Комплексная эколого-геохимическая оценка буровых шламов нефтяных месторождений на примере объектов Томской области

Объектом исследования является буровой шлам нефтяных месторождений Томской области. Целью данной работы являлось изучение особенностей состава буровых шламов нефтяных месторождений Томской области; проведение комплексной оценки экологической опасности отходов на основе химических, минералогических (с использованием рентгеноструктурного анализа и электронной микроскопии), физических анализов и методов биотестирования. В результате исследования были получены данные о элементном, минеральном, химическом составе и интегральной токсичности исследуемых буровых шламов, дана комплексная эколого-геохимическая оценка буровым шламам.The object of the study is the drill cuttings of oil fields in the Tomsk region. The purpose of this work was to study the features of the composition of drill cuttings of oil fields in the Tomsk region, carrying out an integrated assessment of the ecological hazard of wastes on the basis of chemical, mineralogical (using X-ray diffraction analysis and electron microscopy), physical analyzes and methods of biotesting. As a result of the study, were obtained on the elemental, mineral, chemical composition and integrated toxicity of the drill cuttings studied, and a comprehensive ecological and geochemical evaluation of drill cuttings was given

A bibliometric study of the research area of videogames using Dimensions.ai database

Videogames are a very interesting area of research for fields as diverse as computer science, health, psychology or even social sciences. Every year a growing number of articles are published in different topics inside this field, so it is very convenient to study the different bibliometric data in order to consolidate the research efforts. Thus, the aim of this work is to conduct a study on the distribution of articles related to videogames in the different fields of research, as well as to measure their interest over time, to identify the sources, countries and authors with the highest scientific production. In order to carry out this analysis, the information system Dimensions.ai has been considered, since it covers a large number of documents and allows for easy downloading and analysis of datasets. According to the study, three countries are the most prolific in this area: USA, Canada and UK. The obtained results also indicate that the fields with the highest number of publications are Information and Computer Sciences, Medical and Health Sciences, and Psychology and Cognitive Sciences, in this order. With regard to the impact of the publications, differences between the number of citations, and the number of Altmetric Attention Score, have been found

Dynamics of a levitron under a periodic magnetic forcing

The Levitron is a toy that consists of a spinning top that levitates over a magnetic base for a few minutes, until air drag decreases the spin rate below a certain limit. Stable levitation, lasting hours or even days, has been achieved for Levitrons that were externally driven by either an air jet or an alternating magnetic field. We report measurements of stable levitation for the latter case. We show that the top precession couples with the frequency of the alternating field, so that the precession period equals the period of the field. In addition, the top rotates around itself with the same period. We present numerical simulations that reproduce the essential features of this dynamics. It is also shown that the magnetic torque that drives the top is due to a misalignment between the magnetic dipole moment and the mechanical axis of the to

Prediction of cardiovascular and bleeding events in patients with double antiaggregation with machine learning models

Trabajo de fin de Grado. Grado en Estadística. Curso académico 2019-2020[ES]El infarto agudo de miocardio es una de las enfermedades cardiovasculares con más impacto en la sociedad. Aunque el intervencionismo percutáneo temprano tiene unas tasas de éxito muy altas para tratar la enfermedad, los pacientes se enfrentan a continuación al riesgo de reinfarto. Una de las terapias utilizadas para disminuir la incidencia de este riesgo sobre los pacientes es la doble antiagregación plaquetaria. Dicha terapia se sigue por el paciente durante 12 meses y disminuye el riesgo de sufrir un reinfarto, pero aumenta el riesgo de que el paciente padezca una hemorragia interna. Haciendo uso de técnicas de estadística e inteligencia artificial se logró realizar una predicción del riesgo isquémico y hemorrágico de los pacientes tras sufrir el primer infarto, pudiendo estimar mejor el tiempo que los pacientes deben ser tratados con la terapia doble antiagregación. Para ello se utilizó un conjunto de datos procedente de tres estudios diferentes, logrando una variedad de datos idónea para el entrenamiento de modelos en machine learning. La base de datos está compuesta por los registros bleemacs, renami y un registro propio de los hospitales universitarios de Vigo y Murcia, de pacientes que han sufrido un infarto agudo de miocardio. Tras un análisis estadístico de la base de datos para observar la incidencia de ambas patologías en los pacientes a lo largo del tiempo, se generaron tres modelos diferentes de machine learning: logistic regresion, support vector machine y random forest; para la predicción del evento isquémico y hemorrágico a los 12 meses. Tras realizar un entrenamiento de los modelos con dos de los registros realizando una validación cruzada con repeticiones, se utilizó un tercer registro para validar los modelos generados anteriormente. Logrando obtener un área bajo la curva roc de 0.72 para la predicción de hemorragia y un 0.58 para la predicción de hemorragia.[EN]Acute myocardial infarction is one of the cardiovascular diseases with the greatest impact on society. Although early percutaneous intervention has very high success rates in treating this disease, it increases chances of reinfarction. One of the therapies used to decrease the risk of reinfarction on patients is double platelet antiagregation, which is followed by the patient for 12 months and decreases the risk of reinfarction, but increases the risk of internal bleeding. Using statistical and artificial intelligence techniques, a prediction model of the ischemic and bleeding risk of patients after their first infarction was achieved, which can be used to better estimate the time patients must be treated with double antiaggregation therapy can be better estimated. A data set from three different studies was used for this purpose, achieving a variety of data suitable for model training in machine learning. The database is composed of the bleemacs, renami and a registry of patients who have suffered an acute myocardial infarction from the university hospitals of Vigo and Murcia. After a statistical analysis of the database to observe the incidence of both pathologies in patients over time, three different machine learning models were generated: logistic regression, support vector machine and random forest; for the prediction of the ischemic and hemorrhagic event at 12 months. After training the models with two of the records by performing a cross validation with repetitions, a third record was used to validate the previously generated models. Obtaining an area under the roc curve of 0.72 for bleeding prediction and 0.58 for reinfarction prediction

Diseño de una instalación de suelo radiante/refrescante con apoyo de energía geotérmica para una vivienda unifamiliar

El proyecto consiste en el diseño de una instalación de suelo radiantes/refrescante para abastecer una vivienda unifamiliar. Para ello se ha buscado un sistema de apoyo a la instalación de climatización para conseguir un conjunto con un mayor grado de eficiencia energética, siendo resultado final el del uso de energía geotérmica. Además de cubrir las necesidades de climatización, nuestro sistema cubrirá la demanda de ACS sin necesidad de ningún sistema auxiliar.Ingeniería Mecánic

ORGANIZAÇÃO E FUNCIONAMENTO EM UM CLUBE DESPORTIVO COLETIVO PARA FACILITAR O SUCESSO

The organization and functioning of a sports club is not as clear and simple as might be anticipated a priori. An analysis has been carried out on the aspects to take into account when working in a sports club from the board, through the coaching staff and players, to the most specific aspects of training and competition. With this alone, success in the competition will not be achieved, but there are various points or fields to be addressed, which are of great importance to facilitate this achievement. The functions that each member of the technical staff must have, as well as the different management departments of the club, are added. The objectives have been (I) to determine the different parameters to be taken into account in a sports club, (II) to describe functions and characteristics of the different professional positions and/or parameters mentioned and (III) to encourage professionals in the sports field to achieve sporting success in his club. To finish, it is concluded that aspects such as professionalism in the different areas of the club, interdisciplinary and collaborative work, as well as a good working environment, are fundamental aspects to take into account when wanting to reach this achievement.La organización y funcionamiento en un club deportivo no es tan clara y sencilla como a priori puede preverse. Se ha llevado a cabo un análisis sobre los aspectos a tener en cuenta a la hora de trabajar en un club deportivo desde la directiva, pasando por el cuerpo técnico y jugadores, hasta llegar a lo más concreto dentro del entrenamiento y la competición. Con esto solo no se va a lograr el éxito en la competición, pero son diversos puntos o campos a tratar, los cuáles son de gran importancia para facilitar este logro. Se añaden las funciones que han de tener cada miembro del staff técnico, así como de los distintos departamentos directivos del club. Los objetivos han sido (I) determinar los diferentes parámetros a tener en cuenta en un club deportivo, (II) describir funciones y características de los diferentes puestos profesionales y/ o parámetros citados e (III) incitar a los profesionales del ámbito deportivo a conseguir el éxito deportivo en su club. Para acabar, se concluye que aspectos como el profesionalismo en las diferentes áreas del club, el trabajo interdisciplinar y colaborativo, así como un buen clima de trabajo, son aspectos fundamentales a tener en cuenta a la hora de querer llegar a este logro.A organização e o funcionamento de um clube desportivo não são tão claros e simples como se poderia prever a priori. Foi feita uma análise sobre os aspetos a ter em conta ao trabalhar num clube desportivo desde a direção, passando pela comissão técnica e jogadores, até aos aspetos mais específicos de treino e competição. Só com isso, o sucesso na competição não será alcançado, mas existem vários pontos ou campos a serem abordados, que são de grande importância para facilitar essa conquista. Acrescentam-se as funções que cada membro do corpo técnico deve ter, bem como os diferentes departamentos de gestão do clube. Os objectivos foram (I) determinar os diferentes parâmetros a ter em conta num clube desportivo, (II) descrever as funções e características das diferentes posições profissionais e/ou parâmetros mencionados e (III) incentivar os profissionais do desporto campo para alcançar o sucesso esportivo em seu clube. Para finalizar, conclui-se que aspetos como o profissionalismo nas diferentes áreas do clube, o trabalho interdisciplinar e colaborativo, bem como um bom ambiente de trabalho, são aspetos fundamentais a ter em conta quando se pretende alcançar esta conquista

Trampas en educação física. ¿por que se hacen e como podemos evitar?

Introduction. Why do students cheat during Physical Education tasks and games? What makes them do that?  How can we deal with classroom management in order to prevent this from taking place? An analysis and study are carried out on how students think with regard to cheating in games and tasks. In order for students not to see this as a valid and useful resource, the educational performance of the teaching team, family and social environment of adolescents must be guided correctly. These cheating situations carried out in the school environment are directly linked to the daily life of our students as in the midst of the educational process, the fact that they realize that the reasons that can lead to cheating are not valued on the part of the teacher for an improvement in academic performance, will aid to dispel the idea of practising it. Objetives.Therefore, the objectives pursued are threefold: (I) To discover the reasons that lead students to cheat (II) discover how students would act in these situations and (III) determine an appropriate approach in physical education to avoid these situations. Method. Data is collected by means of two questionnaires, each containing six questions, which seek to discover the reasons for students cheating and how they would act in the case of being responsible for managing cheating during physical education sessions. Results. Mainly, students highlight that the reasons for carrying out or for being prone to implement cheating are related to thinking that their academic performance springs from the different marks they obtain in each task. Moreover, they are inclined to sanction students who cheat, and the types of sanctions can vary. Conclusions. Finally, it is concluded that the focus of not only education itself, but specifically Physical Education, marks the increase or decrease of the probability that students become aware that cheating is not necessary to obtain a good academic performance and positive feedback from both teachers and students’ peers.Introducción. ¿Por qué el alumnado hace trampas en el transcurso de las tareas y juegos en educación física? ¿Qué les lleva a ello? ¿Cómo podemos gestionar la clase para evitar su realización? Se realiza un análisis y estudio sobre cómo el alumnado piensa en lo referido a las trampas en los juegos y tareas. Para que los discentes no vean en ello como un recurso válido y útil, se ha de orientar correctamente la actuación educativa del equipo docente. Pero, además, también del entorno familiar y social de los propios adolescentes. Estas situaciones de engaños que se llevan a cabo en el ámbito escolar están relacionadas directamente con la vida cotidiana de nuestros alumnos ya que, en pleno proceso educativo, el que ellos mismos se den cuenta de que “el rendimiento por encima de las reglas” no es lo más valorable desde el punto de vista del docente para una mejora de resultados académicos, facilitará que se disipe la idea de que su práctica es beneficiosa. Objetivos.  Por ello, los objetivos que se persiguen son: (I) Conocer los motivos que llevan al alumnado a hacer trampas, (II) conocer cómo actuaría el propio alumnado frente a estas situaciones y (III) determinar un enfoque correcto en educación física para evitar estas situaciones. Método. Se lleva a cabo una recogida de datos a través de dos cuestionarios, con seis preguntas ambos, en donde por un lado se intenta descubrir los motivos que llevan a los discentes a llevar a cabo este tipo de prácticas y por el otro, cómo actuarían ellos en el caso de que fueran los encargados de gestionar las trampas en el transcurso de las sesiones de educación física. Resultados. Principalmente, el alumnado destaca que los motivos por los cuáles realizan o son propensos a realizar trampas están relacionados con sus pensamientos de que los resultados obtenidos en las diferentes tareas marcan su resultado académico. Además, se inclinan por la vertiente de sancionar mediante partes u otro tipo de sanciones al alumnado que las ponga en práctica. Conclusiones. Para acabar, se concluye que la orientación de no sólo la educación en sí, sino de la educación física en particular, marca el aumento o bajada de la probabilidad de que el alumnado tome consciencia de que el llevar a cabo trampas en las actividades no es necesario para obtener un buen resultado académico y un feedback positivo por parte tanto del profesorado como de sus compañeros.Introdução. ¿Por que o aluno fez trampas no transcurso de las tareas y juegos en educação física? ¿Qué les lleva a ello? Como podemos gerenciar a classe para evitar sua realização? Se realiza un análisis y estudio sobre cómo el alumnado piensa en lo referido a las trampas en los juegos y tareas. Para que os discentes não sejam válidos e úteis como um recurso, se tem de orientar corretamente a atuação educativa do equipamento docente. Pero, además, también del entorno familiar y social de los propios adolescentes. Estas situações de engaños que se llevan a cabo no ámbito escolar estão relacionadas diretamente com a vida cotidiana de nossos alunos ya que, em pleno processo educacional, el que ellos mismos se den cuenta de que “el rendimiento por encima de las reglas” no é mais valioso desde o ponto de vista do docente para um melhor resultado acadêmico, facilitando que se disipe a idéia de que sua prática é benéfica. Objetivos. Por isso, os objetivos que perseguem são: (I) Conocer os motivos que levam o aluno a fazer trapas, (II) sabe como atuar o propio aluno frente a essas situações e (III) determinar um enfoque correto na educação física para evitar estas situações. Método. Se lleva a cabo una recogida de datas a través de dos cuestionarios, con seis preguntas, en donde por un lado se intenta descubrir los motivos que llevan a los discentes a llevar a cabo este tipo de prácticas y por el otro, cómo atuarian ellos no caso de que fueran os encargados de gestionar os trampas no transcurso das sessões de educação física. Resultados. Principalmente, o alumnado destaca que os motivos pelos cuáles realizaram ou son propensos a realizar trampas estão relacionados com os seus pensamentos sobre os resultados obtidos nas diferentes tareas marcadas pelo resultado acadêmico. Además, se inclinan por la vertiente de sancionar partes u otro tipo de sanciones al alumnado que las ponga en práctica. Conclusões. Para acabar, se concluir que a orientação de não só a educação em si, o sinal da educação física em particular, marca o aumento ou a baixa da probabilidade de que o aluno tome consciência de que o cabo trampa nas atividades não es necessário para obter um bom resultado acadêmico e um feedback positivo por parte tanto do professor como de seus companheiros

Exploiting subsequence matching in Recommender Systems

Desde su surgimiento al inicio de la década de los 90, los sistemas de recomendación han experimentado un crecimiento exponencial empleándose en cada vez más aplicaciones debido a la utilidad que tienen para ayudar a los usuarios a elegir artículos en función de sus gustos y necesidades. Actualmente son indispensables en un gran número de empresas que ofrecen su servicio a través de Internet, el medio de intercambio de información más importante que existe. Por esta razón, la continua innovación en estos sistemas resulta imprescindible para poder efectuar recomendaciones que sean capaces de seguir sorprendiendo a los usuarios y mejorar las ya existentes. En este Trabajo Fin de Máster hemos realizado un estudio e investigación acerca del estado actual de estos sistemas, prestando especial atención a los sistemas de filtrado colaborativo basados en vecinos y los basados en contenido. No obstante, debido a las desventajas que puede tener cada sistema por separado normalmente en aplicaciones reales se emplean combinaciones de varios sistemas, creando recomendadores híbridos. Como apoyo a este estudio, se propone como aspecto novedoso el uso del algoritmo de la subcadena común más larga (LCS) para ser utilizada como medida de similitud entre usuarios, introduciendo además, una técnica general y transparente para generar secuencias haciendo uso tanto de información de contenido como de información colaborativa, pudiendo generar recomendadores híbridos de manera sencilla. Complementando a estos nuevos recomendadores, también detallamos otros parámetros auxiliares (confianza, preferencia, normalizaciones y distintas ordenaciones) que tienen como fin mejorar el rendimiento de estos sistemas basados en LCS. Por otro lado, además de la definición de estos nuevos recomendadores, el trabajo se complementa con resultados experimentales haciendo uso de tres conjuntos de datos conocidos en el área: Movielens, Lastfm y MovieTweetings. Cada uno de ellos estará orientado a explotar un aspecto específico de la generación de secuencias. Los resultados han sido obtenidos haciendo uso de métricas de ranking (Precisión, Recall, MAP o nDCG) y de novedad y diversidad (_-nDCG, EPC, EPD, Aggregate diversity, EILD y Gini). Los resultados han tenido como fin comparar el rendimiento de los recomendadores basados en la subsecuencia común más larga frente a otros recomendadores conocidos en el área. Como resumen, se ha observado que los recomendadores propuestos resultan altamente competitivos en las pruebas realizadas siendo incluso mejores en algunas ocasiones a otros recomendadores conocidos en el área, tanto en términos de métricas de ranking como de novedad y diversidad. No obstante, también se ha observado que, en algunos casos, el uso de recomendadores híbridos basados en la subsecuencia común más larga obtiene unos resultados peores que otras versiones puramente colaborativas. En cualquier caso, consideramos que es una propuesta con potencial para seguir siendo investigada.Since their inception in the early 1990s, recommender systems have experienced exponential growth as they are being used in a large number of applications because of their usefulness in helping users choose items based on their tastes and needs. Nowadays, they are indispensable in many companies that o er their service through the Internet, the most important method for information exchange. For this reason, continuous innovation in these systems is essential to make recommendations that are able to continue surprising users, while improving the existing ones. In this Master's Thesis, we have studied and researched on the current state of these systems, paying special attention to collaborative ltering based on neighborhood and content-based algorithms. However, due to the disadvantages that each system may have separately, combinations of these systems are often used in real applications, creating hybrid recommenders. To support this study, we propose the use of the longest common subsequence (LCS) algorithm as a novel aspect to be used as a similarity metric between users, also introducing a general and transparent technique to generate sequences using both content and collaborative information, allowing us to generate hybrid recommenders in a simple way. Complementing these new recommendations, we also detail other auxiliary parameters (con dence, preference, normalization functions, and di erent orderings), whose main goal is to improve the performance of these LCS-based systems. On the other hand, in addition to the de nition of these new recommenders, the study is complemented with experimental results using three well-known datasets in the area: Movielens, Lastfm and MovieTweetings. Each one of them will be oriented to exploit a speci c aspect of the sequence generation process. The results have been obtained by using ranking metrics (Precision, Recall, MAP, or nDCG) and novelty and diversity metrics ( -nDCG, EPC, EPD, Aggregate diversity, EILD, and Gini). With these experiments, we aimed at comparing the performance of recommenders based on the longest common subsequence against other well-known recommenders in the area. As a summary, we have observed in the experiments performed that the proposed recommenders are highly competitive, and sometimes they are even better than other recommenders known in the area, both in terms of ranking quality metrics, and novelty and diversity dimensions. However, we have also observed that, in some cases, the use of hybrid recommenders based on the longest common subsequence results in worse performance than other purely collaborative versions. In any case, we believe this is a proposal with enough potential to be worthy of further investigation

Estudio y aplicación de algoritmos y estructuras de datos a los sistemas de recomendación

Los sistemas de recomendación se emplean en un gran número de aplicaciones debido al potencial que tienen para ayudar a las personas a elegir artículos en función de sus necesidades o gustos. En la era actual de las comunicaciones, son especialmente útiles en Internet, ya que es el principal medio empleado por los usuarios para intercambiar información. Además, los programas que trabajan con esta cantidad de datos, necesitan proporcionar los resultados en el menor tiempo posible, haciendo uso de un gran número de estructuras y algoritmos para operar de manera eficiente. Este Trabajo de Fin de Grado consiste en un estudio y una investigación sobre dichos sistemas de recomendación, haciendo especial énfasis en los de filtrado colaborativo basados en vecinos. Se ha llevado a cabo la implementación de un sistema que permite ejecutar algunas medidas de similitud utilizadas en el campo, como la similitud coseno o la correlación de Pearson (con algunas variantes) y que además permite realizar ejecuciones con distintas estructuras de datos conocidas. Por otro lado, se incluye un estudio sobre los distintos parámetros a configurar tanto en los algoritmos como en las estructuras, para evaluar qué combinación es la más beneficiosa. También, se ha llevado a cabo la adaptación e implementación al campo de la recomendación del algoritmo de la subcadena común más larga, para así comprobar su funcionamiento frente a las medidas de similitud anteriormente comentadas. Para comprobar el rendimiento de estos algoritmos con distintas configuraciones, se han efectuado pruebas con un conjunto de datos real, en concreto con Movielens (100.000 puntuaciones). Los resultados han sido obtenidos efectuando comparaciones mediante métricas de error (RMSE o MAE, centradas en comprobar la diferencia entre las puntuaciones reales y las predichas) y mediante métricas de ranking (precision, recall, NDCG y MRR, orientadas a identificar qué artículos son relevantes a partir de una lista de recomendados). En cuanto al análisis de las estructuras, se han realizado mediciones tanto de tiempo como de memoria consumidos en las ejecuciones. Como resumen, hemos observado que las tablas hash son las estructuras que más memoria utilizan y no siempre son las que menos tiempo emplean, por lo que en ciertas partes de la aplicación son peores que otras estructuras más sencillas. Asimismo, se ha mostrado que en algunos casos (métricas de ranking) el algoritmo que se propone en este trabajo de la subcadena común más larga obtiene mejores resultados que el resto de medidas de similitud, aunque en el caso de las métricas de error, la correlación de Pearson logra un error menor. Este trabajo ha resultado en una publicación en un congreso nacional donde se reportan los resultados sobre el análisis de tiempo y memoria de las estructuras para recomendación.Recommender systems are used in many applications due to the fact that they have potential to help people by selecting items according to their needs or tastes. In the current era of communications, they are especially useful on the Internet, which is the most important application used by users to exchange information. In addition, programs that work with this amount of data, need to provide the results in the shortest time possible, using a large number of structures and algorithms to operate efficiently . This Bachelor’s Thesis is a study and investigation on these recommendation systems, with particular emphasis on neighbourhood-based collaborative filtering ones. We have developed a system that is capable of running some similarity measures used in the field, such as cosine similarity or the Pearson correlation (with some variations), allowing different known data structures being plugged in the process. On the other hand, a study of the various parameters is included to configure both algorithms and structures in order to achieve the most beneficial combination. Besides, a new algorithm in the field of recommendation has been implemented, the longest common subsequence algorithm, to test it against the other measures previously discussed. To check the performance of these algorithms with different configurations, some test with real data have been done, particularly with Movielens (100,000 ratings). The results have been obtained by making comparisons using error metrics (RMSE and MAE, focused on checking the difference between the actual and predicted scores) and using ranking metrics (precision, recall, NDCG, and MRR, oriented to identify which items are relevant to the user from a list of recommended items). As for the analysis of structures, measurements have been made in terms of time and memory used in the executions. As a summary, we have observed that the hash tables are the structures that more memory uses and they do not always spend less time, so in certain parts of the application they are worse than other simpler structures. Furthermore, we show that in some cases (ranking metrics) the algorithm proposed herein of the longest common subsequence obtains better results than other common measures of similarity, although in the case of error metrics, the Pearson correlation, however, achieves the lowest error. This thesis has resulted in a publication in a national congress where results about time and memory analysis of data structures for recommendation are reporte