GFLIB: an Open Source Library for Genetic Folding Solving Optimization Problems

This paper aims at presenting GFLIB, a Genetic Folding MATLAB toolbox for supervised learning problems. In essence, the goal of GFLIB is to build a concise model of supervised learning, and a free open source MATLAB toolbox for performing classification and regression. The GFLIB is specifically designed for most of the traditionally used features, to evolve in applications of mathematical models. The toolbox suits all kinds of users; from the users who implemented GFLIB as “black box”, to advanced researchers who want to generate and test new functionalities and parameters of GF algorithm. The toolbox and its documentation are freely available for download at: https://github.com/mohabedalgani/gflib.git

Predicción de granizo utilizando índices atmosféricos

En la actividad agrícola existen muchos factores de riesgo que condicionan los resultados donde algunos pueden ser tratados por el hombre, como por ejemplo enfermedades o plagas pero también existen otros que no pueden ser controlados y que de suceder ponen en peligro la seguridad de las personas y producen grandes trastornos económicos. Este conjunto de factores de riesgo tienen que ver con el comportamiento de la atmósfera y los eventos extremos que surgen de ella. En particular, la ocurrencia de granizo constituye uno de los fenómenos meteorológicos capaces de infligir danos cuantiosos al deteriorar seriamente cultivos, edificios, medios de transporte, entre otros. En este trabajo se somete a discusión parte del trabajo de una tesis de maestría en minería de datos y descubrimiento de conocimiento donde el objetivo es evaluar cual es la capacidad de predicción de ocurrencia de granizo de un conjunto de índices de inestabilidad utilizando técnicas de aprendizaje automático en un entorno de Big Data.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Big data para el análisis de tormentas severas

Se presenta para discusión los primeros resultados del trabajo de una tesis de maestría en minería de datos y descubrimiento de conocimiento que tiene el objetivo de evaluar cuál es la capacidad de predicción de ocurrencia de granizo de un conjunto de índices de inestabilidad utilizando técnicas de aprendizaje automático en un entorno de Big Data. Además deja constancia de los procesos de ETL para la integración de un conjunto de fuentes heterogéneas con variedad de escalas de relevamiento y los primeros resultados del análisis multivariado sobre algunos eventos destacados. Una tormenta severa es un fenómeno atmosférico con capacidades destructivas, como pueden ser tormentas eléctricas intensas, tormentas de granizo y tornados. El granizo se considera un riesgo natural y los daños provocados por este fenómeno meteorológico extremo causan en Argentina graves pérdidas en algunas regiones y afecta a diferentes sectores económicos, tanto en las zonas urbanas como rurales. La precipitación de granizo se caracteriza por tener una alta variabilidad espacial y temporal lo que representa un gran desafío para el análisis y desarrollo de modelos de pronóstico a corto plazo.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Big data para el análisis de tormentas severas

Se presenta para discusión los primeros resultados del trabajo de una tesis de maestría en minería de datos y descubrimiento de conocimiento que tiene el objetivo de evaluar cuál es la capacidad de predicción de ocurrencia de granizo de un conjunto de índices de inestabilidad utilizando técnicas de aprendizaje automático en un entorno de Big Data. Además deja constancia de los procesos de ETL para la integración de un conjunto de fuentes heterogéneas con variedad de escalas de relevamiento y los primeros resultados del análisis multivariado sobre algunos eventos destacados. Una tormenta severa es un fenómeno atmosférico con capacidades destructivas, como pueden ser tormentas eléctricas intensas, tormentas de granizo y tornados. El granizo se considera un riesgo natural y los daños provocados por este fenómeno meteorológico extremo causan en Argentina graves pérdidas en algunas regiones y afecta a diferentes sectores económicos, tanto en las zonas urbanas como rurales. La precipitación de granizo se caracteriza por tener una alta variabilidad espacial y temporal lo que representa un gran desafío para el análisis y desarrollo de modelos de pronóstico a corto plazo.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Predicción de granizo utilizando índices atmosféricos

En la actividad agrícola existen muchos factores de riesgo que condicionan los resultados donde algunos pueden ser tratados por el hombre, como por ejemplo enfermedades o plagas pero también existen otros que no pueden ser controlados y que de suceder ponen en peligro la seguridad de las personas y producen grandes trastornos económicos. Este conjunto de factores de riesgo tienen que ver con el comportamiento de la atmósfera y los eventos extremos que surgen de ella. En particular, la ocurrencia de granizo constituye uno de los fenómenos meteorológicos capaces de infligir danos cuantiosos al deteriorar seriamente cultivos, edificios, medios de transporte, entre otros. En este trabajo se somete a discusión parte del trabajo de una tesis de maestría en minería de datos y descubrimiento de conocimiento donde el objetivo es evaluar cual es la capacidad de predicción de ocurrencia de granizo de un conjunto de índices de inestabilidad utilizando técnicas de aprendizaje automático en un entorno de Big Data.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Predicción de granizo utilizando índices atmosféricos

En la actividad agrícola existen muchos factores de riesgo que condicionan los resultados donde algunos pueden ser tratados por el hombre, como por ejemplo enfermedades o plagas pero también existen otros que no pueden ser controlados y que de suceder ponen en peligro la seguridad de las personas y producen grandes trastornos económicos. Este conjunto de factores de riesgo tienen que ver con el comportamiento de la atmósfera y los eventos extremos que surgen de ella. En particular, la ocurrencia de granizo constituye uno de los fenómenos meteorológicos capaces de infligir danos cuantiosos al deteriorar seriamente cultivos, edificios, medios de transporte, entre otros. En este trabajo se somete a discusión parte del trabajo de una tesis de maestría en minería de datos y descubrimiento de conocimiento donde el objetivo es evaluar cual es la capacidad de predicción de ocurrencia de granizo de un conjunto de índices de inestabilidad utilizando técnicas de aprendizaje automático en un entorno de Big Data.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Big data para el análisis de tormentas severas

Se presenta para discusión los primeros resultados del trabajo de una tesis de maestría en minería de datos y descubrimiento de conocimiento que tiene el objetivo de evaluar cuál es la capacidad de predicción de ocurrencia de granizo de un conjunto de índices de inestabilidad utilizando técnicas de aprendizaje automático en un entorno de Big Data. Además deja constancia de los procesos de ETL para la integración de un conjunto de fuentes heterogéneas con variedad de escalas de relevamiento y los primeros resultados del análisis multivariado sobre algunos eventos destacados. Una tormenta severa es un fenómeno atmosférico con capacidades destructivas, como pueden ser tormentas eléctricas intensas, tormentas de granizo y tornados. El granizo se considera un riesgo natural y los daños provocados por este fenómeno meteorológico extremo causan en Argentina graves pérdidas en algunas regiones y afecta a diferentes sectores económicos, tanto en las zonas urbanas como rurales. La precipitación de granizo se caracteriza por tener una alta variabilidad espacial y temporal lo que representa un gran desafío para el análisis y desarrollo de modelos de pronóstico a corto plazo.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Investigation of enhanced double weight code in point to point access networks

© 2020 Published under licence by IOP Publishing Ltd. In this paper, an investigation and evaluation to enhanced double weight (EDW) code is performed, a new technique for code structuring and building using modified arithmetical model has been given for the code in place of employing previous technique based on Trial Inspections. Innovative design has been employed for the code into P2P networks using diverse weighted EDW code to be fitting into optical CDMA relevance applications. A new developed relation for EDW code is presented, the relation is based on studying and experimenting the effect of input transmission power with code weight, and the relation developed using numerical analysis method. This relation makes the estimation for the system input power needed more efficient. The results of the code has been explained by eye diagram and parametric illustrations from the simulated results. The result shows a magnificent performance of the code during high number of users and weight. On the other hand, the relation developed for power measurement helps to prevent power loss and consumption

Investigation the nonlinear optical properties of silver nanoparticles using femtosecond laser

© 2020 Published under licence by IOP Publishing Ltd. In this research, the fabrication of silver nanoparticles and experimental nonlinear response (NLO). The fabrication of the silver nanoparticles has been done using E-Beam evaporation on a glass substrate (Ag-NPs) and investigation of their nonlinear optical response (NLO). The silver nanoparticles was evaluated by optical spectrum (UV-Vis) that shows localized surface Plasmon band at 375 nm. The experiment shows the nonlinear absorption and nonlinear refraction effect of silver nanoparticles, the silver nanoparticles is analysed by Z-Scan technique using a femtoseconds laser with 800 nm wavelength. The result shows the nonlinear absorption (NLA) is at 4.8710-4cmW-1, while (NLR) is at 7.9410-9cmW-1

Systematic comparison of different techniques to measure hippocampal subfield volumes in ADNI2

OBJECTIVE: Subfield-specific measurements provide superior information in the early stages of neurodegenerative diseases compared to global hippocampal measurements. The overall goal was to systematically compare the performance of five representative manual and automated T1 and T2 based subfield labeling techniques in a sub-set of the ADNI2 population. METHODS: The high resolution T2 weighted hippocampal images (T2-HighRes) and the corresponding T1 images from 106 ADNI2 subjects (41 controls, 57 MCI, 8 AD) were processed as follows. A. T1-based: 1. Freesurfer + Large-Diffeomorphic-Metric-Mapping in combination with shape analysis. 2. FreeSurfer 5.1 subfields using in-vivo atlas. B. T2-HighRes: 1. Model-based subfield segmentation using ex-vivo atlas (FreeSurfer 6.0). 2. T2-based automated multi-atlas segmentation combined with similarity-weighted voting (ASHS). 3. Manual subfield parcellation. Multiple regression analyses were used to calculate effect sizes (ES) for group, amyloid positivity in controls, and associations with cognitive/memory performance for each approach. RESULTS: Subfield volumetry was better than whole hippocampal volumetry for the detection of the mild atrophy differences between controls and MCI (ES: 0.27 vs 0.11). T2-HighRes approaches outperformed T1 approaches for the detection of early stage atrophy (ES: 0.27 vs.0.10), amyloid positivity (ES: 0.11 vs 0.04), and cognitive associations (ES: 0.22 vs 0.19). CONCLUSIONS: T2-HighRes subfield approaches outperformed whole hippocampus and T1 subfield approaches. None of the different T2-HghRes methods tested had a clear advantage over the other methods. Each has strengths and weaknesses that need to be taken into account when deciding which one to use to get the best results from subfield volumetry