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

Classification of Cucumber Leaves Based on Nitrogen Content Using the Hyperspectral Imaging Technique and Majority Voting.

Sajad Sabzi Razieh Pourdarbani Mohammad Hossein Rohban Alejandro Fuentes_Penna José Luis Hernández-Hernández Mario Hernández Hernández (2021, [Artículo])

Improper usage of nitrogen in cucumber cultivation causes nitrate accumulation in the fruit and results in food poisoning in humans; therefore, mandatory evaluation of food products becomes inevitable. Hyperspectral imaging has a very good ability to evaluate the quality of fruits and vegetables in a non-destructive manner. The goal of the present paper was to identify excess nitrogen in cucumber plants. To obtain a reliable result, the majority voting method was used, which takes into account the unanimity of five classifiers, namely, the hybrid artificial neural network¿imperialism competitive algorithm (ANN-ICA), the hybrid artificial neural network¿harmonic search (ANN-HS) algorithm, linear discrimination analysis (LDA), the radial basis function network (RBF), and the Knearest- neighborhood (KNN). The wavelengths of 723, 781, and 901 nm were determined as optimal wavelengths using the hybrid artificial neural network¿biogeography-based optimization (ANNBBO) algorithm, and the performance of classifiers was investigated using the optimal spectrum. The results of a t-test showed that there was no significant difference in the precision of the algorithm when using the optimal wavelengths and wavelengths of the whole range. The correct classification rate of the classifiers ANN-ICA, ANN-HS, LDA, RBF, and KNN were 96.14%, 96.11%, 95.73%, 64.03%, and 95.24%, respectively. The correct classification rate of majority voting (MV) was 95.55% for test data in 200 iterations, which indicates the system was successful in distinguishing nitrogen-rich leaves from leaves with a standard content of nitrogen.

artificial neural network cucumber hyperspectral imaging majority voting nitrogen INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS

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."

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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

Elaboración y caracterización fisicoquímica de una película polimérica a partir de colágena marina y PLA

VANESSA CAROLINA PAT CETINA (2023, [Tesis de maestría])

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Elaboración de andamios electrohilados a base de colágena marina y ácido hialurónico con potencial aplicación en la ingeniería tisular

JOSE LUIS QUIJANO MENDOZA (2023, [Tesis de maestría])

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Obtención de materiales nanocompuestos semiconductorsemiconductor para producción de hidrógeno por fotocatálisis heterogénea

Obtaining semiconductor-semiconductor nanocomposite materials for hydrogen production by heterogeneous photocatalysis

Yilmair Rodríguez Santillán (2023, [Tesis de maestría])

La producción de hidrógeno mediante fotocatálisis heterogénea a través del fotorreformado de metanol ha surgido como una estrategia para abordar los desafíos energéticos y ambientales actuales. Este proceso combina la conversión de una mezcla metanol/agua, con la eficiencia de la fotocatálisis para generar hidrógeno limpio y renovable. Uno de los factores más importantes en el proceso de la fotocatálisis heterogénea, es la capacidad que presenta un semiconductor para absorber luz con energía dentro del rango del espectro visible. El g-C3N4 es uno de los materiales más estudiados recientemente para la producción de hidrógeno, ya que presenta una banda prohibida de 2.7 eV, aparte de una alta estabilidad química y térmica, así como un bajo costo de producción. Sin embargo, el g-C3N4 tiene limitaciones en su eficiencia debido a la rápida recombinación del par electrón/hueco (e- /h+), lo que reduce la tasa de producción de H2. Para superar esta limitación se suelen hacer modificaciones por medio de dopantes o formando uniones con otros semiconductores, como las que se hicieron en este trabajo. El nanocompuesto que se utilizó para la producción de H2 mediante el fotorreformado de metanol es el Pt/MnCo2S4/B-g-C3N4 que consiste en una estructura formada por nitruro de carbono grafítico dopado con boro (B-g-C3N4), sulfuro de manganeso-cobalto (MnCo2S4) y platino (Pt). El B-g-C3N4 actúa como el fotocatalizador clave en la reacción de producción de H2 ya que cuenta con una estructura de banda electrónica adecuada que le permite absorber luz solar y generar pares (e-/h+) para activar la reacción. El MnCo2S4 se empleó para favorecer la separación y migración de los portadores de carga. El papel del Pt fue el de acelerar la reacción de reducción para la formación de la molécula de H2. La serie de fotocatalizadores de Pt/MnCo2S4/B-g-C3N4 que fueron sintetizados, demostraron una alta estabilidad y actividad fotocatalítica en la producción de hidrógeno a partir del fotorreformado de metanol/agua, tanto en condiciones con luz UV como en condiciones con luz visible, permitiendo alcanzar una producción de 947.9 μmol g-1 h-1 y 716.4 μmol g-1 h- respectivamente.

Hydrogen production through heterogeneous photocatalysis via methanol photoreforming has emerged as a strategy to address current energy and environmental challenges. This process combines the conversion of a methanol/water mixture with the efficiency of photocatalyst to generate clean and renewable hydrogen. One of the most crucial factors in the heterogeneous photocatalysis process is the semiconductor's ability to absorb light within the visible spectrum energy range. Recently, g-C3N4 has been extensively studied for hydrogen production due to its 2.7 eV bandgap, high chemical and thermal stability, and low production cost. However, g-C3N4 has limitations in its efficiency due to the rapid recombination of electron/hole pairs (e-/h+), which reduces the H2 production rate. To overcome this limitation, modifications are often made through dopants or forming junctions with other semiconductors, as is done in this study. The nanocomposite used for hydrogen production via methanol photoreforming is Pt/MnCo2S4/B-g-C3N4, which consists of a structure composed of borondoped graphitic carbon nitride (B-g-C3N4), manganese-cobalt sulfide (MnCo2S4) and platinum (Pt). B-gC3N4 acts as the critical photocatalyst in the H2 production reaction. It possesses an appropriate electronic band structure that absorbs solar light and generates electron-hole pairs (e-/h+) to activate the reaction. MnCo2S4 was used to promote the separation and migration of charge carriers. The role of Pt is to accelerate the reduction reaction to form H2 molecules. The series of synthesized Pt/MnCo2S4/B-g-C3N4 photocatalysts demonstrated high stability and photocatalytic activity in hydrogen production via methanol/water photoreforming, both under UV and visible light conditions, achieving a production rate of 947.9 μmol g-1 h-1 and 716.4 μmol g-1 h-1, respectively.

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Ensamble de aerogeles e hidrogeles a partir de óxido de grafeno reducido (rGO)

Assembly of reduced graphene oxide hydrogels and aerogels (rGO)

Deiby Jael Espinoza Hernández (2023, [Tesis de maestría])

En los últimos años se ha propuesto diseñar, ensamblar y evaluar materiales a base de nanoestructuras, buscándole conferir las propiedades de los nanomateriales al material macroscópico final. Para lograr obtener este tipo de material macroscópico 3D, es necesario ensamblar nanoestructuras a manera de “ladrillos” (bloques constructores) con ciertas propiedades deseadas, en un cierto tipo de arreglo 3D (arquitectura) requerido. En particular, el grafeno es un candidato ideal para la obtención de este tipo de arreglos, dada su elevada área superficial, así como sus propiedades físicas y químicas. En el presente trabajo, se han obtenido hidrogeles y aerogeles con grafeno, como dos tipos de ensamblajes macroscópicos tridimensionales (3D); se han evaluado sus propiedades y se ha propuesto los mecanismos a nivel molecular de sus metodologías de ensamblaje. Es importante resaltar la propuesta realizada, para conferirle propiedades hidrofílicas al óxido de grafeno reducido (OGr), lo cual abre las puertas y permite la obtención de estos dos tipos de arreglos (hidrogel y aerogel). En particular, el ensamble de óxido de grafeno reducido (OGr) en hidrogeles de alginato cargados con OGr-PDDA lograron absorber hasta más de veinte veces su peso en agua. Por su parte, los aerogeles a base de OGr resultaron en materiales con bajas densidades (11 veces la densidad del aire) y resistencia a la compresión con una marcada tendencia a mejorar su flexibilidad y cantidad de peso soportado antes del colapso, como función de la temperatura del tratamiento térmico aplicado. Más aún, los aerogeles pudieron absorber selectivamente manchas de aceite de maíz presentes en medio acuoso, logrando absorber y retener hasta 200 μL de aceite por mg de aerogel.

In recent years, it has been proposed to design, assemble and evaluate materials based in nanostructures, seeking to give the final macroscopic material properties from the nanomaterials. In order to obtain this type of macroscopic 3D material based on nanostructures, it is necessary to assemble nanostructures as "bricks" (building blocks) with certain desired properties in a certain type of 3D arrangement (architecture) that is desired. In particular, graphene is an ideal candidate for obtaining this type of arrays, due to its high surface area, as well as its physical and chemical properties. In the present work, hydrogels and aerogels have been obtained from graphene as two types of three-dimensional (3D) macroscopic assemblies; their properties have been evaluated and their assembly mechanisms at the molecular level have been proposed. It is important to highlight the proposal made here, to confer hydrophilic properties to reduced graphene oxide (rGO), which allows obtaining these two types of arrangements (hydrogel and aerogel). Specifically, the assembly of reduced graphene oxide (rGO) in alginate hydrogels by loading it with rGO-PDDA were able to absorb more than a ten times their weight in wáter. For the rGO-based aerogels they turned out as materials with low densities (~7 times the air density) and resistance to compression with a tendency to improve its flexibility and amount of weight supported before collapsing, as function of the heat treatment temperature applied. Moreover, the aerogels were able to absorb selectively corn oil present in aqueous media, being able to absorb and retain even 200 μL of oil per mg of aerogel.

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Multifunctional properties of carbon nanotube yarns and their use for damage sensing in fiber reinforced polymer composites

CESAR ANTONIO PEREZ ARANDA (2024, [Tesis de doctorado])

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Análisis a escala atómica de interfases magnéticas con aplicaciones en espintrónica

Atomic scale analysis of magnetic interfases with spintronics applications

Rocio González Díaz (2023, [Tesis de maestría])

La espintrónica es un área de la nanociencia que tiene por cometido el estudio y manipulación del espín de los electrones para el desarrollo y mejoramiento de dispositivos electrónicos. De manera particular, se ha orientado a la búsqueda de materiales para la fabricación de memorias magnéticas de acceso aleatorio (MRAM), diseñadas a partir de uniones túnel magnéticas (MTJ). Dichas uniones son heteroestructuras construidas a partir de un material aislante en cuya capa superior e inferior se dispone un compuesto ferromagnético. Una de las características de estos dispositivos es que presentan una anisotropía magnética perpendicular (PMA) y un efecto de torque por transferencia de espín (STT). Recientemente, un estudio experimental señala que la heteroestructura B2-CoAl/L10-MnAl es un candidato idóneo para la fabricación de MRAM, pues presenta PMA y STT. Sin embargo, en el trabajo experimental no se reporta un análisis de la estabilidad termodinámica de la heteroestructura. Dicho lo anterior, en este trabajo se hizo un estudio de la estabilidad termodinámica y estructural de B2-CoAl/L10-MnAl usando la teoría del funcional de la densidad (DFT). Se propusieron diferentes modelos de interfaz CoAl/MnAl y se determinó a través de un análisis energético cuál es la interfaz más estable. Los resultados obtenidos indican que la interfaz más estable sucede entre la última capa de Al del CoAl y la primera capa de Mn del MnAl. Además, se comprobó un efecto PMA en la heteroestructura B2-CoAl/L10-MnAl y se determinó que este comportamiento se origina esencialmente debido a la naturaleza ferromagnética de MnAl, pues CoAl no presenta características ferromagnéticas.

Spintronics is nanoscience area whose aim is the study and manipulation of electrons spin to development and improvement of electronic devices. In a particular way, the spintronics has focused to search of new materials to fabrication of magnetic random-access memory (MRAM), which are designed from devices call magnetic tunnel junctions (MTJ). This devices are heterostructures built from an insulating material with a ferromagnetic compound on top and bottom layers and characterized by the perpendicular magnetic anisotropy and spin-transfer torque (STT) effects prensent on it. Recently, an experimental study indicates the B2-CoAl/L10-MnAl heterostructure is a suitable candidate for the fabrication of MRAM based on MTJ devices. Nevertheless, the thermodynamic stability of the heteroestructure is not reported in the experimental work. Therefore, in this work a study of the thermodynamic and structural stability of B2-CoAl/L10-MnAl was performed using density functional theory (DFT). Different CoAl/MnAl interface models were proposed and the most stable interface was determined by an energy analysis. The results obtained, indicate that the most stable interface occurs between the last Al layer of CoAl and the first Mn layer of MnAl. In addition, a PMA effect in the B2-CoAl/L10-MnAl heterostructure was demonstrated and it was determined that this behaviour is essentially due to the ferromagnetic nature of MnAl, since CoAl does not present ferromagnetic characteristics.

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