Datación de sedimentos recientes utilizando isótopos radioactivos en el río Verde, en el estado de Oaxaca, México

Dating of recent sediments using radioactive isotopes in the Rio Verde, Oaxaca state, Mexico

José Alfredo González Verdugo EDITH ROSALBA SALCEDO SANCHEZ MARIA JOSELINA CLEMENCIA ESPINOZA AYALA MANUEL MARTINEZ MORALES (2013, [Artículo])

Con objeto de conocer la evolución de los procesos sedimentarios en la parte baja del río Verde, Oaxaca, se realizaron mediciones en dos núcleos de sedimentos. El fechado y determinación de la tasa de sedimentación, se realizó utilizando los isótopos radioactivos Plomo-210 y Cesio-137, que sirven como indicadores de períodos de deposición de los últimos 100 años. La velocidad de sedimentación en el Río Verde obtenida por medio del isótopo Pb -210 es 0.69 a 0.89 cm/año. Por otro lado, la velocidad de sedimentación en la zona de estudio mediante el isótopo Cs-137 es del orden de 0.61 cm/año y 0.87 cm/año. El método de Cesio-137 proporciona marcadores distintivos de eventos, mientras que el método de Plomo-210 proporciona pendientes de concentración, que al aplicarse de manera conjunta proporcionan una validación de ambos métodos. En este estudio, los dos métodos coinciden en los valores de sedimentación para la zona del Río Verde. Los resultados de este trabajo permiten conocer la dinámica de los procesos de transporte de sedimentos en la zona, información que resulta útil para la planeación de obras hidráulicas y estimación de los impactos ambientales, así como la implementación de las medidas de mitigación correspondientes.

Sedimentación Datación Isótopos radiactivos Marcadores Morfología de ríos CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Evaluation of multiple satellite precipitation products for rainfed maize production systems over Vietnam

Paresh Shirsath Dakshina Murthy Kadiyala (2022, [Artículo])

Rainfall Datasets Satellite Rainfall Estimates CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA RAIN RAINFED FARMING DATA SATELLITES

Disruptive approach to integrate data in a digital environment: progress report CIMMYT-Bluenumber 2023

Andrea Gardeazabal (2023, [Documento de trabajo])

This report describes the process carried out a pilot project to evaluate a scalable disruptive approach to integrating data for agronomy research that also incentivizes sustainable production and enables traceability using open data sharing protocol with self-sovereign identity (SSI).

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA DIGITAL TECHNOLOGY DATA AGRICULTURAL RESEARCH

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

Product development for Eastern Africa: EA-PP1

&

EA-PP2

Berhanu Tadesse Ertiro Aparna Das Yoseph Beyene Dan Makumbi Manje Gowda Suresh L.M. Anani Bruce Walter Chivasa Vijay Chaikam Juan Burgueño Prasanna Boddupalli (2023, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA PRODUCT DEVELOPMENT TESTING DATA MAIZE

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

APLICACIÓN DE METAHEURÍSTICAS EN EL PROBLEMA DE ACOMODO DE PATRONES DE CORTE EN MATERIALES FINITOS

Anabel Rodríguez Rodríguez (2023, [Tesis de doctorado])

"En la presente investigación se resuelve el problema de optimización de acomodo de patrones de corte en materiales finitos mediante el uso de estrategias metaheurísticas con la finalidad de aprovechar el material de acomodo y minimizar el desperdicio. Específicamente se implementó un algoritmo genético que al inicio genera soluciones aleatorias que forman la población inicial. La misma está compuesta por individuos o soluciones que son una combinación de patrones que se acomodan dentro del material de manera que se obtenga el menor desperdicio. Durante el proceso evolutivo estas soluciones aleatorias se someten a los operadores genéticos: selección, cruce y mutación, para encontrar nuevas soluciones que hereden la información genética de sus antecesores y evolucionen o mejoren en cada generación para obtener el menor desperdicio posible."

Acomodo de patrones Algoritmos genéticos Algoritmos golosos Muéganos Metaheurísticas Procesamiento digital de imágenes INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Efficiency of combating property violence in the Northwest region of Mexico

Martin Flegl Eva Selene Hernández Gress (2023, [Artículo, Artículo])

The situation of violence in Mexico shows an alarming trend as the number of committed crimes increased by 10.9% in 2021 compared to 2020. In fact, 75.6% of the Mexican population perceives the insecurity. Due to the above, it is necessary to strengthen public security to combat this trend. However, the resources allocated to the public security in Mexico are limited. Although there are studies that investigate what causes the violence in Mexico, so far there is no study that measures the efficiency of combating the violence related to budgetary, human, and material resources of the public security. This article investigates the efficiency of combating the property violence in 206 municipalities in the Northwest region of Mexico through the Data Envelopment Analysis. The results show a low efficiency (56.67%) with significant differences between the states in the region. Baja California is the state with the lowest efficiency (17.61%), whereas the highest efficiency is found in Durango (67.25%). For the last, the need to carefully plan changes in the police force and the public security infrastructure was noted to improve the efficiency and the level of security.

Análisis Envolvente de Datos Delincuencia Eficiencia Municipios Seguridad pública CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES Data Envelopment Analysis Delinquency Public security

International Winter Wheat nurseries data: Facultative and Winter Wheat Observation Nurseries and International Winter Wheat yield trials for semi-arid and irrigated conditions

Mesut KESER fatih ozdemir Pietro Bartolini (2022, [Artículo])

Germplasm Exchange International Nurseries Multi-Locations CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA WINTER WHEAT BREEDING GERMPLASM YIELDS DATA

Monitoreo e Instalación visual de señales a un motor eléctrico de inducción de instalación trifásica de forma jaula de ardilla, mediante la implementación de tecnología industria 4.0

Luis Ricardo Uribe Dávila (2023, [Tesis de maestría])

Vivimos la industria 4.0, misma que no es nueva, ya que sus orígenes se remontan a finales de la década de los 2000, en Alemania. Un pilar de la industria 4.0 es el análisis de datos, conocido como Big Data. El conocer los datos de un proceso, de un estudio, ayuda en gran medida a predecir el comportamiento que tendrá el proceso o la máquina a estudiar en un periodo a corto o mediano plazo. En el presente proyecto se analizan los datos arrojados por un motor eléctrico de corriente alterna, del tipo inducción, jaula de ardilla. El motor está diseñado para trabajar de manera continua, sin embargo, el uso que se le da, es meramente educativo; es decir, no sobre pasa las 15 horas por semana de uso. Mediante la toma de datos de las tres fases de corriente RMS o corriente de valor eficaz que posee el motor eléctrico que se realizará con el microcontrolador Arduino UNO, se analizarán los mismos mediante el software de cómputo numérico MATLAB, ordenando los datos, descartando valores que no aporten información relevante para lograr la predicción de datos. Por último, se llevará a conocer este proyecto a la carrera mecatrónica, área sistemas de manufactura flexible y área automatización, con el fin de que puedan observar de una mejor manera la aplicación y funcionamiento de uno de los pilares de la actual industria 4.0.

We live in industry 4.0, which is not new, since its origins date back to the late 2000s, in Germany. One pillar of industry 4.0 is data analysis, known as Big Data. Knowing the data of a process, of a study, helps greatly to predict the behavior that the process or machine will have to study in a short- or medium-term period. This project analyzes the data released by an electric motor of alternating current, of the type induction, squirrel cage. The engine is designed to work continuously, however, the use given to it is merely educational, that is; only not over spends 15 hours per week of use. By taking data from the three phases of RMS current or effective value current of the electric motor that will be made with the Arduino UNO micro controller, they will be analyzed using MATLAB numerical computing software, ordering the data, discarding values that do not provide relevant information to achieve data prediction. Finally, this project will be presented to the mechatronics career, flexible manufacturing systems area and automation area, so that they can observe in a better way the application and operation of one of the pillars of the current industry 4.0.

Mantenimiento predictivo Regresión lineal Industria 4.0 Big data Corriente RMS Predictive maintenance Linear regression Industry 4.0 Big data RMS Current INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS