932 resultados para Colón, Cristóbal


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ImageCLEF is a pilot experiment run at CLEF 2003 for cross language image retrieval using textual captions related to image contents. In this paper, we describe the participation of the MIRACLE research team (Multilingual Information RetrievAl at CLEF), detailing the different experiments and discussing their preliminary results.

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This paper describes the first set of experiments defined by the MIRACLE (Multilingual Information RetrievAl for the CLEf campaign) research group for some of the cross language tasks defined by CLEF. These experiments combine different basic techniques, linguistic-oriented and statistic-oriented, to be applied to the indexing and retrieval processes.

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Este trabajo describe un sistema desarrollado para evaluar la utilidad de las técnicas de aprendizaje basadas en explicaciones aplicadas a la comprensión de textos. Como punto de partida se toma la salida de un sistema de análisis que produce expresiones en lógica de predicados. El sistema de comprensión integra varios módulos, de entre los que destacan el primero, que construye modelos causales para los enunciados y acciones que componen la entrada –manteniendo un conjunto de esquemas estereotípicos candidatos para construir una explicación–, y el modulo de aprendizaje, que determina cuándo un cierto plan observado es interesante y reúne los requisitos para ser añadido como nuevo esquema para la comprensión de futuras narraciones.

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Este artículo afronta el problema de la conversión de estructuras morfosintácticas a una representación semántica basada en marcos y viceversa. Los algoritmos de interpretación presentados emplean el mismo conjunto de reglas para realizar dicha conversión en ambos sentidos (para análisis y generación) y se centran en recorrer el árbol morfosintáctico/semántico de forma descendente aplicando las reglas de interpretación recursivamente a sus constituyentes.

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En este artículo se evalúan diferentes técnicas para la generación automática de reglas que se emplean en un método híbrido de categorización automática de texto. Este método combina un algoritmo de aprendizaje computacional con diferentes sistemas basados en reglas en cascada empleados para el filtrado y reordenación de los resultados proporcionados por dicho modelo base. Aquí se describe una implementación realizada mediante el algoritmo kNN y un lenguaje básico de reglas basado en listas de términos que aparecen en el texto a clasificar. Para la evaluación se utiliza el corpus de noticias Reuters-21578. Los resultados demuestran que los métodos de generación de reglas propuestos producen resultados muy próximos a los obtenidos con la aplicación de reglas generadas manualmente y que el sistema híbrido propuesto obtiene una precisión y cobertura comparables a la de los mejores métodos del estado del arte.

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En este artículo se presenta un nuevo método híbrido de categorización automática de texto, que combina un algoritmo de aprendizaje computacional, que permite construir un modelo base de clasificación sin mucho esfuerzo a partir de un corpus etiquetado, con un sistema basado en reglas en cascada que se emplea para filtrar y reordenar los resultados de dicho modelo base. El modelo puede afinarse añadiendo reglas específicas para aquellas categorías difíciles que no se han entrenado de forma satisfactoria. Se describe una implementación realizada mediante el algoritmo kNN y un lenguaje básico de reglas basado en listas de términos que aparecen en el texto a clasificar. El sistema se ha evaluado en diferentes escenarios incluyendo el corpus de noticias Reuters-21578 para comparación con otros enfoques, y los modelos IPTC y EUROVOC. Los resultados demuestran que el sistema obtiene una precisión y cobertura comparables con las de los mejores métodos del estado del arte.

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This paper discusses a novel hybrid approach for text categorization that combines a machine learning algorithm, which provides a base model trained with a labeled corpus, with a rule-based expert system, which is used to improve the results provided by the previous classifier, by filtering false positives and dealing with false negatives. The main advantage is that the system can be easily fine-tuned by adding specific rules for those noisy or conflicting categories that have not been successfully trained. We also describe an implementation based on k-Nearest Neighbor and a simple rule language to express lists of positive, negative and relevant (multiword) terms appearing in the input text. The system is evaluated in several scenarios, including the popular Reuters-21578 news corpus for comparison to other approaches, and categorization using IPTC metadata, EUROVOC thesaurus and others. Results show that this approach achieves a precision that is comparable to top ranked methods, with the added value that it does not require a demanding human expert workload to train

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This paper describes the participation of DAEDALUS at ImageCLEF 2011 Plant Identification task. The task is evaluated as a supervised classification problem over 71 tree species from the French Mediterranean area used as class labels, based on visual content from scan, scan-like and natural photo images. Our approach to this task is to build a classifier based on the detection of keypoints from the images extracted using Lowe’s Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm. Although our overall classification score is very low as compared to other participant groups, the main conclusion that can be drawn is that SIFT keypoints seem to work significantly better for photos than for the other image types, so our approach may be a feasible strategy for the classification of this kind of visual content.

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This paper describes the participation of DAEDALUS at ImageCLEF 2011 Medical Retrieval task. We have focused on multimodal (or mixed) experiments that combine textual and visual retrieval. The main objective of our research has been to evaluate the effect on the medical retrieval process of the existence of an extended corpus that is annotated with the image type, associated to both the image itself and also to its textual description. For this purpose, an image classifier has been developed to tag each document with its class (1st level of the hierarchy: Radiology, Microscopy, Photograph, Graphic, Other) and subclass (2nd level: AN, CT, MR, etc.). For the textual-based experiments, several runs using different semantic expansion techniques have been performed. For the visual-based retrieval, different runs are defined by the corpus used in the retrieval process and the strategy for obtaining the class and/or subclass. The best results are achieved in runs that make use of the image subclass based on the classification of the sample images. Although different multimodal strategies have been submitted, none of them has shown to be able to provide results that are at least comparable to the ones achieved by the textual retrieval alone. We believe that we have been unable to find a metric for the assessment of the relevance of the results provided by the visual and textual processes

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This paper describes the participation of DAEDALUS at the LogCLEF lab in CLEF 2011. This year, the objectives of our participation are twofold. The first topic is to analyze if there is any measurable effect on the success of the search queries if the native language and the interface language chosen by the user are different. The idea is to determine if this difference may condition the way in which the user interacts with the search application. The second topic is to analyze the user context and his/her interaction with the system in the case of successful queries, to discover out any relation among the user native language, the language of the resource involved and the interaction strategy adopted by the user to find out such resource. Only 6.89% of queries are successful out of the 628,607 queries in the 320,001 sessions with at least one search query in the log. The main conclusion that can be drawn is that, in general for all languages, whether the native language matches the interface language or not does not seem to affect the success rate of the search queries. On the other hand, the analysis of the strategy adopted by users when looking for a particular resource shows that people tend to use the simple search tool, frequently first running short queries build up of just one specific term and then browsing through the results to locate the expected resource

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In this paper, we report calculated values of the Stark widths and shifts for 72 spectral lines of Pb v. They were calculated using the Griem semi-empirical approach. A set of wavefunctions obtained from Hartree–Fock relativistic calculations including core polarization effects was used. Stark widths and shifts corresponding to lines arising from 5d9ns (n = 7, 8), 5d9 6p, 5d9 6d and 5d9 5f configurations of Pb v. Stark widths and shifts are presented for an electron density of 1017 cm−3 and temperatures T = 1.6–5.0 (104 K). The 2142.5, 2167.9 and 2278.6 Å lines of Pb v recently measured are included in our calculations. In this case, we have included for comparison calculations without core polarization effects. There is good agreement between our calculations and the above-cited experimental values.

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Las cuestiones relacionadas con el transporte de residuos radiactivos de alta actividad, en adelante (RAA), al previsto almacén centralizado (ATC) constituyen un objeto de renovada actualidad, por la movilidad que se espera de estos materiales en un futuro próximo, por el compromiso creciente de estas actividades con el medio ambiente, por la seguridad y protección de las personas, así como por el actual marco legal [1]. Cabe preguntarse: ¿Cuáles serán las rutas más activas? ¿Qué impacto radiológico se generará en el medio ambiente o en individuos tipo, como los ocupantes de un vehículo particular o industrial que puedan coincidir con el transporte, en las poblaciones y el público en general … ? En España se prevé una larga “ruta radiactiva” de más de 2.000 kilómetros, por la que el combustible nuclear gastado se transportará presumiblemente por carretera desde las centrales nucleares hasta el ATC, así como los residuos vitrificados procedentes del reprocesado del combustible de la central nuclear Vandellos I, que en la actualidad están en Francia

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Técnicos de TECNATOM, S.A. e Investigadores de la (UPM), han desarrollado un programa para analizar la logística y los impactos potenciales del transporte por carretera de materiales radiactivos en España. El transporte de materiales radiactivos es un tema de renovado interés en nuestro país debido a la creciente movilidad que cabe esperar, sobre todo tras la entrada en operación del almacén temporal centralizado (ATC) previsto para los próximos años. Este almacén está destinado a residuos de alta actividad, principalmente combustibles gastados de las plantas nucleares españolas, que hasta ahora se han venido depositando en las propias instalaciones generadoras o se enviaban a Francia. Pero ninguna de ambas opciones resulta sostenible técnica o económicamente en el futuro, y de ahí la necesidad del nuevo (ATC)

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El Objetivo General del Proyecto es mejorar la competitividad y la sostenibilidad de la pesca artesanal ecuatoriana con vista a contribuir al desarrollo humano de las comunidades pesqueras de la costa continental de Ecuador. A tal fin, se procederá a realizar el proyecto básico adecuado de la embarcación dedicada a la pesca artesanal de la Republica de Ecuador, eligiendo para ello una comunidad piloto de pescadores que se analizará desde los puntos de vista social, económico y sostenible, prestando especial atención a la mejora de la competitividad de las capacidades productivas, los beneficios de los pescadores y la sostenibilidad de la pesca artesanal ecuatoriana

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This article introduces the current agent-oriented methodologies. It discusses what approaches have been followed (mainly extending existing object oriented and knowledge engineering methodologies), the suitability of these approaches for agent modelling, and some conclusions drawn from the survey.