globalizado, donde las empresas aportan experiencia y productos de calidad para el mercado internacional. La investigación desarrolla una serie de pasos a seguir para que empresas del sector en estudio, se consoliden como una sola empresa con fines de exportación. El resultado de esta misma confirma que las empresas del sector en Bogotá, están dispuestas a comprometerse en estos procesos asociativos siempre y cuando se desarrollen objetivos claros de exportación y que el nivel de las empresas miembros sea similar.