Neural network assisted composition for piano in jazz

Ismael Medina Muñoz (2023, [Tesis de maestría])

Artificial Intelligence has taken an important role in activities that were once considered exclusively human. Generative AI is a vibrant area of research, with increasing interest in application fields related to the arts. The recent plethora of innovations in fields like visual arts and natural language processing, which are able to engage in dialogue with users, are just two examples of commercial applications that are driving innovation research for big tech giants. It would not be untrue to say that these innovations are shaping mankind’s development.

Music is an investigative field that presents a challenge. Musical theory itself is challenging for humans, and music is as diverse and rich as the cultures in which it has evolved. This research and proposal is intended as a novel approach to creating a generative artificial intelligence that assists in piano composition for jazz tunes. This genre was selected because of the challenge that its richness and complexity for musical execution and interpretation pose.

By using a Recurrent Neural Net to create new sequences of n-notes from an initial n-note set and using a probabilistic approach to set the duration of each note in the produced n-notes set, the generative artificial intelligence described in this document is the piano composer assistant for jazz tunes.

Inteligencia Artificial INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LAS TELECOMUNICACIONES DISPOSITIVOS DE GRABACIÓN DISPOSITIVOS DE GRABACIÓN

Contratos inteligentes para la gestión de datos de sensado móvil y vestible para aplicaciones en salud

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

Los programas de medicina de precisión y los desafíos para la gestión de la salud pública

Guillermo Foladori Guillermo Foladori (2023, [Artículo, Artículo])

Varios países iniciaron programas para el desarrollo de medicina de precisión. Con miles o millones de datos de salud, priorizando los mapas genéticos, mediante inteligencia artificial se elaboran algoritmos que identifican subpoblaciones con susceptibilidad a determinadas enfermedades para luego establecer la correspondencia farmacogenómica con las medicinas adecuadas. Este artículo realiza una acotada caracterización de esta propuesta y sistematiza aspectos críticos para su implementación desde una perspectiva de salud pública. Dados los argumentos expuestos, resulta probable que la medicina personalizada lleve a una mayor desigualdad entre países y regiones y al interior de los diferentes sectores sociales.

Medicina de precisión Inteligencia artificial Farmacogenómica Tendencias socioeconómicas CIENCIAS SOCIALES; INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA; MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD CIENCIAS SOCIALES INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD

La inteligencia artificial y sus modelos de redes neuronales

Alejandro E. Rodríguez-Sánchez (2024, [Artículo, Artículo])

Este artículo revisa qué son los modelos en la inteligencia artificial (IA), con especial énfasis en las redes neuronales artificiales y su capacidad para simular y predecir fenómenos complejos. Ejemplifica la aplicación multidisciplinaria de la IA en campos como la astronomía, destacando la imagen del primer agujero negro, y en biología molecular, con los avances de AlphaFold. Se resalta la necesidad de entender los modelos de IA más allá de su función técnica, subrayando su contribución al progreso científico. Concluye que la IA, a través de sus modelos, desempeña un papel crucial en el estudio de las regularidades de la naturaleza y de la sociedad.

Inteligencia artificial Redes neuronales artificiales Modelos cientificos Tecnología INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Efectos del cambio climático en los recursos hídricos de México : volumen III : atlas de vulnerabilidad hídrica en México ante el cambio climático

Polioptro Martinez-Austria CARLOS PATIÑO GOMEZ (2010, [Libro])

Tabla de contenido: 1. Índice de vulnerabilidad social -- 2. Escenarios climáticos en México proyectados para el siglo XXI -- 3. Impacto del cambio climático en la temporada -- 4. Vulnerabilidad hídrica global: aguas superficiales -- 5. Vulnerabilidad de la agricultura de riego en México ante el cambio climático -- 6. Calidad del agua.

Este libro, que se suma al acervo generado y acumulado en material de cambio climático en neustro país, más que mostrar una visión catastrófista, es una invitación a la reflexión sobre la necesidad de tomar medidas que permitan reducir la vulnerabilidad de nuestro país y afrontar, de la manera más adecuada, las amenazas relacionadas con el cambio climático.

1. Índice de vulnerabilidad social -- 2. Escenarios climáticos en México proyectados para el siglo XXI -- 3. Impacto del cambio climático en la temporada -- 4. Vulnerabilidad hídrica global: aguas superficiales -- 5. Vulnerabilidad de la agricultura de riego en México ante el cambio climático -- 6. Calidad del agua.

Cambio climático Efectos del clima Recursos hídricos Vulnerabilidad hídrica Atlas México CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

DES/NORMALIZAR EL ENVENENAMIENTO. ATENCIÓN, PREVENCIÓN Y REPARACIÓN ENTRE CUIDADORES FAMILIARES Y COMUNITARIOS FRENTE AL CÁNCER CAUSADO POR LA INDUSTRIA DEL ASBESTO EN SAN PEDRO BARRIENTOS

Verónica Sayuri Gallardo Kishi (2023, [Tesis de maestría])

“La presente tesis explora el diseño, descripción, análisis y hallazgos de la investigación respecto a los procesos de normalización y desnormalización del envenenamiento en San Pedro Barrientos (SPB), una problemática profunda que tiene a los cánceres por asbesto como uno de los puntos más crudos y brutales. En la breve presentación doy a conocer la estructura de la tesis, y algunas reflexiones iniciales sobre mi implicación en el trabajo de campo y respecto a la antropología encarnada. La primera parte de la tesis está compuesta por dos capítulos; en el primer capítulo desarrollo el contexto de producción de la investigación y la relevancia que tuvo la convergencia de cinco grandes procesos organizativos para establecer las condiciones de posibilidad del Proyecto de Investigación-Incidencia en SPB y con ello mi aproximación al tema. Reconozco así el modo en que estas genealogías influyeron en el desarrollo, el diseño metodológico de la investigación, expongo el planteamiento del problema, el desarrollo, el diseño metodológico de la investigación y la delimitación de actores en el cual se corresponde con la propuesta teórica en tanto relacional, ecológica, con un énfasis en la observación y participación. En el segundo capítulo formulo el encuadre teórico-conceptual de la investigación el cual, partiendo del enfoque relacional de la antropología médica crítica (AMC), busca describir, analizar y establecer relaciones entre las prácticas de prevención, reparación y atención con bastante centralidad la ecología política del problema de investigación y lo que denominaré como la ecología política de la enfermedad y las prácticas y representaciones del proceso de salud-enfermedad-atención-prevención-reparación (p-s-e-a-p-r) el cual está nutrido de los prolíficos estudios desde la ecología política en salud, una subdisciplina de la ecología política con una larga trayectoria articulando procesos de salud enfermedad con elementos ecológico-políticos”.

Cáncer - Prevención. Condiciones precancerosas. Trabajadores expuestos a asbesto. Asbesto - Efectos fisiológicos. Seguridad laboral - México - San Pedro Barrientos, Tlalnepantla de Báez. Industria del asbesto - Aspectos sanitarios - Estado de México - Tlalnepantla de Báez. Tesis - Maestría en Antropología Social, CDMX. CIENCIAS SOCIALES SOCIOLOGÍA PROBLEMAS SOCIALES ENFERMEDAD ENFERMEDAD

Influencia de las variables atmosféricas en la producción y calidad de jitomate indeterminado (CID FI) en invernadero

CANDIDO MENDOZA PEREZ CARLOS RAMIREZ AYALA ANTONIO MARTINEZ RUIZ JUAN ENRIQUE RUBIÑOS PANTA WALDO OJEDA BUSTAMANTE Jorge Flores Velazquez (2018, [Ítem publicado en memoria de congreso])

El 70% de los cultivos que se producen en México bajo condiciones protegidas corresponde al jitomate. Bajo este esquema surge la importancia de cultivar de forma correcta la agricultura intensiva, sin embargo, es necesario conocer los factores ambientales que condicionan sobre el máximo potencial de producción. El objetivo de este trabajo fue medir y analizar las variables atmosféricas y su influencia sobre el desarrollo, producción y calidad de jitomate cultivado en invernadero en función de numero de tallos. El experimento se realizó en invernadero, en el periodo de abril a septiembre de 2015.

Cultivos alimenticios Invernaderos Efectos del clima INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Agua y cambio climático

RENE LOBATO SANCHEZ (2018, [Libro])

El objetivo de este estudio es realizar una estimación preliminar de los gases de efecto invernadero generados por los habitantes de las cabeceras municipales que conforman la cuenca del río Apatlaco, en el estado de Morelos para el periodo 2015-2017, para establecer una línea base. Los diez municipios que conforman la cuenca son: Huitzilac, Cuernavaca, Jiutepec, Temixco, Emiliano Zapata, Xochitepec, Jojutla, Tlaltizapán, Puente de Ixtla y Zacatepec.

Cambio climático Recursos hídricos Riesgos ambientales Gases efecto invernadero Aguas residuales CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Estudio de la erosión costera en Cancún y la Riviera Maya, México

PEDRO ANTONIO GUIDO ALDANA ADRIANA MARIA RAMIREZ CAMPEROS SERGIO CRUZ LEON ARTURO BRUNO JUAREZ LEON (2009, [Artículo])

La zona turística de Cancún y la Riviera Maya, en el estado de Quintana Roo, constituye uno de los desarrollos turísticos más importantes de México. Debido a su ubicación geográfica, la región en estudio es altamente vulnerable a los ciclones tropicales. Mediante visitas técnica y el análisis de imágenes satelitales, especialistas del Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, de la Universidad Autónoma de México y del Instituto Politécnico Nacional se dieron a la tarea de estudiar las posibles causas de la erosión costera con el fin de proponer algunas soluciones. Para lograr tal objetivo, la zona turística se caracterizó de acuerdo con su problemática particular. El análisis de la información obtenida permite afirmar que las causas de la erosión son tanto naturales (interacción de procesos climáticos, meteorológicos, hidrodinámicos y sedimentarios con la morfología costera) como antropogénicas (ocupación de la duna litoral por parte de particulares, construcción desordenada de obras de protección). Pudo concluirse que las soluciones propuestas para detener la erosión costera deberían seleccionarse desde un punto de vista integral y además ser blandas, como lo es la alimentación artificial con arena.

Playas Erosión de playas Alimentación artificial de arena CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

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