Movilidad inclusiva, divergencia intrínseca

VICTOR MANUEL COLLANTES VAZQUEZ (2019, [Capítulo de libro])

10 páginas.

Universidad Autónoma Metropolitana. Unidad Azcapotzalco.

En estos tiempos, hablar de diseño, innovación y su influencia en la vida cotidiana es un tema cada día más necesarios. Distintas tendencias se están manifestando en relación a la participación de las tecnologías de la información, accesibilidad movilidad. El tema de este trabajo está relacionado con el desarrollo inclusivo, entendiendo a la discapacidad para caminar como un reto para lo que representa el avanzar hacia una sociedad que considere la totalidad de los habitantes. El caso de estudio es la Alcaldía de Azcapotzalco. Se presenta la experiencia de abordar el tema desde diferentes metodologías que han sido consideradas para enriquecer la investigación y se expresa el aprendizaje a través del reto de estudiar una diversidad de subtemas.

Discapacidad, movilidad, diseño, envejecimiento. Accessible Web sites for people with disabilities. Customer services--Management. Social justice. Accesibilidad de páginas Web a personas con discapacidad. Acceso para personas con discapacidad. HV1568.4 INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR

Nociones básicas para la valoración de proyectos de cooperación técnica internacional desde el enfoque de capacidades

Diana Laura Ramírez Pacheco (2023, [Documento de trabajo])

“Este manual tiene el propósito de mostrar una aproximación de la aplicación empírica de este enfoque en un proyecto concreto de cooperación técnica internacional, estando dirigido a estudiantes de ciencias sociales, profesionales de la cooperación internacional y el desarrollo, así como a personas funcionarias públicas y de organizaciones de la sociedad civil que busquen valorar de manera más amplia el alcance de los proyectos de CID [cooperación internacional para el desarrollo], incluso más allá de los resultados esperados. Lo anterior puede contribuir a mejorar la calidad de las intervenciones en función de lo que las personas participantes encuentren necesario y valioso para sus vidas.”

Cooperación internacional para el desarrollo; Cooperación técnica internacional; Desarrollo económico; Desarrollo social; Desarrollo humano; Proyectos de cooperación internacional para el desarrollo; Enfoque de capacidades; Estudio de casos; México; CIENCIAS SOCIALES CIENCIA POLÍTICA RELACIONES INTERNACIONALES RELACIONES INTERNACIONALES

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

Development of a thermoelectric test for electrical contactors

PABLO OROZCO CORRAL FRANCISCO JAVIER IBARRA VILLEGAS NOE VILLA VILLASEÑOR (2023, [Artículo])

In the economic model in which we develop, there is a dependence on the means of transport that every day is increasing and due to the importance of electrification in the issue of efficient and clean transportation, has caused the need for companies supplying components for automotive manufacturers to evolve and develop new technologies to stay ahead of the needs of their customers being in full evolution towards electrified transport. This evolution extends not only to manufacturing but to the test methods that currently exist, since automotive standards require suppliers to test in laboratory, the components they sell to their customers to ensure their correct operation.

Electrical contactors Powered thermal cycle endurance Busbars Electrification industry INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Solar Irrigation Pump (SIP) sizing tool: user manual (Beta version)

Santosh Mali Paresh Shirsath (2022, [Libro])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA SOLAR POWERED IRRIGATION SYSTEMS PUMPS IRRIGATION WATER MANUALS

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

Perfil epidemiológico y características clínicas de la escleritis en una población del noreste de México

YOLANDA MACIAS RODRIGUEZ (2022, [Artículo])

La epiescleritis (ESC) y escleritis (SC) son enfermedades que se caracterizan por causar inflamación de la capa externa fibrosa del globo ocular, la esclera y epiesclera. Estos padecimientos fueron descritos desde el siglo XIX y el Dr. Watson proporcionó la clasificación clínica que se usa para ordenarlas en sus diferentes subtipos. La etiología de las ESC y SC puede ser idiopática o asociada a causas específicas, como enfermedades autoinmunes, traumatismos, cirugías o infecciones. En diversas poblaciones del mundo se han reportado previamente las características de las ESC y SC. Sin embargo, en la población mexicana solo existen reportes de casos de presentaciones inusuales de ESC y SC y una sola serie reportando las características de la SC. Por lo anterior, se decidió llevar a cabo el presente estudio para expandir el conocimiento acerca de las características de la ESC y SC en la población mexicana. Se realizó un estudio retrospectivo y observacional. El diseño metodológico corresponde a una serie de casos. Se incluyeron pacientes con diagnóstico de ESC y SC, que hubieran firmado el consentimiento informado para participación en investigación clínica. Se analizaron los expedientes físicos y electrónicos de los pacientes que cumplieran con los criterios de inclusión, se tomó la información correspondiente a las variables previamente establecidas y se vació en una hoja de Microsoft Excel y posteriormente se analizaron estadísticamente con el programa SPSS (IBM). Se encontraron y analizaron 55 casos de ESC y 130 casos de SC. En ambos grupos hubo una predominancia del sexo femenino y la edad media fue mayor en pacientes con SC que en ESC (52.26 vs. 44.78 años). El tipo más común de ESC fue la simple y en SC la anterior difusa. La SC posterior fue el subtipo menos frecuente. La etiología más frecuente en ESC y SC fue la idiopática, y la segunda en frecuencia fue la espondiloartropatía asociada al haplotipo HLA B27 y la artritis reumatoide respectivamente. Los motivos de consulta más frecuente fueron ojo rojo solamente y ojo rojo doloroso. Los síntomas más comúnmente descritos por los pacientes con ESC y SC fueron ojo rojo, sensación de cuerpo extraño, dolor, lagrimeo y visión borrosa. Asimismo, los datos clínicos más comúnmente encontrados en pacientes con ESC y SC fueron la ingurgitción de los plexos conjuntivales y epiesclerales, queratopatía punteada superficial y queratitis ulcerativa periférica. La agudeza visual promedio fue buena tanto en ESC como en SC, siendo de 20/25 y 20/30 respectivamente. Para el análisis de tratamiento y recurrencias, se consideraron a los pacientes con un seguimiento mayor a una consulta, consistiendo estos últimos en 35 ESC y 108 SC. En la ESC, 91.4% de los pacientes fueron tratados con un AINE oral, 57.1% con esteroide tópico y 5.7% con AINE tópico. En SC, 76.9% usaron un AINE oral, 62% un esteroide oral, 50% un esteroide tópico y 52.7% un agente imnunosupresor. 29.6% de los pacientes con SC tuvieron una recurrencia. Al comparar la presente serie con las series de ESC y SC reportadas previamente en la literatura se encontró una considerable cantidad de similitudes, como la predominancia del sexo femenino, la media de edad, la incidencia estimada, los síntomas y signos, el tratamiento empleado y la cantidad de recurrencias y su asociación a una edad menor. Debido a todos lo anterior, se concluyó que la presentación de las ESC y SC en la población mexicana es similar a la presentación en otras poblaciones del mundo, previamente reportadas.

Especialidad en Oftalmología

MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD CIENCIAS MÉDICAS CIENCIAS CLÍNICAS OFTALMOLOGÍA

Contratos inteligentes para la gestión de datos de sensado móvil y vestible para aplicaciones en salud

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

Esquema de objetivos de inflación, compromiso, comunicación y credibilidad: ¿por qué el Banco de México muestra dificultad para cumplir con su objetivo puntual de inflación del 3%?

César Geovanny Ángeles Sánchez (2021, [Tesis de maestría])

El presente documento realiza tres ejercicios empíricos para los temas de compromiso, comunicación y credibilidad del Banco de México. En última instancia, se busca responder al porqué, durante la implementación del esquema de objetivos de inflación (2003-2020), el Banco de México ha mostrado dificultad para cumplir con su objetivo puntual de inflación del 3%. Ya que, como lo indican los promedios de las series de tiempo, durante este periodo los niveles de la inflación y de las distintas expectativas de inflación se han ubicado por encima de la meta. Si bien los resultados confirman la credibilidad que tiene el Banco de México con el mantener una inflación baja y estable; siguiendo una regla de Taylor, se encuentra evidencia que, durante el periodo 2003-2020, el Banco de México ha sido tolerante con brechas positivas en el nivel de inflación (acentuándose, de manera significativa, durante el 2015-2020). En otras palabras, los resultados del documento sugieren que, durante la implementación del esquema de objetivos de inflación, el Banco de México ha ajustado su tasa de interés en busca de un nivel de inflación que se ubique en el intervalo que va del 3% + 1 punto porcentual pero no en la meta del 3%. Asimismo, resulta interesante que, del 2007 al 2020, cambios en la tasa de interés hayan sido motivados por brechas en el nivel de producción (tal como si el banco central mantuviese un mandato dual). Finalmente, a través de la construcción de un índice de comunicación que emplea los anuncios de política monetaria, se encuentra evidencia que la comunicación del Banco de México influye en las expectativas de inflación implicitas en instrumentos financieros y permite anticipar futuros movimientos en la tasa de interés (“forward guidance”).

Banco de México (1925- ) -- Effect of inflation (Finance) on -- Econometric models. Banks and banking, Central -- Mexico -- Econometric models. CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES

Modelo híbrido de sistemas energéticos para la evaluación del uso de energías renovables

Carlos Iván Torres González (2020, [Tesis de maestría])

En este trabajo proponemos un modelo híbrido para evaluar diferentes escenarios de generación de electricidad con energías renovables que maximiza el bienestar social desde la perspectiva económica contemplando un enfoque técnico sobre la estructura de costos de producción de electricidad. Adicionalmente, realizamos 2 simulaciones del modelo propuesto al sistema eléctrico de Baja California Sur para 10 períodos, contemplando 4 escenarios de producción limpia diferentes. De los resultados observados en ambas simulaciones podemos remarcar 2 puntos en términos de políticas públicas. El primer punto es la importancia de tener múltiples generadores que funcionen con combustibles renovables si se desea producir una proporción significativa de electricidad con FER. El segundo punto es el trade-off entre bienestar y emisiones de CO2. Los resultados sugieren que el aumento del consumo de electricidad es un elemento importante para aumentar el bienestar social. A su vez, el aumento de consumo eléctrico implica un aumento de producción, y por tanto un aumento de emisiones de CO2. Los resultados de la segunda simulación sugieren que con el aumento de la capacidad de generación limpia y costos eficientes, se pueden alcanzar niveles de bienestar casi iguales a los tradicionales, pero con la mitad de emisiones de CO2.

Electric power production -- Effect of renewable energy sources on -- Mexico -- Baja California Sur (State) -- 2015 -- Mathematical models. Carbon dioxide mitigation -- Effect of renewable energy sources on -- Mexico -- Baja California Sur (State) -- 2015 -- Mathematical models. CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES