Pautas de referencia para el desarrollo del impuesto especial sobre el uso de inteligencia artificial y robótica en México

Kharem Deyanira Omaña Pérez (2023, [Otro, Trabajo de grado, maestría])

Las tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial y la robótica, representan un reto para los sistemas tributarios actuales, múltiples líneas de investigación señalan la necesidad de gravar la robótica con la finalidad de compensar el detrimento que ésta genera en la sociedad por el desplazamiento laboral. Este artículo tiene la finalidad de analizar los

elementos necesarios para el desarrollo de un impuesto especial sobre el uso de inteligencia artificial y robótica en México. Es importante mencionar que para desarrollar las ideas que sustentan este estudio se hizo uso de la metodología de investigación documental y analítica, la metodología del derecho comparado, con apoyo del método inductivo y deductivo. Derivado de lo anterior podemos encontrar que nuestro país tiene un contexto histórico, cultural y económico

particular donde es necesario aplicar un impuesto a los robots con la finalidad de situar a México en la economía del conocimiento. Sin embargo, dicha medida genera diversas dificultades jurídicas que serán expuestas para generar certeza sobre la legalidad de establecer el gravamen que se propone. Finalmente, se concluye que este fenómeno

requiere de acciones inmediatas no solo en el ámbito jurídico sino en la implementación de políticas públicas por parte del Estado con el objeto de generar bienestar social en la población y abrazar el fenómeno de las tecnologías como la inteligencia artificial y la robótica.

Inteligencia Artificial Robótica Desplazamiento laboral Economía del conocimiento INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS CIENCIAS TECNOLÓGICAS

El coeficiente de descarga y la densidad beta

MAURO IÑIGUEZ COVARRUBIAS JOSE JAVIER RAMIREZ LUNA PEDRO ANTONIO GUIDO ALDANA Arturo González Casillas (2014, [Artículo])

Se estudia el coeficiente de descarga y la distribución de intensidades de la turbulencia. Con el teorema de Torricelli y la teoría de probabilidades se formulan el caudal y el coeficiente de descarga, siguiendo una densidad beta unimodal, renormalizada, con dos parámetros de forma. Se había construido un modelo multifractal para la cascada de la energía cinética en la turbulencia, partiendo de los métodos de Pearson y de Kolmogorov. Para la intensidad de la turbulencia, con el primero se creó una distribución beta; para el segundo, una ley en potencia. Se completa el modelo multifractal, reconociendo la función de estructura como la función Kummer. Se busca la compatibilidad entre los dos modelos y la identificación de sus parámetros. Se encuentra que los dos parámetros de forma determinan la resolución del modelo de cascada. Se determina la dimensión local y el espectro de dimensiones para los estados que producen el teorema de Torricelli. Redefiniendo la función de estructura, la resolución queda determinada por el tirante para el cambio de régimen. Análogamente, pueden identificarse diversos prototipos, a los que hemos denominado: cuatro experimentales, tres canales, Kolmogorov, Kármán, Taylor, Verhulst (logística), Cauchy-Manning y Euclides (áurea). Se concluye que el coeficiente de descarga es una beta renormalizada; la distribución de intensidades de la turbulencia es una beta; el prototipo Torricelli resulta representativo para los cuatro experimentales y el de Euclides, quedando lejos de la distribución Gaussiana, que está contenida en el de Kármán; en tanto, el de Taylor produce la delta de Dirac.

Ecuaciones de descarga Autoafinidad Modelos de turbulencia Función de Kummer Multifractales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Stability of maize hybrids under drought, rainfed and optimum field conditions revealed through GGE analysis

Pervez Zaidi (2023, [Artículo])

Additive Main Effects Multiplicative Interaction GGE Biplot Analysis CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MAIZE GENOTYPE ENVIRONMENT INTERACTION ADDITIVE EFFECT PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

Especialista Virtual PLD

Raúl Rufino Díaz (2023, [Tesis de maestría])

En el ámbito de la Prevención de Lavado de Dinero y el Financiamiento al Terrorismo (PLD/FT), el desarrollo de un criterio analítico sólido es esencial para los analistas. Esto implica tener conocimiento sobre guías, lineamientos, tipologías, leyes, reglamentos y estándares nacionales e internacionales emitidos por diversas autoridades y organismos. A medida que se busca una mayor especialización en este campo, la curva de aprendizaje para los analistas tiende a extenderse considerablemente. La adquisición de conocimientos especializados es un proceso continuo y constante. Sin embargo, en

la actualidad, no existe una herramienta interactiva o un modelo especializado sobre la regulación en PLD/FT en México.

Contar con un modelo especializado que facilite la búsqueda de información en el ámbito de PLD/FT conforme a la regulación en México sería de gran utilidad, ya que permitiría acceder de manera inmediata a procedimientos específicos y datos especializados relacionados con la prevención e identificación de operaciones con recursos de procedencia ilícita y financiamiento al terrorismo.

Por lo tanto, el propósito fundamental de este trabajo es poner a disposición un modelo especializado entrenado con un conjunto de datos enfocados en PLD/FT, de manera que cualquier persona interesada en adentrarse en este campo o profesionales que ya prestan sus servicios puedan consultar acerca de esta temática de manera más eficiente.

Lavado de dinero Actividad vulnerable Activos virtuales Banca múltiple Financiamiento al terrorismo Prevención de lavado de dinero INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LAS TELECOMUNICACIONES TECNOLOGÍA DE LAS TELECOMUNICACIONES

International Winter Wheat nurseries data: Facultative and Winter Wheat Observation Nurseries and International Winter Wheat yield trials for semi-arid and irrigated conditions

Mesut KESER fatih ozdemir Pietro Bartolini (2022, [Artículo])

Germplasm Exchange International Nurseries Multi-Locations CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA WINTER WHEAT BREEDING GERMPLASM YIELDS DATA

Hidrología de avenidas

ALVARO ALBERTO ALDAMA RODRIGUEZ (2000, [Artículo])

La hidrología de avenidas es un tema que ha cobrado mucha relevancia debido a las inundaciones recientemente provocadas por eventos hidrometeorológicos extremos en todo el mundo. Este artículo presenta los resultados de una serie de investigaciones que el autor y sus colaboradores han obtenido a lo largo de los años en la materia. En particular, se discuten métodos para la estimación de avenidas de diseño en presas y redes de ríos, para el tránsito hidrológico de avenidas en cauces y para el tránsito hidráulico de avenidas en redes de ríos con lagunas de interconexión.

Tránsito inverso Parametrización de avenidas Hidrogramas Probabilidad multivariada INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Modeling spatiotemporal patterns of land use/land cover change in Central Malawi using a neural network model

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

Estimación espacio-temporal de la carga hidráulica utilizando el concepto de función aleatoria espacio-tiempo

EDGAR YURI MENDOZA CAZARES GRACIELA DEL SOCORRO HERRERA ZAMARRON (2010, [Artículo])

En este trabajo se presenta un método geoestadístico para realizar estimaciones espacio-temporales y se aplica a la estimación de la carga hidráulica del acuífero de Querétaro-Obrajuelo en el periodo 1981-2004. Las estimaciones para los años 1993, 1995 y 1999 se comparan con las de los métodos de krigeado ordinario y krigeado multivariado, utilizando el método de validación cruzada, reportándose los valores del error medio, error cuadrático medio y error cuadrático medio estándar. Los resultados de las varianzas del valor estimado son siempre más pequeños utilizando el método espacio-temporal, ya que utiliza más información para la estimación; asimismo, es posible hacer las estimaciones en todo el espacio para todos los tiempos. Se concluyó que la herramienta es poderosa, porque considera toda la información disponible al efectuar las estimaciones.

Análisis multivariado Carga hidráulica Geoestadística Querétaro CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Estimación multivariada espacio-tiempo de la carga hidráulica en el valle de Querétaro-Obrajuelo

EDGAR YURI MENDOZA CAZARES GRACIELA DEL SOCORRO HERRERA ZAMARRON (2007, [Artículo])

En el presente trabajo se utilizó un método de estimación multivariada espacio-temporal, considerando la carga hidráulica en diferentes años como variables diferentes, pero correlacionadas temporalmente. Este tipo de método permite aumentar la información utilizada en la estimación de la carga hidráulica para cada año. El método se aplicó para estimar la carga hidráulica en tres años diferentes en el acuífero del valle de Querétaro-Obrajuelo, México, obteniéndose buenos resultados en la validación cruzada y en el sentido de que al utilizar la información de los tres años conjuntamente se pueden observar claramente características de las configuraciones de las cargas que no se obtienen cuando únicamente se utilizan los datos del año estimado.

Análisis multivariado Carga hidráulica Geoestadística Querétaro CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

A line follower robot implementation using Lego's Mindstorms Kit and Q-Learning

VICTOR RICARDO CRUZ ALVAREZ ENRIQUE HIDALGO PEÑA HECTOR GABRIEL ACOSTA MESA (2012, [Artículo])

Un problema común al trabajar con robots móviles es que la fase de programación puede ser un proceso largo, costoso y difícil para los programadores. Los Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo ofrecen uno de los marcos de trabajo más generales en el ámbito de aprendizaje de máquina. Este trabajo presenta un enfoque usando el algoritmo de Q-Learning en un robot Lego para que aprenda "por sí mismo" a seguir una línea negra dibujada en una superficie blanca. El entorno de programación utilizado en este trabajo es Matlab.

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA Algoritmos de aprendizaje reforzado Q-learning (Algoritmo de aprendizaje reforzado) Lego Mindstorms (Robótica) Matlab Reinforcement learning algorithms Q-Learning (Reinforcement learning algorithm) Lego Mindstorms (Robotics) Matlab