Enodicalix (Diploporita, Aristocystitidae): A new echinoderm genus from the Middle Ordovician of Spain

Restudy of an Ordovician diploporite specimen from the Middle Ordovician of central Spain reveals that the species ‘Calix’ inornatus MELÉNDEZ has four ambulacra, each with two equal facets, an oval hydropore and a smooth thecal surface. In contrast, the type species of Calix has four ambulacra, each with four facets added in a clockwise direction during growth, a trilobed hydropore, and a theca with spiny plates. Other aristocystitid genera with four ambulacra have one facet per ambulacrum. ‘Calix’ inornatus differs from all other aristocystitid genera and warrants a new generic name, for which we propose Enodicalix.

Improved Epstein-Glaser renormalization in x-space versus differential renormalization

Renormalization of massless Feynman amplitudes in x-space is reexamined here, using almost exclusively real-variable methods. We compute a wealth of concrete examples by means of recursive extension of distributions. This allows us to show perturbative expansions for the four-point and two-point functions at several loop order. To deal with internal vertices, we expound and expand on convolution theory for log-homogeneous distributions. The approach has much in common with differential renormalization as given by Freedman, Johnson and Latorre; but differs in important details

Algoritmos de aprendizaje evolutivo y estadístico para la determinación de mapas de malas hierbas utilizando técnicas de teledetección

Este trabajo aborda la resolución de problemas de clasificación binaria utilizando una metodología híbrida que combina la regresión logística y modelos evolutivos de redes neuronales de unidades producto. Para estimar los coeficientes del modelo lo haremos en dos etapas, en la primera aprendemos los exponentes de las funciones unidades producto, entrenando los modelos de redes neuronales mediante computación evolutiva y una vez estimados el número de funciones potenciales y los exponentes de estas funciones, se aplica el método de máxima verosimilitud al espacio de características formado por las covariables iniciales junto con las nuevas funciones de base obtenidas al entrenar los modelos de unidades producto. Esta metodología híbrida en el diseño del modelo y en la estimación de los coeficientes se aplica a un problema real agronómico de predicción de presencia de la mala hierba Ridolfia segetum Moris en campos de cosecha de girasol. Los resultados obtenidos con este modelo mejoran los conseguidos con una regresión logística estándar en cuanto a porcentaje de patrones bien clasificados sobre el conjunto de generalización

Use of perborate in the bleaching of ethanolamine pulp from olive wood

In this work, we studied the influence of the bleacher concentration(2.5-5.5%), temperature (60-80 ºC) and time (60-180 min) on the reagent (perborate) consumption by dry pulp, various properties of the bleached pulp (yield, kappa number, brightness and viscosity/kappa numberratio), and some physical properties of paper sheets obtainedfrom it (tear index, burst index, stretch and breakinglength). The pulp was previously obtained by ethanolamine-soda-anthraquinone cooking of olive wood. A face-centred composite factor design was used to derive equations relating the pulp properties to the operational variables with a view to identifying the optimum operating conditions. The equations thus obtained reproduced the experimental results with errors less than 10% in all cases.The most suitable operating conditions were found to be alow temperature (60 ºC), a long time (180 min) and a highperborate concentration (5,5%). Because the pulp brightness achieved never exceeded 63% -not even under themost drastic conditions-, the process should not be used with one-step bleaching sequences

Desarrollo y evaluación de modelos para la toma de decisiones: caracterización de la producción de anguilas (Anguilla anguilla L.) en sistemas intensivos

El objetivo principal de la tesis desarrollada es conseguir una mejora del régimen de explotación en una piscifactoría de anguilas europeas (Anguilla anguilla L.) a través de unas herramientas de predicción y simulación lo suficientemente fiables, que permitan al acuicultor prever a corto y medio plazo los acontecimientos que van a suceder desde un punto de vista patológico, así como a nivel de control de parámetros físicos, químicos y biológicos. De manera global, los principales beneficios que se obtienen de la aplicación del sistema de predicción y simulación son: 1,- Desde el punto de vista patológico, se puede llevar a cabo un diagnóstico precoz de la enfermedad, gracias al cual será posible la aplicación del tratamiento preventivo adecuado, con el consecuente ahorro de productos terapéuticos y disminución de la mortalidad. Para ello, se ha programado un sistema experto en cuyo motor de inferencia se combina el potencial de la lógica borrosa con el método de transmisión de la incertidumbre conocido como teoría de Dempster-Shafer. 2,- La predicción de las condiciones físico-químicas permite al mismo tiempo evaluar el comportamiento de la planta en su totalidad, de tal forma que el gestor puede adecuar las actividades de los operarios para, en el caso de un peligro significativo, establecer un sistema de control que modifique la desviación de los parámetros afectados hasta sus niveles normales. El problema de la predicción de los parámetros físico-químicos se ha resuelto mediante la aplicación conjunta de técnicas estadísticas clásicas (regresión múltiple de series temporales, suavizados lineales, modelos MM, AR, ARMA y ARIMA) y modelos de Redes Neuronales Computacionales (RNCs). 3,- La predicción de la evolución de los parámetros poblacionales facilita el control de la producción, mortalidad, distribución de las raciones diarias de alimento, seguimiento del stock, y puede servir como indicativo de la estabilidad o variabilidad de las condiciones ambientales dentro de la explotación. Permite, por otra parte, la definición de lo que se conoce como estrategia de producción, en la que se define la forma de comercialización del producto y su impacto sobre el stoc

An Early Ordovician (Floian) Conodont Fauna from the Eastern Cordillera of Peru (Central Andean Basin)

Late Floian conodonts are recorded from a thin limestone lens intercalated in the lower part of the San José Formation at the Carcel Puncco section (Inambari River), Eastern Cordillera of Peru. The conodont association includes Gothodus costulatus LINDSTRÖM, Protopanderodus rectus (LINDSTRÖM), Drepanoistodus basiovalis (SERGEEVA), Drepanoistodus forceps (LINDSTRÖM), Drepanodus arcuatus PANDER, Trapezognathus diprion (LINDSTRÖM), Erraticodon patu COOPER, and Ansella cf. jemtlandica (LÖFGREN). This species association can be assigned to the upper part of the well-documented Oepikodus evae Zone. It is the northernmost conodont record of late Floian age in South America. This study updates the preliminary data presented in 2001 from this fossil locality, and it has important consequences for the paleogeographic reconstruction of the Peruvian part of the Central Andean Basin. In accordance with trilobites and brachiopods documented for the same strata, the conodont association represents a relatively cold-shallow-water platform environment. The record of late Floian conodonts towards the middle part of the San José Formation shows that the base of this unit in the studied section is considerably older than other sections of the distribution area, where its lowermost part is dated as early Darriwilian by the record of graptolites from the Undulograptus austrodentatus graptolite Zone. The diachronous initiation of the marine sedimentation makes the lower part of the Carcel Puncco shales penecontemporaneous with the volcanigenic rocks related with the Arequipa Massif, which transitionally underlie the San José Formation in other places of the Altiplano and the Eastern Cordillera of Peru

Memetic Pareto Evolutionary Artificial Neural Networks for the determination of growth limits of Listeria Monocytogenes

The main objective of this work is to automatically design neural network models with sigmoidal basis units for classification tasks, so that classifiers are obtained in the most balanced way possible in terms of CCR and Sensitivity (given by the lowest percentage of examples correctly predicted to belong to each class). We present a Memetic Pareto Evolutionary NSGA2 (MPENSGA2) approach based on the Pareto-NSGAII evolution (PNSGAII) algorithm. We propose to augmente it with a local search using the improved Rprop—IRprop algorithm for the prediction of growth/no growth of L. monocytogenes as a function of the storage temperature, pH, citric (CA) and ascorbic acid (AA). The results obtained show that the generalization ability can be more efficiently improved within a framework that is multi-objective instead of a within a single-objective one