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6 results, page 1 of 1
Margaret Redinbaugh Suresh L.M. (2022)
Article
Maize Lethal Necrosis Diagnostics Recombinase Polymerase Amplification CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MAIZE MAIZE CHLOROTIC MOTTLE VIRUS DISEASES DETECTION
Francisco Pinto Matthew Paul Reynolds Robert Furbank (2024)
Article
Deep Learning Object-Based Image Analysis Optical Imagery CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA AGRICULTURE IMAGE ANALYSIS PLANT BREEDING REMOTE SENSING MACHINE LEARNING
Manje Gowda Prasanna Boddupalli Kanwarpal Dhugga Vijay Chaikam (2023)
Article
R1-nj Marker Embryo Rescue False Positives False Detection Rate False Negative Rate CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA DOUBLED HAPLOIDS MAIZE BREEDING PROGRAMMES INBRED LINES CROPS
Study of modal coupling in tapered optical fibers
LUIS ALEJANDRO HERRERA PIAD (2019)
La comunicación por fibra óptica es una forma de transmitir información mediante el envío de pulsos de luz a través de una fibra óptica. Desarrollados por primera vez en la década de los 70s, los sistemas de comunicación de fibra óptica han revolucionado la industria debido a sus ventajas sobre la transmisión eléctrica. Las tecnologías de telecomunicaciones y láseres se han relacionado recientemente con fibras de pocos modos, de área modal grande y multimodo. Más específicamente, se han propuesto linternas fotónicas, combinadores de fuentes y fibras multimodo para láseres de alta potencia y comunicaciones. Otro dispositivo que se usa frecuentemente en los láseres, sensores y otras sistemas de comunicaciones es la fibra óptica cónica o estrechada. Fue necesario maximizar la potencia óptica recolectada en una guía de onda desde el campo de difracción de un láser semiconductor; por lo tanto, la técnica de mapeo permitió la remodelación del campo capturado en el modo fundamental de la guía de onda de salida. Además, los sensores de fibra estrechada son capaces de medir diversas variables como índice de refracción, tensión, campo magnético, temperatura y señales acústicas. En comparación con las estructuras de fibra convencionales, las fibras ópticas estrechadas pueden proporcionar una serie de características útiles como un gran campo evanescente, capacidad de confinamiento, diámetro a pequeña escala y generación de supercontinuo, entre muchas otras. En este trabajo se propone una investigación sobre la interacción modal en fibras ópticas estrechadas para observar este dispositivo bajo diversos cambios físicos con el objetivo de proponer la geometría óptima que se implementará en las aplicaciones de detección y láseres de nuestro laboratorio.
Doctoral thesis
CIS- Doctorado en Ingeniería Eléctrica INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA Fibra óptica Óptica Física Tapered optical fibers Modal coupling
Gerald Blasch David Hodson Francelino Rodrigues (2023)
Very high (spatial and temporal) resolution satellite (VHRS) and high-resolution unmanned aerial vehicle (UAV) imagery provides the opportunity to develop new crop disease detection methods at early growth stages with utility for early warning systems. The capability of multispectral UAV, SkySat and Pleiades imagery as a high throughput phenotyping (HTP) and rapid disease detection tool for wheat rusts is assessed. In a randomized trial with and without fungicide control, six bread wheat varieties with differing rust resistance were monitored using UAV and VHRS. In total, 18 spectral features served as predictors for stem and yellow rust disease progression and associated yield loss. Several spectral features demonstrated strong predictive power for the detection of combined wheat rust diseases and the estimation of varieties’ response to disease stress and grain yield. Visible spectral (VIS) bands (Green, Red) were more useful at booting, shifting to VIS–NIR (near-infrared) vegetation indices (e.g., NDVI, RVI) at heading. The top-performing spectral features for disease progression and grain yield were the Red band and UAV-derived RVI and NDVI. Our findings provide valuable insight into the upscaling capability of multispectral sensors for disease detection, demonstrating the possibility of upscaling disease detection from plot to regional scales at early growth stages.
Article
Very High Resolution Imagery Disease Detection Methods Early Growth Stages CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA UNMANNED AERIAL VEHICLES STEM RUST PHENOTYPING HIGH-THROUGHPUT PHENOTYPING WHEAT
Detección de eventos violentos en publicaciones de redes sociales
Detection of violent events in social media publications
Esteban Ponce León (2023)
En los últimos años, ha habido un interés creciente en el monitoreo de redes sociales para recopilar información y, en algunos casos, para examinar la ocurrencia de delitos. Sin embargo, gran parte de las investigaciones hasta ahora solo se han centrado en ciudades de EE. UU. o extranjeras, y por ende, en publicaciones y conjuntos de datos en inglés El objetivo principal de esta tesis es diseñar un método que permita la identificación de publicaciones de eventos violentos en español y en Twitter, utilizando información multimodal y técnicas de aumento de datos que mejoren el rendimiento de los modelos. Para esto, el trabajo de investigación se dividió en dos fases experimentales. La primera orientada a identificar publicaciones a partir de solo texto, explorando diferentes técnicas de aumento de datos para texto y modelos de aprendizaje máquina y profundo. En la segunda fase, se extendió el método propuesto para abordar la identificación en un contexto multimodal, es decir, considerando tanto los textos de los tweets como las imágenes compartidas que los acompañan. En este caso el método propuesto consideró utilizar descripciones textuales de las imágenes y abordar la problemática desde el dominio textual, además se hicieron 2 tipos de aumento de datos para cada tipo de información. La evaluación de los métodos se hizo utilizando las colecciones de la tarea de evaluación DA-VINCIS 2022 y 2023. Los resultados demostraron una mejora en el rendimiento de los modelos al considerar el uso de información multimodal y el uso de aumento de datos.
In recent years, there has been a growing interest in monitoring social networks to gather information and, in some cases, to examine the occurrence of crime. However, much of the research so far has only focused on US or foreign cities, and thus on English-language publications and data sets. The main objective of this thesis is to design a method that allows the identification of publications of violent events in Spanish and on Twitter, using multimodal information and data augmentation techniques that improve the performance of the models. For this, the research work was divided into two experimental phases. The first aimed at identifying publications from only text, exploring different data augmentation techniques for text and machine and deep learning models. In the second phase, the proposed method was extended to address identification in a multimodal context, that is, considering both the texts of the tweets and the shared images that accompany them. In this case, the proposed method considered using textual descriptions of the images and addressing the problem from the textual domain, in addition, 2 types of data augmentation were made for each type of information. The evaluation of the methods was done using the collections of the DA-VINCIS 2022 and 2023 evaluation task. The results demonstrated an improvement in the performance of the models when considering the use of multimodal information and the use of data augmentation.
Master thesis
Detección de Violencia, Redes Sociales, Aumento de Datos, Procesamiento del Lenguaje Natural, BERT, BETO, Descripción de Imágenes Violence Detection, Social Networks, Data Augmentation, Natural Language Processing, BERT, BETO, Image Captioning INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES MODELOS CAUSALES MODELOS CAUSALES