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Weed management and tillage effect on rainfed maize production in three agro-ecologies in Mexico
Simon Fonteyne Abel Jaime Leal González Rausel Ovando Ravi Gopal Singh Nele Verhulst (2022, [Artículo])
Maize (Zea mays L.) is grown in a wide range of agro-ecological environments and production systems across Mexico. Weeds are a major constraint on maize grain yield, but knowledge regarding the best weed management methods is lacking. In many production systems, reducing tillage could lessen land degradation and production costs, but changes in tillage might require changes in weed management. This study evaluated weed dynamics and rainfed maize yield under five weed management treatments (pre-emergence herbicide, post-emergence herbicide, pre-emergence + post-emergence herbicide, manual weed control, and no control) and three tillage methods (conventional, minimum and zero tillage) in three agro-ecologically distinct regions of the state of Oaxaca, Mexico, in 2016 and 2017. In the temperate Mixteca region, weeds reduced maize grain yields by as much as 92% and the long-growing season required post-emergence weed control, which gave significantly higher yields. In the hot, humid Papaloapan region, weeds reduced maize yields up to 63% and pre-emergence weed control resulted in significantly higher yields than treatments with post-emergence control only. In the semi-arid Valles Centrales region, weeds reduced maize yields by as much as 65%, but weed management was not always effective in increasing maize yield or net profitability. The most effective weed management treatments tended to be similar for the three tillage systems at each site, although weed pressure and the potential yield reduction by weeds tended to be higher under zero tillage than minimum or conventional tillage. No single best option for weed management was found across sites or tillage systems. More research, in which non-chemical methods should not be overlooked, is thus needed to determine the most effective weed management methods for the diverse maize production systems across Mexico.
Corn Integrated Weed Management Manual Weed Control CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MAIZE WEED CONTROL MINIMUM TILLAGE ZERO TILLAGE
Yanier Ojeda (2023, [Tesis de doctorado])
"El efecto fotoacústico es un fenómeno físico aplicado en la imagenología biomédica. Desarrollar métodos innovadores para la detección de señales ultrasónicas inducidas mediante la absorción de pulsos láser es determinante para ampliar el rango de operación de las pruebas fotoacústicas. En este trabajo, motivados por su sensibilidad y ancho de banda, se exploraron un conjunto de métodos ópticos para la detección de ultrasonido. Se evaluó un método de campo completo basado en un sistema Schlieren que permitió capturar una instantánea del campo de presiones que se propagó desde la muestra hacia el medio circundante."
Fotoacústica Schlieren Ultrasonido Tomografía Imágenes Óptica CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA FÍSICA ÓPTICA OPTICA FÍSICA OPTICA FÍSICA
Leah Mungai Joseph Messina Leo Zulu Jiaguo Qi Sieglinde Snapp (2022, [Artículo])
Multilayer Perceptrons CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA AGRICULTURE LAND USE POPULATION SATELLITE IMAGERY TEXTURE LAND COVER NEURAL NETWORKS REMOTE SENSING
XUECAI ZHANG Ao Zhang (2023, [Artículo])
Genome-Wide Association Study Genomic Prediction Ear Height Tassel Branch Number Waxy Corn CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA GENOMICS PLANT HEIGHT SWEET CORN WAXY MAIZE
Applications of in vitro tissue culture technologies in breeding and genetic improvement of wheat
Akila Wijerathna-Yapa BHOJA BASNET (2022, [Artículo])
Wheat Biotechnology Genome Editing Cas9 CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CRISPR GENE EDITING TISSUE CULTURE WHEAT BIOTECHNOLOGY
Urs Schulthess Gerald Blasch Francisco Pinto Mainassara Zaman-Allah (2023, [Objeto de congreso])
CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA SATELLITE OBSERVATION PHENOTYPING SATELLITE IMAGERY MONITORING
Detección de eventos violentos en publicaciones de redes sociales
Detection of violent events in social media publications
Esteban Ponce León (2023, [Tesis de maestría])
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.
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
Francisco Pinto Matthew Paul Reynolds Robert Furbank (2024, [Artículo])
Deep Learning Object-Based Image Analysis Optical Imagery CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA AGRICULTURE IMAGE ANALYSIS PLANT BREEDING REMOTE SENSING MACHINE LEARNING
David Berger Yoseph Beyene Collins Juma Suresh L.M. Manje Gowda (2023, [Artículo])
Gray Leaf Spot Northern Corn Leaf Blight CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MAIZE LEAF SPOTS QUANTITATIVE TRAIT LOCI ASSOCIATION MAPPING GENOME-WIDE ASSOCIATION STUDIES
APLICACIÓN DE METAHEURÍSTICAS EN EL PROBLEMA DE ACOMODO DE PATRONES DE CORTE EN MATERIALES FINITOS
Anabel Rodríguez Rodríguez (2023, [Tesis de doctorado])
"En la presente investigación se resuelve el problema de optimización de acomodo de patrones de corte en materiales finitos mediante el uso de estrategias metaheurísticas con la finalidad de aprovechar el material de acomodo y minimizar el desperdicio. Específicamente se implementó un algoritmo genético que al inicio genera soluciones aleatorias que forman la población inicial. La misma está compuesta por individuos o soluciones que son una combinación de patrones que se acomodan dentro del material de manera que se obtenga el menor desperdicio. Durante el proceso evolutivo estas soluciones aleatorias se someten a los operadores genéticos: selección, cruce y mutación, para encontrar nuevas soluciones que hereden la información genética de sus antecesores y evolucionen o mejoren en cada generación para obtener el menor desperdicio posible."
Acomodo de patrones Algoritmos genéticos Algoritmos golosos Muéganos Metaheurísticas Procesamiento digital de imágenes INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS