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Multi-trait, multi-environment deep learning modeling for genomic-enabled prediction of plant traits
Osval Antonio Montesinos-Lopez Jose Crossa Francisco Javier Martin Vallejo (2018, [Artículo])
Deep Learning Genomic Prediction Bayesian Modeling Shared Data Resources CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA BAYESIAN THEORY RESOURCES DATA BREEDING PROGRAMMES
deepmala sehgal Laura Dixon Diego Pequeno Jose Crossa Alison Bentley Susanne Dreisigacker (2024, [Capítulo de libro])
Hexaploid Wheat Adaptive Genes Novel Genomic Regions Gene-Based Modeling Process-Based Modeling Global Food Security CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA HEXAPLOIDY WHEAT QUANTITATIVE TRAIT LOCI MODELLING FOOD SECURITY
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
Modelación hidráulica de un reactor de electrocoagulación tubular de sección anular
JAVIER DE JESUS CANTO RIOS Alejandra Martín-Domínguez Sara Pérez-Castrejón VICTOR HUGO ALCOCER YAMANAKA Velitchko Tzatchkov (2017, [Artículo])
El presente trabajo se enfoca en el estudio de las pérdidas de carga totales en un reactor de electrocoagulación con flujo a presión y sección transversal anular simple y múltiple, donde esta última característica depende del arreglo de los electrodos. Se presenta el análisis de las pérdidas de carga por cortante y accesorios, las cuales se modelaron utilizando diferentes expresiones empíricas y se compararon con las mediciones realizadas a escala semipiloto. Como resultado del análisis se observó que la ecuación de Bahramir, Yovanovich y Culham (2006) asemeja las pérdidas reales en secciones anulares múltiples, mientras que la expresión propuesta por Davis describe mejor la sección anular simple. Estos resultados permitirán tener herramientas para diseñar reactores de electrocoagulación a escala real.
Electrocoagulación Modelación Pérdidas de carga hidráulica Secciones anulares INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Neyman-Scott-based water distribution network modelling
Modelación de redes de agua potable basado en el proceso de Neyman-Scott
VICTOR HUGO ALCOCER YAMANAKA Velitchko Tzatchkov (2012, [Artículo])
Uno de los parámetros más difíciles de estimar al modelar las redes de distribución de agua potable es el del consumo doméstico. Se ha demostrado que este sigue un proceso estocástico posible de caracterizar a través de pulsos rectangulares, con ciertas intensidad, duración y frecuencia de arribo, por medio de esquemas estocásticos como el modelo de pulsos rectangulares de Neyman-Scott (NSRPM). El esquema NSRPM se basa en la solución de un problema de optimización no lineal que involucra momentos teóricos de las series sintéticas (equiprobables) y los momentos observados (mediciones de campo). Se ha publicado la metodología, así como trabajos orientados a la generación de la demanda en los domicilios, sin embargo, no su validación en una red de distribución real, con la conjunción y agregación de las demandas de los domicilios, y su comparación con los métodos tradicionales. En el presente artículo se comparan resultados obtenidos empleando series sintéticas con carácter estocástico, producto del esquema NSRPM aplicado a la determinación de presiones y caudales, con los obtenidos por el método tradicional que utiliza curva de variación horaria de la demanda, y con mediciones de presión y caudal hechas en el sector Humaya, en Culiacán, Sinaloa, México.
Distribución de agua Demanda de agua Consumo doméstico de agua Modelación INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Detección de comportamiento no verbal en interacción humano-robot
Detection of non-verbal behavior in human-robot interaction
Ernesto Adrián Lozano De la Parra (2023, [Tesis de maestría])
La comunicación no verbal desempeña un papel vital en la interacción humana. En el contexto de la interacción humano-robot (IHR), los robots sociales están diseñados principalmente para la comunicación verbal con los humanos, dejando a la comunicación no verbal como un área de investigación abierta. En este trabajo, se presenta una arquitectura flexible y abierta llamada Software Arquitechture for Nonverbal Interaction in Human-Robot Interaction (SANI-HRI) diseñada para facilitar las interacciones no verbales en IHR. Entre sus componentes se encuentra un Cuaderno Computacional P2P basado en navegador web, aprovechado para codificar, ejecutar y compartir programas reactivos. Pueden incluirse modelos de aprendizaje automático para el reconocimiento en tiempo real de gestos, poses y estados de ´animo, empleando protocolos como MQTT. Otro componente clave es un Broker para distribuir datos entre distintos dispositivos físicos, como robots, dispositivos vestibles y sensores ambientales, así como modelos de aprendizaje automático que comprendan diferentes tipos de datos. Se demuestra la utilidad de esta arquitectura mediante tres escenarios de interacción: (i) el primero que emplea la proxémica y la dirección de la mirada para iniciar un encuentro improvisado, (ii) un segundo que utiliza técnicas de visión por computadora para detectar y analizar expresiones faciales y corporales, así como el uso sensores biométricos para obtener datos de ritmo cardiaco durante una rutina de ejercicio, y (iii) un tercero que incorpora el reconocimiento de objetos y Modelos de Lenguaje Grandes para sugerir comidas a cocinar en función de los ingredientes disponibles. Estos escenarios ilustran cómo los componentes de la arquitectura pueden integrarse para abordar nuevos escenarios, en los que los robots necesitan inferir señales no verbales de los usuarios.
Nonverbal communication plays a vital role in human interaction. In the context of Human-Robot Interaction (HRI), social robots are designed primarily for verbal-based communication with humans, making nonverbal communication an open research area. We present a flexible, open framework called Software Architecture for Nonverbal Interaction in Human-Robot Interaction (SANI-HRI) designed to facilitate nonverbal interactions in HRI. Among its components it has a P2P Browser-Based Computational Notebook, leveraged to code, run, and share reactive programs. Machine-learning models can be included for real-time recognition of gestures, poses, and moods, employing protocols such as MQTT. Another key component is a broker for distributing data among different physical devices like the robot, wearables, and environmental sensors and also machine learning models. We demonstrate this framework’s utility through three interaction scenarios: (i) the first one employing proxemics and gaze direction to initiate an impromptu encounter, (ii) a second that uses computer vision techniques to detect and analyze facial and body expressions, as well as the use of biometric sensors to obtain heart rate data during a workout routine, and (iii) a third one incorporating object recognition and a Large-Language Model to suggest meals to be cooked based on available ingredients. These scenarios illustrate how the framework’s components can be seamlessly integrated to address new scenarios, where robots need to infer nonverbal cues from users.
Interacción humano-robot, Comunicación no verbal, Broker MQTT, Notebook computacional, Modelos linguísticos grandes, SANI-HRI Human-robot interaction, Nonverbal communication, Broker MQTT, Computational notebook, Large language models, SANI-HRI INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO DE CARACTERES SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO DE CARACTERES
Sajad Sabzi Razieh Pourdarbani Mohammad Hossein Rohban Alejandro Fuentes_Penna José Luis Hernández-Hernández Mario Hernández Hernández (2021, [Artículo])
Improper usage of nitrogen in cucumber cultivation causes nitrate accumulation in the fruit and results in food poisoning in humans; therefore, mandatory evaluation of food products becomes inevitable. Hyperspectral imaging has a very good ability to evaluate the quality of fruits and vegetables in a non-destructive manner. The goal of the present paper was to identify excess nitrogen in cucumber plants. To obtain a reliable result, the majority voting method was used, which takes into account the unanimity of five classifiers, namely, the hybrid artificial neural network¿imperialism competitive algorithm (ANN-ICA), the hybrid artificial neural network¿harmonic search (ANN-HS) algorithm, linear discrimination analysis (LDA), the radial basis function network (RBF), and the Knearest- neighborhood (KNN). The wavelengths of 723, 781, and 901 nm were determined as optimal wavelengths using the hybrid artificial neural network¿biogeography-based optimization (ANNBBO) algorithm, and the performance of classifiers was investigated using the optimal spectrum. The results of a t-test showed that there was no significant difference in the precision of the algorithm when using the optimal wavelengths and wavelengths of the whole range. The correct classification rate of the classifiers ANN-ICA, ANN-HS, LDA, RBF, and KNN were 96.14%, 96.11%, 95.73%, 64.03%, and 95.24%, respectively. The correct classification rate of majority voting (MV) was 95.55% for test data in 200 iterations, which indicates the system was successful in distinguishing nitrogen-rich leaves from leaves with a standard content of nitrogen.
artificial neural network cucumber hyperspectral imaging majority voting nitrogen INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS
Digital artifacts reveal development and diffusion of climate research
Bia Carneiro Tek Sapkota (2022, [Artículo])
Accessible Knowledge Impact of Outputs Traditional Bibliometric Analyses Hyperlink Analysis CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CLIMATE DIFFUSION MAIZE MINING ORGANIZATION SOCIAL MEDIA SOCIAL NETWORK ANALYSIS WHEAT TEXT MINING
Simulación del escurrimiento directo de eventos en cuencas pequeñas con el modelo Hidras
Antonio Quevedo Tiznado NABIL MOBAYED KHODR CARLOS FUENTES RUIZ Enrique Gonzalez Sosa CARLOS ALBERTO CHAVEZ GARCIA (2016, [Artículo])
El escurrimiento directo es el efecto integrado de la lluvia, intercepción, evapotranspiración, infiltración y el escurrimiento en lámina sobre el terreno, en un punto específico de una cuenca. La conversión de las lluvias a escurrimiento es un proceso complejo que depende tanto de la distribución espacial y temporal de las lluvias como de las características físicas de la cuenca. Este estudio tuvo por objetivo plantear procedimientos para simular el escurrimiento directo a escala de evento en cuencas pequeñas. Como casos de estudio se eligieron dos cuencas experimentales de México con características diferentes en cuanto a tamaño, ubicación, tipo de vegetación, topografía y régimen pluviométrico: río Mixcoac, en el valle de México; y la unidad de escurrimiento Cerro Blanco, en Tabasco.
Hidrogramas sintéticos Modelación hidrológica Calibración de hidrogramas INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Análisis de la dinámica del monzón de Norteamérica usando modelos globales y regionales
SALVADOR CASTILLO LIÑAN (2021, [Tesis de maestría])
Maestro en Ciencias y Tecnología del Agua - Hidrometeorología) -- Instituto Mexicano de Tecnología del Agua. Coordinación de Desarrollo Profesional e Institucional. Subcoordinación de Posgrado.
El Monzón de Norteamérica (NAM) es un sistema atmosférico intraestacional causante de aproximadamente el 70% de las precipitaciones anuales en el noroeste de México y suroeste de Estados Unidos. Su estudio utilizando modelos numéricos es un reto debido a la compleja dinámica asociada a la abrupta orografía y al contraste térmico océano-continente que contribuyen a su desarrollo durante el verano. A pesar de que la gran mayoría de los modelos globales del experimento CMIP5 (Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados), logran describir el periodo intraestacional de precipitaciones máximas sobre el dominio del NAM y reproducir su variabilidad espacial y temporal, se han identificado sesgos en las simulaciones con respecto a las observaciones y los datos de Reanálisis. Con el propósito de abordar estos sesgos, así como identificar y explicar el inicio-final del monzón, en este estudio se analiza el papel de los mecanismos entre la atmósfera, del continente y el océano, utilizando simulaciones numéricas regionales generadas con el modelo sueco RCA4 (Rossby Centre regional atmospheric model 4), el cual fue forzado con 10 modelos globales del CMIP5.
Monzón de Norteamérica Modelación numérica Precipitaciones INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA