Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora

En este trabajo abordamos el problema de identificación de variedades de semillas de trigo. La identificación de semillas de trigo es una tarea realizada por personal calificado en diversas etapas de la producción agropecuaria, pero es una actividad lenta, tediosa y de baja repetibilidad. La disponibilidad de un método de clasificación automático de semillas acelera los procesos de evaluación y permite que sean realizados en diferentes etapas del proceso de producción de manera simple y con bajo costo. La solución propuesta es el uso de técnicas actuales de clasificación de imágenes como son Vectores de Fisher de la Familia Exponencial y Redes Neuronales Convolucionales. Con estas técnicas se logra una exactitud del 95% en la clasificación de un dataset de semillas de 6 variedades de trigo recolectado para esta tarea el cual se encuentra disponible al público para futuras evaluaciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora

En este trabajo abordamos el problema de identificación de variedades de semillas de trigo. La identificación de semillas de trigo es una tarea realizada por personal calificado en diversas etapas de la producción agropecuaria, pero es una actividad lenta, tediosa y de baja repetibilidad. La disponibilidad de un método de clasificación automático de semillas acelera los procesos de evaluación y permite que sean realizados en diferentes etapas del proceso de producción de manera simple y con bajo costo. La solución propuesta es el uso de técnicas actuales de clasificación de imágenes como son Vectores de Fisher de la Familia Exponencial y Redes Neuronales Convolucionales. Con estas técnicas se logra una exactitud del 95% en la clasificación de un dataset de semillas de 6 variedades de trigo recolectado para esta tarea el cual se encuentra disponible al público para futuras evaluaciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora

En este trabajo abordamos el problema de identificación de variedades de semillas de trigo. La identificación de semillas de trigo es una tarea realizada por personal calificado en diversas etapas de la producción agropecuaria, pero es una actividad lenta, tediosa y de baja repetibilidad. La disponibilidad de un método de clasificación automático de semillas acelera los procesos de evaluación y permite que sean realizados en diferentes etapas del proceso de producción de manera simple y con bajo costo. La solución propuesta es el uso de técnicas actuales de clasificación de imágenes como son Vectores de Fisher de la Familia Exponencial y Redes Neuronales Convolucionales. Con estas técnicas se logra una exactitud del 95% en la clasificación de un dataset de semillas de 6 variedades de trigo recolectado para esta tarea el cual se encuentra disponible al público para futuras evaluaciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Advancing One Health:Updated core competencies

International audienceAbstract One Health recognises the interdependence between the health of humans, animals, plants and the environment. With the increasing inclusion of One Health in multiple global health strategies, the One Health workforce must be prepared to protect and sustain the health and well-being of life on the planet. In this paper, a review of past and currently accepted One Health core competencies was conducted, with competence gaps identified. Here, the Network for Ecohealth and One Health (NEOH) propose updated core competencies designed to simplify what can be a complex area, grouping competencies into three main areas of: Skills; Values and Attitudes; and Knowledge and Awareness; with several layers underlying each. These are intentionally applicable to stakeholders from various sectors and across all levels to support capacity-building efforts within the One Health workforce. The updated competencies from NEOH can be used to evaluate and enhance current curricula, create new ones, or inform professional training programs at all levels, including students, university teaching staff, or government officials as well as continual professional development for frontline health practitioners and policy makers. The competencies are aligned with the new definition of One Health developed by the One Health High-Level Expert Panel (OHHLEP), and when supported by subjectspecific expertise, will deliver the transformation needed to prevent and respond to complex global challenges. One Health Impact Statement Within a rapidly changing global environment, the need for practitioners competent in integrated approaches to health has increased substantially. Narrow approaches may not only limit opportunities for global and local solutions but, initiatives that do not consider other disciplines or social, economic and cultural contexts, may result in unforeseen and detrimental consequences. In keeping with principles of One Health, the Network for Ecohealth and One Health (NEOH) competencies entail a collaborative effort between multiple disciplines and sectors. They focus on enabling practitioners, from any background, at any level or scale of involvement, to promote and support a transformation to integrated health approaches. The updated competencies can be layered with existing disciplinary competencies and used to evaluate and enhance current education curricula, create new ones, or inform professional training programs at all levels-including for students, teachers and government officials as well as continual professional development for frontline health practitioners and policymakers. The competencies outlined here are applicable to all professionals and disciplines who may contribute to One Health, and are complimentary to, not a replacement for, any discipline-specific competencies. We believe the NEOH competencies meet the need outlined by the Quadripartite’s (Food and Agriculture Organisation, United Nations Environment Programme, World Health Organisation, World Organisation for Animal Health) Joint Plan of Action on One Health which calls for cross-sectoral competencies

Diseño de una plataforma móvil de uso pedagógico empleando un dispositivo genérico y software de simulación

Se desarrolla de un procedimiento para controlar un modelo de respuesta no lineal denominado péndulo invertido con la finalidad de construir una plataforma móvil de uso pedagógico. El desarrollo se implementa en el aula de clase para estudiar técnicas de control automático de proceso, programación y electrónica elemental. El procedimiento permite obtener una respuesta de estabilidad relativa entre ciertos parámetro de perturbación externa a la plataforma móvil. El dispositivo genérico empleado en el desarrollo facilita las tareas de control y automatización debido a la utilización de un microcontrolador del tipo DSP. Las herramientas de simulación y dispositivos genéricos permiten al alumno mejorar el aprendizaje en áreas de la ingeniería y proporciona una herramienta pedagógica innovadora al profesor. La plataforma móvil de uso pedagógico es de bajo presupuesto, flexible, adaptable permitiendo actualizaciones permanentes. Los alumnos no requieren altos conocimiento de programación y electrónica, debido a que los dispositivos genéricos tienen un hardware y un software de código abierto que facilita su manejo. Los diferentes elementos mecánicos, eléctricos y electrónicos que son utilizados en la construcción de la plataforma pedagógica móvil se obtuvieron de materiales reciclados de un laboratorio de ingeniería, por ese motivo el desarrollo es de bajo costo y fácil implementación.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Joint Data Analysis in Nutritional Epidemiology: Identification of Observational Studies and Minimal Requirements

BACKGROUND: Joint data analysis from multiple nutrition studies may improve the ability to answer complex questions regarding the role of nutritional status and diet in health and disease. OBJECTIVE: The objective was to identify nutritional observational studies from partners participating in the European Nutritional Phenotype Assessment and Data Sharing Initiative (ENPADASI) Consortium, as well as minimal requirements for joint data analysis. METHODS: A predefined template containing information on study design, exposure measurements (dietary intake, alcohol and tobacco consumption, physical activity, sedentary behavior, anthropometric measures, and sociodemographic and health status), main health-related outcomes, and laboratory measurements (traditional and omics biomarkers) was developed and circulated to those European research groups participating in the ENPADASI under the strategic research area of "diet-related chronic diseases." Information about raw data disposition and metadata sharing was requested. A set of minimal requirements was abstracted from the gathered information. RESULTS: Studies (12 cohort, 12 cross-sectional, and 2 case-control) were identified. Two studies recruited children only and the rest recruited adults. All studies included dietary intake data. Twenty studies collected blood samples. Data on traditional biomarkers were available for 20 studies, of which 17 measured lipoproteins, glucose, and insulin and 13 measured inflammatory biomarkers. Metabolomics, proteomics, and genomics or transcriptomics data were available in 5, 3, and 12 studies, respectively. Although the study authors were willing to share metadata, most refused, were hesitant, or had legal or ethical issues related to sharing raw data. Forty-one descriptors of minimal requirements for the study data were identified to facilitate data integration. CONCLUSIONS: Combining study data sets will enable sufficiently powered, refined investigations to increase the knowledge and understanding of the relation between food, nutrition, and human health. Furthermore, the minimal requirements for study data may encourage more efficient secondary usage of existing data and provide sufficient information for researchers to draft future multicenter research proposals in nutrition