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Decisiones Robustas en la Producción Agrícola Xavier Ignacio González

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Decisiones Robustas en la Producción Agrícola

Xavier Ignacio González

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• Investigación:

• Quiénes somos

• Para qué nos juntamos

• Qué hicimos

• El modelo general de decisión agrícola

• Métodos Tradicionales: Optimización con Algoritmos Genéticos

• Decisiones Robustas aplicadas al Agro

• Metodología

• Agregación de datos y PCA.

• Estrategias adaptativas

• Multiobjetivo

• Syngenta Crop Challenge

• Decisiones Robustas aplicadas al Merval

• Otros Proyectos

Agenda

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Carmen Vicién, Rita Marra, Cristina Ras,

Fernanda Zalazar, Federico Bert, Guillermo Podestá

Horacio Rojo, Silvia Ramos, Darío Kalmus, Alejandro Wainstock, German Gual, Federico Rodríguez, Pedro Tolón, Pamela Strusiat, Alejandra Castellini, Juan Manuel Cacace, Matías Elietz

Quienes somos

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Modelar Decisiones de Planificación Agrícola

•Decisión: qué cultivar?

• Considerando Incertidumbre climática y económica

• Considerando perfil psicológico

•Normativo: manejar la incertidumbre

•Descriptivo: estimar patrones de uso de la tierra

Para que nos juntamos

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Por que es importante?

•Gran Impacto micro, macro-económico y ambiental (180M USD/año)

•Asociado con: Cambio Climático, Disponibilidad de alimentos, BIO Combustibles, BIG DATA

Para que nos juntamos

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• 2 proyectos UBACYT acreditados y un proyecto PICT

• Más de 40 reuniones de trabajo interdisciplinarias

• Más de 20 presentaciones en Congresos Nacionales e Internacionales

• Viajamos al interior del país, Uruguay, Ecuador, Chile, México.

Qué hicimos

Page 7: Decisiones Robustas en la Producción Agrícola · XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX •X int

Decisiones de Producción Agrícola

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El modelo

Elijo el cultivo Elijo el manejo Cultivo Resultado

Clima Precios

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El modelo: ESTRATEGIAS

• Una zona Pergamino, Buenos Aires

• Una temporada Septiembre a mayo

• Decisiones a nivel individual 1 productor, 600 Ha

• 6 Cultivos-manejos tabla

• Continuas definidas por xi /∑ xi =1

• Discretas terreno divisible en 6 subparcelas

Genotipo Fecha

Siembra

N Adic.

(kg ha-1)

Densidad

Siembra

(pl m-2)

ID

maíz DK682 15-Sep 100 8 Ma1

15-Oct 60 6,5 Ma2

soja DM3700 15-Oct Soy1

DM4800 25-Nov Soy2

WHEAT SOY

trigo

soja

D.

Enrique 01-Jul 40

Gen

oti

po

:

DM

48

00

20

día

s Tr

igo

WS1

WS2 Guapo 01-Jun 80

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Rendimiento x Simulación

Clima Precios

Margen Neto

Costos

Cultivo Manejo

El modelo: ESCENARIOS

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Métodos Tradic. vs Decisiones Robustas

Métodos Tradicionales • Modelan la incertidumbre con

una función de densidad de una Variable Aleatoria

• Maximizan el valor esperado de una métrica asociada a ($) -> estrategia optima

• Diferentes métodos para Optimizar: PL, Heurísticos, etc.

• Se puede hacer un Análisis de

Sensibilidad

Robust Decision Making (RDM)

• Cuando hay mucha

incertidumbre, se incorpora Simulando Escenarios

• Expiración mediante Algoritmos

de Data Mining Clasificación -> estrategias robustas

• Invierte el Análisis de Sensibilidad

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• Prospect (wi,pi)

• Ejemplo A vs. B

• Teorías que explican/recomiendan:

Expected Utility, Prospect Theory, Regret Theory, Markowitz, VAR, CVAR, Omega ratio.

$1000 p=0.5 $200 p=0.5

A

$1800 p=0.6 $-200 p=0.4

B

Métodos Tradic.: Omega – Algo. Genéticos

Modelo General de Inversión

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F(x)

r

A2

A1

rA1

A2 F(x)

p(xi)

(xi-r)

Métrica de performance de una distribución de resultados

r: Umbral de ganancia- Parámetro del decisor

Omega

Métodos Tradic.: Omega – Algo. Genéticos

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• Margen Neto Cultivo Manejo (CM) j año i.

Yij rendimientos simulados ; Pj Precios; F, V, S, T Costos e Impuestos

• xj Proporción de terreno asignado con el CM j

• Dada xj, el Margen Neto πi es

• Objetivo a maximizar: Omega Ratio

)( iiijjjijij TSVFPY

m

j

ijji x1

11

m

j

jx

ij

Modelo

Métodos Tradic.: Omega – Algo. Genéticos

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Representación

• vector de 100 elementos

XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX

• X int (1,20) representa la asignación en el 1% del terreno.

• Ordenados de menor a mayor

• Ejemplo:

22222 22222 22222 22222 22222 22222 22222 22222 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666

representa 40% Ma2 y 60% Soy1

Métodos Tradic.: Omega – Algo. Genéticos

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22222 22222 22222 22222 22222 22222 22222 22222 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666

• ADJACENT MUTATION

22222 22222 22222 22222 22222 22222 22222 22222 26666 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666

• COMPLEMENTARY MUTATION

22222 22222 22222 22222 22222 22222 22222 22222 22222 22222 22222 22222 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666 66666

• SIMPLE MUTATION

• INTRINSIC MUTATION

• CROSSING OVER

• CLONING

Operadores

Métodos Tradic.: Omega – Algo. Genéticos

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0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

0102030405060708090

100

1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55

Om

ega

Val

ue

Lan

d %

Generation

Algorithm efficiency

Ma2 Ma7 Soy3 Soy4 Soy5 SW1 SW2

Resultados

Métodos Tradic.: Omega – Algo. Genéticos

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Value of perfect ENSO phase predictions for agriculture: evaluating the impact

of land tenure and decision objectives.

Climatic Change: Volume 97, Issue 1 (2009), Page 145.

Objective functions in agricultural decision-making: A comparison of the effects of

expected utility, regret-adjusted expected utility, and prospect theory maximization:

Working Papers Series, Paper WP-06-01, Columbia University.

Solving an agricultural investment decision model using genetic algorithms.

III ALIO/EURO Workshop on Applied Combinatorial Optimization. December 8 -

10, 2014. Montevideo, Uruguay.

Publicaciones

Métodos Tradic.: Omega – Algo. Genéticos

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Decisiones Robustas: PASOS

DECISION

ESTRATEGIA 1

ESTRATEGIA 2

…

ESTRATEGIA e

CONTEXTO

ESCENARIO 1 ESCENARIO 2 … ESCENARIO s

ESCENARIO 1 ESCENARIO 2 … ESCENARIO s

ESCENARIO 1 ESCENARIO 2 … ESCENARIO s

ESCENARIO 1 ESCENARIO 2 … ESCENARIO s

ESTRATEGIAS ROBUSTAS

Y ALTERNATIVAS

ESTRATEGIA R1

ESTRATEGIA R2

EVALUACIÓN Y EXPLORACION DATOS

vulnerabilidades

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Regretij = MAX(Margenj) - Margenij

F1 F2 ··· F2079

S1

S2

···

S462

ESCENARIOS

ESTR

ATE

GIA

S

Margen

F1 F2 ··· F2079

S1

S2

···

S462

ESCENARIOS ES

TRA

TEG

IAS

Regret

Decisiones Robustas: EVALUACION

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Máximo regret

MIN

E159

+ CONSERVADOR

Regret 3º cuartil

MIN

E195

- CONSERVADOR

Ma4 Ma5 So1 So6 SW1 SW6

0 3/6 0 1/6 2/6 0

Ma4 Ma5 So1 So6 SW1 SW6

0 0 0 3/6 3/6 0

Decisiones Robustas: EVALUACION

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DR: CANDIDATA INICIAL

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DR: VULNERABILIDADES

F1 F2 F3 F… F2079

S1

···

195 candidata Good Good Bad … Good

S462

Caracterizo los ESCENARIOS

ESTR

ATE

GIA

S

Regret

PSoy PMa PW Rains Soy2Ma Ma2We We2Soy Score

F1 Good

F2 Good

F1 Bad

…

F2079

Good

ESCENARIOS

Algoritmo de clasificación

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Simulado

Bad Good Sum

Pre

dic

ho

Bad 312 301 613

Good 208 1258 1466

Sum 520 1559 2079

ERR = 24,4%

Soy2Mz < 1.8

Soybean >= 247

Pp.quint = 1,2,3,4

Soy2Wht >= 1.8

190 118

122 183 54 190

19 125

135 943

bad

bad good

good

good

Decisiones Robustas: DECISION TREE

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REGRET 3er CUARTIL (ESCENARIOS BUENOS)

REG

RET

3er

CU

AR

TIL

(ESC

ENA

RIO

S M

ALO

S)

120 140 160 180 200 220

20

02

40

28

03

20

q75 of regret in scenarios w/ GOOD performance

q7

5 o

f re

gre

t in

sce

na

rio

s w

/ B

AD

pe

rfo

rma

nce

Decisiones Robustas: ALTERNATIVAS

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REGRET 3er CUARTIL (ESCENARIOS BUENOS)

REG

RET

3er

CU

AR

TIL

(ESC

ENA

RIO

S M

ALO

S)

115 120 125 130 135 140

20

52

15

22

52

35

q75 of regret in scenarios w/ GOOD performance

q7

5 o

f re

gre

t in

sce

na

rio

s w

/ B

AD

pe

rfo

rma

nce

118

120

128

129

130

134

135

136

137

139

154

155

161162163

164

165

166

167168

169

170

171

172173

174175

181182

183184

185

186

187188

189190

191

192193

194195

197

198

199

200

201

202203

204

205

206207

208

209291

295296

297

298

300

301

310

311

315316

317

318319

320321

326

327

328

329

330

331

390

391

399

401

195

Decisiones Robustas: ALTERNATIVAS

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ESTR

ATE

GIA

FRONTERA DE DECISIÓN

17

31

93

19

52

05

Land allocation

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

SW3Soy1Soy4Ma5Ma4SW6

Decisiones Robustas: ALTERNATIVAS

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Decisiones Robustas: ALTERNATIVAS

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DR: AGREGACION DE DATOS Y PCA

• Tmax

• Tmin

• Precipitaciones

• Radiación solar

Datos agregados

Tmax Tmin Precipitaciones Rad

MAX MED MIN MED SUMA DÍAS SIN MED

All season ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Sep-Oct ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Nov-Ene ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Feb-May ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Datos diarios

Input FAUBA

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Comp.24 Comp.23 Comp.5

RainSeason 0.107

dwrSeason 0.126

dwrSepOct -0.295

dwrNovEne -0.101

dwrFebMay 0.931

tmaxSeason -0.102

tmaxNovEne -0.112

tmaxMedSeason -0.679 -0.108

tmaxMedNovEne 0.218 0.583

tmaxMedFebMay 0.38 -0.342

tminNovEne 0.122

tminFebMay -0.123

tminMedSeason -0.503

tminMedSepOct 0.123

tminMedNovEne 0.171 -0.536

tminMedFebMay 0.148 0.384

Datos agregados

Componentes Principales

Clasificación

DR: AGREGACION DE DATOS Y PCA

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Var. originales

4 variables

Error 20,5%

Datos agregados

29 variables

Error 19,1%

Comp. principales

60 variables

Error 17,8%

DR: AGREGACION DE DATOS Y PCA

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DR: ESTRATEGIAS ADAPTATIVAS

• ¿por qué? -> Aprendizaje

• Estrategias: • Asignación Inicial

• Lógica para el corregir

• Escenarios: • Considera dos años consecutivos de precios

• Los combina con dos años consecutivos climáticos

• Agrega variables

• Caracterización de escenarios: • PPs totales en los dos años

• PPs promedio, máximas y mínimas

• Precios promedio, máximos y mínimos

0

100

200

300

400

500

19

83

19

85

19

87

19

89

19

91

19

93

19

95

19

97

19

99

20

01

20

03

20

05

20

07

20

09

USD

/to

n

Precios de cultivos

Ma6 Soy1 W6

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DR: ESTRATEGIAS ADAPTATIVAS

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DR: MULTIOBJETIVO

•Objetivos • Media del margen neto • Desvío del margen neto • Inversión inicial • Rotación de cultivos

•Escenarios: • Exploración • Frontera de Pareto • Trade-off

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DR: SYNGENTA CROP CHALLENGE

• ¿Which is the best crop mix of soybean varieties?

• Zone: mid-west US

• DATASETS • Tests Variety-Location

• Location • Soil

• Daily Climate

• CRITERIA • Methodology

• Actual Yields

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Microsoft AZURE Machine Learning Studio • Free license (lite version), versatile, ‘Big Data’,

Parallel computing

DR: SYNGENTA CROP CHALLENGE

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Pre-process

Scenario Assembly

Location Clustering

Daily data sumarization

PCA

Strategy Definition

Classification Tree (CART-

RPART)

Exploration

Solution and Alterative Evaluation

DR: SYNGENTA CROP CHALLENGE

Implementation

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DR: SYNGENTA CROP CHALLENGE

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DECISION • Acciones del Merval • Opción de no invertir • Hasta un total de 4

títulos diferentes. • Horizonte: 1 mes

2380 Estrategias

CONTEXTO • Escenarios: meses históricos del

2010 al presente • Caracterizados por USD, IPC,

USD_b, BRL y combinaciones

61 Escenarios e s rend

16466 8 2186 0.07110522

16467 8 2187 0.10266935

16468 8 2188 0.05925952

16469 8 2189 0.09082366

16470 8 2190 0.12238779

16471 8 2191 0.15194034

16472 8 2192 0.12015439

16473 8 2193 0.10830870

EVALUACIÓN Y EXPLORACION DATOS • Percentil 30% del

rendimiento

145180 Evaluaciones

DR: MODELO PARA EL MERVAL

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S e USD.g BRL.g IPC.g USDB.g BtoOFI Target

1409 2 0.0090 -0.0499 0.0125 0.0104 1.0057 GOOD

1409 3 0.0040 -0.0169 0.0114 0.0129 1.0146 BAD

1409 4 0.0030 -0.0289 0.0083 -0.0102 1.0013 GOOD

1409 5 0.0073 0.0400 0.0075 0.0051 0.9991 GOOD

1409 6 0.0048 -0.0138 0.0073 0.0102 1.0045 GOOD

1409 7 0.0022 -0.0296 0.0080 0.0152 1.0175 GOOD

1409 8 0.0023 -0.0018 0.0074 0.0000 1.0152 GOOD

1409 9 0.0028 -0.0416 0.0072 0.0000 1.0124 BAD

ARBOL DE DECISION PARA IDENTIFICAR

VULNERABILIDADES

CANDIDATA

DR: MODELO PARA EL MERVAL

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Estrategia 1409 es GOOD cuando: • El blue se separa mucho del oficial > 1.5 • Cuando no había cepo del dólar. (blue≈ofi)

Estrategia 1409 es BAD cuando:

• No se cumple lo anterior y • Los precios oficiales no se disparan.

ACTUAL

BAD GOOD TOT

PR

ED BAD 14 6 20

GOOD 5 36 41

TOT 19 42 61

USO CLASIFICACION PARA BUSCAR ALTERNATIVAS

DR: MODELO PARA EL MERVAL

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BAD

BAD

DR: MODELO PARA EL MERVAL

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Decisiones robustas en la optimización de portafolio de acciones del Merval. [Robust

Decisions in portfolio optimization in Buenos Aires Stock Market –MERVAL]

2nd meeting Quants Argentina. Universidad Abierta Interamericana. March 14,

Buenos Aires, Argentina.

Decisiones Robustas en la producción Agricola. Plan de tesis de doctorado.

Escuela Latino Iberomericana de Investigacíon Operativa. Febrary 23-27. Quito,

Ecuador.

Medición del impacto del monocultivo de soja en los rendimientos Hackaton

Agrodatos. October 25, 2014. Buenos Aires, Argentina.

Decisiones Robustas en la Producción Agrícola en las Pampas Argentinas.

XVII Latin-Iberian-American Conference on Operations Research (CLAIO).

October 6-10, 2014. Monterrey, Mexico.

Decisiones Robustas

Publications

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“Big Data & Agro: opportunities, challenges and applications”. August 1, 2014.

Escuela de Ciencias de la Informática. ECI 2014 Departamento de Computación.

Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires.

Metodología de Decisiones Robustas Aplicada a Sistemas Agropecuarios.

Avance del Proyecto- Grupo GIDESA.

12º Simposio Argentino de Investigación Operativa .September 1-5, 2014.

Universidad de Palermo, Buenos Aires, Argentina.

Análisis de Vulnerabilidades en una Metodología de Decisiones Robustas Aplicada a

Sistemas Agrícolas .

XXVII Encuentro Nacional de Docentes en Investigación Operativa (ENDIO) XXV

Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa (EPIO)

Una aplicación en R para Decisiones Robustas.

Encuentro de usuarios de R de Argentina November 14-15, 2013. UAI. Bs As

Argentina

Decisiones Robustas

Publications

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Análisis de decisiones en la producción agrícola. Comparación entre metodologías.

VIII Jornadas Interdisciplinarias de Estudios Agrarios y Agroindustriales October

29-31, 2013. School of Economy, UBA. Buenos Aires, Argentina.

Un Modelo de Decisiones Robustas en la Producción Agrícola en Pergamino. Proyecto

Interdisciplinario. FIUBA-FAUBA

VI Taller Internacional “La Modelización en el sector agropecuario. September 25-

26, 2014.

Decisiones Robustas

Publications

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Federico Rodríguez

EVALUACIÓN Y SELECCIÓN DE ESTRATEGIAS ADAPTATIVAS ROBUSTAS EN LA PRODUCCIÓN AGRÍCOLA. Aprobado Mayo 2015. Nota: 10

TESIS de Grado

Page 47: Decisiones Robustas en la Producción Agrícola · XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX •X int

Juan Manuel Cacace

TOMA DE DECISIONES ROBUSTAS CON MULTIOBJETIVOS APLICADOS A LA PRODUCCIÓN AGRÍCOLA. Mayo 2016. Nota: 10

Matías Elietz

APLICACIÓN DE LAS DECISIONES ROBUSTAS AL BALANCE DE PORTAFOLIO DE ACCIONES EN EL MERVAL. Mayo 2016. Nota: 10

Pamela Strusiat

LÓGICA DIFUSA EN MODELOS AGROPECUARIOS

Nicolás García Vozzi

COMPARACION DE METODOS DR VS. INFO GAP

Alejandro Wainstock

EVALUACIÓN DE ESTRATEGIAS CONTEMPLANDO EL FLUJO DE FONDOS

TESIS de Grado

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Se aceptan colaboraciones…

OTROS PROYECTOS…

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Debate in E-motion. Devfest 2016 NYC

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LocalR - MINDS Challenge

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Reveal

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MoMa Painting Collection Through Time

Page 53: Decisiones Robustas en la Producción Agrícola · XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX •X int

CAPSTONE PROJECT

Characterization of Pulmonary Fibrosis on HRCT Images Using Deep Learning.

Page 54: Decisiones Robustas en la Producción Agrícola · XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX •X int

Emotible. Audible Hackathon

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Embrace - IOT

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Bloomberg for Social Good Exchange

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OTROS PROYECTOS

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[email protected]

Fin

GRACIAS!!!!!


X XXXXX XXXXX - medicina.bogota.unal.edu.co

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XXXXXXXXXXXX XXXXXX XXXXX XXXXXX XXXX XXXXX …

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ROZPIERAK HYDRAULICZNY 80400 … zaczep tłoka xxxxx nasadka szczelinowa xxxxx nasadka typu V xxxxx nasadka gumowa xxxxx łącznik męski xxxxx DANE TECHNICZNE Element układu hydraulicznego

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€¦  · Web viewXxxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxxx xxxxx xxx xxxxx xxxxx xxxxxx xxxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxxx xxxx..... Xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxxx ... quando esgotadas

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GraphQL - APIs mais robustas e flexíveis

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SALUDABLE - BVS Minsabvs.minsa.gob.pe/local/minsa/2469.pdf · Xxx Xxxxxxx Xxxxx Revisión: Xxx Xxxxxxx Xxxxx Xxx Xxxxxxx Xxxxx Xxx Xxxxxxx Xxxxx Xxx Xxxxxxx Xxxxx Xxx Xxxxxxx Xxxxx

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Prezentácia programu PowerPoint - narnia.sk · Týždenné projekty xxxxx Polročné projekty xxxxx xxxxx Ročný projekt xxxxx xxxxx Self Initiative 6/6 6/6 6/6 6/5 6/6. 2.stupeň

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Service xxxxxxxxxxx xxxxx xxxxx Sous-service xxxxxxxx

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DATASHEET SEARCH SITE |  · XXXXX XXXXX - Date Code Lead Free Code APW7068 Q : APW7068 XXXXX XXXXX - Date Code APW7068 M : APW7068 XXXXX XXXXX - Date Code Package Code K : SOP - 14

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Quick Start Guía rápida Guide de mise en route rapideh10032. *Q7161-90002* *Q7161-90002* © 20 07 HPDC *Q5734-90277* *Q5734-90277* *XXXXX-XXXXX* *XXXXX-XXXXX* XXXXX--XXXXX Quick

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Dated xxxxxx 2012/13 JESUS COLLEGE, OXFORD and xxxxx ...intranet.jesus.ox.ac.uk/Data/Sites/1/media/documents_public/... · JESUS COLLEGE, OXFORD and xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx COUNTERPART

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Decisiones Robustas en la Producción Agrícola · 2016-10-27 · Decisiones robustas en la optimización de portafolio de acciones del Merval. [Robust Decisions in portfolio optimization

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REVISION FISCAL: RECURRENTE: XXXXX ACTOR: XXXXX …€¦ · revision fiscal: r.f. 110/2011. recurrente: xxxxx actor: xxxxx. magistrado ponente: alberto perez dayan. secretaria: mayra

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Scale Readout Manual ALKON/EAG_APPC.pdfScale Readout Manual ... “-SET-” XXXXX coounts XXXXX weight weight counts XXXXX XXXXX config counts XXXXX XXXXX. ... W2, W3, one for each

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Legende - umweltdaten.landsh.de · XYXYXYXYXYXYXY XYXYXYXYXYXYXY XYXYXYXYXYXYXY XYXYXYXYXYXYXY XYXYXYXYXYXYXY XYXYXYXYXYXYXY XYXYXYXYXYXYXY XYXYXYXYXY XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XYXYXYXYXY

Legende - umweltdaten.landsh.de · XYXYXYXYXYXYXY XYXYXYXYXYXYXY XYXYXYXYXYXYXY XYXYXYXYXYXYXY XYXYXYXYXYXYXY XYXYXYXYXYXYXY XYXYXYXYXYXYXY XYXYXYXYXY XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XYXYXYXYXY

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CGXXXXNVC-XXXXX CGXXXXNVC-30XXX MAXXXXNVC-XXXXX … · Fireboy Automatic (CGXXXXNVC-XXXXX) and Manual/Automatic (MAXXXXNVC-XXXXX) series Fire Extinguishing Systems are manufactured

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XXXXX XXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

XXXXX XXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

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HADIAH MINGGUAN x1 - dearnestle.com.my · ahmad badawi bin abdullah nesh angelina anak engong xxxxx-xx-5199 xxxxx-xx-5102 xxxxx-xx-5006 xxxxx-xx-5651 xxxxx-xx-5874 hadiah mingguan

HADIAH MINGGUAN x1 - dearnestle.com.my · ahmad badawi bin abdullah nesh angelina anak engong xxxxx-xx-5199 xxxxx-xx-5102 xxxxx-xx-5006 xxxxx-xx-5651 xxxxx-xx-5874 hadiah mingguan

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2018 NCAA MEN’S BASKETBALL TOURNAMENT xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx Xxx Xxx March Xx March Xx March Xx Thursday Xxx Friday

2018 NCAA MEN’S BASKETBALL TOURNAMENT xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx Xxx Xxx March Xx March Xx March Xx Thursday Xxx Friday

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ー1ー - ユニペックス株式会社xxxxxv :xxxxxx; xxxxx xxxxx—xxxxxx xxxxx.xxxxxx xxxxx—xxxxxx xxxxx—xxxxxx xxxxx»axxxxxx xxxxx—xxxxxx xxxxx—xxxxxx xxxxx»axxxxxx

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Decisiones Robustas en la Producción Agrícola en las ...labotim.cos.ufrj.br/CLAIO/043_claioxviicsmioiii201_submission_86.pdfEl retorno dependerá de dos factores que aportan incertidumbre:

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NUESTRAS SOLUCIONES DE LASTRE AGRICOLA...Maquinaria agrícola y maquinaria de construcción desde 10 Kilos hasta 5 toneladas. Nuestras masas agrícolas son flexibles, adaptables, robustas

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Bombas Robustas para Minería Fabricación Alemana

Bombas Robustas para Minería Fabricación Alemana

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Os Municípios de XXXXX, XXXXX, XXXXX, XXXXX, …...Os Municípios de XXXXX, XXXXX, XXXXX, XXXXX, XXXXX e deliberam Constituir o CONSÓRCIO PÚBLICO DE MANEJO DOS RESÍDUOS SÓLIDOS

Os Municípios de XXXXX, XXXXX, XXXXX, XXXXX, …...Os Municípios de XXXXX, XXXXX, XXXXX, XXXXX, XXXXX e deliberam Constituir o CONSÓRCIO PÚBLICO DE MANEJO DOS RESÍDUOS SÓLIDOS

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XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXXXXX XXXXX XXXXX XXXXX …€¦ · KINXXX YARXXX 122 LAXXX ANGXXX 123 LENXXX FATXXX 124 LERXXX GIUXXX 125 LEVXXX GIUXXX 126 LIBXXX ALEXXX 127 LOXXX SARXXX

XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXXXXX XXXXX XXXXX XXXXX …€¦ · KINXXX YARXXX 122 LAXXX ANGXXX 123 LENXXX FATXXX 124 LERXXX GIUXXX 125 LEVXXX GIUXXX 126 LIBXXX ALEXXX 127 LOXXX SARXXX

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REVISION Q Q RFXXX-XXXXX-XXXXX-XXXXsuddendocs.samtec.com/prints/rfxxx-xxxxx-xxxxx-xxxx-mkt.pdf · designed & dimensioned in millimeters[inches] q do not scale from this print rfxxx-xxxxx-xxxxx-xxxx

REVISION Q Q RFXXX-XXXXX-XXXXX-XXXXsuddendocs.samtec.com/prints/rfxxx-xxxxx-xxxxx-xxxx-mkt.pdf · designed & dimensioned in millimeters[inches] q do not scale from this print rfxxx-xxxxx-xxxxx-xxxx

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Automatically generated PDF from existing images. Otchet.pdf · XXXXX XXXXX xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx IIPHeM BTOPH rrpueM TpeTH [IpueM 48 49 50 po„rueHLd t1pe:1H

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Rotator Cuff Anatomy Dr. XXXXX Hospital XXXXX Date XXXXX

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vSphere - msmhec.plmsmhec.pl/vmw/Documents/S_Tasks.pdf · serialnum --esx=XXXXX-XXXXX-XXXXX-XXXXX-XXXXX rootpw XXXXXXXXXXXXX autopart --firstdisk --overwritevmfs install cdrom

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