Neogene calcareous nannofossils in the Caribbean and the eastern equatorial Pacific

Principal components analysis of nannofossil assemblages in five ODP sites in the Caribbean and the eastern equatorial Pacific was used to monitor Neogene surface water circulation changes. In 15.83-10.71 Ma, floral distributions clearly show the existence of the Circum-tropical Current between the Caribbean and the eastern equatorial Pacific and no surface water communication between the northern and southern Caribbean. In 10.71-9.36 Ma, the Circum-tropical Current weakened and the northward intra-Caribbean current had been initiated. Northern and southern Caribbean surface waters again became separated in 8.35-3.65 Ma and the Circum-tropical Current was regenerated. After 2.76 Ma, the northward intra-Caribbean current has completely been established and the Circum-tropical Current disappeared. This suggests that a barrier to the Circum-tropical Current had formed, indicating the final closure of the Isthmus of Panama.

Paleoproductivity reconstruction for the eastern equatorial Pacific

Productivity at six core locations in the eastern equatorial Pacific (EEP) was reconstructed with a benthic foraminiferal transfer function. The core records show strong regionality, especially where affected by Peru margin upwelling of deeper Equatorial Undercurrent Water (EUC) (originally coming from the subantarctic). This "Peru margin" record differs from that seen along the equator where divergence leads to shallow upwelling, and it is generally inverse to that seen in cores outside the areas of equatorial upwelling. Principal components analysis shows that the main productivity pattern correlates well to the global oxygen isotope record and has lowest values during isotope stages 2 and 4. In addition to this, equatorial cores show a higher frequency pattern of variation which becomes much more pronounced during MIS 3 and 2. The reconstructions based on benthic foraminifera were tested against those from nonaccumulation rate based inorganic chemical proxies of export production. These were found to correlate well in the region influenced by Peru upwelling, and also to share common features for sites along the equator. All the nonaccumulation rate based paleotracers are consistent with one another and differ from accumulation rate derived proxies. The differences between the two classes of paleotracers may result from uncertainties in calculating actual biogenic fluxes since 230Th-normalized results conform more to those we obtained. Analysis of planktonic carbon isotope values for the EEP, and their comparison to the record of the Pacific subantarctic, indicates that the subantarctic contribution to the EUC was reduced during MIS 3 and 2.

Análisis de componentes principales con datos georreferenciados : una aplicación en agricultura de precisión

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.

Ordenaciones de material genético a partir de información multidimensional

Nuevas biotecnologías permiten obtener información para caracterizar materiales genéticos a partir de múltiples marcadores, ya sean éstos moleculares y/o morfológicos. La ordenación del material genético a través de la exploración de patrones de variabilidad multidimensionales se aborda mediante diversas técnicas de análisis multivariado. Las técnicas multivariadas de reducción de dimensión (TRD) y la representación gráfica de las mismas cobran sustancial importancia en la visualización de datos multivariados en espacios de baja dimensión ya que facilitan la interpretación de interrelaciones entre las variables (marcadores) y entre los casos u observaciones bajo análisis. Tanto el Análisis de Componentes Principales, como el Análisis de Coordenadas Principales y el Análisis de Procrustes Generalizado son TRD aplicables a datos provenientes de marcadores moleculares y/o morfológicos. Los Árboles de Mínimo Recorrido y los biplots constituyen técnicas para lograr representaciones geométricas de resultados provenientes de TRD. En este trabajo se describen estas técnicas multivariadas y se ilustran sus aplicaciones sobre dos conjuntos de datos, moleculares y morfológicos, usados para caracterizar material genético fúngico.

Antropología social y sociología argentinas : Identidades disciplinares en cuatro congresos

En este artículo se toman como objeto la antropología social y la sociología argentinas en su estado actual. Comenzando por un comentario general sobre la relación entre estas disciplinas y sobre su institucionalización en Argentina desde 1957, se pasa luego a la descripción de una de las hipotéticas dimensiones de su diferenciación basada en un análisis de componentes principales (ACP) sobre las ponencias presentadas en cuatro reuniones científicas en cuanto a la estructura de sus referentes teóricos y metodológicos. Los resultados muestran una superposición de referencias lo suficientemente importante como para asentar la idea de que las razones para la diferenciación entre estas disciplinas están lejos de obedecer a factores vinculados ala epistemología, la metodología o la teoría. Finalmente, retomando ideas de Abbott y Passeron, se argumenta sobre una posible comunidad única de cientistas sociales

Antropología social y sociología argentinas : Identidades disciplinares en cuatro congresos

En este artículo se toman como objeto la antropología social y la sociología argentinas en su estado actual. Comenzando por un comentario general sobre la relación entre estas disciplinas y sobre su institucionalización en Argentina desde 1957, se pasa luego a la descripción de una de las hipotéticas dimensiones de su diferenciación basada en un análisis de componentes principales (ACP) sobre las ponencias presentadas en cuatro reuniones científicas en cuanto a la estructura de sus referentes teóricos y metodológicos. Los resultados muestran una superposición de referencias lo suficientemente importante como para asentar la idea de que las razones para la diferenciación entre estas disciplinas están lejos de obedecer a factores vinculados ala epistemología, la metodología o la teoría. Finalmente, retomando ideas de Abbott y Passeron, se argumenta sobre una posible comunidad única de cientistas sociales

Antropología social y sociología argentinas : Identidades disciplinares en cuatro congresos

En este artículo se toman como objeto la antropología social y la sociología argentinas en su estado actual. Comenzando por un comentario general sobre la relación entre estas disciplinas y sobre su institucionalización en Argentina desde 1957, se pasa luego a la descripción de una de las hipotéticas dimensiones de su diferenciación basada en un análisis de componentes principales (ACP) sobre las ponencias presentadas en cuatro reuniones científicas en cuanto a la estructura de sus referentes teóricos y metodológicos. Los resultados muestran una superposición de referencias lo suficientemente importante como para asentar la idea de que las razones para la diferenciación entre estas disciplinas están lejos de obedecer a factores vinculados ala epistemología, la metodología o la teoría. Finalmente, retomando ideas de Abbott y Passeron, se argumenta sobre una posible comunidad única de cientistas sociales

Geochemical data from pore water and solids from cores GS08-153-91GC12 and GS08-153-53-GC6, Arctic Mid-Ocean Ridge

Microbial communities and their associated metabolic activity in marine sediments have a profound impact on global biogeochemical cycles. Their composition and structure are attributed to geochemical and physical factors, but finding direct correlations has remained a challenge. Here we show a significant statistical relationship between variation in geochemical composition and prokaryotic community structure within deep-sea sediments. We obtained comprehensive geochemical data from two gravity cores near the hydrothermal vent field Loki's Castle at the Arctic Mid-Ocean Ridge, in the Norwegian-Greenland Sea. Geochemical properties in the rift valley sediments exhibited strong centimeter-scale stratigraphic variability. Microbial populations were profiled by pyrosequencing from 15 sediment horizons (59,364 16S rRNA gene tags), quantitatively assessed by qPCR, and phylogenetically analyzed. Although the same taxa were generally present in all samples, their relative abundances varied substantially among horizons and fluctuated between Bacteria- and Archaea-dominated communities. By independently summarizing covariance structures of the relative abundance data and geochemical data, using principal components analysis, we found a significant correlation between changes in geochemical composition and changes in community structure. Differences in organic carbon and mineralogy shaped the relative abundance of microbial taxa. We used correlations to build hypotheses about energy metabolisms, particularly of the Deep Sea Archaeal Group, specific Deltaproteobacteria, and sediment lineages of potentially anaerobic Marine Group I Archaea. We demonstrate that total prokaryotic community structure can be directly correlated to geochemistry within these sediments, thus enhancing our understanding of biogeochemical cycling and our ability to predict metabolisms of uncultured microbes in deep-sea sediments.

Statistical models for short-term wind power ramp forecasting

La predicción de energía eólica ha desempeñado en la última década un papel fundamental en el aprovechamiento de este recurso renovable, ya que permite reducir el impacto que tiene la naturaleza fluctuante del viento en la actividad de diversos agentes implicados en su integración, tales como el operador del sistema o los agentes del mercado eléctrico. Los altos niveles de penetración eólica alcanzados recientemente por algunos países han puesto de manifiesto la necesidad de mejorar las predicciones durante eventos en los que se experimenta una variación importante de la potencia generada por un parque o un conjunto de ellos en un tiempo relativamente corto (del orden de unas pocas horas). Estos eventos, conocidos como rampas, no tienen una única causa, ya que pueden estar motivados por procesos meteorológicos que se dan en muy diferentes escalas espacio-temporales, desde el paso de grandes frentes en la macroescala a procesos convectivos locales como tormentas. Además, el propio proceso de conversión del viento en energía eléctrica juega un papel relevante en la ocurrencia de rampas debido, entre otros factores, a la relación no lineal que impone la curva de potencia del aerogenerador, la desalineación de la máquina con respecto al viento y la interacción aerodinámica entre aerogeneradores. En este trabajo se aborda la aplicación de modelos estadísticos a la predicción de rampas a muy corto plazo. Además, se investiga la relación de este tipo de eventos con procesos atmosféricos en la macroescala. Los modelos se emplean para generar predicciones de punto a partir del modelado estocástico de una serie temporal de potencia generada por un parque eólico. Los horizontes de predicción considerados van de una a seis horas. Como primer paso, se ha elaborado una metodología para caracterizar rampas en series temporales. La denominada función-rampa está basada en la transformada wavelet y proporciona un índice en cada paso temporal. Este índice caracteriza la intensidad de rampa en base a los gradientes de potencia experimentados en un rango determinado de escalas temporales. Se han implementado tres tipos de modelos predictivos de cara a evaluar el papel que juega la complejidad de un modelo en su desempeño: modelos lineales autorregresivos (AR), modelos de coeficientes variables (VCMs) y modelos basado en redes neuronales (ANNs). Los modelos se han entrenado en base a la minimización del error cuadrático medio y la configuración de cada uno de ellos se ha determinado mediante validación cruzada. De cara a analizar la contribución del estado macroescalar de la atmósfera en la predicción de rampas, se ha propuesto una metodología que permite extraer, a partir de las salidas de modelos meteorológicos, información relevante para explicar la ocurrencia de estos eventos. La metodología se basa en el análisis de componentes principales (PCA) para la síntesis de la datos de la atmósfera y en el uso de la información mutua (MI) para estimar la dependencia no lineal entre dos señales. Esta metodología se ha aplicado a datos de reanálisis generados con un modelo de circulación general (GCM) de cara a generar variables exógenas que posteriormente se han introducido en los modelos predictivos. Los casos de estudio considerados corresponden a dos parques eólicos ubicados en España. Los resultados muestran que el modelado de la serie de potencias permitió una mejora notable con respecto al modelo predictivo de referencia (la persistencia) y que al añadir información de la macroescala se obtuvieron mejoras adicionales del mismo orden. Estas mejoras resultaron mayores para el caso de rampas de bajada. Los resultados también indican distintos grados de conexión entre la macroescala y la ocurrencia de rampas en los dos parques considerados. Abstract One of the main drawbacks of wind energy is that it exhibits intermittent generation greatly depending on environmental conditions. Wind power forecasting has proven to be an effective tool for facilitating wind power integration from both the technical and the economical perspective. Indeed, system operators and energy traders benefit from the use of forecasting techniques, because the reduction of the inherent uncertainty of wind power allows them the adoption of optimal decisions. Wind power integration imposes new challenges as higher wind penetration levels are attained. Wind power ramp forecasting is an example of such a recent topic of interest. The term ramp makes reference to a large and rapid variation (1-4 hours) observed in the wind power output of a wind farm or portfolio. Ramp events can be motivated by a broad number of meteorological processes that occur at different time/spatial scales, from the passage of large-scale frontal systems to local processes such as thunderstorms and thermally-driven flows. Ramp events may also be conditioned by features related to the wind-to-power conversion process, such as yaw misalignment, the wind turbine shut-down and the aerodynamic interaction between wind turbines of a wind farm (wake effect). This work is devoted to wind power ramp forecasting, with special focus on the connection between the global scale and ramp events observed at the wind farm level. The framework of this study is the point-forecasting approach. Time series based models were implemented for very short-term prediction, this being characterised by prediction horizons up to six hours ahead. As a first step, a methodology to characterise ramps within a wind power time series was proposed. The so-called ramp function is based on the wavelet transform and it provides a continuous index related to the ramp intensity at each time step. The underlying idea is that ramps are characterised by high power output gradients evaluated under different time scales. A number of state-of-the-art time series based models were considered, namely linear autoregressive (AR) models, varying-coefficient models (VCMs) and artificial neural networks (ANNs). This allowed us to gain insights into how the complexity of the model contributes to the accuracy of the wind power time series modelling. The models were trained in base of a mean squared error criterion and the final set-up of each model was determined through cross-validation techniques. In order to investigate the contribution of the global scale into wind power ramp forecasting, a methodological proposal to identify features in atmospheric raw data that are relevant for explaining wind power ramp events was presented. The proposed methodology is based on two techniques: principal component analysis (PCA) for atmospheric data compression and mutual information (MI) for assessing non-linear dependence between variables. The methodology was applied to reanalysis data generated with a general circulation model (GCM). This allowed for the elaboration of explanatory variables meaningful for ramp forecasting that were utilized as exogenous variables by the forecasting models. The study covered two wind farms located in Spain. All the models outperformed the reference model (the persistence) during both ramp and non-ramp situations. Adding atmospheric information had a noticeable impact on the forecasting performance, specially during ramp-down events. Results also suggested different levels of connection between the ramp occurrence at the wind farm level and the global scale.

Desarrollo de un sistema de reconocimiento facial

El objetivo principal alrededor del cual se desenvuelve este proyecto es el desarrollo de un sistema de reconocimiento facial. Entre sus objetivos específicos se encuentran: realizar una primera aproximación sobre las técnicas de reconocimiento facial existentes en la actualidad, elegir una aplicación donde pueda ser útil el reconocimiento facial, diseñar y desarrollar un programa en MATLAB que lleve a cabo la función de reconocimiento facial, y evaluar el funcionamiento del sistema desarrollado. Este documento se encuentra dividido en cuatro partes: INTRODUCCIÓN, MARCO TEÓRICO, IMPLEMENTACIÓN, y RESULTADOS, CONCLUSIONES Y LÍNEAS FUTURAS. En la primera parte, se hace una introducción relativa a la actualidad del reconocimiento facial y se comenta brevemente sobre las técnicas existentes para desarrollar un sistema biométrico de este tipo. En ella se justifican también aquellas técnicas que acabaron formando parte de la implementación. En la segunda parte, el marco teórico, se explica la estructura general que tiene un sistema de reconocimiento biométrico, así como sus modos de funcionamiento, y las tasas de error utilizadas para evaluar y comparar su rendimiento. Así mismo, se lleva a cabo una descripción más profunda sobre los conceptos y métodos utilizados para efectuar la detección y reconocimiento facial en la tercera parte del proyecto. La tercera parte abarca una descripción detallada de la solución propuesta. En ella se explica el diseño, características y aplicación de la implementación; que trata de un programa elaborado en MATLAB con interfaz gráfica, y que utiliza cuatro sistemas de reconocimiento facial, basados cada uno en diferentes técnicas: Análisis por componentes principales, análisis lineal discriminante, wavelets de Gabor, y emparejamiento de grafos elásticos. El programa ofrece además la capacidad de crear y editar una propia base de datos con etiquetas, dándole aplicación directa sobre el tema que se trata. Se proponen además una serie de características con el objetivo de ampliar y mejorar las funcionalidades del programa diseñado. Dentro de dichas características destaca la propuesta de un modo de verificación híbrido aplicable a cualquier rama de la biometría y un programa de evaluación capaz de medir, graficar, y comparar las configuraciones de cada uno de los sistemas de reconocimiento implementados. Otra característica destacable es la herramienta programada para la creación de grafos personalizados y generación de modelos, aplicable a reconocimiento de objetos en general. En la cuarta y última parte, se presentan al principio los resultados obtenidos. En ellos se contemplan y analizan las comparaciones entre las distintas configuraciones de los sistemas de reconocimiento implementados para diferentes bases de datos (una de ellas formada con imágenes con condiciones de adquisición no controladas). También se miden las tasas de error del modo de verificación híbrido propuesto. Finalmente, se extraen conclusiones, y se proponen líneas futuras de investigación. ABSTRACT The main goal of this project is to develop a facial recognition system. To meet this end, it was necessary to accomplish a series of specific objectives, which were: researching on the existing face recognition technics nowadays, choosing an application where face recognition might be useful, design and develop a face recognition system using MATLAB, and measure the performance of the implemented system. This document is divided into four parts: INTRODUCTION, THEORTICAL FRAMEWORK, IMPLEMENTATION, and RESULTS, CONCLUSSIONS AND FUTURE RESEARCH STUDIES. In the first part, an introduction is made in relation to facial recognition nowadays, and the techniques used to develop a biometric system of this kind. Furthermore, the techniques chosen to be part of the implementation are justified. In the second part, the general structure and the two basic modes of a biometric system are explained. The error rates used to evaluate and compare the performance of a biometric system are explained as well. Moreover, a description of the concepts and methods used to detect and recognize faces in the third part is made. The design, characteristics, and applications of the systems put into practice are explained in the third part. The implementation consists in developing a program with graphical user interface made in MATLAB. This program uses four face recognition systems, each of them based on a different technique: Principal Component Analysis (PCA), Fisher’s Linear Discriminant (FLD), Gabor wavelets, and Elastic Graph Matching (EGM). In addition, with this implementation it is possible to create and edit one´s tagged database, giving it a direct application. Also, a group of characteristics are proposed to enhance the functionalities of the program designed. Among these characteristics, three of them should be emphasized in this summary: A proposal of an hybrid verification mode of a biometric system; and an evaluation program capable of measuring, plotting curves, and comparing different configurations of each implemented recognition system; and a tool programmed to create personalized graphs and models (tagged graph associated to an image of a person), which can be used generally in object recognition. In the fourth and last part of the project, the results of the comparisons between different configurations of the systems implemented are shown for three databases (One of them created with pictures taken under non-controlled environments). The error rates of the proposed hybrid verification mode are measured as well. Finally, conclusions are extracted and future research studies are proposed.

Capacidad y comportamiento de la adsorción de fenol en caolines naturales y modificados

En la actualidad las industrias químicas, farmacéuticas y clínicas, originan contaminantes en aguas superficiales, aguas subterráneas y suelos de nuestro país, como es el caso del fenol, contaminante orgánico común y altamente dañino para los organismos, incluso a bajas concentraciones. Existen en el mercado diferentes metodologías para minimizar la contaminación pero muchos de estos procesos tienen un alto coste, generación de contaminantes, etc. La adsorción de contaminantes por medio de arcillas es un método ampliamente utilizado, encontrándose eficaz y económico. Pero la dificultad de adsorber un contaminante orgánico como el fenol motiva la creación de un material llamado organoarcillas. Las organoarcillas son arcillas modificadas con un surfactante, a su vez, los surfactantes son moléculas orgánicas que confieren a la superficie de la arcilla carga catiónica en lugar de aniónica, haciendo más fácil la adsorción de fenol. Para esta tesis se ha elegido el caolín como material adsorbente, fácilmente disponible y relativamente de bajo coste. Se ha trabajado con: arenas de caolín, material directo de la extracción, y caolín lavado, originado del proceso de lavado de las arenas de caolín. Ambos grupos se diferencian fundamentalmente por su contenido en cuarzo, ampliamente mayor en las arenas de caolín. Con el objetivo de desarrollar un material a partir del caolín y arenas de éste con capacidad de retención de contaminates, en concreto, fenol, se procedió a modificar los materiales de partida mediante tratamientos térmicos, mecánicos y/o químicos, dando lugar a compuestos con mayor superficie química reactiva. Para ello se sometió el caolín y las arenas caoliníferas a temperaturas de 750ºC durante 3h, a moliendas hasta alcanzar su amorfización, y/o a activaciones con HCl 6M o con NaOH 5M durante 3h a 90ºC. En total se obtuvieron 18 muestras, en las que se estudiaron las características físico-químicas, mineralógicas y morfológicas de cada una de ellas con el fin de caracterizarlas después de haber sufrido los tratamientos y/o activaciones químicas. Los cambios producidos fueron estudiados mediante pH, capacidad de intercambio catiónico (CEC), capacidad de adsorción de agua (WCU y CWC), distribución de tamaño de partícula (PSD), área de superficie específica (SBET), difracción de rayos X (XRD), espectroscopía infrarroja por transformada de Fourier (FTIR), métodos térmicos (TG, DTG y DTA), y microscopía electrónica de transmisión y barrido (SEM y TEM). Además se analizó los cambios producidos por los tratamientos en función de las pérdidas de Al y Si que acontece en las 18 muestras. Los resultados para los materiales derivados de la arenas caoliníferas fueron similares a los obtenidos para los caolines lavados, la diferencia radica en la cantidad de contenido de caolinita en los diferente grupos de muestras. Apoyándonos en las técnicas de caracterización se puede observar que los tratamientos térmico y molienda produce materiales amorfos, este cambio en la estructura inicial sumado a las activaciones ácida y alcalina dan lugar a pérdidas de Si y Al, ocasionando que sus propiedades físico-químicas, mineralógicas y morfológicas se vean alteradas. Un fuerte aumento es observado en las áreas superficiales y en la CEC en determinadas muestras, además entre los cambios producidos se encuentra la producción de diferentes zeolitas en porcentajes distintos con el tratamiento alcalino. Para la obtención de las organoarcillas, las 18 muestras se sometieron a la surfactación con hexadeciltrimetil amonio (HDTMA) 20 mM durante 24h a 60ºC, esta concentración de tensioactivo fue más alta que la CEC de cada muestra. Los camext bios anteriormente producidos por los tratamientos y activaciones, afectan de forma diferente en la adsorción de HDTMA, variando por tanto la adsorción del surfactante en la superficie de las muestras. Se determinó el tensioactivo en superficie por FTIR, además se realizó un análisis de componentes principales (PCA) para examinar la dependencia entre las relaciones Si/Al de las muestras en la capacidad de adsorción de tensioactivo, y para el estudio de la adsorción de HDTMA en las muestras se realizaron además del análisis termogravimétrico, aproximaciones con los modelos de Freundllich y Langmuir. Se persigue conocer las diferentes formas y maneras que tiene el tensioactivo de fijarse en la superficie de las muestras. En las organoarcillas resultantes se cuantificó el fenol adsorbido cuando éstas fueron puestas en contacto con diferentes concentraciones de fenol: 50, 500, 1000, 2000, y 2500 mg/l durante 24h. El contaminante sorbido se calculó por medio de cromatografía de gases, y se realizaron aproximaciones con los modelos de Freundllich y Langmuir. El comportamiento de adsorción de fenol en arcillas orgánicas es regido por las características de las muestras. De forma general se puede decir que las muestras de caolines lavados tienen más capacidad de adsorción de fenol que las muestras de arenas de caolín y que la activación alcalina ha proporcionado una mejora en la adsorción de fenol en los dos grupos. En consecuencia se han obtenido materiales adsorbentes heterogéneos y por tanto, con propiedades diferentes. Se ha evaluado el comportamiento global de las arenas de caolín por un lado y del caolín lavado por otro. Las arenas de caolín presentan altos niveles de cuarzo y su uso para ciertos tipos de industrias no son recomendados en ocasiones por el alto costo que el proceso de limpieza y purificación implicaría. Por ello es importante reseñar en este proyecto las aplicaciones que ofrecen algunas muestras de este grupo. Los ensayos acontecidos en esta tesis han dado lugar a las siguientes publicaciones: • Pérdida de Al y Si en caolines modificados térmica- o mecánicamente y activados por tratamientos químicos. A. G. San Cristóbal, C Vizcayno, R. Castelló. Macla 9, 113-114. (2008). • Acid activation of mechanically and thermally modfied kaolins. A. G. San Cristóbal, R. Castelló, M. A. Martín Luengo, C Vizcayno. Mater. Res. Bull. 44 (2009) 2103-2111. • Zeolites prepared from calcined and mechanically modified kaolins. A comparative study. A. G San Cristóbal, R. Castelló, M. A. Martín Luengo, C Vizcayno. Applied Clay Science 49 (2010) 239-246. • Study comparative of the sorption of HDTMA on natural and modified kaolin. A. G San Cristóbal, R. Castelló, J. M. Castillejo, C Vizcayno. Aceptada en Clays and Clay minerals. • Capacity of modified kaolin sand and washed kaolin to adsorb phenol. A. G San Cristóbal, R. Castelló, C Vizcayno. Envío a revista sujeto a la publicación del artículo anterior. ABSTRACT Today’s chemical, pharmaceutical and clinical industries generate pollutants that affect the soils and surface and ground waters of our country. Among these, phenol is a common organic pollutant that is extremely harmful to living organisms, even at low concentrations. Several protocols exist to minimize the effects of pollutants, but most are costly procedures or even generate other pollutants. The adsorption of hazardous materials onto clays is perhaps the most used, efficient and cost-saving method available. However, organic compounds such as phenol are difficult to adsorb and this has led to the development of materials known as organoclays, which are much better at remediating organic compounds. Organoclays are clays that have been modified using a surfactant. In turn, surfactants are organic molecules that confer a cationic rather than anionic charge to the clay surface, improving it’s capacity to adsorb phenol. For this doctorate project, kaolin was selected as an adsorbent material for the removal of phenol given its easy sourcing and relatively low cost. The materials investigated were kaolin sand, a directly extracted material, and washed kaolin, which is the byproduct of the kaolin sand washing process. The main difference between the materials is their quartz content, which is much higher in the kaolin sands. To generate a product from kaolin or kaolin sand capable of retaining organic pollutants such as phenol, both materials were subjected to several heat, chemical and/or mechanical treatments to give rise to compounds with a greater reactive surface area. To this end the two starting materials underwent heating at 750ºC for 3 h, grinding to the point of amorphization and/or activation with HCl 6M or NaOH 5M for 3 h at 90ºC. These treatments gave rise to 18 processed samples, which were characterized in terms of their morphological, mineralogical, and physical-chemical properties. The behaviour of these new materials was examined in terms of their pH, cation exchange capacity (CEC), water adsorption capacity (WCU and WCC), particle size distribution (PSD), specific surface area (SBET), and their X-ray diffraction (XRD), Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), thermal (DTG, DTA) and scanning and transmission electron microscopy (SEM and TEM) properties. The changes conferred by the different treatments were also examined in terms of Al and Si losses. Results for the materials derived from kaolin sands and washed kaolin were similar, with differences attributable to the kaolinite contents of the samples. The treatments heat and grinding produced amorphous materials, which when subjected to acid or alkali activation gave rise to Si and Al losses. This in turn led to a change in physico- chemical, mineralogical and morphological properties. Some samples showed a highly increased surface area and CEC. Further, among the changes produced, alkali treatment led to the generation of zeolites in different proportions depending on the sample. To produce the organoclays, the 18 samples were surfacted with hexadecyltrimethylammonium (HDTMA) 20 mM for 24 h at 60ºC. This surfactant concentration is higher than the CEC of each sample. The amount of HDTMA adsorbed onto the surface of each sample determined by FTIR varied according to treatment. A principle components analysis (PCA) was performed to examine correlations between sample Si/Al ratios and surfactant adsorption capacity. In addition, to explore HDTMA adsorption by the samples, DTG and DTA data were fitted to Freundllich and Langmuir models. The mechanisms of surfactant attachment to the sample surface were also addressed. The amount of phenol adsorbed by the resultant organoclays was determined when exposed to different phenol concentrations: 50, 500, 1000, 2000, and 2500 mg/l for 24 h. The quantity of adsorbed pollutant was estimated by gas chromatography and the data fitted to the models of Freundllich and Langmuir. Results indicate that the phenol adsorption capacity of the surfacted samples is dependent on the sample’s characteristics. In general, the washed kaolin samples showed a greater phenol adsorption capacity than the kaolon sands and alkali activation improved this capacity in the two types of sample. In conclusion, the treatments used gave rise to adsorbent materials with varying properties. Kaolin sands showed high quartz levels and their use in some industries is not recommended due to the costs involved in their washing and purification. The applications suggested by the data obtained for some of the kaolin sand samples indicate the added value of this industrial by-product. The results of this research project have led to the following publications: • Pérdida de Al y Si en caolines modificados térmica- o mecánicamente y activados por tratamientos químicos. A. G. San Cristóbal, C Vizcayno, R. Castelló. Macla 9, 113-114. (2008). • Acid activation of mechanically and thermally modfied kaolins. A. G. San Cristóbal, R. Castelló, M. A. Martín Luengo, C Vizcayno. Mater. Res. Bull. 44 (2009) 2103-2111. • Zeolites prepared from calcined and mechanically modified kaolins. A comparative study. A. G. San Cristóbal, R. Castelló, M. A. Martín Luengo, C Vizcayno. Applied Clay Science 49 (2010) 239-246. • Study comparative of the sorption of HDTMA on natural and modified kaolin. A. G. San Cristóbal, R. Castelló, J. M. Castillejo, C Vizcayno Accepted in Clays and Clay minerals. • Capacity of modified kaolin sand and washed kaolin to adsorb phenol. A. G San Cristóbal, R. Castelló, C Vizcayno. Shipment postponed, subject to the publication of the previous article.

A study of feature combination for vehicle detection based on image processing

Video analytics play a critical role in most recent traffic monitoring and driver assistance systems. In this context, the correct detection and classification of surrounding vehicles through image analysis has been the focus of extensive research in the last years. Most of the pieces of work reported for image-based vehicle verification make use of supervised classification approaches and resort to techniques, such as histograms of oriented gradients (HOG), principal component analysis (PCA), and Gabor filters, among others. Unfortunately, existing approaches are lacking in two respects: first, comparison between methods using a common body of work has not been addressed; second, no study of the combination potentiality of popular features for vehicle classification has been reported. In this study the performance of the different techniques is first reviewed and compared using a common public database. Then, the combination capabilities of these techniques are explored and a methodology is presented for the fusion of classifiers built upon them, taking into account also the vehicle pose. The study unveils the limitations of single-feature based classification and makes clear that fusion of classifiers is highly beneficial for vehicle verification.

Clasificación de tráfico de Internet mediante análisis de datos

Poder clasificar de manera precisa la aplicación o programa del que provienen los flujos que conforman el tráfico de uso de Internet dentro de una red permite tanto a empresas como a organismos una útil herramienta de gestión de los recursos de sus redes, así como la posibilidad de establecer políticas de prohibición o priorización de tráfico específico. La proliferación de nuevas aplicaciones y de nuevas técnicas han dificultado el uso de valores conocidos (well-known) en puertos de aplicaciones proporcionados por la IANA (Internet Assigned Numbers Authority) para la detección de dichas aplicaciones. Las redes P2P (Peer to Peer), el uso de puertos no conocidos o aleatorios, y el enmascaramiento de tráfico de muchas aplicaciones en tráfico HTTP y HTTPS con el fin de atravesar firewalls y NATs (Network Address Translation), entre otros, crea la necesidad de nuevos métodos de detección de tráfico. El objetivo de este estudio es desarrollar una serie de prácticas que permitan realizar dicha tarea a través de técnicas que están más allá de la observación de puertos y otros valores conocidos. Existen una serie de metodologías como Deep Packet Inspection (DPI) que se basa en la búsqueda de firmas, signatures, en base a patrones creados por el contenido de los paquetes, incluido el payload, que caracterizan cada aplicación. Otras basadas en el aprendizaje automático de parámetros de los flujos, Machine Learning, que permite determinar mediante análisis estadísticos a qué aplicación pueden pertenecer dichos flujos y, por último, técnicas de carácter más heurístico basadas en la intuición o el conocimiento propio sobre tráfico de red. En concreto, se propone el uso de alguna de las técnicas anteriormente comentadas en conjunto con técnicas de minería de datos como son el Análisis de Componentes Principales (PCA por sus siglas en inglés) y Clustering de estadísticos extraídos de los flujos procedentes de ficheros de tráfico de red. Esto implicará la configuración de diversos parámetros que precisarán de un proceso iterativo de prueba y error que permita dar con una clasificación del tráfico fiable. El resultado ideal sería aquel en el que se pudiera identificar cada aplicación presente en el tráfico en un clúster distinto, o en clusters que agrupen grupos de aplicaciones de similar naturaleza. Para ello, se crearán capturas de tráfico dentro de un entorno controlado e identificando cada tráfico con su aplicación correspondiente, a continuación se extraerán los flujos de dichas capturas. Tras esto, parámetros determinados de los paquetes pertenecientes a dichos flujos serán obtenidos, como por ejemplo la fecha y hora de llagada o la longitud en octetos del paquete IP. Estos parámetros serán cargados en una base de datos MySQL y serán usados para obtener estadísticos que ayuden, en un siguiente paso, a realizar una clasificación de los flujos mediante minería de datos. Concretamente, se usarán las técnicas de PCA y clustering haciendo uso del software RapidMiner. Por último, los resultados obtenidos serán plasmados en una matriz de confusión que nos permitirá que sean valorados correctamente. ABSTRACT. Being able to classify the applications that generate the traffic flows in an Internet network allows companies and organisms to implement efficient resource management policies such as prohibition of specific applications or prioritization of certain application traffic, looking for an optimization of the available bandwidth. The proliferation of new applications and new technics in the last years has made it more difficult to use well-known values assigned by the IANA (Internet Assigned Numbers Authority), like UDP and TCP ports, to identify the traffic. Also, P2P networks and data encapsulation over HTTP and HTTPS traffic has increased the necessity to improve these traffic analysis technics. The aim of this project is to develop a number of techniques that make us able to classify the traffic with more than the simple observation of the well-known ports. There are some proposals that have been created to cover this necessity; Deep Packet Inspection (DPI) tries to find signatures in the packets reading the information contained in them, the payload, looking for patterns that can be used to characterize the applications to which that traffic belongs; Machine Learning procedures work with statistical analysis of the flows, trying to generate an automatic process that learns from those statistical parameters and calculate the likelihood of a flow pertaining to a certain application; Heuristic Techniques, finally, are based in the intuition or the knowledge of the researcher himself about the traffic being analyzed that can help him to characterize the traffic. Specifically, the use of some of the techniques previously mentioned in combination with data mining technics such as Principal Component Analysis (PCA) and Clustering (grouping) of the flows extracted from network traffic captures are proposed. An iterative process based in success and failure will be needed to configure these data mining techniques looking for a reliable traffic classification. The perfect result would be the one in which the traffic flows of each application is grouped correctly in each cluster or in clusters that contain group of applications of similar nature. To do this, network traffic captures will be created in a controlled environment in which every capture is classified and known to pertain to a specific application. Then, for each capture, all the flows will be extracted. These flows will be used to extract from them information such as date and arrival time or the IP length of the packets inside them. This information will be then loaded to a MySQL database where all the packets defining a flow will be classified and also, each flow will be assigned to its specific application. All the information obtained from the packets will be used to generate statistical parameters in order to describe each flow in the best possible way. After that, data mining techniques previously mentioned (PCA and Clustering) will be used on these parameters making use of the software RapidMiner. Finally, the results obtained from the data mining will be compared with the real classification of the flows that can be obtained from the database. A Confusion Matrix will be used for the comparison, letting us measure the veracity of the developed classification process.

A unified theory of carcinogenesis based on order–disorder transitions in DNA structure as studied in the human ovary and breast

Fourier transform-infrared/statistics models demonstrate that the malignant transformation of morphologically normal human ovarian and breast tissues involves the creation of a high degree of structural modification (disorder) in DNA, before restoration of order in distant metastases. Order–disorder transitions were revealed by methods including principal components analysis of infrared spectra in which DNA samples were represented by points in two-dimensional space. Differences between the geometric sizes of clusters of points and between their locations revealed the magnitude of the order–disorder transitions. Infrared spectra provided evidence for the types of structural changes involved. Normal ovarian DNAs formed a tight cluster comparable to that of normal human blood leukocytes. The DNAs of ovarian primary carcinomas, including those that had given rise to metastases, had a high degree of disorder, whereas the DNAs of distant metastases from ovarian carcinomas were relatively ordered. However, the spectra of the metastases were more diverse than those of normal ovarian DNAs in regions assigned to base vibrations, implying increased genetic changes. DNAs of normal female breasts were substantially disordered (e.g., compared with the human blood leukocytes) as were those of the primary carcinomas, whether or not they had metastasized. The DNAs of distant breast cancer metastases were relatively ordered. These findings evoke a unified theory of carcinogenesis in which the creation of disorder in the DNA structure is an obligatory process followed by the selection of ordered, mutated DNA forms that ultimately give rise to metastases.

Statistical methods for characterizing similarities and differences between semantic structures

This paper describes a variety of statistical methods for obtaining precise quantitative estimates of the similarities and differences in the structures of semantic domains in different languages. The methods include comparing mean correlations within and between groups, principal components analysis of interspeaker correlations, and analysis of variance of speaker by question data. Methods for graphical displays of the results are also presented. The methods give convergent results that are mutually supportive and equivalent under suitable interpretation. The methods are illustrated on the semantic domain of emotion terms in a comparison of the semantic structures of native English and native Japanese speaking subjects. We suggest that, in comparative studies concerning the extent to which semantic structures are universally shared or culture-specific, both similarities and differences should be measured and compared rather than placing total emphasis on one or the other polar position.