Ordinal analysis of lexical patterns

Words are fundamental linguistic units that connect thoughts and things through meaning. However, words do not appear independently in a text sequence. The existence of syntactic rules induces correlations among neighboring words. Using an ordinal pattern approach, we present an analysis of lexical statistical connections for 11 major languages. We find that the diverse manners that languages utilize to express word relations give rise to unique pattern structural distributions. Furthermore, fluctuations of these pattern distributions for a given language can allow us to determine both the historical period when the text was written and its author. Taken together, our results emphasize the relevance of ordinal time series analysis in linguistic typology, historical linguistics and stylometry.Comment: 9 pages, 12 figures, 2 tables; v2: the section on universality has been removed because previous results were affected by spurious correlations. Published versio

Wireless Sensor Networks and TSCH: a compromise between Reliability, Power Consumption and Latency

7siReliability, power consumption, and latency are the three main performance indicators of wireless sensor networks. Time slotted channel hopping (TSCH) is a promising technique introduced in the IEEE 802.15.4 standard that performs some steps ahead in the direction of the final dream to meet all the previous requirements at the same time. In this article, a simple and effective mathematical model is presented for TSCH that, starting from measurements performed on a real testbed, permits to characterize both the network and the surrounding environment. To better characterize power consumption, an experimental measurement campaign was purposely performed on OpenMote B devices. The model, which was checked against a real 6TiSCH implementation, can be employed to predict network behaviour when configuration parameters are varied, in such a way to satisfy different application contexts. Results show that, when one of the three above indices is privileged, unavoidably there is a worsening of the others.openopenScanzio, Stefano; Vakili, Mohammad Ghazi; Cena, Gianluca; Demartini, Claudio Giovanni; Montrucchio, Bartolomeo; Valenzano, Adriano; Zunino, ClaudioScanzio, Stefano; Vakili, Mohammad Ghazi; Cena, Gianluca; Demartini, Claudio Giovanni; Montrucchio, Bartolomeo; Valenzano, Adriano; Zunino, Claudi

Permutation-information-theory approach to unveil delay dynamics from time-series analysis

PACS: 05.45.Tp, 89.70.Cf, 02.30.KsIn this paper a novel approach to identify delay phenomena from time series is developed. We show that it is possible to perform a reliable time delay identification by using quantifiers derived from information theory, more precisely, permutation entropy and permutation statistical complexity. These quantifiers show clear extrema when the embedding delay of the symbolic reconstruction matches the characteristic time delay of the system. Numerical data originating from a time delay system based on the well-known Mackey-Glass equations operating in the chaotic regime were used as test beds. We show that our method is straightforward to apply and robust to additive observational and dynamical noise. Moreover, we find that the identification of the time delay is even more efficient in a noise environment. Our permutation approach is also able to recover the time delay in systems with low feedback rate or high nonlinearity.We thank Dr. L. Pesquera for very useful discussions and comments on the current research. L.Z. and O.A.R. were supported by Consejo Nacional de Investigaciones Científi- cas y Técnicas CONICET , Argentina. The work of M.C.S. was supported by MEC Spain under a “Juan de la Cierva” contract. O.A.R. is supported by PVE of CAPES, Brazil. Part of this work was funded by MEC Spain , MICINN Spain , and FEDER under Projects No. TEC2006-10009/MIC PhoDeCC , No. TEC2009-14101 DeCoDicA , and No. FIS2007-60327 FISICOS , and by the EC Project PHOCUS, European Commission FET-Open Grant No. 24076Peer reviewe

Permutation-information-theory approach to unveil delay dynamics from time-series analysis

PACS: 05.45.Tp, 89.70.Cf, 02.30.KsIn this paper a novel approach to identify delay phenomena from time series is developed. We show that it is possible to perform a reliable time delay identification by using quantifiers derived from information theory, more precisely, permutation entropy and permutation statistical complexity. These quantifiers show clear extrema when the embedding delay of the symbolic reconstruction matches the characteristic time delay of the system. Numerical data originating from a time delay system based on the well-known Mackey-Glass equations operating in the chaotic regime were used as test beds. We show that our method is straightforward to apply and robust to additive observational and dynamical noise. Moreover, we find that the identification of the time delay is even more efficient in a noise environment. Our permutation approach is also able to recover the time delay in systems with low feedback rate or high nonlinearity.We thank Dr. L. Pesquera for very useful discussions and comments on the current research. L.Z. and O.A.R. were supported by Consejo Nacional de Investigaciones Científi- cas y Técnicas CONICET , Argentina. The work of M.C.S. was supported by MEC Spain under a “Juan de la Cierva” contract. O.A.R. is supported by PVE of CAPES, Brazil. Part of this work was funded by MEC Spain , MICINN Spain , and FEDER under Projects No. TEC2006-10009/MIC PhoDeCC , No. TEC2009-14101 DeCoDicA , and No. FIS2007-60327 FISICOS , and by the EC Project PHOCUS, European Commission FET-Open Grant No. 24076Peer reviewe

Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows

BCS (del inglés "Body Condition Score") es un método utilizado para estimar las reservas de grasa corporal y el balance energético acumulado de las vacas. El BCS influye significativamente en la producción de leche, reproducción y salud de las vacas. Es por ello, que es importante monitorear este valor para lograr una mejor respuesta animal, pero resulta ser una tarea costosa en tiempo y subjetiva, realizada generalmente de manera visual por evaluadores expertos. Estos problemas conducen la motivación de varios estudios, que han tratado de automatizar el BCS de vacas lecheras aplicando técnicas de análisis de imágenes y aprendizaje automático. En este documento se analizan dichos estudios, señalando sus principales ventajas y desventajas, las que permiten además identificar nuevas oportunidades de investigación y desarrollo para mejorar el proceso general de automatización del BCS.BCS (Body Condition Score) is a method used to estimate bodyfat reserves and accumulated energy balance of cows. BCS heavily influencesmilk production, reproduction, and health of cows. Therefore, it is important tomonitor BCS to achieve better animal response, but this is a time-consuming andsubjective task performed oftentimes visually by expert scorers. These problemsare the motivation behind several studies, which have tried to automate BCS ofdairy cows by applying image analysis and machine learning techniques. Thiswork analyzes these studies pointing out their main advantages and drawbacks,which allow us in turn to identify new research and development opportunities toimprove overall automatic BCS estimation.Fil: Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Arroqui, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Mangudo, Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Toloza, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Jatip, Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Rodriguez, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Zunino Suarez, Alejandro Octavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Machado, Claudio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentin

Body condition estimation on cows from depth images using Convolutional Neural Networks

BCS (“Body Condition Score”) is a method used to estimate body fat reserves and accumulated energy balance of cows. BCS heavily influences milk production, reproduction, and health of cows. Therefore, it is important to monitor BCS to achieve better animal response, but this is a time-consuming and subjective task performed visually by expert scorers. Several studies have tried to automate BCS of dairy cows by applying image analysis and machine learning techniques. This work analyzes these studies and proposes a system based on Convolutional Neural Networks (CNNs) to improve overall automatic BCS estimation, whose use might be extended beyond dairy production. The developed system has achieved good estimation results in comparison with other systems in the area. Overall accuracy of BCS estimations within 0.25 units of difference from true values was 78%, while overall accuracy within 0.50 units was 94%. Similarly, weighted precision and recall, which took into account imbalance BCS distribution in the built dataset, show similar values considering those error ranges.Fil: Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Arroqui, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Mangudo, Pablo. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires; ArgentinaFil: Toloza, Juan Manuel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Jatip, Daniel Esteban. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires; ArgentinaFil: Rodriguez, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Teyseyre, Alfredo Raul. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Sanz, Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Zunino Suarez, Alejandro Octavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Machado, Claudio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentin

Exploración de innovaciones en sistemas de producción de carne con modelos de simulación: experiencia interdisciplinaria y oportunidades de aplicación en el paradigma de internet de las cosas

A partir de un modelo bioeconómico de empresas de producción de carne finalizado en 2004, se avanzó con trabajo interdisciplinario e interinstitucional para convertirlo a un sistema web (Simugan). El modelo dinámico permite simular desde días a años y explorar manejos alternativos de empresas agroganaderas, reportando resultados productivos, económicos y de gases de efecto invernadero. Se resumen diferentes mejoras tecnológicas realizadas durante el proceso para un mejor rendimiento. Adicionalmente se describen oportunidades potenciales de aplicaciones y mejoras en el marco del paradigma de internet de las cosas.Fil: Machado, Claudio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Arroqui, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Mangudo, Pablo. Universidad Nacional del Centro de la Pcia.de Bs.as.. Facultad de Cs.exactas. Departamento de Sistemas; ArgentinaFil: Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Zunino Suarez, Alejandro Octavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentin