Aspectos computacionales del método de diferencias finitas para la ecuación de calor dependiente del tiempo

In this paper we describe in detail an algorithm for the efficient computational implementation of the finite difference method (FDM) in the two-dimensional time-dependent heat equation with non-homogeneous Dirichlet boundary conditions. The MATLAB® software was used to validate the method mentioned here; however, the processes are presented independently from the programming language. Finally, numerical results are presented to validate the proposed algorithm.En este artículo se describe en detalle un algoritmo para la eficiente implementación computacional del método de diferencias finitas (MDF) en la ecuación de calor dependiente del tiempo, con condiciones de frontera de Dirichlet no homogéneas, en dos dimensiones. Para validar el método presentado aquí se utiliza el paquete computacional MATLAB®, sin embargo, los procesos se exponen independientes al lenguaje de programación. Finalmente se presentan resultados numéricos que validan el algoritmo propuesto

Detección y seguimiento de objetos presentes en video 2D con MatLab

En el siguiente trabajo se presentan los principales resultados de investigación obtenidos en la fase de diseño de un algoritmo que permite la detección y el seguimiento de un objeto presente en una grabación de video. El algoritmo se diseñó e implementó en el ambiente de programación MatLab y los videos utilizados fueron facilitados por el Centro de Investigación Apícola Tropical (CINAT) y corresponden a la presencia del ácaro Varroa Destructor en las celdas de abejas melíferas africanizadas. El principal resultado que se tiene es la creación de un programa capaz de detectar y registrar el movimiento del ácaro, lo cual es algo innovador y útil para los estudios del comportamiento de esta especie en las celdas de las abejas melíferas que realiza el CINAT

Aspectos computacionais do método de diferenças finitas para a equação de calor dependente do tempo

Escuela de Matemátic

Mini MOOCs: una herramienta para la preparación del docente.

Los programas de matemática vigentes en Costa Rica para la preparación de estudiantes de primaria y de secundaria representan un reto para los maestros y docentes en servicio. El tipo de metodología propuesto asume una mayor formación en aspectos propios de la Educación Matemática, por ejemplo, el dominio de las teorías de aprendizaje o las pautas para una adecuada mediación pedagógica. Desde este punto de vista, con esta actividad se busca reforzar los elementos claves que deben ser analizados al elegir una situación problema para organizar las lecciones según las sugerencias presentes en el currículo. Para lograr lo anterior, se recurre a plataformas disponibles al público interesado, denominadas Mini MOOCs, las cuales son de uso libre y gratuito, sin embargo, su impacto en los docentes del país no ha sido el esperado y por lo tanto, se pondrán en primer plano con la intención de que sean exploradas y extraer el potencial pedagógico y didáctico. ISBN: 978-9968-9661-5-3 Para referenciar este trabajo en APA 6:Salas-Huertas, O. y Ramírez-Bogantes, M. (2017).  Mini MOOCs: una herramienta para la preparación del docente. En Y. Morales-López, M. Picado, R. Gamboa, C. Martínez, M. Castillo y R. Hidalgo (Eds.), Memorias del VI Encuentro Provincial de Educación Matemática, Costa Rica, 2017 (pp. 35-37). Heredia: Universidad Nacional. DOI: http://dx.doi.org/10.15359/epem.6.8The mathematics programs in force in Costa Rica for the preparation of primary and secondary school students represent a challenge for teachers and professors in service. The type of methodology proposed assumes greater training in aspects of Mathematics Education, for example, mastery of learning theories or guidelines for adequate pedagogical mediation. From this point of view, this activity seeks to reinforce the key elements that must be analyzed when choosing a problem situation to organize the lessons according to the suggestions in the curriculum. To achieve the above, we resort to platforms available to the interested public, called Mini MOOCs, which are free and free to use, however, their impact on the country's teachers has not been as expected and therefore, they will be put into close-up with the intention that they are explored and extract the pedagogical and didactic potential.Universidad Nacional, Costa Ric

Diagnóstico automático de infestación por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes

Bees pollinate a wide variety of plant species, including agricultural crops. It is estimated that about 30% of the food consumed by the world population is derived from crops pollinated by bees.Nosemiasis infestation is one of the leading causes of bee hive loss worldwide. The laboratory methods for the diagnosis of the level of infestation by this microsporidium are slow, expensive and require the presence of an expert for spore count. It is proposed the creation of an automatic, reliable and economical system of quantification of Nosema infestation from digital image processing.Using the techniques of image segmentation, object characterization and shape counting, the Cantwell and Hemocytometer techniques have been automatically reproduced. For the counting of spores, three descriptors were implemented: size, eccentricity and circularity, in such a way that they are invariant to the scale and rotation of the images. We worked with a total of 375 photographs grouped in folders of 5, which were previously labeled according to the level of infestation (very mild, mild, moderate, semi-strong and strong). The correct diagnosis rate was 84%.Las abejas polinizan una gran variedad de especies de plantas, incluyendo los cultivos agrícolas. Se estima que cerca del 30% del alimento consumido por la población mundial es derivado de cultivos polinizados por abejas. La infestación por Nosemiasis es una de las principales causas de la pérdida de colmenas a nivel mundial. Los métodos de laboratorio para el diagnóstico del nivel de infestación por este microsporidio son lentos, caros y demandan la presencia de un experto. Se propone un sistema automático, confiable y económico de cuantificación de infestación por Nosema, a partir del  procesamiento digital de imágenes.Con el uso de técnicas de segmentación de imágenes, caracterización de objetos y conteo de formas se han reproducido la técnican de Cantwell y Hemocitómetro de manera automática. Para el conteo de esporas se implementaron tres descriptores el tamaño, la  excentricidad y la circularidad, de manera tal que son invariantes a la escala y rotación de las imágenes. Se trabajó con un total de 375 fotografías agrupadas en carpetas de 5, las cuales fueron previamente etiquetadas por un experto según el nivel de infestación (muy leve, leve, moderado, semifuerte y fuerte). Con ello se alcanzó un porcentaje de diagnóstico correcto de infestación del 84%

Diagnóstico automático de infestación por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes

Bees pollinate a wide variety of plant species, including agricultural crops. It is estimated that about 30% of the food consumed by the world population is derived from crops pollinated by bees.Nosemiasis infection is one of the leading causes of bee hive loss worldwide. The laboratory methods for the diagnosis of the level of infection by this microsporidium are slow, expensive and require the presence of an expert for spore count. It is proposed the creation of an automatic, reliable and economical system of quantification of Nosema infection from digital image processing.Using the techniques of image segmentation, object characterization and shape counting, the Cantwell and Hemocytometer techniques have been automatically reproduced. For the counting of spores, three descriptors were implemented: size, eccentricity and circularity, in such a way that they are invariant to the scale and rotation of the images. We worked with a total of 375 photographs grouped in folders of 5, which were previously labeled according to the level of infection (very mild, mild, moderate, semi-strong and strong). The correct diagnosis rate was 84%.Las abejas polinizan una gran variedad de especies de plantas, incluyendo los cultivos agrícolas. Se estima que cerca del 30% del alimento consumido por la población mundial es derivado de cultivos polinizados por abejas. La infección por Nosemiasis es una de las principales causas de la pérdida de colmenas a nivel mundial. Los métodos de laboratorio para el diagnóstico del nivel de infección por este microsporidio son lentos, caros y demandan la presencia de un experto. Se propone un sistema automático, confiable y económico de cuantificación de infección por Nosema, a partir del procesamiento digital de imágenes. Con el uso de técnicas de segmentación de imágenes, caracterización de objetos y conteo de formas se han reproducido las técnicas de Cantwell y Hemocitómetro de manera automática. Para el conteo de esporas se implementaron tres descriptores el tamaño, la excentricidad y la circularidad, de manera tal que son invariantes a la escala y rotación de las imágenes. Se trabajó con un total de 375 fotografías agrupadas en carpetas de 5, las cuales fueron previamente etiquetadas por un experto según el nivel de infección (muy leve, leve, moderado, semifuerte y fuerte). Con ello se alcanzó un porcentaje de diagnóstico correcto de infección del 84%

Diagnóstico automático de infestación por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes

Bees pollinate a wide variety of plant species, including agricultural crops. It is estimated that about 30% of the food consumed by the world population is derived from crops pollinated by bees.Nosemiasis infestation is one of the leading causes of bee hive loss worldwide. The laboratory methods for the diagnosis of the level of infestation by this microsporidium are slow, expensive and require the presence of an expert for spore count. It is proposed the creation of an automatic, reliable and economical system of quantification of Nosema infestation from digital image processing.Using the techniques of image segmentation, object characterization and shape counting, the Cantwell and Hemocytometer techniques have been automatically reproduced. For the counting of spores, three descriptors were implemented: size, eccentricity and circularity, in such a way that they are invariant to the scale and rotation of the images. We worked with a total of 375 photographs grouped in folders of 5, which were previously labeled according to the level of infestation (very mild, mild, moderate, semi-strong and strong). The correct diagnosis rate was 84%.Las abejas polinizan una gran variedad de especies de plantas, incluyendo los cultivos agrícolas. Se estima que cerca del 30% del alimento consumido por la población mundial es derivado de cultivos polinizados por abejas. La infestación por Nosemiasis es una de las principales causas de la pérdida de colmenas a nivel mundial. Los métodos de laboratorio para el diagnóstico del nivel de infestación por este microsporidio son lentos, caros y demandan la presencia de un experto. Se propone un sistema automático, confiable y económico de cuantificación de infestación por Nosema, a partir del  procesamiento digital de imágenes.Con el uso de técnicas de segmentación de imágenes, caracterización de objetos y conteo de formas se han reproducido la técnican de Cantwell y Hemocitómetro de manera automática. Para el conteo de esporas se implementaron tres descriptores el tamaño, la  excentricidad y la circularidad, de manera tal que son invariantes a la escala y rotación de las imágenes. Se trabajó con un total de 375 fotografías agrupadas en carpetas de 5, las cuales fueron previamente etiquetadas por un experto según el nivel de infestación (muy leve, leve, moderado, semifuerte y fuerte). Con ello se alcanzó un porcentaje de diagnóstico correcto de infestación del 84%

Identificación de abejas sin aguijón (Apidae Meliponini) a partir de la clasificación de los descriptores SIFT de una imagen del ala derecha anterior

It has been found that morphological information contained in a wing can be used to identify the species of certain insects, including bees. This paper uses the information contained in the photograph of a wing to discriminate the specie of native stingless bees. A discriminator algorithm based on SIFT is proposed. Specimens used in the research were collected directly from the nests in different geographic areas of Costa Rica and correspond to 18 species of 10 genders. The proposed algorithm was validated with 436 images with 81% success in gender discrimination and 76% for the species. Se ha comprobado que la información morfométrica de un ala se puede usar para identificar la especie de algunos insectos, incluidas las abejas. En el presente trabajo se utiliza la información contenida en la fotografía de un ala para discriminar la especie de abejas nativas costarricenses sin aguijón. El método propuesto es un algoritmo discriminador basado en la clasificación de los descriptores SIFT de los puntos clave de la imagen del ala anterior derecha. Los especímenes usados en la investigación se recolectaron directamente de los nidos en diferentes zonas geográficas de Costa Rica y corresponden a 18 especies de 10 géneros. El algoritmo fue validado con 436 imágenes de alas con un resultado de 81% de éxito en la discriminación por género y de 76% a nivel de especie.

Identification of stingless bees beginning from the classification of SIFT descriptors of an image of the right forewing

Se ha comprobado que la información morfométrica de un ala se puede usar para identificar la especie de algunos insectos, incluidas las abejas. En el presente trabajo se utiliza la información contenida en la fotografía de un ala para discriminar la especie de abejas nativas costarricenses sin aguijón. El método propuesto es un algoritmo discriminador basado en la clasificación de los descriptores SIFT de los puntos clave de la imagen del ala anterior derecha. Los especímenes usados en la investigación se recolectaron directamente de los nidos en diferentes zonas geográficas de Costa Rica y corresponden a 18 especies de 10 géneros. El algoritmo fue validado con 436 imágenes de alas con un resultado de 81% de éxito en la discriminación por género y de 76% a nivel de especie. It has been found that morphological information contained in a wing can be used to identify the species of certain insects, including bees. This paper uses the information contained in the photograph of a wing to discriminate the specie of native stingless bees. A discriminator algorithm based on SIFT is proposed. Specimens used in the research were collected directly from the nests in different geographic areas of Costa Rica and correspond to 18 species of 10 genders. The proposed algorithm was validated with 436 images with 81% success in gender discrimination and 76% for the species.