A survey to evaluate how non designers perceive aesthetic properties of styling features

World-wide market competition and the need to create products that better satisfy the market expectations require a more comprehensive involvement of the customer in the product definition loop. Therefore, it is crucial to provide customers with very easy-to-use shape definition and modification tools, allowing them to verify and evaluate possible shape alternatives without requiring specific knowledge on geometric modeling. A set of aesthetic properties guiding the shape characterization and appraisal have been identified together with measures for their evaluation and shape modeling methods for their direct modification. Since these properties have been indicated by stylists, no guarantee exists that they are usable in a context directly involving customers in the product definition loop. To verify the extent to which the terms indicating the properties, their meaning and their measures are significant and understandable by non-expert designer people we carried out a survey. This paper describes the methodology adopted and the outcomes of this survey

Metodologías para el análisis espacial de retención y disipación de herbicidas en suelos

Los procesos de retención y disipación que gobiernan la dinámica de herbicidas en suelo han sido estudiados en contextos experimentales puntuales que dificultan la inferencia a escalas mayores. El objetivo de esta tesis es generar modelos de predicción espacial para mapear variabilidad y covariabilidad espacial, a escala regional, de índices que parametrizan la dinámica de herbicidas en suelos. Se desarrolló un protocolo para zonificación regional, acoplando interpolación geoestadística de características de sitio y Análisis de Componentes Principales Espacial, identificando cuatro zonas edafoclimáticas en la provincia de Córdoba para la nterpretación ambiental de los procesos de retención y disipaciones. Usando muestras de suelos distribuidas sistemáticamente en el territorio provincial, se determinaron en laboratorio coeficientes de adsorción (Kd) de atrazina y de glifosato. Se construyeron curvas de disipación exponencial sitio-específica ( modelos no lineales mixtos) desde las que se derivó la vida media (t1/2) de atrazina en cada suelo. Se diseñó una metodología de 3 pasos para mapeo digital de Kd y t1/2: 1) Selección de variables de sitio con capacidad predictiva mediante aprendizaje automático y minimización de errores de predicción, 2) ajuste de un modelo de regresión bayesiano mediante aproximación integrada por Laplace (R-INLA) incluyendo efecto sitio aleatorio valuado mediante ecuaciones diferenciales estocásticas, y 3) mapeo de Kd y t1/2 a escala regional. Para atrazina, la variabilidad del Kd se explicó como función de balance hídrico, carbono orgánico total y arcilla, mientras que la retención de glifosato se explicó con óxidos de aluminio, pH y arcilla. La t1/2 atrazina fue menor en suelos con historial de cultivos de gramíneas. Se obtuvieron mapas, con medidas de incertidumbre, del comportamiento regional de Kd y t1/2 que fueron usados para aproximar la peligrosidad ambiental en función de la correlación espacial entre retención y persistencia. Los protocolos metodológicos propuestos para el análisis estadístico podrías ser aplicados para mapear otras moléculas con potencial contaminante

Metodologías para el análisis espacial de retención y disipación de herbicidas en suelos

Los procesos de retención y disipación que gobiernan la dinámica de herbicidas en suelo han sido estudiados en contextos experimentales puntuales que dificultan la inferencia a escalas mayores. El objetivo de esta tesis es generar modelos de predicción espacial para mapear variabilidad y covariabilidad espacial, a escala regional, de índices que parametrizan la dinámica de herbicidas en suelos. Se desarrolló un protocolo para zonificación regional, acoplando interpolación geoestadística de características de sitio y Análisis de Componentes Principales Espacial, identificando cuatro zonas edafoclimáticas en la provincia de Córdoba para la nterpretación ambiental de los procesos de retención y disipaciones. Usando muestras de suelos distribuidas sistemáticamente en el territorio provincial, se determinaron en laboratorio coeficientes de adsorción (Kd) de atrazina y de glifosato. Se construyeron curvas de disipación exponencial sitio-específica ( modelos no lineales mixtos) desde las que se derivó la vida media (t1/2) de atrazina en cada suelo. Se diseñó una metodología de 3 pasos para mapeo digital de Kd y t1/2: 1) Selección de variables de sitio con capacidad predictiva mediante aprendizaje automático y minimización de errores de predicción, 2) ajuste de un modelo de regresión bayesiano mediante aproximación integrada por Laplace (R-INLA) incluyendo efecto sitio aleatorio valuado mediante ecuaciones diferenciales estocásticas, y 3) mapeo de Kd y t1/2 a escala regional. Para atrazina, la variabilidad del Kd se explicó como función de balance hídrico, carbono orgánico total y arcilla, mientras que la retención de glifosato se explicó con óxidos de aluminio, pH y arcilla. La t1/2 atrazina fue menor en suelos con historial de cultivos de gramíneas. Se obtuvieron mapas, con medidas de incertidumbre, del comportamiento regional de Kd y t1/2 que fueron usados para aproximar la peligrosidad ambiental en función de la correlación espacial entre retención y persistencia. Los protocolos metodológicos propuestos para el análisis estadístico podrías ser aplicados para mapear otras moléculas con potencial contaminante

Modelos bayesianos para modelos geoestadísticos. Mapeo digital de suelos con R-INLA

Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina, 2021.El mapeo digital de suelos (MDS) permite describir la variabilidad espacial de una propiedad edáfica. Utiliza modelos de predicción espacial que explican la relación que existe entre la variable de interés y covariables sitio-especificas. Entre los modelos estadísticos más incipientes en aplicaciones de MDS se encuentra la regresión bayesiana ajustada con INLA (del inglés, Integrated Nested Laplace Approximation) y SPDE (del inglés, Stochastic Partial Differential Equation) para modelar la correlación espacial entre sitios del dominio espacial a mapear. En este trabajo, se abordaron los fundamentos estadísticos para la modelación de datos geoestadísticos en general y la modelación espacial a través de la inferencia bayesiana utilizando INLA y SPDE, en particular. La implementación de la regresión Bayesianas (RB) se ilustró con tres bases de datos espaciales de características contrastantes. Los resultados de la implementación con RB se compararon con otros dos algoritmos ampliamente utilizados en el MDS, Regresión Kriging (RK) y Random Forest con residuos krigeados (RF). Finalmente se evaluó el desempeño predictivo de RB comparado con RK y RF según un diseño que propone por un lado variar la configuración de variables explicativas y por otro el número de observación utilizadas para entrenar el modelo. Todos los predictores espaciales fueron eficientes para el mapeo. Las mejores configuraciones de variables explicativas lograron resultados exitosos en términos de errores de predicción global (<25%). No obstante, la implementación de RB presenta algunas diferencias respecto a los otros métodos. La predicción sitio específica corresponde a una medida resumen de posición de la distribución conjunta a posteriori predicha en cada sitio. De la misma distribución de densidad se obtienen las medidas de incertidumbre de cada predicción. Estas particularidades posicionan a la RB como una buena alternativa comparada a los otros métodos evaluados en la cuantificación de la incertidumbre de los mapas creados. Las diferencias en el desempeño predictivo entre algoritmos de predicción espacial dependieron de particularidades de los escenarios de aplicación. El aumento en la cantidad de covariables implicadas en el modelo, es decir el número de parámetros a estimar tiene un impacto diferencial para RF, algoritmo que produce mejor rendimiento comparado con RB y RK en contextos de alta dimensionalidad. El desempeño estadístico de RB es competitivo frente a RK y RF. Futuras líneas de investigación deberían profundizar el estudio de propagación de la incertidumbre y explorar el desempeño de RB en el mapeo de datos no normales.Fil: Giannini Kurina, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Giannini Kurina, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Giannini Kurina, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina

Metodologías para el análisis espacial de retención y disipación de herbicidas en suelos

Los procesos de retención y disipación que gobiernan la dinámica de herbicidas en suelo han sido estudiados en contextos experimentales puntuales que dificultan la inferencia a escalas mayores. El objetivo de esta tesis es generar modelos de predicción espacial para mapear variabilidad y covariabilidad espacial, a escala regional, de índices que parametrizan la dinámica de herbicidas en suelos. Se desarrolló un protocolo para zonificación regional, acoplando interpolación geoestadística de características de sitio y Análisis de Componentes Principales Espacial, identificando cuatro zonas edafoclimáticas en la provincia de Córdoba para la nterpretación ambiental de los procesos de retención y disipaciones. Usando muestras de suelos distribuidas sistemáticamente en el territorio provincial, se determinaron en laboratorio coeficientes de adsorción (Kd) de atrazina y de glifosato. Se construyeron curvas de disipación exponencial sitio-específica ( modelos no lineales mixtos) desde las que se derivó la vida media (t1/2) de atrazina en cada suelo. Se diseñó una metodología de 3 pasos para mapeo digital de Kd y t1/2: 1) Selección de variables de sitio con capacidad predictiva mediante aprendizaje automático y minimización de errores de predicción, 2) ajuste de un modelo de regresión bayesiano mediante aproximación integrada por Laplace (R-INLA) incluyendo efecto sitio aleatorio valuado mediante ecuaciones diferenciales estocásticas, y 3) mapeo de Kd y t1/2 a escala regional. Para atrazina, la variabilidad del Kd se explicó como función de balance hídrico, carbono orgánico total y arcilla, mientras que la retención de glifosato se explicó con óxidos de aluminio, pH y arcilla. La t1/2 atrazina fue menor en suelos con historial de cultivos de gramíneas. Se obtuvieron mapas, con medidas de incertidumbre, del comportamiento regional de Kd y t1/2 que fueron usados para aproximar la peligrosidad ambiental en función de la correlación espacial entre retención y persistencia. Los protocolos metodológicos propuestos para el análisis estadístico podrías ser aplicados para mapear otras moléculas con potencial contaminante

Caracterización del recurso hídrico subterráneo de la provincia de Córdoba

Trabajo final integrador. (Area de Consolidación Métodos Cuantitativos para la Investigación Agropecuaria)--UNC- Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2015.El objetivo del presente trabajo es caracterizar los principales sistemas hidrográficos, áreas hidrogeológicas y tipo de suelo de la provincia en función de la calidad y composición del agua subterránea, identificar correlaciones entre variables características del recurso hídrico subterráneo con datos de tipo de suelo y otros parámetros descriptivos de la superficie cómo la topografía y estudiar la variabilidad espacial multivariada de los parámetros que definen la calidad y composición del acuífero y las características del terren

Studio di fattibilit? di un modello feature-based per oggetti free form

No abstract availabl

Automatic Extraction of Assembly Component Relationships for Assembly Model Retrieval

AbstractEven if during the Product Design Process, assembly models are described in terms of their constitutive components and associated relationships, only the position of each component is often stored within the Digital Mock-Up. Thus, the mating information are lost. However, these relationships are crucial for many applications, such as retrieval, assembly planning and finite element simulations. In this paper, we propose a method for the detection and use of the mating relationships for assembly model retrieval. The proposed approach detects and analyses the interferences between parts to compute their degree of freedom and kinematic pairs. To support the retrieval of assembly models, the extracted information are formalized and capitalized in a newly proposed hierarchical assembly model descriptor. Results of the application of the method are also provided to show the system capabilities. Moreover, considering that a same joint can be defined in multiple ways, this work provides also a method for retrieving assemblies in a dataset according to the part relationships and their class of equivalence