Making the Abstract Accessible: The Importance of Concrete Connections to Elementary Aged Student\u27s Understanding of New Concepts

This paper is a case study about a second grade student that had high fluency, but low overall reading comprehension and looks to examine both where the comprehension breakdown was coming from and what could be done about it. I began with observation only, watching him as he worked independently and with others in order to gain an insight into his patterns and behaviors. I then began working with him in small groups, pairs, and one on one, in order to learn more about his comprehension and thought processes. As I developed a clearer picture of the student I began researching developmental abilities at specific grade levels and stages of cognitive development. I found that students at his age cannot yet independently understand abstract concepts and inferences. This has implications for teachers today as current curriculum relies more on nonfiction concepts that are new to the students. I addressed these concerns by providing context to the students through concrete connections to their personal lives and explicit examples of the concept. This helps the student connect to the abstract concept and make it meaningful, which in turn can improve comprehension

Discovery of underground argon with low level of radioactive 39Ar and possible applications to WIMP dark matter detectors

We report on the first measurement of 39Ar in argon from underground natural gas reservoirs. The gas stored in the US National Helium Reserve was found to contain a low level of 39Ar. The ratio of 39Ar to stable argon was found to be <=4x10-17 (84% C.L.), less than 5% the value in atmospheric argon (39Ar/Ar=8x10-16). The total quantity of argon currently stored in the National Helium Reserve is estimated at 1000 tons. 39Ar represents one of the most important backgrounds in argon detectors for WIMP dark matter searches. The findings reported demonstrate the possibility of constructing large multi-ton argon detectors with low radioactivity suitable for WIMP dark matter searches.Comment: 6 pages, 2 figures, 2 table

Minería de datos y big data: aplicaciones en riesgo crediticio, salud y análisis de mercado

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Minería de Datos y Big Data utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de textos y reconocimiento de patrones en imágenes. En el área de la Minería de Datos se está trabajando, por un lado, en la generación de un modelo de fácil interpretación a partir de la extracción de reglas de clasificación que permita justificar la toma de decisiones y, por otro lado, en el desarrollo de nuevas estrategias para tratar grandes volúmenes de datos. Con respecto al área de Big Data se están realizando diversos aportes usando el framework Spark Streaming. En esta dirección, se está investigando en una técnica de clustering dinámico que se ejecuta de manera distribuida. Además se ha implementado en Spark Streaming una aplicación que calcula el índice de Hurtz de manera online, actualizándolo cada pocos segundos con el objetivo de estudiar un cierto mercado de negocios. En el área de la Minería de Textos se han desarrollado estrategias para resumir documentos a través de la extracción utilizando métricas de selección y técnicas de optimización de los párrafos más representativos. Además se han desarrollado métodos capaces de determinar la subjetividad de oraciones escritas en español.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Minería de datos y big data: aplicaciones en riesgo crediticio, salud y análisis de mercado

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Minería de Datos y Big Data utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de textos y reconocimiento de patrones en imágenes. En el área de la Minería de Datos se está trabajando, por un lado, en la generación de un modelo de fácil interpretación a partir de la extracción de reglas de clasificación que permita justificar la toma de decisiones y, por otro lado, en el desarrollo de nuevas estrategias para tratar grandes volúmenes de datos. Con respecto al área de Big Data se están realizando diversos aportes usando el framework Spark Streaming. En esta dirección, se está investigando en una técnica de clustering dinámico que se ejecuta de manera distribuida. Además se ha implementado en Spark Streaming una aplicación que calcula el índice de Hurtz de manera online, actualizándolo cada pocos segundos con el objetivo de estudiar un cierto mercado de negocios. En el área de la Minería de Textos se han desarrollado estrategias para resumir documentos a través de la extracción utilizando métricas de selección y técnicas de optimización de los párrafos más representativos. Además se han desarrollado métodos capaces de determinar la subjetividad de oraciones escritas en español.Eje temático: Bases de Datos y Minería de Datos

Minería de datos y big data: aplicaciones en riesgo crediticio, salud y análisis de mercado

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Minería de Datos y Big Data utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de textos y reconocimiento de patrones en imágenes. En el área de la Minería de Datos se está trabajando, por un lado, en la generación de un modelo de fácil interpretación a partir de la extracción de reglas de clasificación que permita justificar la toma de decisiones y, por otro lado, en el desarrollo de nuevas estrategias para tratar grandes volúmenes de datos. Con respecto al área de Big Data se están realizando diversos aportes usando el framework Spark Streaming. En esta dirección, se está investigando en una técnica de clustering dinámico que se ejecuta de manera distribuida. Además se ha implementado en Spark Streaming una aplicación que calcula el índice de Hurtz de manera online, actualizándolo cada pocos segundos con el objetivo de estudiar un cierto mercado de negocios. En el área de la Minería de Textos se han desarrollado estrategias para resumir documentos a través de la extracción utilizando métricas de selección y técnicas de optimización de los párrafos más representativos. Además se han desarrollado métodos capaces de determinar la subjetividad de oraciones escritas en español.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Minería de datos y big data: aplicaciones en riesgo crediticio, salud y análisis de mercado

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Minería de Datos y Big Data utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de textos y reconocimiento de patrones en imágenes. En el área de la Minería de Datos se está trabajando, por un lado, en la generación de un modelo de fácil interpretación a partir de la extracción de reglas de clasificación que permita justificar la toma de decisiones y, por otro lado, en el desarrollo de nuevas estrategias para tratar grandes volúmenes de datos. Con respecto al área de Big Data se están realizando diversos aportes usando el framework Spark Streaming. En esta dirección, se está investigando en una técnica de clustering dinámico que se ejecuta de manera distribuida. Además se ha implementado en Spark Streaming una aplicación que calcula el índice de Hurtz de manera online, actualizándolo cada pocos segundos con el objetivo de estudiar un cierto mercado de negocios. En el área de la Minería de Textos se han desarrollado estrategias para resumir documentos a través de la extracción utilizando métricas de selección y técnicas de optimización de los párrafos más representativos. Además se han desarrollado métodos capaces de determinar la subjetividad de oraciones escritas en español.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Software-defined avionics and mission systems in future vertical lift aircraft

Integrated Modular Avionics, or IMA, has been a notable trend in aircraft avionics for the past two decades, promising significant size, weight, and power-consumption (SWAP) gains, radically increased sensors fusion, and streamlined support costs. Despite the demonstrated success of IMA systems in commercial airliners such as the Airbus A380 and the Boeing 787, military rotorcraft in the service of the United States Joint services have yet to benefit significantly from this technology. At long last, that may be about to change. The Future Vertical Lift Family of Systems (FVL) initiative was launched in 2008, with the aim of re-inventing the entire U.S. rotary wing fleet. Within the FVL program’s projected timeline, many signs point to the emergence of a second-generation IMA technology (IMA2G), which will leverage extensive virtualization and software-defined functionality to deliver further SWAP gains, fault-tolerance, and system capability. Development efforts are indeed already underway to integrate such advanced IMA features into the FVL’s Joint Common Architecture. This thesis assesses the maturity of IMA2G critical path technologies, validates the alignment between IMA2G benefits and desired FVL attributes, and describes the operational impact that software-defined avionics and mission systems might have on future rotary wing aircraft.http://archive.org/details/softwaredefinedv1094545181Lieutenant Commander, United States NavyApproved for public release; distribution is unlimited