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

DISEÑO Y SIMULACIÓN DE UNA PLANTA DE PROCESAMIENTO HIDROTERMAL UTILIZANDO ENERGÍA SOLAR: UN ANÁLISIS TECNO-ECONÓMICO

Eduardo Bautista (2023, [Tesis de maestría])

"En este trabajo de tesis se aborda el modelado tecno-económico de una planta de procesamiento hidrotermal, la cual acoplará en su operación tecnología de concentración solar con el objetivo de transformar biomasa de carácter lignocelulósico (residuos de madera triturada) para obtener productos objetivo de alta densidad energética como lo son los biocombustibles: bio-crudo y gas de síntesis.

El diseño de la planta se contempla para procesar 1 tonelada diaria de desechos de madera, la cual trabaja mediante el uso de energía solar de concentración y gas natural con el objetivo de tener una operación continua."

Energía solar de concentración Licuefacción hidrotermal Biomasa Desechos forestales INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA ENERGÉTICA FUENTES NO CONVENCIONALES DE ENERGÍA FUENTES NO CONVENCIONALES DE ENERGÍA

Comparison of Different Classifiers and the Majority Voting Rule for the Detection of Plum Fruits in Garden Conditions.

Razieh Pourdarbani Sajad Sabzi Mario Hernández Hernández José Luis Hernández-Hernández Ginés García_Mateos Davood Kalantari José Miguel Molina Martínez (2019, [Artículo])

Color segmentation is one of the most thoroughly studied problems in agricultural applications of remote image capture systems, since it is the key step in several different tasks, such as crop harvesting, site specific spraying, and targeted disease control under natural light. This paper studies and compares five methods to segment plum fruit images under ambient conditions at 12 different light intensities, and an ensemble method combining them. In these methods, several color features in different color spaces are first extracted for each pixel, and then the most e

ective features are selected using a hybrid approach of artificial neural networks and the cultural algorithm (ANN-CA). The features selected among the 38 defined channels were the b* channel of L*a*b*, and the color purity index, C*, from L*C*h. Next, fruit/background segmentation is performed using five classifiers: artificial neural network-imperialist competitive algorithm (ANN-ICA); hybrid artificial neural network-harmony search (ANN-HS); support vector machines (SVM); k nearest neighbors (kNN); and linear discriminant analysis (LDA). In the ensemble method, the final class for each pixel is determined using the majority voting method. The experiments showed that the correct classification rate for the majority voting method excluding LDA was 98.59%, outperforming the results of the constituent methods.

remote sensing in agriculture artificial neural network hybridization environmental conditions majority voting plum segmentation INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS

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

Evaluación del aporte hidrológico superficial en el sistema de bloque de montaña de la subcuenca Ojos Negros

Surface hydrological contribution evaluation in the mountain block system of the Ojos Negros subbasin

Ricardo Adolfo Hidalgo Rodríguez (2023, [Tesis de maestría])

Este trabajo se realizó en la sección de la subcuenca Ojos Negros, sobre el bloque de montaña de la Sierra de Juárez (denominado Sistema de Bloque de Montaña de la Subcuenca Ojos Negros, SBMON), en el estado de Baja California, México. Se llevó a cabo un modelado hidrológico del escurrimiento en el periodo 1981-2020 para cuantificar el aporte hidrológico de salida hacia el Valle de Ojos Negros. En cumplimiento del objetivo, se diseñó una base de datos meteorológicos compuesta por los registros diarios de las estaciones meteorológicas en la región y del modelo de forzamiento de superficie NLDAS2. Se recopiló un conjunto de información edafológica, forestal, geológica, satelital y topográfica dentro del área de estudio. Con la información recolectada, se elaboraron dos modelos de escurrimiento empleando el método de las curvas numeradas (CN) del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA). Los modelos fueron ajustados con los valores de sustracción inicial, Ia, de 0.2 (modelo A) y 0.05 (modelo B). Las series generadas se compararon con los resultados del modelo GCN250, basado en los datos edafológicos y forestales de la Agencia Espacial Europea (ESA). A nivel regional, se observó un aporte de escurrimiento anual de 9.2 Mm3 (GCN250), 10.9 Mm3 (modelo A) y 4.7 Mm3 (modelo B). La sección oriental del SBMON mostró el mayor potencial de infiltración, pero también fue la zona con mayor producción de escurrimiento en todos los modelos. Desde la perspectiva estacional, se identificaron periodos donde los escurrimientos formados a partir de las lluvias en verano superaron a los generados en la temporada invernal. Con base a los resultados obtenidos, el aporte de escurrimiento dentro del SBMON es significativa, no obstante, los procesos de escurrimiento subsuperficial y subterráneo pueden tener un papel todavía más importante en la recarga hacia el Valle de Ojos Negros. Se recomienda dar seguimiento a la variación del contenido de humedad en los suelos del SBMON, a los patrones anuales y estacionales de precipitación, así como la contribución hídrica del derretimiento de la nieve en la Sierra de Juárez.

This work was realized in the section of the Ojos Negros sub-basin, on the Sierra de Juárez mountain block (denominated Mountain Block System of the Ojos Negros Sub-Basin, SBMON), in the state of Baja California, Mexico. A hydrological runoff modeling was carried out for the period 1981-2020 to quantify the output hydrological contribution toward the Ojos Negros Valley. In compliance with the objective, a meteorological database consisting of the daily records of the meteorological stations and the NLDAS-2 surface forcing model was designed. A set of edaphological, forestry, geological, satellite, and topographical information was collected within the study area. Based on the collected information, two runoff models were developed using the Curve Number (CN) method from the United States Department of Agriculture (USDA). The models were adjusted with the initial subtraction values, Ia, of 0.2 (model A) and 0.05 (model B). The generated series were compared with the results of the GCN250 model, based on soil and forestry data from the European Space Agency (ESA). Regionally, an annual runoff contribution of 9.2 Mm3 (GCN250), 10.9 Mm3 (model A), and 4.7 Mm3 (model B) was observed. The eastern section of the SBMON showed the highest infiltration potential, but it was also the area with the highest runoff production in all models. From the seasonal perspective, periods were identified where the runoff formed from summer rains exceeded that generated in the winter season. Based on the results obtained, the runoff contribution within the SBMON is significant, however, the subsurface and underground runoff processes may have an even more key role in the recharge toward the Ojos Negros Valley. It is recommended to monitor the variation of the moisture content in the SBMON soils, the annual and seasonal patterns of precipitation, as well as the water contribution from the snow melting in the Sierra de Juárez.

Sistema de bloque de montaña de la subcuenca Ojos Negros, escurrimiento, infiltración, método de las Curvas Numeradas, GCN250 Mountain Block System of the Ojos Negros Sub-Basin, runoff, infiltration, Curve Number method, GCN250 CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA CIENCIAS DE LA TIERRA Y DEL ESPACIO OTRAS ESPECIALIDADES DE LA TIERRA, ESPACIO O ENTORNO OTRAS OTRAS

Reconocimiento continuo de la Lengua de Señas Mexicana

Continuous recognition of Mexican Sign Language

Ricardo Fernando Morfín Chávez (2023, [Tesis de maestría])

La Lengua de Señas Mexicana (LSM) es la lengua utilizada por la comunidad Sorda en México, y, a menudo, subestimada y pasada por alto por la comunidad oyente, lo que resulta en la exclusión sistemática de las personas Sordas en diversos aspectos de la vida. Sin embargo, la tecnología puede desempeñar un papel fundamental en acercar a la comunidad Sorda con la comunidad oyente, promoviendo una mayor inclusión y comprensión entre ambas. El objetivo principal de este trabajo es diseñar, implementar y evaluar un sistema de reconocimiento continuo de señas estáticas en LSM mediante, visión por computadora y técnicas de aprendizaje máquina. Se establecieron objetivos específicos, que incluyen la generación de un conjunto de datos de señas estáticas, pertenecientes al alfabeto manual de la LSM, el diseño de un modelo de reconocimiento, y la evaluación del sistema, tanto en la modalidad aislada como en la continua. La metodología involucra dos evaluaciones distintas. La primera se enfoca en el reconocimiento de señas estáticas en el dominio aislado, para ello se capturaron datos de 20 participantes realizando movimientos de la mano en múltiples ángulos. Se evaluaron diversas técnicas de aprendizaje automático, destacando que el enfoque basado en Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) obtuvo los mejores resultados (F1-Score promedio del 0.91). La segunda evaluación se concentra en el reconocimiento continuo de señas estáticas, con datos recopilados de seis participantes con diferentes niveles de competencia en LSM, logrando un rendimiento sólido con errores cercanos al 7 %. Además, se evaluó la viabilidad del sistema en aplicaciones de tiempo real, demostrando un excelente desempeño (velocidad promedio de procesamiento de 45 cuadros por segundo). A pesar de los logros alcanzados, es importante reconocer que este proyecto se centró en el reconocimiento continuo de señas estáticas en LSM. Queda pendiente, como un desafío interesante, la exploración del reconocimiento continuo de señas dinámicas en LSM para futuras investigaciones. Se considera esencial explorar enfoques orientados a la escalabilidad y aplicaciones en tiempo real en investigaciones posteriores.

This study focuses on the continuous recognition of static signs in Mexican Sign Language (Lengua de Señas Mexicana (LSM)), the language used by the Deaf community in Mexico. Despite its significance, LSM is often underestimated and overlooked, leading to the systematic exclusion of Deaf individuals in various aspects of life. The primary objective of this work is to design, implement, and evaluate a continuous static sign recognition system in LSM using computer vision and machine learning techniques. Specific goals were established, including the creation of a dataset of static signs belonging to the manual alphabet of LSM, the design of a recognition model, and the evaluation of the system in both isolated and continuous modes. The methodology involves two distinct evaluations. The first one focuses on the recognition of static signs in the isolated domain, for which data from 20 participants performing hand movements at various angles were collected. Various machine learning techniques were evaluated, with the Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)-based approach achieving the best results (average F1-Score of 0.91). The second evaluation centers on the continuous recognition of static signs, using data collected from six participants with varying levels of competence in LSM, achieving robust performance with errors close to 7 %. Furthermore, the feasibility of the system in real-time applications was assessed, demonstrating excellent performance (average processing speed of 45 frames per second). Despite the achievements, it is important to recognize that this project focused on continuous recognition of static signs in LSM. It remains an interesting challenge to explore the continuous recognition of dynamic signs in LSM for future research. It is considered essential to explore scalability-oriented approaches and real-time applications in subsequent investigations.

Lengua de Señas Mexicana (LSM), visión por computadora, aprendizaje automático, alfabeto manual de la LSM, reconocimiento automático de señas estáticas, reconocimiento aislado de señas, reconocimiento continuo de señas, aplicacion Mexican Sign Language (LSM), computer vision, machine learning, LSM manual alpahbet, automatic recognition of static signs, isolated sign recognition, continuous sign recognition, real-time aplications INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR

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

Análisis elastoplástico de estabilidades estática y seudoestática de cortinas de enrocamiento

Xiangyue Li Liu JOSE RAUL FLORES BERRONES (2008, [Artículo])

La estabilidad de taludes es un aspecto importante a analizar en el diseño de presas de tierra y enrocamiento. Los datos experimentales han mostrado que las leyes de Mohr-Coulomb que describen el comportamiento de resistencia al corte dejan de ser lineales para enrocamientos, por lo que deben tomarse en cuenta en el análisis. Los métodos tradicionales para el análisis de estabilidad de taludes han mostrado una serie de deficiencias que deben superarse para lograr una mejora en los resultados del estudio. En este trabajo se presenta un análisis elastoplástico, con el cual se determinan factores de seguridad ante cargas estáticas y seudoestáticas, así como coeficientes sísmicos críticos. Se considera que los materiales siguen los criterios no lineales de Mohr-Coulomb por medio de una función potencial. Los resultados numéricos se comparan con las soluciones analíticas cuando estén disponibles o contra los resultados obtenidos de otros autores. Las cartas de diseño presentadas pueden usarse directamente para el diseño. Se discuten los resultados obtenidos con la perspectiva de sus implicaciones sobre el diseño de las presas de enrocamiento.

Presas de tierra Presas de enrocamiento Elastoplasticidad Estabilidad INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

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

Propagación sexual y asexual de Brosimum alicastrum Swartz en Campeche, México

Sexual and asexual propagation of Brosimum alicastrum Swartz in Campeche, Mexico

Santillán Fernández Alberto Orlando Valentín Santiago Santes Ezequiel Espinosa ZULEMA GUADALUPE HUICAB PECH FRANCISCO ALFONSO LARQUE SAAVEDRA Jaime Bautista-Ortega (2022, [Artículo])

Brosimum alicastrum is a tree species in Mexico with wide potential for animal and human food, which is distributed naturally with no silvicultural management, so there is little information on the propagation methods of the species. The objective of this work was to analyze the scientific research published on B. alicastrum, through literature review to know the techniques that exist on its propagation. In addition, the quality of the seedling obtained by sexual propagation and asexual methods (cuttings, layers and grafts) was evaluated in the nursery, by means of experimental designs. 550 scientific articles on B. alicastrum were found, the disciplines where they were published were: Ecology (44.18%), Botany (13.27%), Forest Sciences (11.27%, of which 2.54% worked propagation in the nursery), Zoology (11.09%), Agriculture (9.64%), Anthropology (5.45%) and others (5.10%). Regarding the seed propagation method, the best seedling quality was associated with low porosity substrates (bush soil) and containers with large diameters (36 cm). In the case of asexual propagation, with the layering method when peat was used as the substrate 90% survival was obtained, and by lateral grafting technique 75% yield was found. Due to the little research that exists on the propagation of the species, it is recommended that the selection of the propagation technique is based on the purpose of the seedling; if it is required to shorten the seed production cycles of B. alicastrum the asexual techniques grafting and layering can be more efficient. © 2022 Universidad Politecnica Salesiana. All rights reserved.

RAMON SILVICULTURA VIVERO FORESTAL INJERTO ENRAIZAMIENTO DE ESTACAS ACODO AEREO BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) ECOLOGÍA VEGETAL ECOLOGÍA VEGETAL