Prostate Cancer Diagnosis Based on the Segmentation and Analysis of NIR Images Obtained Using Two PSMA-1 Based PDT Conjugates PSMA-1-Pc413 and PSMA-1-IR700

Prostate cancer is among the widespread me

Computational intelligence for industrial and environmental applications

Computational Intelligence (CI) techniques are being increasingly used for automatic monitoring and control systems, especially regarding industrial and environmental applications, due to their performance, their capabilities in fusing noisy or incomplete data obtained from heterogeneous sensors, and the ability in adapting to variations in the operational conditions. Moreover, the increase in the computational power and the decrease of the size of the computing architectures allowed a more pervasive use of CI techniques in a great variety of situations. In this paper, we propose a brief review of the most important CI techniques applied in each step of the design of a monitoring and control system for industrial and environmental applications, and describe how these techniques are integrated in the development of efficient industrial and environmental applications

Tecnologías aplicadas al sector agrícola.

El desperdicio de alimentos, la escasez de recursos naturales, el cambio climático y el crecimiento de la población son las cuatro piezas del rompecabezas que, cuando se juntan, nos dan una imagen general del papel que la agricultura juega y jugará en nuestras sociedades en el futuro (Figura 1). Los modelos demográficos predicen que en 2050 habrá que alimentar a casi 10,000 millones de personas en la Tierra. Los retos agrícolas y alimentarios son, por tanto, numerosos. Muchos empresarios famosos están invirtiendo fuertemente en la agricultura, con la esperanza de aprovechar estas oportunidades o con el deseo de perturbar los mercados. La agricultura inteligente es la nueva frontera del sector en respuesta a los retos que afronta nuestro planeta. Aunque todavía existe un verdadero escepticismo y una escasa inversión económica entre el mundo de los agricultores y el de la digitalización y la genómica, la agricultura de precisión (AP) está dando sus frutos en forma de técnicas optimizadas e innovadoras de producción de alimentos en muchas partes del mundo. En este libro, los autores buscaron facilitar las herramientas necesarias a la implementación de prácticas de AP. En el primer capítulo, se trató definir los conceptos claves de la AP y plantear sus contextos, características y aplicaciones. En el segundo capítulo, se desarrolló las particularidades de la inteligencia artificial y del machine learning, incluyendo un histórico, los diferentes tipos de aprendizaje y los aspectos de programación. El tercer capítulo se enfocó en la aplicación de estos métodos a la agricultura, particularmente detallando las especificaciones y diferencias entre la agricultura de precisión y la agricultura inteligente, el uso de las plataformas adecuadas de manera accesible a cualquier usuario interesado en desarrollar este tipo de tecnología. El cuarto capítulo expuso el caso particular de las enfermedades en plantas y de cómo la AP permite anticiparlas y/o detectarlas a tiempo. El quinto capítulo representa una apertura al mundo tecnológico de la AP, describiendo las evoluciones y las diferentes herramientas de la AP, sus usos y niveles de adopción a través de una amplia pero no exhaustiva presentación de casos internacionales