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El coeficiente de descarga y la densidad beta
MAURO IÑIGUEZ COVARRUBIAS JOSE JAVIER RAMIREZ LUNA PEDRO ANTONIO GUIDO ALDANA Arturo González Casillas (2014, [Artículo])
Se estudia el coeficiente de descarga y la distribución de intensidades de la turbulencia. Con el teorema de Torricelli y la teoría de probabilidades se formulan el caudal y el coeficiente de descarga, siguiendo una densidad beta unimodal, renormalizada, con dos parámetros de forma. Se había construido un modelo multifractal para la cascada de la energía cinética en la turbulencia, partiendo de los métodos de Pearson y de Kolmogorov. Para la intensidad de la turbulencia, con el primero se creó una distribución beta; para el segundo, una ley en potencia. Se completa el modelo multifractal, reconociendo la función de estructura como la función Kummer. Se busca la compatibilidad entre los dos modelos y la identificación de sus parámetros. Se encuentra que los dos parámetros de forma determinan la resolución del modelo de cascada. Se determina la dimensión local y el espectro de dimensiones para los estados que producen el teorema de Torricelli. Redefiniendo la función de estructura, la resolución queda determinada por el tirante para el cambio de régimen. Análogamente, pueden identificarse diversos prototipos, a los que hemos denominado: cuatro experimentales, tres canales, Kolmogorov, Kármán, Taylor, Verhulst (logística), Cauchy-Manning y Euclides (áurea). Se concluye que el coeficiente de descarga es una beta renormalizada; la distribución de intensidades de la turbulencia es una beta; el prototipo Torricelli resulta representativo para los cuatro experimentales y el de Euclides, quedando lejos de la distribución Gaussiana, que está contenida en el de Kármán; en tanto, el de Taylor produce la delta de Dirac.
Ecuaciones de descarga Autoafinidad Modelos de turbulencia Función de Kummer Multifractales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA
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
Detección de eventos violentos en publicaciones de redes sociales
Detection of violent events in social media publications
Esteban Ponce León (2023, [Tesis de maestría])
En los últimos años, ha habido un interés creciente en el monitoreo de redes sociales para recopilar información y, en algunos casos, para examinar la ocurrencia de delitos. Sin embargo, gran parte de las investigaciones hasta ahora solo se han centrado en ciudades de EE. UU. o extranjeras, y por ende, en publicaciones y conjuntos de datos en inglés El objetivo principal de esta tesis es diseñar un método que permita la identificación de publicaciones de eventos violentos en español y en Twitter, utilizando información multimodal y técnicas de aumento de datos que mejoren el rendimiento de los modelos. Para esto, el trabajo de investigación se dividió en dos fases experimentales. La primera orientada a identificar publicaciones a partir de solo texto, explorando diferentes técnicas de aumento de datos para texto y modelos de aprendizaje máquina y profundo. En la segunda fase, se extendió el método propuesto para abordar la identificación en un contexto multimodal, es decir, considerando tanto los textos de los tweets como las imágenes compartidas que los acompañan. En este caso el método propuesto consideró utilizar descripciones textuales de las imágenes y abordar la problemática desde el dominio textual, además se hicieron 2 tipos de aumento de datos para cada tipo de información. La evaluación de los métodos se hizo utilizando las colecciones de la tarea de evaluación DA-VINCIS 2022 y 2023. Los resultados demostraron una mejora en el rendimiento de los modelos al considerar el uso de información multimodal y el uso de aumento de datos.
In recent years, there has been a growing interest in monitoring social networks to gather information and, in some cases, to examine the occurrence of crime. However, much of the research so far has only focused on US or foreign cities, and thus on English-language publications and data sets. The main objective of this thesis is to design a method that allows the identification of publications of violent events in Spanish and on Twitter, using multimodal information and data augmentation techniques that improve the performance of the models. For this, the research work was divided into two experimental phases. The first aimed at identifying publications from only text, exploring different data augmentation techniques for text and machine and deep learning models. In the second phase, the proposed method was extended to address identification in a multimodal context, that is, considering both the texts of the tweets and the shared images that accompany them. In this case, the proposed method considered using textual descriptions of the images and addressing the problem from the textual domain, in addition, 2 types of data augmentation were made for each type of information. The evaluation of the methods was done using the collections of the DA-VINCIS 2022 and 2023 evaluation task. The results demonstrated an improvement in the performance of the models when considering the use of multimodal information and the use of data augmentation.
Detección de Violencia, Redes Sociales, Aumento de Datos, Procesamiento del Lenguaje Natural, BERT, BETO, Descripción de Imágenes Violence Detection, Social Networks, Data Augmentation, Natural Language Processing, BERT, BETO, Image Captioning INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES MODELOS CAUSALES MODELOS CAUSALES
Sistema ICAM-Riego para Internet
JOSE JAVIER RAMIREZ LUNA Olga Xochitl Cisneros Estrada (2012, [Documento de trabajo])
El objetivo del proyecto ha sido desarrollar el Sistema ICAM-Riego Internet. Dicho sistema pretende cubrir la mayoría de las necesidades en cuanto a accesibilidad y procesamiento de información tanto en distritos como en módulos de riego de México. De igual manera, el proyecto muestra el trabajo realizado en la actualización de los diversos sistemas que conforman el ICAM-Riego emigrando este a la modalidad ICAM-Riego en Internet. Así mismo se han desarrollado sistemas que se complementan con novedosos instrumentos de medición, los cuales permiten obtener información en tiempo real de diversas variables que afectan el entorno agrícola.
Informes de proyectos Procesamiento automatizado de datos Programas de computación Internet Distritos de riego INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Sistema de registro de datos climatológicos en el estado de Morelos
EFRAIN CRUZ CRUZ OLIVIA RODRIGUEZ LOPEZ OSCAR ESCALONA FLORES (2013, [Documento de trabajo])
El objetivo del proyecto ha sido consolidar la operación y funcionamiento de la red de estaciones agroclimatológicas, mediante un programa de mantenimiento preventivo y correctivo, de tal forma que se garantice la medición, transmisión, recepción y difusión en línea de los datos de manera consistente y confiable. Lo anterior, con el fin de difundir y dar a conocer la existencia de las estaciones agroclimatológicas en el estado de Morelos, así como la disponibilidad en línea de los datos agrometeorológicos, de manera gratuita y a todo el público en general.
Estaciones agroclimatológicas Operación y mantenimiento Procesamiento automatizado de datos Servicios de informacion Informes de proyectos Morelos CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA
Modelación numérica de la advección y dispersión de solutos en redes de distribución de agua potable
Felipe Arreguin Velitchko Tzatchkov ALVARO ALBERTO ALDAMA RODRIGUEZ (2000, [Artículo])
Este trabajo presenta una solución numérica de tipo euleriano-lagrangiano para la ecuación de la dispersión advectiva de contaminantes en redes de distribución. La aplicación de los esquemas numéricos conocidos para resolver esta ecuación en una red produce grandes sistemas de ecuaciones lineales debido a la presencia del término que considera la dispersión. Para aliviar este problema se propone un nuevo método que emplea funciones de Green numéricas, desagregando el conjunto de ecuaciones en tres sistemas tridiagonales para cada tubería y otro de menor tamaño para los nodos de la red. De esta forma, el sistema de ecuaciones se resuelve eficientemente y el modelo numérico puede ser aplicado a redes grandes sin necesidad de un esfuerzo computacional excesivo. El modelo propuesto se aplicó para simular el transporte de flúor en una red de distribución real, para la cual se tienen publicados datos de mediciones de campo y de simulación con el paquete EPANET de la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos (EPA), que sólo considera la advección. La comparación entre los resultados de los dos modelos muestra que el modelo aquí propuesto simula mejor la concentración del contaminante, especialmente en las tuberías que exhiben bajas velocidades del flujo.
Redes de distribución de agua Análisis dinámico Flujo no permanente Modelos matemáticos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Modelo hidráulico para redes de agua potable con tomas domiciliarias
FELIPE IGNACIO ARREGUIN CORTES (2002, [Artículo])
Se presenta un modelo de simulación hidráulica para redes de agua potable en el cual se incluyen elementos que no se toman en cuenta actualmente, como las tomas domiciliarias, los tubos de distribución con gasto espacialmente variado y la red secundaria, resolviendo el número de ecuaciones que sería necesario plantear en un modelo convencional mediante un procedimiento indirecto para la solución de grandes sistemas de ecuaciones. En las tomas domiciliarias se considera que su funcionamiento depende de las presiones y la forma en que los usuarios operan las llaves de las mismas. Este planteamiento permite conocer mejor el funcionamiento de las redes de abastecimiento de agua potable y solucionar problemas que requieren de una simulación hidráulica más precisa, como el comportamiento de la calidad del agua, las fugas en las redes y la influencia reguladora de los tinacos de las casas.
Redes de distribución de agua Modelos hidráulicos Tomas domiciliarios Tubos a presión INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
CRUZ ERNESTO AGUILAR RODRIGUEZ Jorge Flores Velazquez FERNANDO ROJANO AGUILAR WALDO OJEDA BUSTAMANTE (2020, [Artículo])
DOI: 10.24850/j-tyca-2020-04-02
Los grados-días-calor (GDC) son un indicador del crecimiento de un cultivo, que puede ser usado para deducir la duración del ciclo del tomate bajo invernadero. Inferir la duración del ciclo de cultivo basado en temperatura supone la posibilidad de programar fechas de siembra, gestión de los recursos y establecer mejores prácticas agrícolas. El objetivo de este trabajo consistió en simular el comportamiento térmico de un invernadero usando la Dinámica de Fluidos Computacional (CFD), bajo condiciones ambientales de Navolato, Sinaloa, y Texcoco, Estado de México, para estimar la duración del ciclo de tomate en función de los GDC con fines agronómicos. La predicción de temperaturas al interior del invernadero se realizó mediante un modelo numérico basado en CFD. Los resultados de las simulaciones fueron utilizados para cuantificar GDC y estimar la duración del ciclo del tomate con base en su requerimiento de temperatura. En Navolato se estimaron 5 772.01, 6 128.34 y 6 411.93 GDC anuales en la entrada, centro y salida del invernadero, respectivamente. El incremento en la acumulación anual de GDC favorece los ciclos cortos y, en consecuencia, aumenta el número de ciclos por año (más de dos ciclos de tomate). En Texcoco se estimaron 2 447.94, 2 803.5 y 3 076.09 GDC anuales, en la entrada, centro y salida del invernadero, respectivamente, lo que limita cultivar de manera natural sólo un ciclo. No obstante, si se favorecen las temperaturas del último tercio del invernadero, se estima se puedan cultivar dos ciclos.
Distribución espacial de temperaturas Modelos computacionales Tomate CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA
Métodos para calcular capacidades de embalse
LESLIE SKERTCHLY MOLINA (1989, [Artículo])
En México, el cálculo de la capacidad de embalse es un problema al que no se ha dado la debida importancia. Tradicionalmente, se han empleado dos métodos: el de la curva masa y el de modelos de simulación; usando, en ambos casos, los registros de escurrimientos disponibles. En este artículo se describen, comentan y ejemplifican algunos otros métodos de aplicación sencilla y efectiva, que permiten el empleo tanto de los registros históricos de escurrimientos como los generados en forma sintética, ampliando la longitud de los originales. Se presenta una evaluación de los métodos descritos y se hacen comparaciones entre ellos, relativas a su eficiencia y a la información que producen. Por último, se desarrollan otras técnicas basadas en las descritas, que permiten no sólo calcular la capacidad de embalse, sino que proveen más información útil para el diseño de sistemas
de aprovechamientos hidráulicos.
Capacidad de embalse Aprovechamiento hidráulico Modelos estocásticos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Análisis espectral de consumo doméstico de agua potable
Felipe Arreguin ALVARO ALBERTO ALDAMA RODRIGUEZ Velitchko Tzatchkov VICTOR HUGO ALCOCER YAMANAKA HECTOR ALEXIS ESPINOSA GAYOSSO (2009, [Artículo])
Una de las variables con mayor incertidumbre en su comportamiento dentro del análisis hidráulico de las redes de agua potable es el consumo de agua proveniente de los usuarios. Recientemente, se ha demostrado que el consumo en el ámbito domiciliario tiene un carácter estocástico y se han desarrollado diferentes metodologías que intentan representar esta variable. Sin embargo, no es posible definir con exactitud dos situaciones: 1) el grado de información que se pierde al muestrear la señal con cierto intervalo de registro y la posible presencia de enmascaramiento (aliasing); y 2) la frontera (rango) en el tiempo, en el cual pueden aplicarse estos procesos de agregación y desagregación temporal. El proceso basado en el análisis de Fourier se puede aplicar como herramienta de desagregación temporal y obtener el intervalo de registro óptimo de medición en campo. A partir de la metodología, se obtuvo que el rango de aplicación del esquema está entre los 240 y 1 segundos. En otras palabras, es posible medir con intervalo de registro hasta 240 segundos y recuperar información con intervalo de registro de un segundo. El método se validó con mediciones en campo de consumo doméstico realizadas en una ciudad mexicana.
Análisis espectral Consumo doméstico de agua Modelos estocásticos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA