CERCO VIVO DE Parkinsonia aculeata PARA MITIGAR LA PRESENCIA DE RESIDUOS LIVIANOS EN EL PERÍMETRO DEL BOTADERO A CIELO ABIERTO DEL DISTRITO DE MOTUPE

El distrito de Motupe es uno de los 12 distritos que conforma la provincia de Lambayeque, ubicado a 79 km al norte de la ciudad de Chiclayo; la municipalidad de Motupe realiza la disposición final de sus residuos sólidos a través de un botadero ubicándose en su jurisdicción disponiéndose diariamente 45.00 metros cúbicos de residuos sólidos. Este botadero presenta los mismos problemas que los demás de la provincia, como son lugares con mucho viento y con poblaciones cercanas que se ven afectadas por la presencia de residuos de bajo peso; ante ello se elaboró la presente investigación de la instalación de cerco vivo con la especie nativa Parkinsonia aculeata de la flora del bosque seco de Lambayeque para la instalación de un cerco vivo en parte del perímetro del botadero a cielo abierto del distrito de Motupe, donde también se identificó esta especie nativa que incurra en una recuperación del paisaje y corregir los problemas ocasionados por la dispersión de los residuos. La metodología empleada en esta investigación fue descriptivo y diseño no experimental. Y como resultado se determinó la ubicación mediante un arcGis, también se determinó cuántas especies de Parkinsonia aculeata son necesarias para el cerco, se determinó también cuántos residuos livianos quedaron atrapados en cada plantón sembrado.Tesi

Smart Bagged Tree-based Classifier optimized by Random Forests (SBT-RF) to Classify Brain- Machine Interface Data

Brain-Computer Interface (BCI) is a new technology that uses electrodes and sensors to connect machines and computers with the human brain to improve a person\u27s mental performance. Also, human intentions and thoughts are analyzed and recognized using BCI, which is then translated into Electroencephalogram (EEG) signals. However, certain brain signals may contain redundant information, making classification ineffective. Therefore, relevant characteristics are essential for enhancing classification performance. . Thus, feature selection has been employed to eliminate redundant data before sorting to reduce computation time. BCI Competition III Dataset Iva was used to investigate the efficacy of the proposed system. A Smart Bagged Tree-based Classifier (SBT-RF) technique is presented to determine the importance of the features for selecting and classifying the data. As a result, SBT-RF is better at improving the mean accuracy of the dataset. It also decreases computation cost and training time and increases prediction speed. Furthermore, fewer features mean fewer electrodes, thus lowering the risk of damage to the brain. The proposed algorithm has the greatest average accuracy of ~98% compared to other relevant algorithms in the literature. SBT-RF is compared to state-of-the-art algorithms based on the following performance metrics: Confusion Matrix, ROC-AUC, F1-Score, Training Time, Prediction speed, and Accuracy