Explosive cyclones in the North Atlantic: NAO influence and multidecadal variability

Ponencia presentada en: VIII Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Salamanca entre el 25 y el 28 de septiembre de 2012.[EN]In this study we have analyzed the variability of explosive cyclones affecting Europe at different timescales. Cyclones have been identified and tracked through an automatic algorithm that has been applied to the MSLP NCEP reanalysis data. Subsequently, explosive cyclones affecting Europe have been selected from the whole climatology of extratropical North Atlantic cyclones (406 total cases from Oct-Mar 1950-2010).[ES]En este estudio se ha analizado la variabilidad en diferentes escalas temporales de las ciclogénesis explosivas que afectan Europa. La identificación y seguimiento de ciclones se ha realizado a través de la utilización de un algoritmo automático aplicado sobre los datos de MSLP del reanálisis de NCEP. En total, 406 casos de ciclogénesis explosivas que han afectado Europa han sido seleccionados (Oct-Mar 1950-2010).This study has been partially supported by the Spanish National projects DE VIAJE (CGL2009-06944), TRACS (CGL2009-10285) and the UCM-BSCH GR58/08 “Micrometeorology and Climate variability” group

Segmentación semántica con modelos de deep learning y etiquetados no densos

La segmentación semántica es un problema muy estudiado dentro del campo de la visión por computador que consiste en la clasificación de imágenes a nivel de píxel. Es decir, asignar una etiqueta o valor a cada uno de los píxeles de la imagen. Tiene aplicaciones muy variadas, que van desde interpretar el contenido de escenas urbanas para tareas de conducción automática hasta aplicaciones médicas que ayuden al médico a analizar la información del paciente para realizar un diagnóstico o operaciones. Como en muchos otros problemas y tareas relacionados con la visión por computador, en los últimos años se han propuesto y demostrado grandes avances en los métodos para segmentación semántica gracias, en gran parte, al reciente auge de los métodos basados en aprendizaje profundo o deep learning.\\ A pesar de que en los últimos años se están realizando mejoras constantes, los modelos de \textit{deep learning} para segmentación semántica %así como otras áreas, tienen un problema presentan un reto que dificulta su aplicabilidad a problemas de la vida real: necesitan grandes cantidades de anotaciones para entrenar los modelos. Esto es muy costoso, sobre todo porque en este caso hay que realizarlo a nivel de píxel. Muchos conjuntos de datos reales, por ejemplo datos adquiridos para tareas de monitorización del medio ambiente (grabaciones de entornos naturales, imágenes de satélite) generalmente presentan tan solo unos pocos píxeles etiquetados por imagen, que suelen venir de algunos clicks de un experto, para indicar ciertas zonas de interés en esas imágenes. Este tipo de etiquetado hace %imposible que sea muy complicado el entrenamiento de modelos densos que permitan procesar y obtener de manera automática una mayor cantidad de información de todos estos conjuntos de datos.\\ El objetivo de este trabajo es proponer nuevos métodos para resolver este problema. La idea principal es utilizar una segmentación inicial de la imagen multi-nivel de la imagen para propagar la poca información disponible. Este enfoque novedoso permite aumentar la anotación, y demostramos que pese a ser algo ruidosa, permite aprender de manera efectiva un modelo que obtenga la segmentación deseada. Este método es aplicable a cualquier tipo de dispersión de las anotaciones, siendo independiente del número de píxeles anotados. Las principales tareas desarrolladas en este proyecto son: -Estudio del estado del arte en técnicas de segmentación semántica (la mayoría basadas en técnicas de deep learning) -Propuesta y evaluación de métodos para aumentar (propagar) las etiquetas de las imágenes de entrenamiento cuando estas son dispersas y escasas -Diseño y evaluación de las arquitecturas de redes neuronales más adecuadas para resolver este problema Para validar nuestras propuestas, nos centramos en un caso de aplicación en imágenes submarinas, capturadas para monitorización de las zonas de barreras de coral. También demostramos que el método propuesto se puede aplicar a otro tipo de imágenes, como imágenes aéreas, imágenes multiespectrales y conjuntos de datos de segmentación de instancias

Potential SST drivers for Chlorophyll-a variability in the Alboran Sea: a source for seasonal predictabilty?

This study investigates the link between large-scale variability modes of the Sea Surface Temperature (SST) and the surface chlorophyll-a (Chl-a) concentration in spring along the northern flank of the Alboran Sea. To this aim, surface satellite-derived products of SST and Chl-a, together with atmospheric satellite variables, are used. Our results indicate that both the tropical North Atlantic and El Niño Southern Oscillation (ENSO) could trigger the development of anomalous distribution patterns of Chl-a in spring in northern Alboran. This anomalous feature of Chl-a is, in turn, associated with the alteration of the usual upwelling taking place along the Spanish coast at that time of the year (Ramírez et al., 2005; Macías et al., 2007; Lazzari et al., 2011). The skill of the related SST signals, over the tropical North Atlantic and the tropical Pacific, as predictors of the aforementioned Chl-a response in Alboran, has been also assessed through a statistical prediction model with leave-one-out crossvalidation. While the skill of the tropical North Atlantic seems to be limited, the results identified confirm the predictive skill of ENSO to realistically estimate the Chl-a response in Alboran. In particular, during El Niño/La Niña years, this Chl-a response can be robustly predicted with 4 months in advance. Furthermore, in those years when the tropical North Atlantic signal precedes ENSO, the Chl-a response can be also reasonably well predicted. This would enhance, for specific years, the predictive horizon to at least 7 months. The results presented here could contribute to develop a future seasonal forecasting tool of upwelling variability and living marine resources in northern Alboran.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tec

Interfase patológica por fricción metal-metal y metal-polietileno: diferencias microscópicas

—Las partículas de polietileno han sido reconocidas como responsables de los aflojamientos asépticos y la osteólisis en las artroplastias totales de cadera. Algunos autores han vuelto a proponer la fricción metal-metal inentando mejorar los resultados. Aportamos 2 casos de revisión quirúrgica por aflojamiento aséptico, 1 prótesis de McKee y 1 doble cúpula de Freeman, ambas cementadas y aflojadas, que cursaron con osteólisis. Hemos estudiado la reacción tisular de la interfase del cotilo protésico y presentamos las diferencias histológicas entre el primer caso de fricción metal-metal y el segundo de fricción metal-polietileno, encontrando mayor presencia de histiocitos y células gigantes multinucleadas en el caso de fricción metal-polietileno.Polyethylene wear debris have been implicated as a major cause of aseptic loosening and osteolysis in total hip arthroplasty. Some authors propose metal-metal friction intending to improve the results. We report two cases of revision surgery, due to aseptic loosening: one McKee prothesis and a Freeman double cupule, both cemented and loose, failing with osteolysis. We have studied the tissue reaction of the interface socket and the histological differences between the first case of metal-metal friction and the second case of metal-polyethylene friction. We found more histiocytes and multinucleated giant cells in metal-polyethylene friction case

Ejercicios resueltos de investigación operativa : exámenes propuestos en la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales

La asignatura Investigación Operativa es una asignatura cuatrimestral dedicada fundamentalmente a la introducción de los modelos deterministas más elementales dentro de la investigación de operaciones. Esta asignatura se ha impartido en los últimos años en el tercer curso de la Licenciatura de Administración y Dirección de Empresas (L.A.D.E.) en la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la UPV/EHU. Esta publicación recoge los problemas resueltos propuestos en los exámenes de las distintas convocatorias entre los años 2005 y 2010. El temario oficial de la asignatura desglosado por temas es el siguiente: 1. Programación lineal entera: 1.1 Formulación de problemas de Programación Lineal Entera. 1.2 Método de ramificación y acotación (Branch and Bound). 1.3 Otros métodos de resolución. 2. Programación multiobjetivo y por metas: 2.1 Introducción a la Programación Multiobjetivo. 2.2 Programación por metas. 2.3 Programación por prioridades. 3. Modelos en redes: 3.1 Conceptos básicos. 3.2 Problema del árbol de expansión minimal. 3.3 Problema del camino más corto. 3.4 Problema del camino más largo. 3.5 Problema del flujo máximo. 3.6 Problema de asignación. 3.7 Planificación de Proyectos: Métodos C.P.M. y P.E.R.T

Estudio del ciclón extratropical Klaus: posibles conexiones con la NAO

Ponencia presentada en: XXXI Jornadas Científicas de la AME y el XI Encuentro Hispano Luso de Meteorología celebrado en Sevilla, del 1 al 3 de marzo de 2010.Grupos de Investigación (Micrometeorología y Variabilidad Climática: 910437) financiados por el Banco Santander y la Universidad Complutense de Madrid (Financiación Grupos UCM-BSCH GR58/08)

Effective tumor immunotherapy: start the engine, release the brakes, step on the gas pedal,...and get ready to face autoimmunity

Cellular immune responses can destroy cancer cells, achieving the cure of experimental malignancies. An expanding wealth of knowledge on the molecular basis of how to prime and amplify a T cell response has fueled a number of strategies successful at treating established tumors (rather than merely preventing tumor grafting). The most efficacious approaches operate at different stages, including: 1) priming the immune response using tumor antigen-expressing dendritic cells or tumor cells transfected with genes that render them immunogenic, 2) sustaining and amplifying immunity using agonistic monoclonal antibodies against costimulatory molecules or immune-potentiating cytokines, and 3) eliminating mechanisms that self-regulate the strength of the immune response, such as inhibitory receptors or regulatory T cells. A rational combination of such approaches holds great hope for cumulative and synergistic effects, but there is also evidence that they can open the flood-gates for unwanted inflammatory reactions. The next decade can be envisioned as the time when the first reproducibly efficacious combination regimes for cancer immunotherapy will become available and widely used in the clinic, as clinicians learn the best strategies and try to harness their potentially damaging effects

Potential SST drivers for Chlorophyll-a variability in the Alboran Sea: a source for seasonal predictability?

This study investigates the link between large-scale variability modes of the sea surface temperature (SST) and the surface chlorophyll-a (Chl-a) concentration in spring along the northern flank of the Alboran Sea. To this aim, surface satellite-derived products of SST and Chl-a, together with atmospheric satellite variables, are used. Our results indicate that both the tropical North Atlantic and El Niño Southern Oscillation (ENSO) could trigger the development of anomalous distribution patterns of Chl-a in spring in northern Alboran. This anomalous feature of Chl-a is, in turn, associated with the alteration of the usual upwelling taking place in northern Alboran at that time of the year. The skill of the related SST signals, over the tropical North Atlantic and the tropical Pacific, as predictors of the aforementioned Chl-aresponse inAlboran,has also been assessed through a statistical prediction model with leave-one-out cross-validation. Our results confirm the predictive skill of ENSO to realistically estimate the coastal Chl-a concentration in spring in northern Alboran. In particular, during the El Niño/La Niña years, this Chl-a response can be robustly predicted with 4 months in advance. On the other hand, the tropical North Atlantic SSTs allow to significantly predict, up to 7 months in advance, the Chl-a concentration in spring offshore, in particular by the north of the Western andtheEastern Alboran gyres. The results presented here could contribute to develop a future seasonal forecasting tool of upwelling variability and living marine resources in northern Alboran