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Amino acid complexes of zirconia represent an entirely new class of materials that were synthesized and studied for the first time for the decontamination of fluoride ion containing aqueous solutions. Glutamic and aspartic acid complexes of zirconia assembled with thin carbon (stacked graphene oxide) platelets deriving from graphite oxide (GO) were synthesized by a two-step method to prepare adsorbents. The characterization of the complexes was carried out using infrared spectroscopy to determine the functional groups and the types of interaction between the composites and fluoride ions. To reveal the mechanisms and extent of adsorption, two types of batch adsorption measurements were performed: (i) varying equilibrium fluoride ion concentrations to construct adsorption isotherms at pH = 7 in the absence of added electrolytes and (ii) using fixed initial fluoride ion concentrations (10 mg/L) with a variation of either the pH or the concentration of a series of salts that potentially interfere with adsorption. The experimental adsorption isotherms were fitted by three different theoretical isotherm equations, and they are described most appropriately by the two-site Langmuir model for both adsorbents. The adsorption capacities of Zr-glutamic acid-graphite oxide and Zr-aspartic acid-graphite oxide are 105.3 and 101.0 mg/g, respectively. We found that two distinct binding modes are combined in the Zr-amino acid complexes: at low solution concentrations, F− ions are preferentially adsorbed by coordinating to the surface Zr species up to a capacity of ca. 10 mg/g. At higher concentrations, however, large amounts of fluoride ions may undergo anion exchange processes and physisorption may occur on the positively charged ammonium moieties of the interfacially bound amino acid molecules. The high adsorption capacity and affinity of the studied dicarboxylate-type amino acids demonstrate that amino acid complexes of zirconia are highly variable materials for the safe and efficient capture of strong Lewis base-type ions such as fluoride.

A new technique based on the Band-Limited Phase-Only Correlation (BLPOC) function to deal with acoustic individual identification is proposed in this paper. This is a biometric technique suitable for limited data individual bird identification. The main advantage of this new technique, in contrast to traditional algorithms where the use of large-scale datasets is assumed, is its ability to identify individuals by the use of only two samples from the bird species. The proposed technique has two variants (depending on the method used to analyze and extract the bird vocalization from records): automatic individual verification algorithm and semi-automatic individual verification algorithm. The evaluation of the automatic algorithm shows an average precision that is over 80% for the identification comparatives. It is shown that the efficiencies of the algorithms depend on the complexity of the vocalizations.

Aims: To determine the metallicities of 113 Southern Hemisphere Vega-like candidate stars in relation to the Exoplanet host group and field stars. Methods: We applied two spectroscopic methods of abundance determinations: equivalent width measurements together with the ATLAS9 (Kurucz 1993) model atmospheres and the WIDTH9 program, and a comparison of observed spectra with the grid of synthetic spectra of Munari et al. (2005). Results: For the Vega-like group, the metallicities are indistinguishable from those of field stars not known to be associated with planets or disks. This result is quite different from the metallicities of Exoplanet host stars which are metal-rich in comparison to field stars., 25 pages, 4 figures

In this work, a novel model of Markov Random Field (MRF) is introduced. Such a model is based on a proposed Semi-Huber potential function and it is applied successfully to image segmentation in presence of noise. The main difference with respect to other half-quadratic models that have been taken as a reference is, that the number of parameters to be tuned in the proposed model is smaller and simpler. The idea is then, to choose adequate parameter values heuristically for a good segmentation of the image. In that sense, some experimental results show that the proposed model allows an easier parameter adjustment with reasonable computation times.

The present chapter illustrates the use of some recent alternative methods to deal with digital image filtering and restoration. This collection of methods is inspired on the use of Markov Random Fields (MRF), which introduces prior knowledge of information that will allow, more efficiently, modeling the image acquisition process. The methods based on the MRF are analyzed and proposed into a Bayesian framework and their principal objective is to eliminate noise and some effects caused by excessive smoothness on the reconstruction process of images which are rich in contours or edges. In order to preserve object edges into the image, the use of certain convexity criteria into the MRF is proposed obtaining adequate weighting of cost functions in cases where discontinuities are remarked and, even better, for cases where such discontinuities are very smooth.

Neurocysticercosis resulting from Taenia solium infections is a major cause of adult-acquired seizures worldwide. Disease is caused by larval cysts, and treatment consists of the anthelmintic drugs albendazole or praziquantel. There are no standard methods to assess drug activity to T. solium cysts in vitro . Morphological, functional, and biochemical changes that might reflect damaging (inhibiting, cytotoxic) drug effects were analyzed after exposure of cysts to albendazole sulfoxide (ABZ-SO), the major active metabolite of the drug in vivo , praziquantel (PZQ), or combinations of both. PZQ exposure led to a decrease in cyst size and inhibition of evagination, whereas ABZ-SO exposure resulted in minimal changes. Alkaline phosphatase (AP) is normally secreted by cysts, and both drugs inhibited AP secretion at concentrations of 5 and 50 ng/ml for PZQ and ABZ-SO, respectively. Some combinations of both drugs resulted in additive and/or synergistic activities. Parasite-specific antigen, detected in the cerebrospinal fluid and blood of infected patients, is also normally secreted by T. solium cysts. Antigen secretion was similarly inhibited by ABZ-SO and PZQ and a combination of both drugs, suggesting that inhibition of secretion is a common downstream consequence of the activities of both drugs. These studies establish quantitative methods to measure in vitro anthelmintic activity and suggest combination therapy with ABZ-SO and PZQ may have clinical benefit.

In our recently reported work [1] (Villa et al., 2009) we derived a regularized quadratic-cost function, which includes fringe orientation information, for denosing fringe pattern images. In this work we adopt such idea for denoising wrapped phase-maps. We use a regularized cost-function that uses complex-valued Markov random fields (CMRFs) with orientation information of the filtering direction along isophase lines. The advantage of using an anisotropic filter along isophase lines is that phase and noise can be properly separated while 2 pi phase jumps are preserved even in high frequency zones. Apart from its robustness, the outstanding advantage of our method is its minimal computational effort. We present some results processing simulated and real phase-maps.

Hard problem of cartographic pattern recognition in fine scale maps, using information that comes from coarse scale maps, is considered. The maps are raster-scanned color maps of different thematic, representing the same territory in coarse and fine scale respectively. A solution called Coarse-to-Fine Scale Method is proposed. This method is defined in terms of means: coarse scale maps and their information; concepts: image associated function, cartographic knowledge domain and cartographic pattern; and tools: a set of clustering criteria of the Logical Combinatorial Pattern Recognition.

La falta de prevención por parte de los conductores lleva a revisar sus vehículos cuando presentan alguna falla que evita que el automóvil funcione. Algunas de estas fallas se presentan por falta de mantenimiento, desconocimiento o por descuido del propietario, así como elementos naturales tales como polvo y agua. Una de las fallas que se presenta es el desgaste de electrodos en bujías. En este trabajo se desarrolló una técnica no invasiva que detecta y clasifica puntualmente las fallas por desgaste de electrodos en bujías de automóviles para prevenir daños más graves, y un mayor consumo de combustible. Al ser una técnica no invasiva se reduce el tiempo en el que el automóvil se encuentra en mantenimiento. El proyecto se desarrolló en tres etapas. En la primera se realizó la grabación de las señales acústicas provenientes de dos motores de automóviles (Honda Civic y Seat Ibiza) con desgaste en los electrodos de las bujías. Dichas grabaciones se sometieron a un análisis en donde se etiquetaron con el fin de tener tres clasificaciones posibles: ninguna falla, 1 falla y 2 fallas. En la segunda etapa se realizó un pre-procesamiento en la que se acortaron en duración las grabaciones, se obtuvieron los espectrogramas y se extrajeron tanto las características MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) como las características estadísticas de primer y segundo grado (Media, Mediana, Moda, desviación estándar, varianza, percentiles, etc) de las señales acústicas, para construir dos bases de datos. La detección de fallas se llevó a cabo mediante los clasificadores K-NN (K Nearest Neighbour) y SVM (Support Vector Machine). Las bases de datos se subdividieron en dos subconjuntos con el fin de entrenar y validar los modelos de clasificación. En la tercera etapa se utilizó el escáner ELM327 para determinar el consumo de combustible en cada una de las pruebas realizadas a los dos automóviles. La clasificación utilizando las características de los espectrogramas produjeron una eficiencia del 100% en el entrenamiento y un 53% en la validación del modelo en el mejor de los casos. Cuando se utilizaron las características estadísticas y MFCC la eficiencia en el entrenamiento bajo al 95% y subió hasta el 100% en la validación. De acuerdo a los registros obtenidos del consumo de combustible se tiene que con la presencia de una bujía con electrodos desgastados el consumo incrementa un 2%, mientras que con la presencia de dos bujías con electrodos desgastados el consumo incrementa hasta un 8%. El uso de MFCC y características estadísticas incrementa la eficiencia de la clasificación de las señales acústicas.

The thesis work presents an analysis of a multiclass classification problem through the analysis of acoustic signals to identify healthy bee colonies, queenless colonies and colonies of low population. Five colonies of Carniola honey bee were studied under diferent biological conditions. A monitor system based on a Raspberry Pi 2 and omnidirectional microphones was implemented to study the honey bee colonies. The analysis methodology is based on MFCC's and a penalized Lasso logistic regression model. The results show that is possible to identify every condition in the model with a high classification rate. However, the most interesting results came from the cluster analysis of the data through scatters plots of singular value decomposition. The results show that samples that represents the same condition tend to group, also, the colonies can generate slightly diferent patterns and the data clusters of the same condition tend to be close, the clusters can be afected by healthy conditions, weather, number of bees and ecological factors. Finally, an analysis of the monitoring parameters to determinate the data size and number of samples that ofter a good performance and with a minimum memory space requirement was carried out. El trabajo de tesis presenta un análisis de un problema de clasificación multiclase para identificar colonias saludables, sin reina y de baja población, mediante el análisis de las señales acústicas. Se estudiaron cinco colonias de abeja carniola en distintas condiciones biológicas. Para grabar el sonido de las colonias de abejas se implementó un sistema de monitoreo basado en una Raspberry Pi 2 y micrófonos omnidireccionales. La metodología de análisis está basada en MFCC y un modelo de clasificación penalizado mediante Regresión Logística Lasso. Los resultados demuestran que es posible identificar cada una de las condiciones bajo estudio con una alta tasa de correcta clasificación. Sin embargo, la parte más interesante del estudio se centra en el análisis de los conglomerados mediante gráficas de dispersión utilizando descomposición en valores singulares. El análisis permitió observar que las muestras de colonias que representan la misma condición se agrupan, además, las colonias pueden generar ligeras variaciones en el patrón y puede estar relacionado con su estado de salud, volumen poblacional y actividad de pecoreo. Finalmente, se calcularon los parámetros de monitoreo para determinar la cantidad de muestras y la longitud que brinden un buen rendimiento y al mismo tiempo el espacio de almacenamiento en memoria sea mínimo.

El siguiente trabajo está enfocado en la detección de fuentes acústicas no deseadas usando tecnología de Monitoreo Acústico Pasivo o PAM por sus siglas en inglés (Passive Acoustic Monitoring). Siendo la parte central del trabajo la localización de una fuente acústica, se ha utilizado un sistema formado por un arreglo circular de ocho sensores, y la tarjeta de desarrollo Matrix Creator en una plataforma Raspberry 3Pi. Para lograr la detección y localización de una señal con monitoreo pasivo se determinó por DOA (Direction of arrival). Ahora bien, la determinación del DOA se puede hacer de diferentes maneras, la más general es por medio de TDOA (time difference of arrival). El TDOA mide el retardo con el cual llega la señal bajo estudio a cada par de sensores. Una forma de medir este retardo es por medio de la correlación. En este trabajo se desarrollaron pruebas de localización acústica con un arreglo circular de micrófonos el cual está disponible en una versión comercial. Se probaron diferentes algoritmos de localización como el algoritmo N-M máximo descenso, y MUSIC en la estimación de Dirección de arribo (DOA). El trabajo presenta una propuesta de monitoreo acústico pasivo ante el problema de la contaminación acústica marina. Aunque no se realizaron pruebas en agua debido al tiempo y la ubicación geográfica donde se realizó este trabajo, existe mucha información auxiliar para ampliar este tipo de investigaciones, que explican y demuestran el efecto catastrófico de estas tecnologías de rastreo a gran escala. Este proyecto se enfoca en herramientas de software disponibles y gratuitas para encontrar la dirección de la fuente emisora nociva DOA para mamíferos marinos en coordenadas polares y cartesianas, con el uso de nuevos sistemas experimentales de hardware como Matrix Creator y Raspberry3Pi que tienen muchas ventajas para investigaciones académicas, para el desarrollo de nuevas tecnologías que sirvan para la concientización y mitigación acústica para el comienzo del restablecimiento de la vida acuática y sub acuática.

Hoy en día la navegación por GPS es una herramienta muy útil para la humanidad, mediante esta tecnología las personas pueden desplazarse por lugares en los cuales no han estado antes con cierto grado de precisión. Algunos dispositivos de navegación terrestre incorporan mapas cargados previamente, lo que permite una mejor experiencia en navegación. Como la mayoría de la tecnología, el sistema GPS surgió como una idea de régimen militar implementada por el departamento de defensa de Estados Unidos, pero con el pasar de los años se optó por permitir su uso a la comunidad civil para aplicaciones de posicionamiento, navegación, ubicación de vehículos, etc. El posicionamiento por GPS se basa principalmente en la ubicación de un punto sobre la superficie terrestre por medio de un satélite transmisor y un receptor que se ubica por medio del principio de Triangulación. Las unidades de medición inercial o IMU (por sus siglas en inglés), son dispositivos que miden aceleración y orientación, que implementados con algún procesador o sistema de cómputos permiten crear un sistema de navegación inercial o INS (por sus siglas en ingles). El enfoque de esta investigación es hacer un sistema de bajo costo que permita fusionar los datos provenientes de los sistemas INS/GPS por medio de un filtro de Kalman, esto con la finalidad de aprovechar las características propias de cada sistema y mejorar la precisión del posicionamiento por GPS, logrando minimizar el error con hasta un 98%. Mientras otros sistemas similares cuestan aproximadamente entre 1,300 y 3,500 dólares (26,104 pesos y 70,280 pesos, respectivamente), el sistema propuesto en esta investigación tiene un costo aproximado de 1,400 pesos (70 dólares).

By oral communication , human beings have achieved, among other things, the transmission of ideas and knowledge. However, good communication regardless of the language, should be clear, objective and expressive so that what is meant is what the listener understands. A few decades ago it was thought that training the voice was matter of commentators, announcers, reporters, and others. Today, however, we can’t leave this matter to those areas; instead, anyone needs to talk a correct, clear and natural language. Speech recognition is based on the research of the process of speech and communication, and how this knowledge can be applied as a tool for different purposes. The focus of this research is the use of Hidden Markov Models in order to perform tests of diction in the Spanish language on isolated words. To do so, we propose three different methods which are modifications in the application of Hidden Markov Models which are Hidden Markov Models with DTW (MDTW), Hidden Markov Models with DTW approximated by left and right (MID) and Hidden Markov Models filling words (MRP). Through this research for speech recognition, becomes possible to distinguish between qualities of diction and a recognition efficiency above 90 % for any of the proposed methods. Gracias a la comunicación oral el ser humano ha logrado, entre otras cosas, la transmisión de ideas y conocimientos. Sin embargo, la buena comunicación, independientemente del idioma, debe ser clara, objetiva y expresiva con el fin de que lo que se quiere expresar sea lo que el oyente entienda. Hace algunas décadas se pensaba que educar la voz era asunto de los comentaristas, locutores, reporteros, entre otros. Hoy en día, sin embargo, no se puede dejar este asunto para aquellas áreas antes mencionadas sino que cualquier persona necesita hablar un lenguaje correcto, claro y natural. El reconocimiento de voz se basa en el estudio sobre el proceso del habla y la comunicación, y la forma en que este conocimiento puede ser aplicado como herramienta para diversas finalidades. El enfoque de esta investigación es la aplicación de Modelos Ocultos de Markov con la finalidad de realizar pruebas de dicción en el idioma español de palabras aisladas. Para ello se propone el uso de tres diferentes métodos que son modificaciones en la aplicación de Modelos Ocultos de Markov los cuales son Modelos Ocultos de Markov con DTW (MDTW), Modelos Ocultos de Markov con DTW aproximado por izquierda y derecha (MID) y Modelos Ocultos de Markov con relleno de palabras (MRP). Mediante esta investigación para reconocimiento del habla se hace posible el distinguir entre calidades de dicción y con una eficiencia de reconocimiento por encima del 90 % para cualquiera de los métodos propuestos.