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EECTO DE NANOESTRUCTURAS ORO-SÍLICE EN ARTRITIS REUMATOIDE INDUCIDA POR COLÁGENA

ROSA ISELA RUVALCABA ONTIVEROS (2023, [Tesis de doctorado])

La artritis reumatoide (AR) es una enfermedad inflamatoria autoinmune crónica que

afecta a las articulaciones y causa un daño progresivo que, en la ausencia de un

tratamiento adecuado, puede terminar en discapacidad. Se caracteriza por un

reclutamiento excesivo de células inflamatorias dentro de la membrana sinovial que

conlleva a hiperplasia sinovial, neovascularización, erosión secundaria de cartílago y

hueso y posteriormente la destrucción de la articulación y su deformación. Además de

las características articulares, la inflamación sistemática que presenta la AR repercute

negativamente a nivel sistémico afectando varios órganos, incluyendo las estructuras

cardiovasculares (McInnes & Schett, 2011).

Las sales de oro han demostrado ser eficaces en el control de algunos pacientes con AR

(Massai et al., 2021) y otros padecimientos relacionados como el lupus eritematoso

sistémico (Wallace, 2013) y la artritis psoriásica (Salvarani et al., 1989). Sin embargo, su

uso ha sido limitado en las últimas décadas por la llegada de terapias presumiblemente

más seguras y efectivas. Al aplicar estos tratamientos, los iones de oro se unen a la

albúmina y su vida promedio esta entre los 5 y 7 días (Balfourier et al., 2020). Sin

embargo, después de varios tratamientos, su vida media se eleva y sus trazas son

detectables en varios tejidos incluyendo el hígado, riñones y membrana sinovial. Estas

trazas pueden permanecer en el tejido por décadas (James et al., 2015) y probablemente

de manera indefinida debido a que los iones de oro provenientes de las sales se

combinan con el azufre formando aurosomas que aparecen como vesículas densas

intracelulares (Yamashita, 2021).

Aun así, los efectos benéficos de las sales de oro en el control del proceso inflamatorio

y la remisión sostenida por una porción de los pacientes siguen siendo de interés en la

búsqueda de tratamientos efectivos para AR y condiciones relacionadas. Por esta razón

y gracias a los avances en nanotecnología, se han desarrollado métodos alternativos

para el tratamiento de la AR con oro, ya sea en forma de nanopartículas (Jhun et al.,

2020; Kirdaite et al., 2019; Leonavičienė et al., 2012; Sumbayev et al., 2013) o

nanoestructuras de oro combinadas con polímeros (Yaqoob et al., 2020) que podrían ser

una estrategia más segura de acarrear compuestos de oro dentro de la membrana

sinovial inflamada.

Los modelos animales son un paso crucial para evaluar nuevas terapias en AR (Hong et

al., 2020). Particularmente, la AIC en

Nanoestructuras Oro-sílice Artritis reumatoide BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA OTRAS ESPECIALIDADES QUÍMICAS OTRAS OTRAS

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.

aprendizaje por refuerzo, control óptimo, control adaptativo, sistemas mecánicos, libre de modelo, dinámica totalmente desconocida, aproximación paramétrica, Q-learning, iteración de política reinforcement learning, optimal control, adaptive control, mechanical systems, modelfree, utterly unknown dynamics, parametric approximation, Q-learning, policy iteration INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL

El paisaje maya en la experiencia turística de finales del siglo XX en el territorio yucateco

Daniel Jesús Reyes Magaña (2023, [Capítulo de libro])

Los recorridos turísticos de miles de visitantes por año en el territorio maya yucateco, al norte de la Península de Yucatán, son herencia de los primeros viajeros extranjeros del siglo XIX. Desde esa época, estos aventureros se establecieron como los guías que, a través de su legado, conducen la mirada hacia la contemplación del pasado. Los turistas en la actualidad caminan por los pasos de dichos viajeros, atestiguando la mirada del paisaje depositada en los vestigios mayas ancestrales, que articulan cada uno de los elementos del paisaje del territorio. Sin embargo, la velocidad del viaje en el escenario turístico contemporáneo ha detonado la pérdida de la integralidad paisajística originaria debido a la actual búsqueda de emociones efímeras en el turismo. La parafernalia turística ha cubierto el patrimonio paisajístico maya de consumismo y mercantilización, enfocados a la venta de experiencias. En contraparte, el encuentro profundo entre el hombre y el paisaje, condicionado determinantemente por la dinámica turística, es posible en la experiencia humana como se descubre en la poética paisajística de la obra literaria “Palmeras de la brisa rápida” de Juan Villoro publicada por primera vez en 1989, y que revela las pautas del acontecimiento paisajístico en los viajeros contemporáneos.

The sightseeing tours of thousands of visitors per year in the Yucatan Mayan territory, north of the Yucatan Peninsula, are the heritage of the first foreign travelers of the nineteenth century. From that time on, these adventurers established themselves as the guides who, through their legacy, printed in travel books, engravings, and holiday triptychs, turn their gaze to the contemplation of the past. Tourists today walk through the footsteps of such travelers, attesting to the view of the landscape deposited in the ancestral Mayan vestiges, which articulate each of the elements of the landscape of the territory. However, the speed of travel on the contemporary tourist stage has detonated the loss of original landscape integrality due to the current search for ephemeral emotions in tourism. Tourist paraphernalia has covered the Mayan landscape heritage of consumerism and commodization, focused on the sale of experiences. In contrast, the deep encounter between man and landscape, conditioned decisively by tourist dynamics, is possible in the human experience as discovered in the poetic landscape of Juan Villoro’s literary work “Palmeras de la brisa rápida” first published in 1989, and which reveals the patterns of the landscape event in contemporary travelers.

Yucatán, turismo, experiencia paisajística, Juan Villoro, paisaje maya. Yucatan, tourism, landscape experience, Mayan landscape. Yucatán (Mexico : State) Cultural landscapes--Mexico. Tourism--Mexico--Yucatán (State) Yucatán (Mexico : State)--Commerce. Paisajes culturales. Turismo. F1376 CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS ECONÓMICAS ECONOMÍA SECTORIAL ECONOMÍA SECTORIAL. TURISMO

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

REAL TIME EMBBEDED RGB-D SLAM USING CNNS FOR DEPTH ESTIMATION AND FEATURE EXTRACTION

Marcos Renato Rocha Hernández (2023, [Tesis de maestría])

"A robust and efficient Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) system is essential for intelligent mobile robots to work in unknown environments. For visual SLAM algorithms, though the theoretical framework has been well established for most aspects, feature extraction and association is still empirically de signed in most cases, and can be vulnerable in complex environments. Also, most of the most robust SLAM algorithms rely on special devices like a stereo camera or depth sensors, which can be expensive and give more complexity to the system, that is why monocular depth estimation is an essential task in the computer vision community. This work shows that feature extraction and depth estimation using a monocular camera with deep convolutional neural networks (CNNs) can be incorporated into a modern SLAM framework. The proposed SLAM system utilizes two CNNs, one to detect keypoints in each im age frame, and to give not only keypoint descriptors, but also a global descriptor of the whole image and the second one to make depth estimations from a single image frame, all using only a monocular camera."

SLAM Inteligencia Artificial CNN Sistemas embebidos Redes neuronales Cámara monocular INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Reflexiones sobre las causas que limitan el uso de humedales de tratamiento en México

ARMANDO RIVAS HERNANDEZ (2021, [Artículo])

DOI: doi.org/10.24850/b-imta-perspectivas-2021-09

Los humedales de tratamiento son sistemas de tratamiento de aguas residuales que, al emular los procesos de depuración existentes en los humedales naturales, disminuyen la carga contaminante presente en el agua a partir de un cuidadoso diseño ingenieril y una meticulosa construcción. Su uso se ha incrementado durante los últimos 20 años en todo el mundo, debido principalmente a que proporcionan un tratamiento económico, a que su mantenimiento es fácil, su operación sencilla y, sobre todo, son amables con el medio ambiente. En México constituyen el 8% de la infraestructura de tratamiento y su uso va en aumento (Conagua, 2019). Este tipo de humedales encuentran aplicación a nivel familiar, en unidades habitacionales, en zonas rurales y en ciudades medianas con espacio suficiente para su implementación, pues su principal limitante es la disponibilidad de terreno. Consisten en estanques poco profundos que contienen especies vegetales, las cuales realizan la depuración junto con los microorganismos en el agua.

Tratamiento de aguas residuales Humedales artificiales INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Algunos aspectos interesantes de sistemas de humedales a escala de laboratorio y de banco en México

Petia Mijaylova Nacheva (2013, [Artículo])

Los países con economías emergentes como México, tanto desde el punto de vista económico como tecnológico encaran problemas de disposición de aguas residuales no tratadas o pobremente tratadas. Los humedales artificiales (HA) o construidos (HC) pueden representar una opción para sus comunidades rurales ya que integran procesos físicos, químicos y biológicos logrando la remoción de contaminantes presentes en las aguas residuales, pudiéndose utilizar una vez tratadas para uso agrícola o industrial. Se realizaron experimentos con reactores a escala de laboratorio y de banco para evaluar el papel que juegan las plantas acuáticas (Phragmites australis, Typha latifolia, Thalia geniculata) en la remoción de contaminantes medidos como demanda química de oxígeno soluble (DQOsoluble), conductividad eléctrica (EC), nitrógeno (N) y evaluando también potenciales de oxidación-reducción o redox (Eh), RA1,2, empleando controles sin macrofitas, RAa,b, todos empacados con escoria volcánica (i.e., tezontle en Náhuatl, la lengua azteca) con capas de diferentes granulometrías.

Humedales artificiales Tratamiento de aguas residuales Remoción de contaminantes INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Un gen para ti, un gen para mí: flujo genético entre parientes silvestres y plantas domesticadas

Mauricio Heredia Pech MARIANA CHAVEZ PESQUEIRA (2023, [Artículo])

El flujo genético se refiere al movimiento de genes entre individuos o poblaciones. En ocasiones puede darse también entre especies cercanamente emparentadas, como en el caso de las plantas domesticadas y sus parientes silvestres. Los parientes silvestres son de gran importancia para la seguridad alimentaria debido a su gran diversidad genética, que los convierte en una reserva natural de genes. Las consecuencias del flujo genético silvestre-domesticado dependerán de la intensidad y dirección en la que se muevan los genes, siendo la preocupación principal el riesgo que puede existir para el mantenimiento de la diversidad genética de los parientes silvestres.

CONSERVACION DISPERSION DIVERSIDAD GENETICA FUERZA EVOLUTIVA SELECCION ARTIFICIAL BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) ECOLOGÍA VEGETAL ECOLOGÍA VEGETAL