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MLN disease diagnostics, MLN disease-free seed production and MLN disease management
Suresh L.M. (2022, [Objeto de congreso])
CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA DISEASES DISEASE MANAGEMENT SEED PRODUCTION MAIZE NECROSIS YIELD LOSSES ECONOMIC IMPACT SURVEILLANCE SYSTEMS TRAINING
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.
INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR
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
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
MLN disease diagnostics, MLN disease-free seed production and MLN disease management
Suresh L.M. (2023, [Objeto de congreso])
CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA YIELD LOSSES DISEASES MAIZE PHENOTYPING GERMPLASM SYMPTOMS ECONOMIC ASPECTS
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.
INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR
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.
INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR
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.
Contratos Inteligentes, Blockchain, Privacidad, Aprendizaje de Máquina Etico, Recopilación Consciente de Datos, Consentimiento, Arquitectura de Referencia Smart Contracts, Blockchain, Privacy, Ethical Machine Learning, Conscious Data Collection, Consent, Reference Architecture INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Victor Hugo Medina Macias (2023, [Tesis de maestría])
First-principles studies of Ti/Ta-based ordered alloy MXenes have demonstrated their viability as anode material in Li-ion batteries due to their promising electrochemical properties. However, the influence of surface functional groups on the atomic-scale lithiation processes remains unknown. In this thesis, we employ first-principles density functional theory (DFT) calculations to investigate the thermodynamic stability, structural characteristics, and electrochemical properties of O-, F-, Cl-, and OH-functionalized Ti2Ta2C3 ordered alloy MXenes during Li intercalation. Our calculations reveal surface functionalization with O, F, Cl, and OH is thermodynamically stable, indicating their viability as functional groups. Also, we identify the H3 high symmetry site as the most favorable configuration for Li intercalation. To evaluate electrochemical performance, electrochemical characterization is carried out employing open circuit voltage (OCV) curves. Our findings demonstrate changes in storage capacities depending on the functional group, with O-functionalized MXenes exhibiting larger storage capacities in contrast to other functional groups in Ti2Ta2C3 MXene anode materials. The theoretical single-layer gravimetric storage capacities for O-, F-, and Cl-functionalized Ti2Ta2C3 MXene anodes are 91.77, 52.38, and 24.21 mAh/g, respectively. OH-functionalized MXenes failed to show thermodynamic stability during lithiation and favored Li cluster formation over an intercalation process. These results show how functional groups affect the potential performance of Ti2Ta2C3 MXene materials in energy storage applications and provide insights for correctly selecting the functional group of the host material.
Mediante cálculos de primeros principios se ha demostrado la viabilidad del MXene formado por la aleación ordenada Ti/Ta como material anódico en baterias de iones de litio, esto debido a sus propiedades electroquímicas prometedoras. Sin embargo, la influencia de los grupos funcionales superficiales en el proceso atómico de litiación permanecen desconocidos. En esta tésis, empleamos cálculos de primeros principios basados en la Teoría del Functional de la Densidad (DFT) para investigar la estabilidad termodinámica, las características estructurales y las propiedades electroquímicas del MXene de aleación ordenada Ti2Ta2C3 funcionalizado con grupos O, F, Cl y OH, durante el proceso de intercalación de iones de litio. Nuestros cálculos demuestran la estabilidad termodinámica de la funcionalización superficial con grupos O, F, Cl y OH, indicando su viabilidad como grupos funcionales. Adicionalmente, identificamos el sitio de alta simetría H3 como la configuración más estable para la intercalación de Li. Para evaluar el rendimiento electroquímico, se realizó la caracterización electroquímica empleando curvas de voltage de circuito abierto (OCV). Nuestros hallazgos demuestran cambios en la capacidad de almacenamiento dependiendo del grupo funcional, siendo el MXene funcionalizado con oxígenos el que exhibe mayores capacidades de almacenamiento en contrastre con los otros grupos funcionales presentes en el MXene Ti2Ta2C3. Las capacidades gravimétricas de almacenamiento para los ánodos de Ti2Ta2C3 de una sola capa funcionalizados con O, F y Cl son 91.77, 52.38 y 24.21 mAh/g, respectivamente. Los MXenes funzionalizados con grupos OH no mostraron estabilidad termodinámica durante el proceso de litiación y favorecieron la formación de clusters de Li en su lugar. Estos resultados demuestran cómo los grupos funcionales cambian el rendimiento potencial de MXenes de Ti2Ta2C3 en aplicaciones de almacenamiento de energía y proporciona información para seleccionar correctamente el grupo funcional del material base.
MXene, MXene de aleación ordenada, Bateria de Li-ion, Material anódico MXene, ordered alloy MXene, Li-ion battery, Anode material INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE MATERIALES PROPIEDADES DE LOS MATERIALES PROPIEDADES DE LOS MATERIALES