Bases ecofisiológicas de la determinación del rendimiento y la calidad de grano en maíces pisingallo

El cultivo de maíz pisingallo (Zea mays L. var. everta) es una alternativa conveniente en la diversificación de la producción de granos en Argentina, sin embargo las bases ecofisiológicas de la determinación del rendimiento y la calidad han sido fundamentadas sobre maíces de tipo dentado, mientras que en maíces pisingallo se desconocen. El objetivo de esta tesis es entender cómo los maíces pisingallos determinan sus componentes del rendimiento, el nivel de proteína en grano y su volumen de expansión (principal criterio de calidad comercial)por medio de un marco conceptual basado en el crecimiento y partición de biomasa del cultivo en torno a floración y durante el llenado efectivo de los granos. Durante 2007 y 2008 se llevaron a cabo tres experimentos a campo en donde la tasa de crecimiento por planta fue alterada por medio de tratamientos de densidad de siembra y de raleo de plantas y defoliaciones (en torno a floración y durante el llenado efectivo)en 4 genotipos dentados y 8 pisingallos. Ambos tipos de maíz tuvieron en común una fuerte asociación de su rendimiento con la capacidad potencial de rendimiento establecida en torno a floración (R2 igual a 0,93, p menor a 0,001), pero difirieron en la determinación del peso de grano. El peso de grano potencial en maíces pisingallos siempre fue menor ante una misma disponibilidad de asimilados por grano en torno a floración (p menor a 0,05), mientras que el peso final de grano se redujo menos que el de los dentados ante una misma disminución en la disponibilidad de asimilados durante el llenado (p menor a 0,05). La concentración y contenido de proteínas del grano, y su volumen de expansión, estuvieron asociados principalmente a la tasa de crecimiento por planta por grano durante el llenado efectivo, y en menor medida con dicha tasa en torno a floración. Los resultados de esta tesis resaltan la importancia de las condiciones de crecimiento en torno a floración para la determinación del rendimiento dentro de un conjunto diverso de germoplasma de maíz (dentado y pisingallo)y demuestran, por primera vez, que el volumen de expansión de grano de maíz pisingallo puede ser predicho a partir del crecimiento del cultivo.

Réplica a la ponencia "adoptando diferentes perspectivas de investigación sobre el concepto de derivada"

En esta réplica a la ponencia presentada por la profesora Sánchez-Matamoros, y después de unas consideraciones personales, se destaca su trayectoria investigadora centrada en analizar la comprensión del concepto de derivada abarcando los ámbitos de aprendizaje (en alumnos de secundaria) y de enseñanza (en futuros profesores de matemáticas). Se señalan sus aportaciones en el marco de la teoría APOE reflejadas en numerosas publicaciones y su aplicación al campo de la formación de profesores.

A higher order Hopfield network for vector quantisation

A higher order version of the Hopfield neural network is presented which will perform a simple vector quantisation or clustering function. This model requires no penalty terms to impose constraints in the Hopfield energy, in contrast to the usual one where the energy involves only terms quadratic in the state vector. The energy function is shown to have no local minima within the unit hypercube of the state vector so the network only converges to valid final states. Optimisation trials show that the network can consistently find optimal clusterings for small, trial problems and near optimal ones for a large data set consisting of the intensity values from the digitised, grey-level image.

Exploring genetic alternative concepts for FUELGEN

This paper describes new crossover operators and mutation strategies for the FUELGEN system, a genetic algorithm which designs fuel loading patterns for nuclear power reactors. The new components are applications of new ideas from recent research in genetic algorithms. They are designed to improve the performance of FUELGEN by using information in the problem as yet not made explicit in the genetic algorithm's representation. The paper introduces new developments in genetic algorithm design and explains how they motivate the proposed new components.

The use of a biased heuristic by a genetic algorithm applied to the design of multipoint connections in a local access network

This paper presents a genetic algorithm for finding a constrained minimum spanning tree. The problem is of relevance in the design of minimum cost communication networks, where there is a need to connect all the terminals at a user site to a terminal concentrator in a multipoint (tree) configuration, while ensuring that link capacity constraints are not violated. The approach used maintains a distinction between genotype and phenotype, which produces superior results to those found using a direct representation in a previous study.

Intelligent design assistant (IDA): a case base reasoning system for material and design

This paper describes the approach to the modelling of experiential knowledge in an industrial application of Case-Based Reasoning (CBR). The CBR involves retrieval techniques in conjunction with a relational database. The database is especially designed as a repository of experiential knowledge, and includes qualitative search indices. The system is intended to help design engineers and material engineers in the submarine cable industry. It consists of three parts: a materials database; a database of experiential knowledge; and a CBR system used to retrieve similar past designs based upon component and material qualitative descriptions. The system is currently undergoing user testing at the Alcatel Submarine Networks site in Greenwich.

A generational scheme for partitioning graphs

Graph partitioning divides a graph into several pieces by cutting edges. Very effective heuristic partitioning algorithms have been developed which run in real-time, but it is unknown how good the partitions are since the problem is, in general, NP-complete. This paper reports an evolutionary search algorithm for finding benchmark partitions. Distinctive features are the transmission and modification of whole subdomains (the partitioned units) that act as genes, and the use of a multilevel heuristic algorithm to effect the crossover and mutations. Its effectiveness is demonstrated by improvements on previously established benchmarks.