1000 resultados para Procesamiento de información espacial


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Los Centros de Investigación de Geografía son por lo general productores de un gran volumen de Información Geográfica (IG), los cuales generan tanto proyectos financiados como iniciativas de investigación individuales. El Centro de Estudos de Geografia e Planeamento Regional (e-GEO) ha estado involucrado en varios proyectos a escala local, regional, nacional e internacional. Recientemente, dos cuestiones fueron objeto de debate. Una de ellas fue el hecho de que la información espacial obtenida a partir del desarrollo de tales proyectos de investigación no ha tenido la visibilidad que se esperaba. En la mayoría de las veces, la IG de estos proyectos no estaba en el formato adecuado para que los investigadores -o incluso el público en general o grupos de interés- pudieran pesquisar fácilmente. La segunda cuestión era sobre cómo hacer que estos resultados pudieran ser accesibles al alcance de todos, en todos los lugares, fácilmente y con los mínimos costes para el Centro, teniendo en cuenta el actual contexto económico portugués y los intereses de e-GEO. Estas dos cuestiones se resuelven con una sola respuesta: la puesta en marcha de un WebGIS en una plataforma Open Source. En este trabajo se ilustra la producción de un instrumento para la difusión de las indicaciones geográficas en el World Wide Web, utilizando únicamente software libre y freeware. Esta herramienta permite a todos los investigadores del Centro publicar su IG, la cual aparece como plenamente accesible a cualquier usuario final. Potencialmente, el hecho de permitir que este tipo de información sea plenamente accesible debería generar un gran impacto, acortando las distancias entre el trabajo realizado por los académicos y el usuario final. Creemos que es una óptima manera para que el público pueda acceder e interpretar la información espacial. En conclusión, esta plataforma debería servir para cerrar la brecha entre productores y usuarios de la información geográfica, permitiendo la interacción entre todas las partes así como la carga de nuevos datos dado un conjunto de normas destinadas a control de calidad

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El propósito del presente trabajo es proporcionar material didáctico para la formación de futuros administradores, a través de la documentación de experiencias reales suscitadas durante el lanzamiento de una empresa nacional dedicada a la importación y comercialización de mubles de origen francés. De esta manera se procura registrar los principales hechos originados durante su creación, operación y cuya continuidad en el futuro no fue posible. Así mismo se busca adaptar dichos acontecimientos a los métodos de enseñanza modernos con el fin de que su estudio y análisis contribuya con un tipo de enseñanza teórico–práctica de futuros profesionales. Por otro lado el caso presentado busca contribuir con material didáctico actualizado, alrededor de un entorno cercano al de los estudiantes ecuatorianos de administración de empresas. La formación del estudiante nacional se enfoca en su mayoría en el estudio de casos prácticos desarrollados en un entorno desconocido por muchos y que rodea a la realidad de grandes empresas corporativas extranjeras. Sin embargo, son muy pocos los casos que reflejan la realidad de la microempresa ecuatoriana y a la cual tienen acceso un importante número de estudiantes. Uno de los objetivos es cubrir esta carencia de información para su uso dentro del proceso de enseñanza nacional. El material presentado describe un entorno macroeconómico bajo el cual se desarrollan las principales actividades de la empresa en cuestión. Así mismo brinda información relacionada con la industria del mueble en el Ecuador, con el fin de que el estudiante se sitúe en un medio cercano y sobre todo actual a su realidad. De esta manera se narran de manera didáctica y cronológica los diferentes hechos originados durante el tiempo de operación de la empresa de muebles Demeyere en el Ecuador. Con el planteamiento del caso se espera incentivar y desarrollar en el estudiante capacidades de análisis, procesamiento de información, toma de decisiones y enfoque estratégico en los negocios. De esta manera se procura contribuir con su formación académica y profesional.

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La provincia de Río Negro, Argentina, firma con la Unión Europea un acuerdo de cooperación para la realización del diseño e implementación de un Observatorio del ecosistema litoral y monitoreo de la biodiversidad con miras a establecer las bases para un desarrollo sustentable de la costa atlántica rionegrina. Este proyecto fue elaborado por el Instituto CIFOT y fue desagregado en las siguientes áreas de trabajo: Modelo de Información Espacial, Indicadores ambientales y página web. Los productos finales se obtienen mediante el análisis de variables dentro de un sistema integrado de SIG y Percepción remota, lo que permite evaluar el patrimonio humano natural y productivo, así como las tendencias del comportamiento de ecosistema costero y marino para poder construir un modelo de gestión integral del territorio. Los resultados de cada área de trabajo se integran en el primer Observatorio Ambiental en Argentina, a través de un prototipo de funcionamiento sustentado en un modelo de gestión que contempla la interacción entre el gobierno, entidades educativas y ONGs. El Observatorio permite la toma de decisiones a partir de datos reales en tiempo y forma, como también es la base para la elaboración del plan de ordenamiento de área costera de Río Negro y de un plan de manejo litoral atlántico.

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La utilización de nuevas tecnologías asociadas a la agricultura de precisión permite capturar información de múltiples variables en gran cantidad de sitios georreferenciados dentro de lotes en producción. Las covariaciones espaciales de las propiedades del suelo y el rendimiento del cultivo pueden evaluarse a través del análisis de componentes principales clásico (PCA). No obstante, como otros métodos multivariados descriptivos, el PCA no ha sido desarrollado explícitamente para datos espaciales. Nuevas versiones de análisis multivariado permiten contemplar la autocorrelación espacial entre datos de sitios vecinos. En este trabajo se aplican y comparan los resultados de dos técnicas multivariadas, el PCA y MULTISPATI-PCA. Este último incorpora la información espacial a través del cálculo del índice de Moran entre los datos de un sitio y el dato promedio de sus vecinos. Los resultados mostraron que utilizando MULTISPATI-PCA se detectaron correlaciones entre variables que no fueron detectadas con el PCA. Los mapas de variabilidad espacial construidos a partir de la primera componente de ambas técnicas fueron similares; no así los de la segunda componente debido a cambios en la estructura de co-variación identificada, al corregir la variabilidad por la autocorrelación espacial de los datos. El método MULTISPATI-PCA constituye una herramienta importante para el mapeo de la variabilidad espacial y la identificación de zonas homogéneas dentro de lotes.

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En el ámbito de la llanura pampeana tienen lugar procesos degradativos que condicionan la actividad agrícola ganadera, vinculados con la erosión de tipo hídrica superficial. El presente trabajo busca modelar la emisión de sedimentos en una cuenca hidrográfica con forestaciones del Noreste Pampeano. La metodología implementada consiste en aplicar un modelo cartográfico cuantitativo desarrollado en base geoespacial con Sistema de Información Geográfica, apoyado en la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo Modificada (MUSLE). Se realizó un análisis de validación estadística con ensayos de microsimulador de lluvias a campo, para una lluvia de 30 mm.h-1 de dos años de retorno. Los resultados obtenidos fueron mapas georreferenciados de cada factor de la MUSLE valorizados por color-intensidad, que alcanzan un valor de 33,77 Mg de sedimentos emitidos a la salida de la cuenca, con un coeficiente de correlación de 0,94 y un grado de ajuste de Nash-Sutcliffe de 0,82. Se concluye que el modelo cartográfico generó información espacial precisa de los componentes de la MUSLE para un evento de lluvia concreto. La aplicación del microsimulador de lluvias permitió la obtención de valores reales de emisión de sedimentos, lográndose un alto grado de ajuste. La emisión de sedimentos en la cuenca resultó ser leve a nula.

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En la investigación se propone asociar los logros académicos con un índice del nivel socioeconómico de los hogares (en adelante NSE) basada en métodos de georreferenciación. Éstos consisten básicamente en la identificación de puntos del espacio (en este caso: hogares) y vincularlos con información espacial proveniente de distintas fuentes. Es importante resaltar que la utilización de información cartográfica que relacione cada zona de la Provincia de Mendoza con su NSE, permitirá contar con una herramienta útil para identificar fácilmente las áreas con menor desarrollo socioeconómico, lo cual podría afectar los logros académicos.

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La computación molecular es una disciplina que se ocupa del diseño e implementación de dispositivos para el procesamiento de información sobre un sustrato biológico, como el ácido desoxirribonucleico (ADN), el ácido ribonucleico (ARN) o las proteínas. Desde que Watson y Crick descubrieron en los años cincuenta la estructura molecular del ADN en forma de doble hélice, se desencadenaron otros descubrimientos como las enzimas que cortan el ADN o la reacción en cadena de la polimerasa (PCR), contribuyendo más que signi�cativamente a la irrupción de la tecnología del ADN recombinante. Gracias a esta tecnología y al descenso vertiginoso de los precios de secuenciación y síntesis del ADN, la computación biomolecular pudo abandonar su concepción puramente teórica. En 1994, Leonard Adleman logró resolver un problema de computación NP-completo (El Problema del Camino de Hamilton Dirigido) utilizando únicamente moléculas de ADN. La gran capacidad de procesamiento en paralelo ofrecida por las técnicas del ADN recombinante permitió a Adleman ser capaz de resolver dicho problema en tiempo polinómico, aunque a costa de un consumo exponencial de moléculas de ADN. Utilizando algoritmos similares al de �fuerza bruta� utilizado por Adleman se logró resolver otros problemas NP-completos (por ejemplo, el de Satisfacibilidad de Fórmulas Lógicas / SAT). Pronto se comprendió que la computación con biomolecular no podía competir en velocidad ni precisión con los ordenadores de silicio, por lo que su enfoque y objetivos se centraron en la resolución de problemas biológicos con aplicación biomédica, dejando de lado la resolución de problemas clásicos de computación. Desde entonces se han propuesto diversos modelos de dispositivos biomoleculares que, de forma autónoma (sin necesidad de un bio-ingeniero realizando operaciones de laboratorio), son capaces de procesar como entrada un sustrato biológico y proporcionar una salida también en formato biológico: procesadores que aprovechan la extensión de la Polimerasa, autómatas que funcionan con enzimas de restricción o con deoxiribozimas, circuitos de hibridación competitiva. Esta tesis presenta un conjunto de modelos de dispositivos de ácidos nucleicos escalables, sensibles al tiempo y energéticamente e�cientes, capaces de implementar diversas operaciones de computación lógica aprovechando el fenómeno de la hibridación competitiva del ADN. La capacidad implícita de estos dispositivos para aplicar reglas de inferencia como modus ponens, modus tollens, resolución o el silogismo hipotético tiene un gran potencial. Entre otras funciones, permiten representar implicaciones lógicas (o reglas del tipo SI/ENTONCES), como por ejemplo, �si se da el síntoma 1 y el síntoma 2, entonces estamos ante la enfermedad A�, o �si estamos ante la enfermedad B, entonces deben manifestarse los síntomas 2 y 3�. Utilizando estos módulos lógicos como bloques básicos de construcción, se pretende desarrollar sistemas in vitro basados en sensores de ADN, capaces de trabajar de manera conjunta para detectar un conjunto de síntomas de entrada y producir un diagnóstico de salida. La reciente publicación en la revista Science de un autómata biomolecular de diagnóstico, capaz de tratar las células cancerígenas sin afectar a las células sanas, es un buen ejemplo de la relevancia cientí�ca que este tipo de autómatas tienen en la actualidad. Además de las recién mencionadas aplicaciones en el diagnóstico in vitro, los modelos presentados también tienen utilidad en el diseño de biosensores inteligentes y la construcción de bases de datos con registros en formato biomolecular que faciliten el análisis genómico. El estudio sobre el estado de la cuestión en computación biomolecular que se presenta en esta tesis está basado en un artículo recientemente publicado en la revista Current Bioinformatics. Los nuevos dispositivos presentados en la tesis forman parte de una solicitud de patente de la que la UPM es titular, y han sido presentados en congresos internacionales como Unconventional Computation 2010 en Tokio o Synthetic Biology 2010 en París.

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La planificación pre-operatoria se ha convertido en una tarea esencial en cirugías y terapias de marcada complejidad, especialmente aquellas relacionadas con órgano blando. Un ejemplo donde la planificación preoperatoria tiene gran interés es la cirugía hepática. Dicha planificación comprende la detección e identificación precisa de las lesiones individuales y vasos así como la correcta segmentación y estimación volumétrica del hígado funcional. Este proceso es muy importante porque determina tanto si el paciente es un candidato adecuado para terapia quirúrgica como la definición del abordaje a seguir en el procedimiento. La radioterapia de órgano blando es un segundo ejemplo donde la planificación se requiere tanto para la radioterapia externa convencional como para la radioterapia intraoperatoria. La planificación comprende la segmentación de tumor y órganos vulnerables y la estimación de la dosimetría. La segmentación de hígado funcional y la estimación volumétrica para planificación de la cirugía se estiman habitualmente a partir de imágenes de tomografía computarizada (TC). De igual modo, en la planificación de radioterapia, los objetivos de la radiación se delinean normalmente sobre TC. Sin embargo, los avances en las tecnologías de imagen de resonancia magnética (RM) están ofreciendo progresivamente ventajas adicionales. Por ejemplo, se ha visto que el ratio de detección de metástasis hepáticas es significativamente superior en RM con contraste Gd–EOB–DTPA que en TC. Por tanto, recientes estudios han destacado la importancia de combinar la información de TC y RM para conseguir el mayor nivel posible de precisión en radioterapia y para facilitar una descripción precisa de las lesiones del hígado. Con el objetivo de mejorar la planificación preoperatoria en ambos escenarios se precisa claramente de un algoritmo de registro no rígido de imagen. Sin embargo, la gran mayoría de sistemas comerciales solo proporcionan métodos de registro rígido. Las medidas de intensidad de voxel han demostrado ser criterios de similitud de imágenes robustos, y, entre ellas, la Información Mutua (IM) es siempre la primera elegida en registros multimodales. Sin embargo, uno de los principales problemas de la IM es la ausencia de información espacial y la asunción de que las relaciones estadísticas entre las imágenes son homogéneas a lo largo de su domino completo. La hipótesis de esta tesis es que la incorporación de información espacial de órganos al proceso de registro puede mejorar la robustez y calidad del mismo, beneficiándose de la disponibilidad de las segmentaciones clínicas. En este trabajo, se propone y valida un esquema de registro multimodal no rígido 3D usando una nueva métrica llamada Información Mutua Centrada en el Órgano (Organ-Focused Mutual Information metric (OF-MI)) y se compara con la formulación clásica de la Información Mutua. Esto permite mejorar los resultados del registro en áreas problemáticas incorporando información regional al criterio de similitud, beneficiándose de la disponibilidad real de segmentaciones en protocolos estándares clínicos, y permitiendo que la dependencia estadística entre las dos modalidades de imagen difiera entre órganos o regiones. El método propuesto se ha aplicado al registro de TC y RM con contraste Gd–EOB–DTPA así como al registro de imágenes de TC y MR para planificación de radioterapia intraoperatoria rectal. Adicionalmente, se ha desarrollado un algoritmo de apoyo de segmentación 3D basado en Level-Sets para la incorporación de la información de órgano en el registro. El algoritmo de segmentación se ha diseñado específicamente para la estimación volumétrica de hígado sano funcional y ha demostrado un buen funcionamiento en un conjunto de imágenes de TC abdominales. Los resultados muestran una mejora estadísticamente significativa de OF-MI comparada con la Información Mutua clásica en las medidas de calidad de los registros; tanto con datos simulados (p<0.001) como con datos reales en registro hepático de TC y RM con contraste Gd– EOB–DTPA y en registro para planificación de radioterapia rectal usando OF-MI multi-órgano (p<0.05). Adicionalmente, OF-MI presenta resultados más estables con menor dispersión que la Información Mutua y un comportamiento más robusto con respecto a cambios en la relación señal-ruido y a la variación de parámetros. La métrica OF-MI propuesta en esta tesis presenta siempre igual o mayor precisión que la clásica Información Mutua y consecuentemente puede ser una muy buena alternativa en aplicaciones donde la robustez del método y la facilidad en la elección de parámetros sean particularmente importantes. Abstract Pre-operative planning has become an essential task in complex surgeries and therapies, especially for those affecting soft tissue. One example where soft tissue preoperative planning is of high interest is liver surgery. It involves the accurate detection and identification of individual liver lesions and vessels as well as the proper functional liver segmentation and volume estimation. This process is very important because it determines whether the patient is a suitable candidate for surgical therapy and the type of procedure. Soft tissue radiation therapy is a second example where planning is required for both conventional external and intraoperative radiotherapy. It involves the segmentation of the tumor target and vulnerable organs and the estimation of the planned dose. Functional liver segmentations and volume estimations for surgery planning are commonly estimated from computed tomography (CT) images. Similarly, in radiation therapy planning, targets to be irradiated and healthy and vulnerable tissues to be protected from irradiation are commonly delineated on CT scans. However, developments in magnetic resonance imaging (MRI) technology are progressively offering advantages. For instance, the hepatic metastasis detection rate has been found to be significantly higher in Gd–EOB–DTPAenhanced MRI than in CT. Therefore, recent studies highlight the importance of combining the information from CT and MRI to achieve the highest level of accuracy in radiotherapy and to facilitate accurate liver lesion description. In order to improve those two soft tissue pre operative planning scenarios, an accurate nonrigid image registration algorithm is clearly required. However, the vast majority of commercial systems only provide rigid registration. Voxel intensity measures have been shown to be robust measures of image similarity, and among them, Mutual Information (MI) is always the first candidate in multimodal registrations. However, one of the main drawbacks of Mutual Information is the absence of spatial information and the assumption that statistical relationships between images are the same over the whole domain of the image. The hypothesis of the present thesis is that incorporating spatial organ information into the registration process may improve the registration robustness and quality, taking advantage of the clinical segmentations availability. In this work, a multimodal nonrigid 3D registration framework using a new Organ- Focused Mutual Information metric (OF-MI) is proposed, validated and compared to the classical formulation of the Mutual Information (MI). It allows improving registration results in problematic areas by adding regional information into the similitude criterion taking advantage of actual segmentations availability in standard clinical protocols and allowing the statistical dependence between the two modalities differ among organs or regions. The proposed method is applied to CT and T1 weighted delayed Gd–EOB–DTPA-enhanced MRI registration as well as to register CT and MRI images in rectal intraoperative radiotherapy planning. Additionally, a 3D support segmentation algorithm based on Level-Sets has been developed for the incorporation of the organ information into the registration. The segmentation algorithm has been specifically designed for the healthy and functional liver volume estimation demonstrating good performance in a set of abdominal CT studies. Results show a statistical significant improvement of registration quality measures with OF-MI compared to MI with both simulated data (p<0.001) and real data in liver applications registering CT and Gd–EOB–DTPA-enhanced MRI and in registration for rectal radiotherapy planning using multi-organ OF-MI (p<0.05). Additionally, OF-MI presents more stable results with smaller dispersion than MI and a more robust behavior with respect to SNR changes and parameters variation. The proposed OF-MI always presents equal or better accuracy than the classical MI and consequently can be a very convenient alternative within applications where the robustness of the method and the facility to choose the parameters are particularly important.

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La computación molecular es una disciplina que se ocupa del diseño e implementación de dispositivos para el procesamiento de información sobre un sustrato biológico, como el ácido desoxirribonucleico (ADN), el ácido ribonucleico (ARN) o las proteínas. Desde que Watson y Crick descubrieron en los años cincuenta la estructura molecular del ADN en forma de doble hélice, se desencadenaron otros descubrimientos, como las enzimas de restricción o la reacción en cadena de la polimerasa (PCR), contribuyendo de manera determinante a la irrupción de la tecnología del ADN recombinante. Gracias a esta tecnología y al descenso vertiginoso de los precios de secuenciación y síntesis del ADN, la computación biomolecular pudo abandonar su concepción puramente teórica. El trabajo presentado por Adleman (1994) logró resolver un problema de computación NP-completo (El Problema del Camino de Hamilton dirigido) utilizando únicamente moléculas de ADN. La gran capacidad de procesamiento en paralelo ofrecida por las técnicas del ADN recombinante permitió a Adleman ser capaz de resolver dicho problema en tiempo polinómico, aunque a costa de un consumo exponencial de moléculas de ADN. Utilizando algoritmos de fuerza bruta similares al utilizado por Adleman se logró resolver otros problemas NP-completos, como por ejemplo el de Satisfacibilidad de Fórmulas Lógicas / SAT (Lipton, 1995). Pronto se comprendió que la computación biomolecular no podía competir en velocidad ni precisión con los ordenadores de silicio, por lo que su enfoque y objetivos se centraron en la resolución de problemas con aplicación biomédica (Simmel, 2007), dejando de lado la resolución de problemas clásicos de computación. Desde entonces se han propuesto diversos modelos de dispositivos biomoleculares que, de forma autónoma (sin necesidad de un bio-ingeniero realizando operaciones de laboratorio), son capaces de procesar como entrada un sustrato biológico y proporcionar una salida también en formato biológico: procesadores que aprovechan la extensión de la polimerasa (Hagiya et al., 1997), autómatas que funcionan con enzimas de restricción (Benenson et al., 2001) o con deoxiribozimas (Stojanovic et al., 2002), o circuitos de hibridación competitiva (Yurke et al., 2000). Esta tesis presenta un conjunto de modelos de dispositivos de ácidos nucleicos capaces de implementar diversas operaciones de computación lógica aprovechando técnicas de computación biomolecular (hibridación competitiva del ADN y reacciones enzimáticas) con aplicaciones en diagnóstico genético. El primer conjunto de modelos, presentados en el Capítulo 5 y publicados en Sainz de Murieta and Rodríguez-Patón (2012b), Rodríguez-Patón et al. (2010a) y Sainz de Murieta and Rodríguez-Patón (2010), define un tipo de biosensor que usa hebras simples de ADN para codificar reglas sencillas, como por ejemplo "SI hebra-ADN-1 Y hebra-ADN-2 presentes, ENTONCES enfermedad-B". Estas reglas interactúan con señales de entrada (ADN o ARN de cualquier tipo) para producir una señal de salida (también en forma de ácido nucleico). Dicha señal de salida representa un diagnóstico, que puede medirse mediante partículas fluorescentes técnicas FRET) o incluso ser un tratamiento administrado en respuesta a un conjunto de síntomas. El modelo presentado en el Capítulo 5, publicado en Rodríguez-Patón et al. (2011), es capaz de ejecutar cadenas de resolución sobre fórmulas lógicas en forma normal conjuntiva. Cada cláusula de una fórmula se codifica en una molécula de ADN. Cada proposición p se codifica asignándole una hebra simple de ADN, y la correspondiente hebra complementaria a la proposición ¬p. Las cláusulas se codifican incluyendo distintas proposiciones en la misma hebra de ADN. El modelo permite ejecutar programas lógicos de cláusulas Horn aplicando múltiples iteraciones de resolución en cascada, con el fin de implementar la función de un nanodispositivo autónomo programable. Esta técnica también puede emplearse para resolver SAP sin ayuda externa. El modelo presentado en el Capítulo 6 se ha publicado en publicado en Sainz de Murieta and Rodríguez-Patón (2012c), y el modelo presentado en el Capítulo 7 se ha publicado en (Sainz de Murieta and Rodríguez-Patón, 2013c). Aunque explotan métodos de computación biomolecular diferentes (hibridación competitiva de ADN en el Capítulo 6 frente a reacciones enzimáticas en el 7), ambos modelos son capaces de realizar inferencia Bayesiana. Funcionan tomando hebras simples de ADN como entrada, representando la presencia o la ausencia de un indicador molecular concreto (una evidencia). La probabilidad a priori de una enfermedad, así como la probabilidad condicionada de una señal (o síntoma) dada la enfermedad representan la base de conocimiento, y se codifican combinando distintas moléculas de ADN y sus concentraciones relativas. Cuando las moléculas de entrada interaccionan con las de la base de conocimiento, se liberan dos clases de hebras de ADN, cuya proporción relativa representa la aplicación del teorema de Bayes: la probabilidad condicionada de la enfermedad dada la señal (o síntoma). Todos estos dispositivos pueden verse como elementos básicos que, combinados modularmente, permiten la implementación de sistemas in vitro a partir de sensores de ADN, capaces de percibir y procesar señales biológicas. Este tipo de autómatas tienen en la actualidad una gran potencial, además de una gran repercusión científica. Un perfecto ejemplo fue la publicación de (Xie et al., 2011) en Science, presentando un autómata biomolecular de diagnóstico capaz de activar selectivamente el proceso de apoptosis en células cancerígenas sin afectar a células sanas.

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La segmentación automática del sistema fluvial con base geomorfológica puede ser una herramienta útil en la restauración de ríos. Tradicionalmente el criterio experto permitía identificar tramos fluviales homogéneos; sin embargo, existen métodos automáticos más objetivos y fiables favorecidos por avances en las técnicas de computación, en las tecnologías de sistemas de información geográfica y en la calidad de la información espacial. Se han aplicado métodos de segmentación automática a respuestas univariantes y multivariantes, basados en técnicas permutacionales y de randomnización multi-respuesta sobre variables geomorfológicas sistemáticamente extraídas con la ayuda de sistemas de información geográfica. Se muestra la utilidad de esta herramienta en distintas fases de un proyecto de restauración, como son: la caracterización del contexto geomorfológico, la diagnosis del efecto de presiones sobre el sistema y la identificación de tramos preferentes para su conservación. Las técnicas descritas se han aplicado al río Porma (Cuenca del Duero, León) regulado desde 1968.

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El amplío uso en la ínvestigación psicopatológica de paradigmas experimentales derivados del procesamiento de información exige el desarrollo de estímulos experimentales con adecuadas propiedades psicométricas. En el presente artículo se presentan dos conjuntos de estímulos verbales en español desarrollados para la investigación de constructos cognitivos relacionados con los trastornos de ansiedad social y depresión (p. ej., los autoesquemas depresivos y ansiosos, los nodos cognitivos de depresión y ansiedad, etc.), mediante tareas experimentales como la tarea Stroop, de anticipación semántica, de codificación autorreferente, o de decisión léxica. Estos dos conjuntos están formados por grupos de adjetivos de personalidad de valencia positiva y negativa cuyo contenido está específicamente relacionado con la depresión, la ansiedad social, con ambos trastornos (adjetivos mixtos) y con ninguno de ellos (adjetivos control). Además, los grupos de adjetivos que componen tales conjuntos no difieren entre sí en dimensiones tales como frecuencia objetiva de uso, frecuencia subjetiva de uso, imaginabilidad, emocionalidad y longitud en número de letras, lo que asegura en futuras investigaciones el control de los posibles efectos como variables extrañas de dichas dimensiones.