Distance learning for farmers: Experience during the pandemic

Andrea Gardeazabal (2023, [Documento de trabajo])

In response to the COVID-19 pandemic's disruption of farmer training—a crucial component for enhancing the resilience and livelihoods of smallholder farmers—CIMMYT innovated educational solutions to sustain capacity building in agri-food systems. Addressing the challenges of limited mobile device access, poor internet connectivity, and digital illiteracy, CIMMYT implemented two pilot projects in Mexico. These projects facilitated distance learning for adult farmers in rural areas, employing both internet-based and non-internet methods. The non-internet approach utilized traditional media like print, while the internet-based approach leveraged WhatsApp for educational content delivery. Building on these experiences, CIMMYT expanded its offerings by creating micro -courses delivered through WhatsApp, hosted on the Co-LAB's new Learning Network platform, specifically targeting farmers. This paper delves into the various strategies, methods, and techniques adopted, documenting the learning outcomes, results, and key conclusions drawn from these innovative training initiatives.

Distance Learning Digital Inclusion Innovative Training CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA DISTANCE EDUCATION CAPACITY DEVELOPMENT METHODS COMMUNICATION TECHNOLOGY

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

Multi-environment genomic prediction of plant traits using deep learners with dense architecture

Osval Antonio Montesinos-Lopez Jose Crossa (2018, [Artículo])

Shared Data Resources Deep Learning Genomic Prediction CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA ACCURACY GENOMICS NEURAL NETWORKS FORECASTING DATA MARKER-ASSISTED SELECTION

Síncrono / asíncrono. Convergencia y alternancia en la enseñanza futura del diseño

Francisco Gerardo Toledo Ramirez (2023, [Capítulo de libro])

La cuarentena sanitaria de los últimos dos años (COVID-19) obligó a “rediseñar”, “digitalizar” o “virtualizar” nuestros cursos y estilos de enseñanza en tiempo récord para “adaptarlas” al “formato virtual a distancia” (online). La profusión de comillas en las líneas anteriores tiene la intención de señalar el carácter incierto o erróneo que ciertos términos-fetiche adquirieron en el proceso. Es importante desmitificar esas figuras de la expresión que se elevaron casi al nivel de pseudo-epistemes (presuntamente novedosas) para la enseñanza del Diseño. Ese tema lo abordo con mayor amplitud en una nueva investigación, recientemente registrada en la UAM. En este texto esbozo (en forma algo lúdica) pero seria y breve a la vez, la conveniencia de tal desmitificación y avanzo en el delineamiento de un modelo de la alternancia y convergencia de recursos pedagógico-didácticos síncronos y asíncronos, mediante la tecnología-red digital, como un elemento estratégico para la educación futura en Diseño.

The health quarantine of the last 2 years (COVID-19) forced us to “redesign”, “digitize” or “virtualize” our courses and teaching styles in record time to “adapt” them to the “virtual format” “at a distance” (online). The profusion of quotation marks in the previous lines is intended to indicate the uncertain or erroneous character that certain fetish-terms acquired in the process. It is important to demystify those figures of expression that have risen almost to the level of pseudo-epistemes (presumably novel) for teaching design. I address this topic more fully in a new investigation, recently registered at the UAM. In this text I outline (in a somewhat playful way) but serious and brief at the same time, the convenience of such “demystification” and I advance in the outline of a model of alternation and convergence of synchronous and asynchronous pedagogical-didactic resources, through technology. -digital network, as a strategic element for future design education.

Síncrono, asíncrono, virtualidad, presencialidad, diseño, remoto. Synchronous, asynchronous, virtuality, face-to-face, design, remote. Design--Study and teaching, Higher. Distance education. Blended learning. Universidad Autónoma Metropolitana. Unidad Azcapotzalco. División de Ciencias y Artes para el Diseño. Artes gráficas. Educación a Distancia. Aprendizaje combinado. NK1170 HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA CIENCIAS DE LAS ARTES Y LAS LETRAS

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

Teacher training in the state of Chihuahua: Between the health challenge and teacher resilience

Evangelina Cervantes Holguín Pavel Roel Gutiérrez Sandoval Cely Celene Ronquillo Chávez (2023, [Artículo, Artículo])

The article proposes to recover the response of the Teacher Training and Updating Institutions in the state of Chihuahua regarding the various challenges imposed by the Coronavirus Disease (COVID-19). The qualitative exercise analyzes the experience of 10 institutions based on the voice of their students, teachers, and principals regarding changes in academic, administrative, and organizational processes. It is concluded that the pandemic has affected each institution in different ways and with diverse intensity. Despite the achievements, the experience analyzed reveals the relative success of the using virtual platforms in the face of three basic conditions: connectivity, technological competencies, and socio-emotional skills of the teaching staff. It highlights the importance of implementing tutoring, resilience, or awareness actions of teachers and students' needs, feelings, and sufferings. It is opportune to recover the experiences of other institutions and to question especially students, thesis students and graduates.

Acceso a la educación Aprendizaje en línea Educación a distancia Formación de docentes Tecnología educacional HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA Access to education online learning distance education teacher education educational technology

Una articulación fundamental: la emancipación

Nicolás Amoroso Boelcke (2023, [Capítulo de libro])

El concepto, la circunstancia de la enseñanza que aquí abordaremos, tiene el propósito de restituir ciertas situaciones que corresponden al propio ejercicio de la instrucción y a aquellas otras que hablan del acontecer, por ello el trabajo. Tiene las variables tanto de la experiencia real como de las otras sobre las que se han escrito, una de ellas, al final, plantea una situación paradójica que se refiere a la del maestro ignorante que, básicamente, tiene como propósito mostrar que el conocimiento es algo que está en el alumno y que el docente debe limitarse a tratar de que aflore y se exprese de la mejor manera posible. Nos habla de la independencia y de las características que puede tener una educación rigurosa y rígida, en contraposición con una más flexible. Lo mismo sucede con el pensamiento desde nuestra América, de la educación dependiente a una educación libertaria.

The concept, the circumstance of the teaching that we will address here has the purpose of restoring certain situations that correspond to the exercise itself as those others that speak of the happening for it the work. It has the variables of real experience as of the others about which they have been written, one of them, in the end, poses a paradoxical situation that refers to that of the ignorant teacher that, basically, has the purpose of showing that knowledge is something that is in the student and that the teacher must limit himself to trying to bring it out and express itself in the best possible way. It tells us about independence and the characteristics that a rigorous and rigid education can have with a more flexible one and the same happens with the thought from our America, from dependent education to a libertarian education.

Emancipación, docencia, alumnos, investigación, juego. Emancipation, teaching, students, research, play. Interaction analysis in education. Microteaching. Teacher-student relationships. Transformative learning. Educational innovations. Análisis de interacción en la educación. Relaciones maestro-estudiante. Aprendizaje transformador. Cambio educativo. LB1034 HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA PEDAGOGÍA TEORÍA Y MÉTODOS EDUCATIVOS

A line follower robot implementation using Lego's Mindstorms Kit and Q-Learning

VICTOR RICARDO CRUZ ALVAREZ ENRIQUE HIDALGO PEÑA HECTOR GABRIEL ACOSTA MESA (2012, [Artículo])

Un problema común al trabajar con robots móviles es que la fase de programación puede ser un proceso largo, costoso y difícil para los programadores. Los Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo ofrecen uno de los marcos de trabajo más generales en el ámbito de aprendizaje de máquina. Este trabajo presenta un enfoque usando el algoritmo de Q-Learning en un robot Lego para que aprenda "por sí mismo" a seguir una línea negra dibujada en una superficie blanca. El entorno de programación utilizado en este trabajo es Matlab.

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA Algoritmos de aprendizaje reforzado Q-learning (Algoritmo de aprendizaje reforzado) Lego Mindstorms (Robótica) Matlab Reinforcement learning algorithms Q-Learning (Reinforcement learning algorithm) Lego Mindstorms (Robotics) Matlab

Búsqueda de un conjunto óptimo de descriptores moleculares para la modelación QSAR

Search for an optimal subset of molecular descriptors for QSAR modeling

Luis Antonio García González (2023, [Tesis de doctorado])

En la actualidad, se estima que más de 10 millones de vertebrados son utilizados cada año en estudios toxicológicos. Dadas estas circunstancias, varias agencias regulatorias están impulsando activamente a la comunidad científica para el desarrollo de una alternativa a la experimentación con animales. Entre las alternativas existentes se pueden encontrar los estudios in-silico, especialmente los métodos de Relación Cuantitativa Estructura-Actividad (QSAR por sus siglas en inglés), los cuales se destacan como uno de los más utilizados. Los estudios QSAR se basan en la hipótesis de que compuestos estructuralmente similares presentan una actividad similar, lo que permite predecir la actividad de nuevos compuestos en función de compuestos estructuralmente similares, para los cuales se definió su actividad de forma experimental. Estudios han demostrado que la selección del subconjunto “óptimo” de las variables (descriptores moleculares) que caracterizan estructuralmente los compuestos tiene mayor importancia para la construcción de un modelo QSAR robusto que la estrategia de modelación utilizada. Actualmente, los descriptores moleculares (DMs) utilizados para la modelación QSAR son calculados con herramientas computacionales que no tienen en cuenta si estos caracterizan bien la actividad que se quiere modelar y los compuestos que se están analizando. En este trabajo se describen las limitaciones del enfoque actual, teniendo en cuenta que, si se sigue este enfoque, se puede pasar por alto información relevante al suponer que el conjunto de DMs calculado caracteriza bien las estructuras químicas que se están analizando, cuando en realidad puede que esto no suceda. Estas limitaciones se deben principalmente a que dichas herramientas limitan el número de DMs que calculan, restringiendo el dominio de los parámetros en los que se definen los algoritmos que calculan los DMs, parámetros que definen el Espacio de Configuración de Descriptores (DCS por sus siglas en inglés). En este trabajo se propone relajar estas restricciones en un enfoque DCS abierto, de manera que se pueda considerar inicialmente un universo más amplio de DMs y que estos caractericen de manera adecuada las estructuras a modelar. La generación de DMs se aborda entonces como un problema de optimización multicriterio, y para darle solución, dos algoritmos evolutivos son propuestos. Estos algoritmos incluyen conceptos de coevolución cooperativa para medir la sinergia entre descriptores moleculares ...

Currently, it is estimated that more than 10 million vertebrates are used per year for toxicological studies. Numerous regulatory agencies are actively advocating for the development of alternative methods to avoid unnecessary experimentation on animals. Among the existing alternatives in silico studies, especially Quantitative Structure Activity Relationships (QSAR) methods, stands out as one ofthe most widely used approaches. QSAR Methods are based on the premise that molecules with similar structures presents similar activities, which makes it possible to predict the activity of new compounds based on structurally similar compounds, for which their activity has been defined experimentally. Studies have demonstrated that the selection of the “optimal” set of molecular descriptors (MDs) is more important to build a robust QSAR models than the choice of the learning algorithm. Nowadays, the molecular descriptors (MD) used for QSAR modeling are calculated using computational tools that do not consider whether they accurately characterize the activity to be modeled and the compounds being analyzed. We demonstrate here that this approach may miss relevant information by assuming that the initial universe of MDs codifies, when it does not, all relevant aspects for the respective learning task. We argue that the limitation is mainly because of the constrained intervals of the parameters used in the algorithms that compute the MDs, parameters that define the Descriptor Configuration Space (DCS). We propose to relax these constraints in an open CDS approach, so that a larger universe of MDs can initially be considered, and these descriptors can adequately characterize the structures to be modeled. We model the MD generation as a multicriteria optimization problem, and two genetic algorithms-based approaches are proposed to solve it. These algorithms include cooperative-coevolutionary concepts to consider the synergism between theoretically different MDs during the evolutionary process. As a novel component, the individual fitness function is computed by aggregating four criteria via the Choquet Integral using a fuzzy non-additive measure. Experimental outcomes on benchmarking chemical datasets show that models created from an “optimized” sets of MDs present greater probability to achieve better performances than models created from sets of MDs obtained without optimizing their DCSs. Therefore, it can be concluded that the proposed algorithms are more suitable ..

algoritmos genéticos, descriptores moleculares QuBiLS-MAS, QSAR, DILI, cooperación coevolutiva genetics algorithms, QuBiLS-MAS molecular descriptors, QSAR, DILI, cooperativecoevolutionary algorithms INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR

Implementation of a Nickel-Electroless Coating in Heat Exchanger Pipes Considering the Problem of the Environmental Conditions ofthe Cooling Water Without Recirculation to Increase the Effectiveness Under Uncertainty

VICTOR MANUEL ZEZATTI FLORES GUSTAVO URQUIZA BELTRAN MIGUEL ANGEL BASURTO PENSADO LAURA LILIA CASTRO GOMEZ JUAN CARLOS GARCIA CASTREJON (2022, [Artículo])

This research is based on the operation tube heat exchangers, their use and problematic on hydroelectric power plants. It is based on the design heat exchanger tubes for industrial use, which took the parameters of operation, design, working fluids (air and water) and conditions to assemble a monitoring equipment at appropriate scale for the laboratory, with the necessary measurement instruments to analyze the behavior of heat energy transfer by means of thermocouples, the velocity of the air with a hot wire anemometer and the flow of water with a turbine flow meter, in pipes of different materials: copper, steel 1018 and stainless steel 316L, all in ideal conditions, and with this to found a comparative parameter with pipes of the same materials but under conditions of deterioration with the presence of forced oxidation and with the data mining and support vector machine can be minimized the corrosion problems in pipes.

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS Data mining, Support Vector Machine, Pattern Recognition and Decision Support System, Heat exchangers