Digestibilidad in vitro de la biomasa verde amonificada del pasto Guinea (Panicum maximum, Jacq), cv Colonial, finca Santa Rosa, Sabana Grande, Managua

Se llevó a cabo un estudio con el objetivo de determinar el mejoramiento de la composición química de la biomasa verde y tratada con urea como proceso de amonificación y la digestibilidad In vitro de los parámetros de calidad, materia seca (DIVMS), materia orgánica (DIVMO) y fibra detergente neutro (DIVFDN). El pasto utilizado fue el Guinea (Panicum maximum, Jacq), cv Colonial, el cual se encontraba en etapa vegetativa con 75 días de rebrote. El muestreo se realizó durante el mes de octubre del año 2012 en la Finca Santa Rosa, Universidad Nacional Agraria. Managua, Nicaragua. Los tratamiento consistieron en cuatro niveles de aplicación de urea; 0, 1, 3 y 5 % en base al forraje verde a tratar, diluido en 0.5 L de agua, y almacenados en bolsas de polietileno durante 21 días a temperatura ambiente; las mismas muestras con los mismos tratamientos se utilizaron para determinar la digestibilidad in vitro de MS, MO, FDN. El diseño utilizado tanto en la determinación de la digestibilidad fue un DCA (Diseño completo al Azar) con tres repeticiones. Las variables de estudio para cada tratamiento fueron, porcentajes de; materia seca, materia orgánica y fibra detergente neutro (FDN). Se realizaron análisis de varianza (ANDEVA) y separaciones de medias, usando Tukey (P<0.05). Para el análisis estadístico las variables codificadas en porcentajes se transformaron, según, 2 arco seno p (Dos veces Arco seno de la raíz cuadrada de la proporción). Se encontró diferencias significativas (P ≤ 0.05) para las variables de materia seca, materia orgánica y fibra detergente neutro. La digestibilidad de la materia seca presentó diferencias estadísticas entre los distintos tratamiento y fue mejorada significativamente (38.79 vs 48.74 para 0 y 5% de urea respectivamente). La materia orgánica es mejor que la fibra detergente neutro también fueron mejoradas en su digestibilidad con el tratamiento de 5% de urea en base a forraje verde. Se concluye que el tratamiento de 5 % de urea es el más recomendado para la amonificación de forraje verde y de 75 días de edad del Panicum maximum, Jacq), cv Colonial. Estos resultados son halagadores ya que con el uso de esta tecnología se evidencia la transformación de materiales maduros de baja o nula calidad en alimentos que provean nutrientes (Proteína –Energía y Minerales) al animal como se evidencia en los resultados de digestibilidad in vitro de los diferentes nutrientes evaluados por nuestro trabajo.

Composición química de la biomasa verde del pasto Guinea (Panicum maximum, Jack), CV Colonial, con diferentes niveles de inclusión de urea. Finca Santa Rosa, sabana Grande, Managua

Se llevó a cabo un estudio con el objetivo de determinar el mejoramiento de la composición química de la biomasa verde y tratada con Urea como proceso de amonificación. El pasto utilizado fue el Guinea (Panicum maximum, Jacq) CV Colonial el cual se encontraba en etapa de plena maduración (75 días). Durante el mes de septiembre del 2011 se realizó un corte de uniformidad para proceder al muestreo durante el mes de noviembre en la Finca Santa Rosa, Universidad Nacional Agraria. Managua, Nicaragua.Los tratamiento consistieron en cuatro niveles de plicación de Urea; 0, 1, 3 y 5 % en base al forraje verde a tratar, diluido en 0.5 lt de agua, y almacenados en bolsas de polietileno durante 21 días a temperatura ambiente.El diseño utilizado fue un DCA (Diseño completo al Azar) con tres repeticiones. Las variables de estudio para cada tratamiento fueron,porcentajes de; materia seca, proteína cruda, fibra ácido detergente (FAD), fibra neutro detergente (FND) y cenizas. Se realizaron análisis de varianza (ANDEVA) y separaciones de medias, usando Tukey (P<0.05). Para el análisis estadístico las variables codificadas en porcentajes se transformaron, según, 2 arco seno p (Dos veces Arco seno de la raíz cuadrada de la proporción).Se encontró diferencias significativas (P≤ 0.05) para las variables Materia seca (MS), Proteína Cruda (PC)y, Cenizas (CEN), no encontrando diferencias estadísticas ( P > 0.05) para las variables Fibra Neutro Detergente (FND) y Fibra Ácido Detergente FAD).El porcentaje de materia seca vario desde 48.04 % hasta 24.30 % para 0 y 5 % de Urea respectivamente. La PC pasó de 3.36 % para el tratamiento sin Urea a 8.37 % cuando se aplicó 5 % de Urea mientras la CEN aumento de 7.85 % a 8.60 % para 0 y 3 % de urea. La FDN y FAD aunque no presentaron diferencias estadísticas para los tratamientos evaluados, fue mejorado (disminución del contenido fibroso) con el tratamiento 5% de Urea. Se concluye que el tratamiento de 5 % de Urea es el más recomendado para la amonificación de forraje verde del pasto guinea (Panicum maximum, Jacq) CV Colonial. Con estos resultados se confirma que con el uso de esta tecnología se evidencia la transformación de materiales maduros de baja o nula calidad en alimentos que provean nutrientes al animal durante las épocas críticas

Temporally adaptive estimation of logistic classifiers on data streams

Modern technology has allowed real-time data collection in a variety of domains, ranging from environmental monitoring to healthcare. Consequently, there is a growing need for algorithms capable of performing inferential tasks in an online manner, continuously revising their estimates to reflect the current status of the underlying process. In particular, we are interested in constructing online and temporally adaptive classifiers capable of handling the possibly drifting decision boundaries arising in streaming environments. We first make a quadratic approximation to the log-likelihood that yields a recursive algorithm for fitting logistic regression online. We then suggest a novel way of equipping this framework with self-tuning forgetting factors. The resulting scheme is capable of tracking changes in the underlying probability distribution, adapting the decision boundary appropriately and hence maintaining high classification accuracy in dynamic or unstable environments. We demonstrate the scheme's effectiveness in both real and simulated streaming environments. © Springer-Verlag 2009.

Monte Carlo filtering and smoothing with application to time-varying spectral estimation

We develop methods for performing filtering and smoothing in non-linear non-Gaussian dynamical models. The methods rely on a particle cloud representation of the filtering distribution which evolves through time using importance sampling and resampling ideas. In particular, novel techniques are presented for generation of random realisations from the joint smoothing distribution and for MAP estimation of the state sequence. Realisations of the smoothing distribution are generated in a forward-backward procedure, while the MAP estimation procedure can be performed in a single forward pass of the Viterbi algorithm applied to a discretised version of the state space. An application to spectral estimation for time-varying autoregressions is described.

Hydrogen content estimation of hydrogenated amorphous carbon by visible Raman spectroscopy

In the present study, we report the hydrogen content estimation of the hydrogenated amorphous carbon (a-C:H) films using visible Raman spectroscopy in a fast and nondestructive way. Hydrogenated diamondlike carbon films were deposited by the plasma enhanced chemical vapor deposition, plasma beam source, and integrated distributed electron cyclotron resonance techniques. Methane and acetylene were used as source gases resulting in different hydrogen content and sp2/sp3 fraction. Ultraviolet-visible (UV-Vis) spectroscopic ellipsometry (1.5-5 eV) as well as UV-Vis spectroscopy were provided with the optical band gap (Tauc gap). The sp2/sp3 fraction and the hydrogen content were independently estimated by electron energy loss spectroscopy and elastic recoil detection analysis-Rutherford back scattering, respectively. The Raman spectra that were acquired in the visible region using the 488 nm line shows the superposition of Raman features on a photoluminescence (PL) background. The direct relationship of the sp2 content and the optical band gap has been confirmed. The difference in the PL background for samples of the same optical band gap (sp2 content) and different hydrogen content was demonstrated and an empirical relationship between the visible Raman spectra PL background slope and the corresponding hydrogen content was extracted. © 2004 American Institute of Physics.

Measurement Of Fracture Toughness And Interfacial Shear Strength Of Hard And Brittle Cr Coating On Ductile Steel Substrate

The fracture toughness and interfacial adhesion properties of a coating on its substrate are considered to be crucial intrinsic parameters determining performance and reliability of coating-substrate system. In this work, the fracture toughness and interfacial shear strength of a hard and brittle Cr coating on a normal medium carbon steel substrate were investigated by means of a tensile test. The normal medium carbon steel substrate electroplated with a hard and brittle Cr coating was quasi-statically stretched to induce an array of parallel cracks in the coating. An optical microscope was used to observe the cracking of the coating and the interfacial decohesion between the coating and the substrate during the loading. It was found that the cracking of the coating initiated at critical strain, and then the number of the cracks of the coating per unit axial distance increased with the increase in the tensile strain. At another critical strain, the number of the cracks of the coating became saturated, i.e. the number of cracks per unit axial distance became a constant after this critical strain. Based on the experiment result, the fracture toughness of the brittle coating can be determined using a mechanical model. Interestingly, even when the whole specimen fractured completely under an extreme strain of the substrate, the interfacial decohesion or buckling of the coating on its substrate was completely absent. The test result is different from that appeared in the literature though the identical test method and the brittle coating/ductile metal substrate system are taken. It was found that this difference can be attributed to an important mechanism that the Cr coating on the steel substrate has a good adhesion, and the ultimate interfacial shear strength between the Cr coating and the steel substrate has exceeded the maximum shear flow strength level of the steel substrate. This result also indicates that the maximum shear flow strength level of the ductile steel substrate can be only taken as a lower bound estimate on the ultimate shear strength of the interface. This estimation of the ultimate interfacial shear strength is consistent with the theoretical analysis and prediction presented in the literature.

Pull-In Instability Of Micro-Switch Actuators: Model Review

The existing three widely used pull-in theoretical models (i.e., one-dimensional lumped model, linear supposition model and planar model) are compared with the nonlinear beam mode in this paper by considering both cantilever and fixed-fixed type micro and nano-switches. It is found that the error of the pull-in parameters between one-dimensional lumped model and the nonlinear beam model is large because the denominator of the electrostatic force is minimal when the electrostatic force is computed at the maximum deflection along the beam. Since both the linear superposition model and the slender planar model consider the variation of electrostatic force with the beam's deflection, these two models not only are of the same type but also own little error of the pull-in parameters with the nonlinear beam model, the error brought by these two models attributes to that the boundary conditions are not completely satisfied when computing the numerical integration of the deflection.

Modelización de una prueba de afecto hacia la matemática con la teoría de respuesta al ítem

Resumen: Se aplicó el Modelo de Crédito Parcial (MCP) de la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) al análisis de ítems de una escala que mide Afecto hacia la Matemática. Esta variable describe el interés de los estudiantes de Psicología por involucrarse en actividades vinculadas a la matemática y los sentimientos asociados al uso de sus conceptos. La prueba consta de 8 ítems con formato de respuesta Likert de 6 opciones. Participaron 1875 estudiantes de Psicología de la Universidad de Buenos Aires (Argentina) de los cuales un 82% fueron mujeres. El análisis de la consistencia interna brindó un índice altamente satisfactorio (Alfa = .91). Se verificó la condición de unidimensionalidad requerida por el modelo mediante un análisis factorial exploratorio. Todos los análisis basados sobre la TRI se realizaron con el programa Winsteps. La estimación de los parámetros del modelo se efectuó por Máxima Verosimilitud Conjunta. El ajuste del MCP fue satisfactorio para todos los ítems. La Función de Información del Test fue elevada en un rango amplio de niveles del rasgo latente. Un ítem presentó una inversión en dos parámetros de umbral. Como consecuencia, 1 de las 6 categorías del ítem no fue máximamente probable en ningún intervalo de la escala del rasgo latente. Se analizan las implicancias de este hallazgo en la evaluación de la calidad psicométrica del ítem. Los resultados de este estudio permitieron profundizar el análisis del constructo y aportaron evidencias de validez basadas en las estructura interna de la escala

Sequential decision making in general state space models

Many problems in control and signal processing can be formulated as sequential decision problems for general state space models. However, except for some simple models one cannot obtain analytical solutions and has to resort to approximation. In this thesis, we have investigated problems where Sequential Monte Carlo (SMC) methods can be combined with a gradient based search to provide solutions to online optimisation problems. We summarise the main contributions of the thesis as follows. Chapter 4 focuses on solving the sensor scheduling problem when cast as a controlled Hidden Markov Model. We consider the case in which the state, observation and action spaces are continuous. This general case is important as it is the natural framework for many applications. In sensor scheduling, our aim is to minimise the variance of the estimation error of the hidden state with respect to the action sequence. We present a novel SMC method that uses a stochastic gradient algorithm to find optimal actions. This is in contrast to existing works in the literature that only solve approximations to the original problem. In Chapter 5 we presented how an SMC can be used to solve a risk sensitive control problem. We adopt the use of the Feynman-Kac representation of a controlled Markov chain flow and exploit the properties of the logarithmic Lyapunov exponent, which lead to a policy gradient solution for the parameterised problem. The resulting SMC algorithm follows a similar structure with the Recursive Maximum Likelihood(RML) algorithm for online parameter estimation. In Chapters 6, 7 and 8, dynamic Graphical models were combined with with state space models for the purpose of online decentralised inference. We have concentrated more on the distributed parameter estimation problem using two Maximum Likelihood techniques, namely Recursive Maximum Likelihood (RML) and Expectation Maximization (EM). The resulting algorithms can be interpreted as an extension of the Belief Propagation (BP) algorithm to compute likelihood gradients. In order to design an SMC algorithm, in Chapter 8 uses a nonparametric approximations for Belief Propagation. The algorithms were successfully applied to solve the sensor localisation problem for sensor networks of small and medium size.