Perancangan Sistem Rigging pada Tokoh 3D DJ dalam Video Musik Fakta

Di dalam animasi 3 dimensi, sebuah model tidak dapat digerakkan begitu saja oleh animator. Model tersebut harus diberi tulang dan kerangka oleh rigger agar terlihat hidup. Seorang rigger harus dapat membuat sistem rig yang efisien. Dalam sebuah proyek video musik, terdapat sebuah karakter dengan nama DJ yang tidak banyak melakukan ekspresi wajah. Dengan kekurangan tersebut, tokoh DJ perlu banyak berekspresi melalui pergerakan tubuhnya. Oleh sebab itu, penulis menentukan rumusan masalah bagaimana perancangan sistem rigging pada tokoh DJ dalam video musik Fakta. Adapun teori utama yang dipakai adalah teori pembuatan sistem rigging seperti teori mengenai joints, controller, dan skinning. Sebelum pembuatan sistem rigging, rigger harus mengetahui pergerakan apa saja yang akan dilakukan sehingga sistem rigging yang dibuat dapat menjadi lebih efisien. Dalam proses pembuatan sistem rigging, akan terjadi banyak percobaan untuk mendapatkan hasil yang memuaskan. Pembuatan joints akan banyak membutuhkan ketepatan dan pemahaman mengenai tulang dan cara gerak objek tersebut. Pembuatan controller akan membutuhkan pemahaman mengenai pergerakan objek dan cara animator bekerja. Pembuatan skinning akan membutuhkan pemahaman mengenai anatomi objek dan banyak percobaan untuk mendapatkan hasil yang lebih memuaskan

Predicción de nubes a corto plazo para una planta solar a partir de datos históricos

This work considers the problem of forecasting the normal solar irradiance with high spatial and temporal resolution (5 minutes). The forecasting is based on a dataset registered during one year from the high resolution radiometric network at a operational solar power plan at Almeria, Spain. In particular, we show a technique for forecasting the irradiance in the next few minutes from the irradiance values obtained on the previous hour. Our proposal employs a type of recurrent neural network known as LSTM, which can learn complex patterns and that has proven its usability for forecasting temporal series. The results show a reasonable improvement with respect to other prediction methods typically employed in the studies of temporal series.Es este trabajo se aborda el problema de la predicción de radiación global sobre superficie horizontal con alta resolución espacial y temporal (5 minutos) a partir de los datos registrados durante un año en la red radiométrica de alta resolución ubicada en la Plataforma Solar de Almería. En particular se muestra un método capaz de predecir el valor de radiación en los siguientes minutos a partir de los valores de los minutos anteriores. El método emplea el tipo de red neuronal recurrente conocido como LSTM, capaz de aprender patrones complejos y predecir el próximo elemento de una serie temporal. Los resultados muestran una mejora apreciable en con respecto a los métodos de predicción empleados habitualmente en el estudio de series temporales.Facultad de Informátic

Predicción de nubes a corto plazo para una planta solar a partir de datos históricos

This work considers the problem of forecasting the normal solar irradiance with high spatial and temporal resolution (5 minutes). The forecasting is based on a dataset registered during one year from the high resolution radiometric network at a operational solar power plan at Almeria, Spain. In particular, we show a technique for forecasting the irradiance in the next few minutes from the irradiance values obtained on the previous hour. Our proposal employs a type of recurrent neural network known as LSTM, which can learn complex patterns and that has proven its usability for forecasting temporal series. The results show a reasonable improvement with respect to other prediction methods typically employed in the studies of temporal series.Es este trabajo se aborda el problema de la predicción de radiación global sobre superficie horizontal con alta resolución espacial y temporal (5 minutos) a partir de los datos registrados durante un año en la red radiométrica de alta resolución ubicada en la Plataforma Solar de Almería. En particular se muestra un método capaz de predecir el valor de radiación en los siguientes minutos a partir de los valores de los minutos anteriores. El método emplea el tipo de red neuronal recurrente conocido como LSTM, capaz de aprender patrones complejos y predecir el próximo elemento de una serie temporal. Los resultados muestran una mejora apreciable en con respecto a los métodos de predicción empleados habitualmente en el estudio de series temporales.Facultad de Informátic

Predicción de nubes a corto plazo para una planta solar a partir de datos históricos

This work considers the problem of forecasting the normal solar irradiance with high spatial and temporal resolution (5 minutes). The forecasting is based on a dataset registered during one year from the high resolution radiometric network at a operational solar power plan at Almeria, Spain. In particular, we show a technique for forecasting the irradiance in the next few minutes from the irradiance values obtained on the previous hour. Our proposal employs a type of recurrent neural network known as LSTM, which can learn complex patterns and that has proven its usability for forecasting temporal series. The results show a reasonable improvement with respect to other prediction methods typically employed in the studies of temporal series.Es este trabajo se aborda el problema de la predicción de radiación global sobre superficie horizontal con alta resolución espacial y temporal (5 minutos) a partir de los datos registrados durante un año en la red radiométrica de alta resolución ubicada en la Plataforma Solar de Almería. En particular se muestra un método capaz de predecir el valor de radiación en los siguientes minutos a partir de los valores de los minutos anteriores. El método emplea el tipo de red neuronal recurrente conocido como LSTM, capaz de aprender patrones complejos y predecir el próximo elemento de una serie temporal. Los resultados muestran una mejora apreciable en con respecto a los métodos de predicción empleados habitualmente en el estudio de series temporales.Facultad de Informátic

The Tumor Coagulome as a Transcriptional Target and a Potential Effector of Glucocorticoids in Human Cancers

Background: The coagulome, defined as the repertoire of genes that locally regulate coagulation and fibrinolysis, is a key determinant of vascular thromboembolic complications of cancer. In addition to vascular complications, the coagulome may also regulate the tumor microenvironment (TME). Glucocorticoids are key hormones that mediate cellular responses to various stresses and exert anti-inflammatory effects. We addressed the effects of glucocorticoids on the coagulome of human tumors by investigating interactions with Oral Squamous Cell Carcinoma, Lung Adenocarcinoma, and Pancreatic Adenocarcinoma tumor types. Methods: We analyzed the regulation of three essential coagulome components, i.e., the tissue factor (TF), urokinase-type plasminogen activator (uPA), and plasminogen activator inhibitor-1 (PAI-1) in cancer cell lines exposed to specific agonists of the glucocorticoid receptor (GR) (dexamethasone and hydrocortisone). We used QPCR, immunoblots, small-interfering RNA, Chromatin immunoprecipitation sequencing (ChIPseq) and genomic data from whole tumor and single-cell analyses. Results: Glucocorticoids modulate the coagulome of cancer cells through a combination of indirect and direct transcriptional effects. Dexamethasone directly increased PAI-1 expression in a GR-dependent manner. We confirmed the relevance of these findings in human tumors, where high GR activity/high SERPINE1 expression corresponded to a TME enriched in active fibroblasts and with a high TGF-β response. Conclusion: The transcriptional regulation of the coagulome by glucocorticoids that we report may have vascular consequences and account for some of the effects of glucocorticoids on the TME.</p

Situación Actual de la Agrivoltaica en España, Europa y el Mundo - Oprotunidades y Desafíos

High-level overview of the status of agrivoltaics in Spain, Europe and the world, focusing particularly on current opportunities and challenges

Analysis of the Coordination of EU Funding Programmes in Selected EU Member States

ESIF funding to the Czech Republic is expected to decline after 2020, due to an EU-level shift towards other budget headings. A key priority is therefore to assess opportunities to increase revenue from other EU funding programmes in future, notably those where projects are selected at EU level on a competitive basis i.e. where the budget allocated to the Czech Republic is not pre-determined. One possible means of increasing receipts from EU funding programmes could be to improve coordination between Czech entities responsible for managing and implementing ESIF and other EU programmes. This study examines varied approaches to the coordination of ESIF and directly-managed EU funding programmes (COSME, Creative Europe, EaSI, Horizon 2020, and LIFE) in four Member States (Austria, Belgium, Estonia and Spain) and provides recommendations for improving coordination in the Czech Republic. It examines coordination at three levels (strategic planning; OP-level management and implementation; and project level engagement and implementation) and considers different intensities of coordination (active cooperation, consultation and dialogue, exchange of information and experience, and complementarity and coherence). Coordination may be hindered by political, institutional and cognitive lock-in to existing networks and routines. Development policies (e.g. smart specialisation strategies or place-based approaches) often aim to open up the development process and funding opportunities to a wider range of stakeholders and to stimulate new forms of coordination and cooperation. High-level political commitment and practical incentives are needed to ensure that new ideas and connections are implemented and maintained over time. Boundary spanners and cross-sectoral forums can help to build and nurture connections across sectoral, thematic and organisational boundaries

Predicción de nubes a corto plazo para una planta solar a partir de datos históricos

Es este trabajo se aborda el problema de la predicción de radiación global sobre superficie horizontal con alta resolución espacial y temporal (5 minutos) a partir de los datos registrados durante un año en la red radiométrica de alta resolución ubicada en la Plataforma Solar de Almería. En particular se muestra un método capaz de predecir el valor de radiación en los siguientes minutos a partir de los valores de los minutos anteriores. El método emplea el tipo de red neuronal recurrente conocido como LSTM, capaz de aprender patrones complejos y predecir el próximo elemento de una serie temporal. Los resultados muestran una mejora apreciable en la precisión del método con respecto a la predicción basada en el último valor conocido.Facultad de Informátic

Predicción de nubes a corto plazo para una planta solar a partir de datos históricos

Es este trabajo se aborda el problema de la predicción de radiación global sobre superficie horizontal con alta resolución espacial y temporal (5 minutos) a partir de los datos registrados durante un año en la red radiométrica de alta resolución ubicada en la Plataforma Solar de Almería. En particular se muestra un método capaz de predecir el valor de radiación en los siguientes minutos a partir de los valores de los minutos anteriores. El método emplea el tipo de red neuronal recurrente conocido como LSTM, capaz de aprender patrones complejos y predecir el próximo elemento de una serie temporal. Los resultados muestran una mejora apreciable en la precisión del método con respecto a la predicción basada en el último valor conocido.Facultad de Informátic