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A Novel Technique for Classifying Bird Damage to Rapeseed Plants Based on a Deep Learning Algorithm.

Ali Mirzazadeh Afshin Azizi Yousef Abbaspour_Gilandeh José Luis Hernández-Hernández Mario Hernández Hernández Iván Gallardo Bernal (2021, [Artículo])

Estimation of crop damage plays a vital role in the management of fields in the agricultura sector. An accurate measure of it provides key guidance to support agricultural decision-making systems. The objective of the study was to propose a novel technique for classifying damaged crops based on a state-of-the-art deep learning algorithm. To this end, a dataset of rapeseed field images was gathered from the field after birds¿ attacks. The dataset consisted of three classes including undamaged, partially damaged, and fully damaged crops. Vgg16 and Res-Net50 as pre-trained deep convolutional neural networks were used to classify these classes. The overall classification accuracy reached 93.7% and 98.2% for the Vgg16 and the ResNet50 algorithms, respectively. The results indicated that a deep neural network has a high ability in distinguishing and categorizing different image-based datasets of rapeseed. The findings also revealed a great potential of Deep learning-based models to classify other damaged crops.

rapeseed classification damaged crops deep neural networks INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS

Fabricación de nanopartículas de oro dentro de óxido de aluminio (γ-Al2O3) nanoestructurado con cavidades esféricas

Manufacturing of Gold Nanoparticles within Nanostructured Aluminum Oxide (γ-Al2O3) with Spherical Cavities

Mariela de Jesús Franco Gallegos (2023, [Tesis de maestría])

Los catalizadores basados en nanopartículas de oro han generado gran interés, gracias a su capacidad de ser selectivos en la promoción de reacciones específicas o en la producción de productos deseados, minimizando la formación de productos secundarios no deseados; sus propiedades electrónicas únicas; y su utilización bajo condiciones ambientales. Sin embargo, la desventaja principal de los catalizadores de oro es la sinterización de las nanopartículas debido a su baja temperatura de fusión, lo que provoca la pérdida de actividad catalítica y la desactivación del catalizador. Una de lassoluciones que ofrece el uso de la nanociencia y la nanotecnología es la utilización de soportes nanoestructurados que den mejor estabilidad a las nanopartículas y las protejan de la desactivación. En este trabajo se sintetizaron catalizadores basados en nanopartículas de oro soportados y encapsulados en alúmina macroporosa, por un método de impregnación húmeda asistida por ultrasonido; un método sencillo, rápido y ecológico. El desempeño catalítico de materiales sintetizados se analizó mediante espectroscopía UV-Visible in-situ en la reducción de 4-Nitrofenol a 4-Aminofenol. Así mismo, se presentan las caracterizaciones por TEM, SEM, FT-IR, espectroscopía UV-Visible, y XRD de catalizadores obtenidos. Se obtuvieron catalizadores altamente activos con alto rendimiento gracias al uso de un soporte nanoestructurado.

Catalysts -based on gold nanoparticles have recently gained interest due to their ability to selectively promote specific catalytic reactions or produce desired products, while minimizing the formation of unwanted byproducts, their unique electronic properties, and their utilization under ambient conditions. However, the main drawback of gold catalysts is the sintering of nanoparticles due to their low melting temperature, which leads to loss of catalytic activity and catalyst deactivation. One of the solutions offered by nanoscience and nanotechnology is the use of nanostructured supports that provide better stability to the nanoparticles and protect them from deactivation. In this work, gold nanoparticle-based catalysts supported and encapsulated in macroporous alumina were synthesized using a simple, fast, and eco-friendly method of ultrasound-assisted wet impregnation. The catalytic performance of synthetized materials was evaluated by in-situ UV-Visible spectroscopy in the reduction of 4-Nitrophenol to 4-Aminophenol. In addition, their characterization by TEM, SEM, FT-IR, UV Visible spectroscopy and XRD are presented. Highly active catalysts with high performance were obtained thanks to the use of a nanostructured supports.

nanopartículas de oro, alúmina macroporosa, impregnación, reducción 4-NF gold nanoparticles, macroporous alumina, impregnation, 4-NF reduction INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE MATERIALES PROPIEDADES DE LOS MATERIALES PROPIEDADES DE LOS MATERIALES

A Comparison of Multi-Label Text Classification Models in Research Articles Labeled With Sustainable Development Goals

Roberto Carlos Morales-Hernández Joaquín Gutiérrez Jaguey David Becerra-Alonso (2022, [Artículo])

"The classification of scientific articles aligned to Sustainable Development Goals is crucial for research institutions and universities when assessing their influence in these areas. Machine learning enables the implementation of massive text data classification tasks. The objective of this study is to apply Natural Language Processing techniques to articles from peer-reviewed journals to facilitate their classification according to the 17 Sustainable Development Goals of the 2030 Agenda. This article compares the performance of multi-label text classification models based on a proposed framework with datasets of different characteristics. The results show that the combination of Label Powerset (a transformation method) with Support Vector Machine (a classification algorithm) can achieve an accuracy of up to 87% for an imbalanced dataset, 83% for a dataset with the same number of instances per label, and even 91% for a multiclass dataset."

Classification algorithm, multi-label text classification, problem transformation method, scientific articles, sustainable development goals, text classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES LENGUAJES ALGORÍTMICOS LENGUAJES ALGORÍTMICOS

Química a distancia: posible y necesario

Alethia Vázquez-Morillas (2009, [Capítulo de libro])

Este trabajo narra la experiencia de un curso a distancia -Reacciones y Enlace Químico- en la División de Ciencias Básicas e Ingeniería de la UAM Azcapotzalco durante 2007. A pesar de que la Legislación Universitaria contempla la posibilidad de la educación superior en modalidad extraescolar, no existen antecedentes documentados de un curso anterior impartido totalmente a distancia, aunque en la División se cuenta desde 1974 con el Sistema de Aprendizaje Individualizado, que combina la asesoría de un profesor con el trabajo individual del alumno. El curso, impartido a estudiantes en su primer año de estudios, se desarrolló en la plataforma Moodle y se conformó con nueve módulos o lecciones, cada una de las cuales contiene distintas actividades de aprendizaje y materiales de referencia. La evaluación se realizó tanto de manera continua -en línea- como final. de forma presencial. Los resultados indican que los alumnos logran un aprendizaje equiparable al que alcanzan en los cursos presenciales. Adicionalmente. valoran la flexibilidad que les da esta modalidad del proceso de enseñanza- aprendizaje. Es necesario que la UAM trabaje en el desarrollo de este tipo de opciones educ3tivas. que brinden a los estudiantes la opción de elegir la forma en que quieren llevar a cabo su formación. Para ello, será necesario modificar algunos aspectos de la legislación y la valoración tradicional del trabajo docente, además de romper con la inercia institucional que tiende a la repetición del modelo tradicional de enseñanza en el aula.

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La enfermedad por coronavirus (COVID-19) y la iniciativa de excepción de los derechos de patente de las vacunas: oportunidades para México

Aradit Castellanos Vera Víctor Hugo Flores Delgado (2022, [Artículo])

"En este trabajo damos una visión general de la iniciativa que propone la excepción de los derechos de patente de las vacunas contra el virus de la COVID-19, del escenario de crisis global en la que surgió, así como de los principales argumentos de la controversia que la envuelve. En ese contexto analizamos y discutimos las medidas adoptadas por México para el aprovisionamiento de vacunas y las posibles oportunidades que esta iniciativa le brinda."

"In this paper we give an overview of the initiative that proposes the exception of patent rights for vaccines against the COVID-19, the global crisis scenario in which it arose, as well as the main arguments of the controversy that surrounds it. In this context, we analyze and discuss the measures adopted by Mexico for the supply of vaccines and the possible opportunities that this initiative offers."

excepción de patentes, vacunas, COVID-19, México patents waiver, vaccines, COVID-19, México MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD CIENCIAS MÉDICAS FARMACOLOGÍA NORMALIZACIÓN DE LOS MEDICAMENTOS NORMALIZACIÓN DE LOS MEDICAMENTOS

Control de sistemas usando aprendizaje de máquina

Systems control using machine learning

Jesús Martín Miguel Martínez (2023, [Tesis de maestría])

El aprendizaje por refuerzo es un paradigma del aprendizaje de máquina con un amplio desarrollo y una creciente demanda en aplicaciones que involucran toma de decisiones y control. Es un paradigma que permite el diseño de controladores que no dependen directamente del modelo que describe la dinámica del sistema. Esto es importante ya que en aplicaciones reales es frecuente que no se disponga de dichos modelos de manera precisa. Esta tesis tiene como objetivo implementar un controlador óptimo en tiempo discreto libre de modelo. La metodología elegida se basa en algoritmos de aprendizaje por refuerzo, enfocados en sistemas con espacios de estado y acción continuos a través de modelos discretos. Se utiliza el concepto de función de valor (Q-función y función V ) y la ecuación de Bellman para resolver el problema del regulador cuadrático lineal para un sistema mecánico masa-resorte-amortiguador, en casos donde se tiene conocimiento parcial y desconocimiento total del modelo. Para ambos casos las funciones de valor son definidas explícitamente por la estructura de un aproximador paramétrico, donde el vector de pesos del aproximador es sintonizado a través de un proceso iterativo de estimación de parámetros. Cuando se tiene conocimiento parcial de la dinámica se usa el método de aprendizaje por diferencias temporales en un entrenamiento episódico, que utiliza el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos en la sintonización del crítico y descenso del gradiente en la sintonización del actor, el mejor resultado para este esquema es usando el algoritmo de iteración de valor para la solución de la ecuación de Bellman, con un resultado significativo en términos de precisión en comparación a los valores óptimos (función DLQR). Cuando se tiene desconocimiento de la dinámica se usa el algoritmo Q-learning en entrenamiento continuo, con el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos y el esquema de mínimos cuadrados con descenso del gradiente. Ambos esquemas usan el algoritmo de iteración de política para la solución de la ecuación de Bellman, y se obtienen resultados de aproximadamente 0.001 en la medición del error cuadrático medio. Se realiza una prueba de adaptabilidad considerando variaciones que puedan suceder en los parámetros de la planta, siendo el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos el que tiene los mejores resultados, reduciendo significativamente ...

Reinforcement learning is a machine learning paradigm with extensive development and growing demand in decision-making and control applications. This technique allows the design of controllers that do not directly depend on the model describing the system dynamics. It is useful in real-world applications, where accurate models are often unavailable. The objective of this work is to implement a modelfree discrete-time optimal controller. Through discrete models, we implemented reinforcement learning algorithms focused on systems with continuous state and action spaces. The concepts of value-function, Q-function, V -function, and the Bellman equation are employed to solve the linear quadratic regulator problem for a mass-spring-damper system in a partially known and utterly unknown model. For both cases, the value functions are explicitly defined by a parametric approximator’s structure, where the weight vector is tuned through an iterative parameter estimation process. When partial knowledge of the dynamics is available, the temporal difference learning method is used under episodic training, utilizing the least squares with a recursive least squares scheme for tuning the critic and gradient descent for the actor´s tuning. The best result for this scheme is achieved using the value iteration algorithm for solving the Bellman equation, yielding significant improvements in approximating the optimal values (DLQR function). When the dynamics are entirely unknown, the Q-learning algorithm is employed in continuous training, employing the least squares with recursive least squares and the gradient descent schemes. Both schemes use the policy iteration algorithm to solve the Bellman equation, and the system’s response using the obtained values was compared to the one using the theoretical optimal values, yielding approximately zero mean squared error between them. An adaptability test is conducted considering variations that may occur in plant parameters, with the least squares with recursive least squares scheme yielding the best results, significantly reducing the number of iterations required for convergence to optimal values.

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Diseño y aplicación de una App web móvil como material didáctico con diversos estilos de aprendizaje VAK. Caso de estudio en diseñadores gráficos de la facultad de arquitectura y diseño de la UABC, Campus Mexicali

Carolina Medina Zavala (2023, [Tesis de doctorado])

256 páginas. Doctorado en Diseño y Desarrollo de Productos.

El presente proyecto de tesis muestra el diseño de una App web móvil como material didáctico con diversos estilos de aprendizaje aplicado como caso de estudio en estudiantes de diseño gráfico del séptimo semestre de la Facultad de Arquitectura y Diseño (FAD) de la Universidad Autónoma de Baja California (UABC), Campus Mexicali en el periodo del año 2020 al 2022. La idea se origina por la necesidad de compartir con dichos estudiantes un material fidedigno como complemento a un tema de una clase de diseño editorial de la misma institución, al ser esta App web móvil educativa una herramienta de estudio que se puede utilizar de manera extra clase y así facilitar ejercicios con información confiable por parte del docente titular, siendo en este caso la autora de esta investigación. El primer aporte es la propuesta de una metodología para el desarrollo de dicha App web móvil de tipo educativo como un material de apoyo para estudiantes de diseño gráfico de nivel superior. Dicha App ofrece como segundo aporte, el desarrollo de un tema especializado de diseño editorial a partir de los estilos de aprendizaje Visual (V), Auditivo (A) y Kinestésico (K), conocido también como VAK. En la App web móvil, el estudiante se registra y contesta un test para evaluar el estilo de aprendizaje según las respuestas con las que se identificó, este resultado aparece de manera inmediata al finalizar el ejercicio y con ese estilo se mostrará el material didáctico. Cabe destacar que se cuenta con un tercer aporte, el cual no es lo medular de la tesis, pero sí es de gran importancia para concretar el ciclo del uso de la App y un área de oportunidad para futuros proyectos de investigación. Dicho aporte es el diseño de 3 juegos, diseñados con base al estilo de aprendizaje VAK para evaluar de manera lúdica el conocimiento del tema de diseño editorial. Una vez concluida la primera evaluación, el estudiante tiene la opción de poder estudiar el mismo tema en otro estilo de aprendizaje VAK, con ello podrá desarrollar otras técnicas de estudio. Se pretende que esta tesis doctoral sea una guía, para docentes de diseño gráfico o personas con interés en elaborar un material didáctico con los estilos de aprendizaje VAK. Aunado a ello, conocer una metodología para el desarrollo del diseño de una herramienta tecnológica como lo es una App web móvil.

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El uso del aula virtual: una mirada organizacional

Nancy Fabiola Martínez Cervantes (2009, [Capítulo de libro])

El objetivo de este ensayo es mostrarle al lector cómo la Oficina de Educación Virtual (OEV) es el espacio organizacional cuyas actividades buscan apoyar la calidad del proceso de enseñanza-aprendizaje de la educación superior que se imparte en la Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Azcapotzalco. En este sentido. se organiza el trabajo en cuatro apartados. El primero hace un reconocimiento. desde el punto de vista de la legislación. sobre cómo se concibe el proceso de enseñanza-aprendizaje a fin de identificar que sólo la modalidad presencial es reconocida por la institución; en el segundo se hace un breve recuento del surgimiento de la Oficina de Educación Virtual a fin de responder a las necesidades de incorporar nuevos métodos. tanto pedagógicos como tecnológicos a la práctica docente; en el tercero se explica cómo el aula virtual se ha incorporado a la docencia tradicional destacando el papel de los participantes en dicho proceso. y finalmente en el cuarto apartado. se hace un breve análisis desde la perspectiva organizacional sobre el uso de aula virtual en la práctica docente.

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Hábitos alimenticios y aportación nutricional de la dieta de Paralichthys californicus, en la Bahía de Todos Santos y estero de Punta Banda, Ensenada, B.C

María Idalia Sandoval Muy (1995, [Tesis de maestría])

Se analizaron 289 estómagos para describir la dieta de Paralichthys californicus en la Bahía de Todos Santos y el Estero de Punta Banda (junio de 1992 a marzo de 1993), realizando una separación por área y estación (invierno y verano). Se determinó realizar la descripción de la dieta a nivel de grupos presa para categorizar las presas ingeridas, y se emplearon los índices de porciento numérico, de peso, de frecuencia de ocurrencia, y el Índice de Importancia Relativa (IIR). Los organismos de la bahía presentaron mayor talla promedio (154.2 ±D.E.37.2mm) que los colectados en el estero (107.9 ±36.85mm), la cual fue diferente (K-W, p<0.001) tanto entre las dos áreas como entre invierno y verano de cada zona. En ambos lugares los organismos de menor talla se encontraron en invierno. Se identificaron cuatro presas a nivel familia, ocho a nivel género, y 15 a nivel especie. Los principales componentes de la dieta en la bahía durante invierno, fueron mysidos con 88.4% del I.I.R. (Metainysidopsis elongata, 62. l %), carideos (10%) y peces; en el verano el grupo más importante nuevamente fue mysidos (98.7%), y el resto gamáridos, carideos y peces. De las presas presentes en el estero, los peces fueron los más importantes (95.6%) en el invierno destacando góbidos (60.63%) y principalmente Ilypnus gilberti (30.5%); en el verano, varias especies de góbidos 31.68% y otras especies de peces (35.2%). Se encontraron diferencias (p<0.01) en el número de presas tanto entre las dos áreas como entre el invierno y el verano de ambos lugares. En el estero, se detectaron diferencias en el porcentaje de proteínas de los contenidos estomacales en los dos grupos de tallas y estaciones del año; un resultado similar fue para lípidos. Una estimación de las calorías con base en el contenido de lípidos y proteínas de las principales presas, indicó que el aporte calórico al depredador está en función del número y tipo de presa ingerida y no a la selección de las presas por el lenguado, esto puede reflejar la disponibilidad del alimento. Los valores de ración diaria fueron mayores para la bahía (0.22-0.24 Kcal/g) que para el estero (0.10-0.12 Kcal/g), y no se encontró un efecto del cambio de temperatura entre verano e invierno (Q10 <1.4) para ambos lugares.

A total of 289 stomachs were analyzed to describe the diet of Paralichthys californicus juveniles in Bahía de Todos Santos and Estero de Punta Banda, B.C., México (June 1992 to March 1993); after the collection, the stomachs were grouped in winter and summer seasons of each area. Diet was described to higher-1evel taxonomic categories based on the percent in number, wet weight, and frequency of occurrence and the prey importance by the Index of Relative Importance (IIR). Largest organisms (154.2± D.E.37.2mm SL) were found in the hay than those from the estuary (107.9±.36.85mm), with a significative difference between areas and between winter and summer of each site (K-W, <0.001) In both areas the minor size organisms were collected during winter. The lowest taxon identified as preys in both areas were four at family leve1, and eight to genus and 15 to species level. Mysids (IRI = 88.4%) with Metamysidopsis elongata (62.1 %), carideans (10.2%), and fishes were the most important food items in the bay during winter; in summer, the mysids (IRI = 98.4%, M. elongata, IRI = 35.3%), carideans (0.9%) and the fishes, again. ln the estuary (winter), the rnost important were the fishes (IRI = 95.6%) with members of the gobies (60.63%) mainly llypnus gilberti (30.5%); a small percent was provided by invertebrates (0.08%); in summer, the fishes (66.9%), gamarids (17%) and the mysids ( 13. 8%) domínate the diet. Significant differences was found in prey numbers between areas and between seasons of each site. In the estuary, differences in the protein content from stomachs of two groups size were found; these differences were detected between seasons, and similar results was detected in lipids. The calories values (based in lipid and protein content) from the main prey, indicate that the caloric contribution is a function of kind and prey numbers, more than the selection by the halibul, this may indicate the food disponibility. The daily ration in bay (0.22-0.24 Kcal/g) was greater than in the estuary (0.10-0.12), and no effect of the temperature change in summer and winter (Q10 <1.4) for both areas were found.

Lenguado de california,Paralichthys californicus,Bahía de Todos Santos,Estero de Punta Banda,Baja California,Ciencias del mar CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CIENCIAS AGRARIAS PECES Y FAUNA SILVESTRE PECES Y FAUNA SILVESTRE

Contratos inteligentes para la gestión de datos de sensado móvil y vestible para aplicaciones en salud

Smart contracts for mobile and wearable sensing data management for health applications

José Ricardo Cedeño García (2023, [Tesis de maestría])

El aumento en la producción de datos derivado de la adopción de tecnologías móviles y de IoT está revolucionando la salud, pero también plantea importantes retos éticos y de privacidad. Los recientes avances en el aprendizaje automático han resaltado la importancia de recopilar y etiquetar datos correctamente, en especial para fines críticos, como el desarrollo de aplicaciones para cuidados médicos. La recopilación de datos médicos para tareas de aprendizaje automático presenta limitaciones en cuanto a la cantidad, variedad y calidad de las fuentes disponibles. Una forma de abordar este dilema es el uso de Blockchain para la recopilación y el uso de datos de pacientes. El anonimato de una red centralizada permite proteger la identidad del paciente. La estructura formada por nodos permite que la información esté siempre disponible y no dependa de un servidor principal. La inmutabilidad de los registros en la cadena garantiza la trazabilidad inequívoca del flujo de los datos del paciente. Por último, los mecanismos de consenso y recompensa de la red podrían motivar a nuevos usuarios a participar del sensado activo. Presentamos TRHEAD, una arquitectura de referencia basada en la Blockchain para recopilar datos sanitarios, firmar consentimientos, anotar datos y obtener crédito por los mismos, permitiendo a los usuarios rastrear el uso de sus datos, a los científicos rastrear su procedencia y proteger al mismo tiempo la privacidad de los pacientes. Exponemos dos implementaciones de nuestra arquitectura aplicadas a distintas campañas de sensado para comprobar su viabilidad, así como los resultados de su aplicación en estos escenarios y las conclusiones que desprendieron de su análisis. Dado que uno de los objetivos principales de TRHEAD es la recopilación de datos mediante sensado activo para el entrenamiento legal/consciente de modelos de aprendizaje automático, se realizó el entrenamiento de un modelo con los datos obtenidos de la campaña de sensado correspondiente a imágenes de rostros humanos, con el fin de detectar estados de ánimo. Finalmente se discute el papel de TRHEAD en el aseguramiento del trato justo y consciente de la información de los pacientes y el camino por recorrer en el perfeccionamiento de la arquitectura.

The increase in data production resulting from the adoption of mobile and IoT technologies is revolutionizing healthcare, but it also poses significant ethical and privacy challenges. Recent advances in machine learning have highlighted the importance of collecting and labeling data correctly, especially for critical purposes such as deploying healthcare software. Collecting medical data for machine learning tasks presents limitations in terms of the quantity, variety, and quality of available sources. One way to address this dilemma is the use of Blockchain for the collection and use of patient data. The anonymity of a centralized network allows the patient’s identity to be protected. The structure formed by nodes allows information to be always available and not dependent on a main server. The immutability of the records in the chain guarantees the unequivocal traceability of the flow of patient data. Finally, the network’s consensus and reward mechanisms could motivate new users to participate in active sensing. We present TRHEAD, a Blockchain-based reference architecture for collecting healthcare data, signing consents, annotating data and getting credit for it, allowing users to track the use of their data, scientists to track its provenance while protecting patients privacy. We present two implementations of our architecture applied to different sensing campaigns to test their feasibility, as well as the results of their application in these scenarios and the conclusions drawn from those results. Since one of the main objectives of TRHEAD is the collection of data through active sensing for the legal/conscious training of machine learning models, a model was trained with the data obtained from the sensing campaign corresponding to images of human faces, in order to detect moods. Finally, the role of TRHEAD in ensuring the fair and conscientious treatment of patient information and the road ahead in refining the architecture is discussed.

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