Cooperative Positioning using Massive Differentiation of GNSS Pseudorange Measurements

With Differential GNSS (DGNSS), Single Differentiation (SD) of GNSS pseudorange mea- surements is computed with the aim of correcting harmful errors such as ionospheric and tropospheric delays. These errors can be mitigated to up to very few centimeters, which denotes a performance improvement with respect to the Standard Point Positioning (SPP) solution, widely used in GNSS receivers. However, with DGNSS it is necessary to have a very precise knowledge of the coordinates of a reference station in order to experience this performance improvement. We propose the Massive User-Centric Single Differentiation (MUCSD) algorithm, which is proven to have a comparable performance to DGNSS with- out the need of a reference station. Instead, N cooperative receivers which provide noisy observations of their position and clock bias are introduced in the model. The MUCSD algorithm is mathematically derived with an Iterative Weighted Least Squares (WLS) Estimator. The estimator lower bound is calculated with the Cramér-Rao Bound (CRB). Several scenarios are simulated to test the MUCSD algorithm with the MassiveCoop-Sim simulator. Results show that if the observations provided by the cooperative users have a noise of up to 10 meters, DGNSS performance can be obtained with N = 10. When observations are very noisy, the MUCSD performance still approaches DGNSS for high values of N

Sistema automático de predicción estética basado en Computación Evolutiva y Deep Learning

Programa Oficial de Doutoramento en Tecnoloxías da Información e as Comunicacións. 5032V01[Resumen] Actualmente, con el auge de las redes sociales, acostumbramos a tomar decisiones en función del valor estético de las imágenes. En el comercio electrónico, por ejemplo, tomamos decisiones de compra en función de las imágenes del producto. En este contexto, un sistema automático que permita seleccionar y ordenar las imágenes en función de su valor estético puede ser de gran valor. Esta tesis aborda diferentes problemas del campo de la estética computacional y propone nuevas soluciones que son validadas finalmente en un caso práctico real. En primer lugar, se estudian los datasets utilizados en estética computacional y se propone una nueva metodología para la creación de conjuntos de imágenes generalizables que se pueda aplicar en problemas de Machine Learning. A continuación, se expone un nuevo enfoque que utiliza transfer learning con un nuevo algoritmo genético híbrido para la predicción del valor estético en imágenes digitales. Finalmente, se aplica a un caso práctico real tanto la metodología de creación de datasets propuesta, como el modelo híbrido que ofreció mejores resultados en la fase experimental. Los resultados sugieren que utilizar estas herramientas en la vida cotidiana pueden mejorar tanto la experiencia de los usuarios como la productividad de los comercios electrónicos.[Resumo] Actualmente, co auxe das redes sociais, acostumamos a tomar decisións en función do valor estético das imaxes. No comercio electrónico, por exemplo, tomamos decisións de compra en función das imaxes do produto. Neste contexto, un sistema automático que permita seleccionar e ordenar as imaxes en función do seu valor est´etico pode ser de gran valor. Esta tese aborda diferentes problemas do campo da estética computacional e propón novas solucións que son validadas finalmente nun caso práctico real. En primeiro lugar, estúdanse os datasets utilizados en estética computacional e proponse unha nova metodoloxía para a creación de conxuntos de imaxes xeneralizables que se poida aplicar en problemas de Machine Learning. A continuación, exponse un novo enfoque que utiliza transfer learning cun novo algoritmo xenético híbrido para a predición do valor estético en imaxes dixitais. Finalmente, aplícase a un caso práctico real tanto a metodoloxía de creación de datasets proposta, como o modelo híbrido que ofreceu mellores resultados na fase experimental. Os resultados suxiren que utilizar estas ferramentas na vida cotiá poden mellorar tanto a experiencia dos usuarios como a produtividade dos comercios electrónicos.[Abstract] Nowadays, with the rise of social media, we are used to making decisions based on the aesthetic value of images. In e-commerce, for example, we make purchasing decisions based on product images. In this context, an automatic system that allows us to select and sort images according to their aesthetic value can be of great value. This thesis addresses different problems in the field of computational aesthetics and proposes new solutions that are finally validated in a real case study. First, we study the datasets used in computational aesthetics and propose a new methodology for the creation of generalisable image sets that can be applied to Machine Learning problems. Then, a new approach using transfer learning with a new hybrid genetic algorithm for the prediction of aesthetic value in digital images is presented. Finally, both the proposed dataset creation methodology and the hybrid model that gave the best results in the experimental phase are applied to a real case study. The results suggest that using these tools can improve both user experience and e-commerce productivity

Optimización y manejo sustentable del agua en limpieza de filtros de carbón, en el sistema de tratamiento de agua de proceso de una empresa de bebidas carbonatadas y no carbonatadas

Optimizar y manejar sustentablemente el agua en limpieza de filtros de carbón, en el sistema de tratamiento de agua de proceso de una empresa de bebidas carbonatadas y no carbonatadas, así determinar el volumen máximo de agua filtrada por los filtros de carbón activado antes de saturarse y aumentar el tiempo de funcionamiento de los filtros de carbón activado entre retrolavados, así mismo determinar el ahorro de agua utilizada en las limpiezas de los filtros de carbón

Digital Image Quality Prediction System

[Abstract] “A picture is worth a thousand words.” Based on this well-known adage, we can say that images are important in our society, and increasingly so. Currently, the Internet is the main channel of socialization and marketing, where we seek to communicate in the most efficient way possible. People receive a large amount of information daily and that is where the need to attract attention with quality content and good presentation arises. Social networks, for example, are becoming more visual every day. Only on Facebook can you see that the success of a publication increases up to 180% if it is accompanied by an image. That is why it is not surprising that platforms such as Pinterest and Instagram have grown so much, and have positioned themselves thanks to their power to communicate with images. In a world where more and more relationships and transactions are made through computer applications, many decisions are made based on the quality, aesthetic value or impact of digital images. In the present work, a quality prediction system for digital images was developed, trained from the quality perception of a group of humans.Xunta de Galicia; ED431G 2019/01Xunta de Galicia; ED431D 201716Xunta de Galicia; ED431C 20184

Qualitative and quantitative analysis of scientific contributions in agribusiness

The agribusiness is a major generator of employment and income worldwide and contributes to food security and nutrition. Therefore, the objective was to perform a qualitative and quantitative analysis of the scientific contributions in agribusiness. A bibliographic consultation was made in Scopus and "Agribusiness" was used as keyword. A textual analysis was performed on 407 scientific papers from 2020, through Nvivo 12 software using the following analysis codes: Mega trade agreements and institutional harmonization, farm-level technology pricing and contracts, market power related to the mega consolidation of companies, new agricultural technologies, emergence of agrocorporations, institutional land access rules, property rights regimes and their consequences, private enforcement of property rights, farmer class action studies and territorial reconversion. Two more codes emerged in the analysis process: Environmental impact and human health impact. Current scientific contributions in agribusiness are focused on new agricultural technologies (24%), environmental impact (17%) and local actions of farmers (14%). A qualitative improvement of the contributions is observed as more elements that support the complex processes agribusiness generates are increasingly incorporated. From focusing on economic and financial aspects, sustainability-oriented and social commitment domains are now considered. A modern and innovative concept defines agribusiness as economic activities with different forms or models of production, derived from or linked to agricultural products. It considers production-consumption processes and farmers are inserted in a differentiated way according to their economic rationality. These activities are not only focused on the generation of monetary value, but also on the social processes it produces, where multiple actors are involved

Entomofauna acuática asociada al Río Santa Clara en Veraguas, República de Panamá.

Este estudio se realizó con la finalidad de determinar la entomofauna acuática asociada al Río Santa Clara, en la Provincia de Veraguas. Se recolectaron los insectos entre los meses de febrero a agosto del 2000 cada dos semanas, en cada una de las cuatro estaciones. Se utilizaron diferentes métodos de captura de acuerdo al sustrato. Una red acuática tipo D-Net, para realizar los barridos en el fondo y en la vegetación marginal sumergida, pinzas entomológicas para desalojar los insectos de sus refugios en las rocas.También nos ayudamos con una red de mano, para capturar los insectos nadadores y los que se encontraban sobre la película de agua. La entomofauna asociada al Río Santa Clara consiste en 54 géneros agrupados en 27 familias que pertenecen a 6 órdenes. El OrdenHemiptera, es el más abundante en cuanto al número de géneros, registró 17 géneros distribuidos en 8 familias; seguido del Orden Odonata con 15 géneros agrupados en 7 familias; el Orden Coleoptera reportó 11 géneros distribuidos en 6 familias; el Orden Ephemeroptera con 8 géneros que pertenecen a 3 familias; el Orden Trichoptera presentó dos familias y dos géneros; y el Orden Neuroptera con 1 familia y 1 género

Entomofauna acuática asociada al Río Santa Clara en Veraguas, república de Panamá.

Este estudio se realizó con la finalidad de determinar la entomofauna acuática asociada al Río Santa Clara, en la Provincia de Veraguas. Se recolectaron los insectos entre los meses de febrero a agosto del 2000 cada dos semanas, en cada una de las cuatro estaciones. Se utilizaron diferentes métodos de captura de acuerdo al sustrato. Una red acuática tipo D-Net, para realizar los barridos en el fondo y en la vegetación marginal sumergida, pinzas entomológicas para desalojar los insectos de sus refugios en las rocas. También nos ayudamos con una red de mano, para capturar los insectos nadadores y los que se encontraban sobre la película de agua. La entomofauna asociada al Río Santa Clara consiste en 54 géneros agrupados en 27 familias que pertenecen a 6 órdenes. El Orden Hemiptera, es el más abundante en cuanto al número de géneros, registró 17 géneros distribuidos en 8 familias; seguido del Orden Odonata con 15 géneros agrupados en 7 familias; el Orden Coleoptera reportó 11 géneros distribuidos en 6 familias; el Orden Ephemeroptera con 8 géneros que pertenecen a 3 familias; el Orden Trichoptera presentó dos familias y dos géneros; y el Orden Neuroptera con 1 familia y 1 género

ENTOMOFAUNA ACUÁTICA ASOCIADA AL RÍO SANTA CLARA EN VERAGUAS, REPÚBLICA DE PANAMÁ.

Este estudio se realizó con la finalidad de determinar la entomofauna acuática asociada al Río Santa Clara, en la Provincia de Veraguas. Se recolectaron los insectos entre los meses de febrero a agosto del 2000 cada dos semanas, en cada una de las cuatro estaciones. Se utilizaron diferentes métodos de captura de acuerdo al sustrato. Una red acuática tipo D-Net, para realizar los barridos en el fondo y en la vegetación marginal sumergida, pinzas entomológicas para desalojar los insectos de sus refugios en las rocas. También nos ayudamos con una red de mano, para capturar los insectos nadadores y los que se encontraban sobre la película de agua. La entomofauna asociada al Río Santa Claraconsiste en 54 géneros agrupados en 27 familias que pertenecen a 6 órdenes. El Orden Hemiptera, es el más abundante en cuanto al número de géneros, registró 17 géneros distribuidos en 8 familias; seguido del Orden Odonata con 15 géneros agrupados en 7 familias; el Orden Coleoptera reportó II géneros distribuidos en 6 familias; el Orden Ephemeroptera con 8 géneros que pertenecen a 3 familias; el Orden Trichoptera presentó dos familias y dos géneros; y el Orden Neuroptera con I familia y 1 género

Towards Automatic Image Enhancement with Genetic Programming and Machine Learning

This article belongs to the Special Issue Genetic Programming, Theory, Methods and Applications[Abstract] Image Enhancement (IE) is an image processing procedure in which the image’s original information is improved, highlighting specific features to ease post-processing analyses by a human or machine. State-of-the-art image enhancement pipelines apply solutions to fixed and static constraints to solve specific issues in isolation. In this work, an IE system for image marketing is proposed, more precisely, real estate marketing, where the objective is to enhance the commercial appeal of the images, while maintaining a level of realism and similarity with the original image. This work proposes a generic image enhancement pipeline that combines state-of-the-art image processing filters, Machine Learning methods, and Evolutionary approaches, such as Genetic Programming (GP), to create a dynamic framework for Image Enhancement. The GP-based system is trained to optimize 4 metrics: Neural Image Assessment (NIMA) technical and BRISQUE, which evaluate the technical quality of the images; and NIMA aesthetics and PhotoILike, that evaluate the commercial attractiveness. It is shown that the GP model was able to find the best image quality enhancement (0.97 NIMA Aesthetics), while maintaining a high level of similarity with the original images (Structural Similarity Index Measure (SSIM) of 0.88). The framework has better performance according to the image quality metrics than the off-the-shelf image enhancement tool and the framework’s isolated parts.This research was supported by Centro de Investigación de Galicia “CITIC”, funded by Xunta de Galicia and the European Union (European Regional Development Fund-Galicia 2014-2020 Program), by grant ED431G 2019/01. This work is also supported by Ministry of Science and Innovation project Society Challenges (Ref. PID2020-118362RB-I00)Xunta de Galicia; ED431G 2019/0