Resultados de investigación

El objetivo de este estudio fue evaluar la supresividad de siete sustratos a la fusariosis vascular del clavel. Estos sustroatos fueron compost de orujo de vid, compost de corcho, compost de alperujo y residuo de desmotadora de algodón mezclado con cascarilla de arroz, sutrato agotado de cultivo de champiñón compostado y mezclado con turba, fibra de coco, turba rubia y vermiculita expandida. Para buscar indicadores de supresividad se midieron severidad durante ensayos en maceta, pH, actividad β-glucosidasa y densidades de poblaciones microbianas., Readme_US_v.01__5_EJPP 2009. Dataset Borrero et al., 2009 EJPP. xls

This dataset supports the computational study performed on two novel Fe(II) spin-crossover complexes serving as active elements in gold-based molecular break junctions. Density Functional Theory (DFT) and Wave Function (WFT)-based methods have been employed to determine the electronic structure and geometry of the complexes, either in the gas phase or as bridging elements in break junction-type molecular junctions. The spin-resolved transport properties were computed using the combination of the DFT with the Keldysh nonequilibrium Green’s function (NEGF) formalism, known as the DFT-NEGF methodology. The dataset contains key input and output files for ORCA and Quantumwise ATK calculations and the optimized geometries of the studied systems.

Se muestran los datos en bruto de los resultados obtenidos para la cromatografía de exclusión molecular, la distribución de tamaño de partícula, los ensayos reológicos y oxidación TBA., Datos para las Figuras 1, 2, 4 y 5

Codes and data to reproduce the numerical experiments in García-Archilla and J. Novo, Pointwise error bounds in POD methods without difference quotients. Journal of Scientific Computing (to appear)

Este repositorio contiene toda la información necesaria (scripts, datasets) para reproducir los resultados publicados en el artículo https://hdl.handle.net/11441/155819 Incluye una colección de scripts de aprendizaje automático para diferentes tareas, con ejemplos de clasificación y regresión. También contiene código para el entrenamiento de modelos, la optimización de hiperparámetros y la evaluación del rendimiento de los modelos de las redes neuronales utilizadas en este trabajo., Los contenidos del repositorio se estructuran en las siguientes carpetas: 1. Lib • Lib.py: Este script proporciona un conjunto de funciones útiles que se utilizan en otros scripts del repositorio. Incluye una clase para calcular y representar matrices de confusión, así como una función para guardar modelos de aprendizaje automático entrenados. 2. REGRESSION-ANN • regression_ann_NSA.py: Script para construir, entrenar y evaluar un modelo de regresión basado en redes neuronales utilizando TensorFlow y Keras. El script incluye optimización de hiperparámetros y genera diversos resultados, incluyendo visualizaciones del modelo y métricas de Error Cuadrático Medio (MSE). 3. CLASSIFIER • Species_Classifier.py: Script para construir, entrenar y evaluar distintos modelos de clasificación (por ejemplo, Naive Bayes, Regresión Logística, Random Forest, etc.) para una tarea de clasificación de especies. El script utiliza scikit-learn e incluye métricas de evaluación del modelo y representación de la matriz de confusión. 4. DATA-SETS Incluye los datasets para entrenamiento y validación de las redes neuronales.

Se muestran los datos en bruto de los resultados obtenidos para la determinación de las propiedades interfaciales mediante diversas técnicas (reología interfacial, QCM y AFM) de interfases estabilizadas por la proteína de BSA con y sin genipina y CMC a pH 3 y 7., Datos para las Figuras 1, 2, 3, 4 y 5

El artículo presenta datos de 2 programaciones de riego en un olivar en seto de aceituna de mesa. Se compara el manejo tradicional de la finca y uno empleando medidas de potencial hídrico. La estrategia del potencial hídrico permitió optimizar el uso del agua, centrando la aplicación en la rehidratación del cultivo. Esto supuso en algunos años la mejora en la calidad de la aceituna obtenida., Cada pestaña tiene cada uno de los datos de las tablas

The experimental dataset shows the result obtained in each step of the proposed hydrometallurgical process of the study. Including the results of: . Chloride removal step to prevent interference during subsequent zinc recovery operations. . Selective acidic leaching using sulfuric acid to solubilize zinc while minimizing the dissolution of iron. . Brine leaching tests with sodium chloride solutions to extract lead. . Lead recovery by precipitation with sodium carbonate.

Performance parameters of Spanish Football League players for the 2022-2023 season. 10 matches before the start of the World Cup and 10 matches afterwards.