Classification of auditory ERPs for ADHD detection in children

Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) is one of the children’s most common neurodevelopmental conditions. ADHD diagnosis is based on evaluating inattention, hyperactivity, and impulsivity symptoms that interfere with or reduce daily functioning. Although electroencephalography (EEG) tests are used for ADHD diagnosis, they are generally considered a complement to clinical evaluation. This paper proposes an approach to classify EEG records of children with ADHD and control cases. We identified and extracted relevant features from EEG signals of 47 children (22 diagnosed with ADHD and 25 controls) and evaluated machine learning techniques for classification. We used the 2-tone oddball paradigm to elicit the subjects’ auditory event-related potentials (ERP), and we recorded EEG signals with a portable headset for approximately five minutes. In the feature extraction stage, we included measures from cognitive evoked potentials, frequency bands power, chaos quantification, and bispectral analysis, in addition to the age of the children and the number of high-pitched tones the children counted during the test. The SVM and Trees algorithms obtained the best performance for 86.36% accuracy and 95.45% sensitivity. These findings demonstrate the potential of portable EEG-based systems to complement standard clinical assessments, offering an objective, time-efficient, and accessible approach to support early ADHD diagnosis. Achieving high accuracy and sensitivity in classification is critical to reducing the risk of misdiagnosis and ensuring timely intervention, ultimately improving patient outcomes.Universidad Tecnológica de Bolíva

Incorporation of the GRG-optimization method in the design and simulation of solar falling-film slurry photocatalytic reactors operated under turbulent regime

Contiene ilustracionesPhotocatalytic reactor modeling has always been a complex duty involving several phenomena that must be described with powerful and accurate mathematical tools. Most efforts have been focused on simulating systems under controlled conditions and simplifying some models to obtain practical but reliable solutions. In this study, a falling-film solar pilotscale photoreactor operated in turbulent regime is modeled for phenol degradation using the Generalized Reduced Gradient (GRG) method embedded in the MS Excel® environment. A Visual Basic code was developed to integrate this function with the equations corresponding to the transport phenomena, photons' emission and absorption models, mass balance, and kinetic expressions. The simulations were carried out considering different catalyst loads and radiation intensities, obtaining results with satisfactory agreement with experimental data of a TiO2-based slurry falling-film photoreactor operating with solar radiation and under a turbulent regime (R2=0.84 – 0.99). The model fitting improved with the empirical adjustment of the LVRPA exponent, exhibiting the strong dependence of this parameter on the radiation intensity. These results demonstrated that reliable simulationscan be carried out by adapting different tools of low-cost software like MS Excel® for potential full-scale applications of a falling-film solar photoreactor.Highlights Abstract Graphical Abstract Keywords Nomenclature 1. Introduction 2. Mathematical model of the falling-film reactor 3. Materials and methods 4. Results and discussion 5. Conclusions CRediT authorship contribution statement Declaration of Competing Interest Acknowledgments Appendix A. Supplementary material Data availability ReferencesControl de la contaminación de los recursos (agua, aire y suelo)Sostenibilidad ambiental aplicadaEl artículo presenta el modelado matemático de reactores fotocatalíticos de película descendente operando en régimen turbulento. La determinación de los parámetros cinéticos se realizó con el método del Gradiente Reducido Generalizado, a través de la programación en Visual Basic vinculado a MS Excel.Software requerido: Visual Basic de MS Exce

Narrativas verdes

Mariana Sánchez Ahumada, ingeniera industrial y ambiental, fundó Dutch Canna, una empresa de cannabis medicinal, tras ver cómo esta planta mejoró significativamente la calidad de vida de su abuelo, quien sufría intensos dolores tras una compleja cirugía de estómago. Frente a la ineficacia de la medicina convencional, su familia apostó por el autocultivo y, más tarde, por un proceso riguroso y científico para garantizar calidad y seguridad a los pacientes. Junto a su socia, Indira Parra, establecieron un cultivo sostenible en Sincé, Sucre, capacitando a trabajadores locales e impulsando un modelo de negocio verde, inclusivo y con enfoque de género. Con el tiempo, Dutch Canna logró estandarizar fórmulas médicas, sumar más de mil pacientes y expandirse hacia una línea cosmética con CBD, todo bajo principios de sostenibilidad, innovación y compromiso social. Mariana insiste en que el acceso al cannabis medicinal es un derecho, y que su iniciativa no solo transforma la salud de los pacientes, sino también la vida de las comunidades y del entorno

Desarrollo de un modelo de machine learning para la optimización de parámetros y mejora de la calidad en la metalización de rollos de biobase en una planta de fabricación de pelı́culas metalizadas

Esta tesis presenta el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático diseñado para optimizar los parámetros operativos en el proceso de metalización de rollos de biobase. El estudio se fundamenta en un análisis detallado de datos históricos recolectados, los cuales incluyen tensiones aplicadas durante el proceso, caracterı́sticas fı́sicas de los rollos y especificaciones operativas de las máquinas metalizadoras. Se implementaron y evaluaron modelos predictivos como Random Forest, Extra Tree y Gradient Boosting, comparándolos con la regresión lineal múltiple para determinar su capacidad de predicción en tensiones crı́ticas del proceso. El análisis de las métricas de desempeño, incluyendo el error cuadrático medio (RMSE) y el error absoluto porcentual medio (MAPE), mostró que los modelos basados en árboles presentan un menor error en comparación con la regresión lineal. Adicionalmente, se llevó a cabo un análisis de la importancia de las variables predictoras, identificándose el ancho del rollo como el factor más influyente en las tensiones aplicadas. La implementación de este modelo permite predecir parámetros operativos óptimos para diferentes configuraciones de rollos y máquinas, minimizando errores durante el proceso de producción. Los resulta- dos destacan el potencial de este enfoque para reducir desperdicios y ajustar tensiones de manera precisa, contribuyendo a la estabilidad del proceso de metalización y mejorando la uniformidad del producto final.Universidad Tecnológica de BolívarMagister en Estadística Aplicada y Ciencia de DatosMaestrí

Characterizing long-term cosmic ray time series with geometric network curvature metrics

This study investigates the relationship between geometry and nonlinear dynamics in time series of cosmic ray counts recorded at neutron monitors at ground stations. Using advanced geometric and topological analysis techniques, we construct complex networks from the time series and calculate curvature measures such as Ollivier-Ricci curvature, Forman-Ricci curvature, and Ricci flow for each series. The analysis reveals significant correlations between these curvature metrics and key parameters such as geomagnetic cutoff rigidity and detector latitude. In particular, Forman-Ricci curvature exhibits a robust negative correlation with cutoff rigidity (Pearson , Spearman , -value ), while Ricci flow also shows a strong and highly significant inverse relationship with cutoff rigidity (Pearson , Spearman , -value ). These results suggest that the geometrical structure of the networks, influenced by geomagnetic conditions, plays a crucial role in the variability, complexity, and fractality of cosmic ray time series. Furthermore, the study underscores the importance of considering network topology and curvature metrics in the analysis of cosmic ray data, offering new perspectives for understanding space weather phenomena and improving predictive models. This integrative approach not only advances our knowledge of cosmic ray dynamics, but also has important implications for mitigating risks associated with space weather conditions on Earth

Diseño de tanque para sistema de protección contra incendios para la empresa Schottel

El presente trabajo aborda la principal problemática de diseñar un tanque de almacenamiento contra incendios para la empresa Schottel en Mamonal. Esta empresa se encuentra en un proceso de expansión y, conforme a las normativas nacionales e internacionales, como la Norma Sismo Resistente en Colombia (NSR-10) y las directrices de la National Fire Protection Association (NFPA), se requiere que el tanque sea subterráneo. Por consiguiente, se deben considerar todas las especificaciones y elementos relacionados con las excavaciones, muros de contención y otros aspectos relevantes para el proceso constructivo. El estudio culmina con la presentación del presupuesto correspondiente.Universidad Tecnológica de BolívarIngeniero CivilPregrad

Narrativas verdes

DigitalHuyó con su familia de la violencia en el sur de Córdoba y llegó a Cartagena buscando esperanza. Hoy, Yaneth lidera Samanea, un emprendimiento verde que no solo transforma aceite usado en oportunidades, sino que también da empleo digno, protege el medio ambiente y educa comunidades. Samanea nació cuando ella más lo necesitaba, como madre universitaria sin recursos. Con el apoyo de organizaciones como el PNUD y Cardique, convirtió esa chispa en una misión de vida: que ni una gota de aceite contamine el agua y que muchas más vidas se dignifiquen

Narrativas verdes

Susana Perdomo empezó a trabajar a los 8 años y nunca dejó de creer en su propósito. No tiene dos doctorados, pero sí una lección poderosa: la verdadera educación se refleja en cómo tratas a los demás. Con valentía dejó su zona de confort y creó Ambientados, un modelo de reciclaje que transforma vidas, dignifica a los recicladores y protege el planeta. Apostó todo por un sueño… y ganó. Hoy nos recuerda que no hay nada más valiente que ser tú mismo y creer en lo que viniste a hacer a este mundo

Narrativas verdes

Desde un gesto familiar lleno de amor nació Artelisa, un emprendimiento que transforma hilos en esperanza y tradición en elegancia. Guiada por la pasión, la fe y el recuerdo de su madre, Nereyda Costa encontró en la artesanía una forma de empoderamiento, conexión y cambio social. Más que un negocio, Artelisa es un movimiento que rescata saberes ancestrales, impulsa a nuevas generaciones y demuestra que soñar en grande, con raíces firmes, puede llevarnos a conquistar el mundo con lo que somos

Deep learning model for recognizing fresh and rotten fruits in industrial processes

The detection of fruit condition is essential to ensure quality control in industrial processes. Currently, this task is often performed manually, which is inefficient and time-consuming for operators. Therefore, it is crucial to implement emerging technologies that reduce human effort, costs, and production time while enabling more effective defect detection in fruits. In this context, this work presents the implementation of an artificial intelligence model based on computer vision to identify the condition of fruits. Various models were compared, including YOLOv8, YOLOv11, Detectron2, and Fast R-CNN, trained on a dataset that classifies fruits into two categories: ripe and rotten. The models were evaluated in terms of accuracy, speed, and robustness under different lighting and background conditions to select the most suitable for real-time applications. The results showed that YOLOv8 achieved the best generalization, reaching a mAP@50 of 83.8% and an accuracy of 77.3%