Narrativas de la transgresión : afectos y emociones en los crímenes de odio contra mujeres lesbianas en México

Ytzel Maya (2022, [Tesis de maestría])

"El objetivo principal de esta tesis es analizar cómo se configuran los afectos en la legitimación del odio en los casos de crímenes de odio de mujeres lesbianas en México y qué relación tiene con la configuración de una narrativa política de los efectos (repugnancia, vergüenza y estigma) dentro del Estado".

Violencia contra las mujeres; México; Crímenes de odio; Aspectos sociales; Lesbianismo; Lesiones y agresión; Discriminación CIENCIAS SOCIALES CIENCIA POLÍTICA SISTEMAS POLÍTICOS SISTEMAS POLÍTICOS

Geoportal para acceso y consulta del acervo institucional de información geográfica: segunda parte

JORGE ENRIQUE BRENA ZEPEDA JAIME VELAZQUEZ ALVAREZ CERVANDO CASTILLO ROMANO (2015, [Documento de trabajo])

El informe describe la metodología y los resultados obtenidos para el desarrollo del proyecto. Se presentan los módulos de consulta, descarga y administración de los modelos digitales de elevación LIDAR y Ortofotos que componen el acervo de datos geográficos de la Coordinación de hidrología, así también la carga de imágenes correspondientes al satélite SPOT 5.

Informes de proyectos Geografía Sistemas de información Programas de computación INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

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

Implementación de un sistema de información climatológica aplicada a la gestión de riesgo agrícola en el estado de Morelos

OLIVIA RODRIGUEZ LOPEZ ALICIA SALINAS SEGURA (2014, [Documento de trabajo])

El propósito del proyecto fue atender la necesidad de agricultores y población del estado de Morelos, de contar con un pronóstico del estado del tiempo confiable, que ofrezca garantías al momento de tomar decisiones. Para lograr este objetivo, se diseñó, elaboró y adaptaron herramientas informáticas que permitan consultar, de la mejor manera, el comportamiento futuro del estado del tiempo, mediante el modelamiento numérico con la integración de las observaciones en tiempo real de la red de estaciones agrometeorológicas del estado de Morelos.

Climatología Sistemas de información Agricultura Predicciones climatológicas Informes de proyectos Morelos CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Impactos de la proximidad geográfica y organizacional en el desarrollo de un sistema productivo: ganadería bovina de doble propósito en Suaqui Grande, Sonora.

ALMA DELIA SANTIAGO SOLANO (2020, [Tesis de doctorado])

Cuando el Estado asigna a las grandes corporaciones agroalimentarias la toma de decisiones sobre los lineamientos rectores de la producción, el desarrollo de los sistemas productivos de pequeña escala depende de las estrategias implementadas por los actores locales para adaptarse a los condicionamientos del mercado. En el entorno económico adverso de 2008, los Soakis, un grupo de pequeños productores ganaderos del municipio de Suaqui Grande, Sonora, México, impulsaron una estrategia de integración de cadenas de valor mediante la adquisición de competencias que incrementaron su competitividad. Este trabajo tiene como objetivo caracterizar y analizar la influencia de los factores de proximidad geográfica y organizacional en el desempeño de un sistema bovino doble propósito. Para ello se realizó un estudio mixto transeccional, que incorpora indicadores de tipo geoespacial, cuantitativo y cualitativo en varias fases: consulta de bases de datos, georeferenciación, 29 entrevistas a profundidad y semiestructuradas aplicadas a informantes clave y a los actores productivos, además de observación participante. El resultado inmediato de la estrategia fue obtener capacidad para sortear los efectos de la crisis multifactorial sobre la ganadería sonorense en el periodo 2010-2016; mientras que el resto de los municipios del distrito reportaron pérdidas y parálisis en sus sistemas productivos con una contracción a nivel distrital de 31% en el stock ganadero, los Soakis presentaron un hato más resistente al cambio climático derivado de su estrategia de depuración genética, lo cual les habilitó para aumentar en 86% el volumen y en 99% el valor de la producción de leche. Una de las principales conclusiones de esta investigación, es que la especificidad de las condiciones geográficas del municipio incidió en la construcción de capital humano capaz de activar los recursos territoriales y de consolidar el sistema productivo pecuario. Por un lado, las características espaciales del territorio favorecieron las interrelaciones, la transmisión del conocimiento y de las experiencias bajo una visión compartida de la problemática generando una respuesta coordinada de los actores; y, por otra parte, la organización en redes vinculadas a instituciones gubernamentales y de investigación, facilitó el proceso de capacitación y difusión de tecnologías.

CIENCIAS SOCIALES Ganadería bovina Proximidad geográfica Proximidad organizacional Innovación Desarrollo territorial

Diseño y pruebas de funcionamiento de una planta potabilizadora demostrativa para la comunidad rural de Santana, Gto.

ARTURO GONZALEZ HERRERA MARTÍN PIÑA SOBERANIS (2011, [Documento de trabajo])

Las localidades rurales de Guanajuato que se abastecen de agua superficial a través de ríos, presas o bordos carecen de sistemas de tratamiento para potabilizar el agua que sean adecuados a las necesidades, capacidades y recursos locales. Por estas razones, existe la necesidad del desarrollo y adaptación de tecnologías de potabilización de aguas superficiales que sean eficientes, de fácil operación y bajo costo, como la filtración en múltiples etapas (FIME), con la capacidad de eliminar sólidos en suspensión, materia orgánica, hierro y microorganismos, entre otros. En este proyecto, se prueba mediante un estudio en planta demostrativa a escala real, que una potabilizadora con tecnología FIME implementada en una pequeña comunidad, es factible de ser administrada, operada, mantenida y apropiada por la comunidad.

Tratamiento del agua Plantas de tratamiento Zonas rurales Informes de proyectos Guanajuato INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

RELACIONES SOCIALES Y TRABAJO EMOCIONAL EN EL ENTRAMADO DE LOS PROCESOS DE SALUD, ENFERMEDAD Y ATENCIÓN: EL CASO DE LAS CONSTELACIONES FAMILIARES EN MÉXICO

CLARA LUZ VILLANUEVA AGUILAR (2024, [Tesis de doctorado])

“Las constelaciones familiares (en adelante CF), como una modalidad o método terapéutico, han tenido un crecimiento importante en las últimas décadas, una muestra concreta es que diferentes plataformas de streaming tienen series completas que se focalizan en las CF o que al menos las presentan como una modalidad terapéutica en boga. Cuando se hace una búsqueda en internet, Google arroja cientos de respuestas, entre ellas: centros de CF, publicaciones, así como diferentes alcaldías de la CDMX, aparecen anuncios de centros de CF incluidas sus actividades. Este hecho en sí es un fenómeno social que es pertinente estudiar, más aún cuando el desarrollo de esta psicoterapia se acrecentó durante el confinamiento a causa de la pandemia por COVID 19, a partir del uso de recursos terapéuticos y digitales, lo cual fue novedoso y también indispensable para la continuidad de su desarrollo. En este sentido, nos interesó comprender qué objetivos llevan a lxs consultantes a utilizar esta terapéutica, cuáles son sus necesidades de salud física, mental y emocional y si están encontrando en esta psicoterapia una eficacia empírica y/o simbólica por la cual los grupos CF están creciendo sostenidamente, aun durante el confinamiento. También consideramos relevante comprender cuáles son los elementos más y menos cuestionables de este tipo de terapia para consultantes y curadorxs, tomando en cuenta que su auge no solo está relacionado a aspectos positivos, ya que existen otros elementos que están en juego en el desarrollo de todo método terapéutico. Consideramos que un aspecto fundamental en el estudio del crecimiento de esta terapéutica, es la descripción y el análisis comparativo entre las características y funciones de las CF en relación con las características y funciones de la biomedicina, desde la perspectiva de los actores involucrados; ya que por un lado, la búsqueda de atención a la salud en forma integral”.

Familias - Aspectos psicológicos. Sistemas sociales. Enfermos - Relaciones familiares. Terapia sistémica (Terapia familiar). Teoría de las constelaciones familiares. Tesis - Doctorado en Antropología, CDMX. CIENCIAS SOCIALES SOCIOLOGÍA PROBLEMAS SOCIALES ENFERMEDAD ENFERMEDAD

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

Mapas y esferas que redibujaron el mundo: el arribo de Cristóbal Colón a Cipango

JUAN ANTONIO LAVIADA (2023, [Capítulo de libro])

Universidad Autónoma Metropolitana (México). Unidad Azcapotzalco. División de Ciencias y Artes para el Diseño. Departamento de Evaluación del Diseño en el Tiempo. Área de Estudios Urbanos.

Desde su arribo a las islas, Colón estaba convencido de estar en las cercanías de Cipango, nada parecía convencerlo de lo contrario; todo lo que observa lo interpreta desde su convicción de estar en Asia. En el primer apartado de este capítulo se intentará demostrar tomando como referencia los escritos del propio Cristóbal Colón que éste consultó cartas de navegación, esferas e incluso tenía la firme intención de realizar una carta de navegación con el fin de mostrar la ubicación de Cipango. El segundo apartado refiere al hecho de que la única fuente documental sobre Cipango de la cual se tenía noticia dependía exclusivamente de narraciones de Marco Polo y se debatirá si Colón conoció o no dichos relatos.

Cartography--America--History. America--Discovery and exploration. Columbus, Christopher--Influence. Cartografía -- Historia. GA401 CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA CIENCIAS DE LA TIERRA Y DEL ESPACIO GEOGRAFÍA CARTOGRAFÍA GEOGRÁFICA

Evaluación de la cinética de liberación de compuestos hidrofílicos y lipofílicos a partir de nanopartículas híbridas polímero-lípido

Evaluation of the release kinetics of hydrophilic and lipophilic compounds from polymer-lipid hybrid nanoparticles

Juan Pablo Carmona Almazán (2023, [Tesis de maestría])

En el tratamiento de enfermedades, la administración de dosis múltiples es una estrategia común para mantener la concentración de los fármacos dentro de un margen terapéutico. Sin embargo, la adherencia de los pacientes a este tipo de tratamiento puede ser un desafío, llevando a una administración irregular de dosis. Una alternativa utilizada para abordar este reto son las nanopartículas híbridas polímero/lípido(NPPLs), las cuales, con menos administraciones, tienen el potencial de alcanzar la dosis necesaria en el tratamiento, posibilitando entonces el incremento del apego al tratamiento. En nuestro proyecto, se llevó a cabo la síntesis de nanopartículas de ácido poli láctico-co-glicólico (PLGA) recubiertas de lecitina de soya, por medio de técnicas de nanoprecipitación y autoensamblaje. Además, integramos estas nanopartículas en una matriz polimérica a base de aerogeles de gelatina de manera que estuvieran distribuidas de manera homogénea y concentrada. Nuestro enfoque central radica en entender la cinética de liberación de un compuesto hidrofílico (ácido gálico) y uno lipofílico (quercetina) a partir de este sistema. Logramos sintetizar nanopartículas con un diámetro hidrodinámico de 100 ± 15 nm, 153 ± 33 y149±21 nm, en el caso de las nanopartículas vacías y cargadas con ácido gálico y cargadas con quercetina, respectivamente. La eficiencia de encapsulación del ácido gálico fue del 90 ± 5 % y de la quercetina fue del 70 ± 10 %. Los resultados que obtuvimos muestran que el ácido gálico sigue una cinética del modelo de Korsmeyer-Peppas, con un valor de n = 1.01 y la quercetina una cinética de primer orden. Dado que los compuestos encapsulados tuvieron una liberación más lenta con respecto a los compuestos libres en los aerogeles de gelatina, nuestro trabajo indica que el encapsulamiento en NPPLs de un compuesto bioactivo, independientemente de su naturaleza química, puede ayudar a retrasar su liberación y reducir el número de dosis administradas, en consecuencia, esto pudiera contribuir a incrementar el apego de un paciente al tratamiento.

In the treatment of diseases, the administration of multiple doses is a common strategy to maintain drug concentrations within a therapeutic range. However, patient adherence to this type of treatment can be challenging, resulting in irregular dosing. An alternative approach used to address this challenge involves polymer/lipid hybrid nanoparticles (NPPLs), which have the potential to achieve the necessary drug dose with fewer administrations, thereby increasing treatment adherence. In our project, we synthesized poly(lactic-co-glycolic acid) (PLGA) nanoparticles coated with soy lecithin using nanoprecipitation and self-assembly techniques. These nanoparticles were then integrated into a polymer matrix based on gelatin aerogels to ensure homogeneous and concentrated distribution. Our main focus was to understand the release kinetics of a hydrophilic compound (gallic acid) and a lipophilic one (quercetin) from this system. We successfully synthesized nanoparticles with a hydrodynamic diameter of 100 ± 15 nm, 153 ± 33 nm, and 149 ± 21 nm for empty nanoparticles, gallic acid-loaded, and quercetin-loaded nanoparticles, respectively. The encapsulation efficiency was 90 ± 5 % for gallic acid and 70 ± 10 % for quercetin. The results we obtained indicate that gallic acid follows Korsmeyer-Peppas kinetics with a value of n = 1.01, while quercetin exhibits first-order kinetics. Since the encapsulated compounds showed slower release compared to free compounds in gelatin aerogels, our work suggests that encapsulation in NPPLs with a bioactive compound, regardless of its chemical nature, can help delay its release and reduce the number of doses administered. Consequently, this could contribute to improve patient treatment adherence.

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