Detección de Anomalías en Series Temporales

La detección de anomalías es uno de los temas más populares en el mundo de la ciencia de datos por sus múltiples aplicaciones prácticas. En concreto, el estudio de anomalías en series temporales es un problema ampliamente investigado y desarrollado a lo largo de la historia, nutriéndose tanto de técnicas estadísticas como de los algoritmos de aprendizaje automático y profundo que han ido surgiendo con los años. Sin embargo, existen muy pocos trabajos en la literatura que comparen técnicas de detección de anomalías procedentes de métodos estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje profundo. Por eso, en este trabajo, se analizan y desarrollan algoritmos procedentes de los tres campos mencionados anteriormente, complementados con transformaciones de las series temporales, con el objetivo de analizar la efectividad de cada algoritmo para diversas situaciones y anomalías. El análisis del desempeño de cada algoritmo se realizará a través de conjuntos de series temporales públicos con anomalías identificadas y pertenecientes a distintas categorías; desarrollando un formalismo matemático válido para llevar a cabo dicha tarea, y utilizando métricas capaces de representar adecuadamente el desempeño de los modelos de detección de anomalías.<br /

Changes in severity, mortality, and virus genome among a Spanish cohort of patients hospitalized with SARS-CoV-2

Comparing pandemic waves could aid in understanding the evolution of COVID-19. The objective of the present study was to compare the characteristics and outcomes of patients hospitalized for COVID-19 in different pandemic waves in terms of severity and mortality. We performed an observational retrospective cohort study of 5,220 patients hospitalized with SARS-CoV-2 infection from February to September 2020 in Aragon, Spain. We compared ICU admissions and 30-day mortality, clinical characteristics, and risk factors of the first and second waves of COVID-19. The SARS-CoV-2 genome was also analyzed in 236 samples. Patients in the first wave (n¿=¿2,547) were older (median age 74 years [IQR 60–86] vs. 70 years [53–85]; p¿&lt;¿0.001) and had worse clinical and analytical parameters related to severe COVID-19 than patients in the second wave (n¿=¿2,673). The probability of ICU admission at 30 days was 16% and 10% (p¿&lt;¿0.001) and the cumulative 30-day mortality rates 38% and 32% in the first and second wave, respectively (p¿=¿0.007). Survival differences were observed among patients aged 60 to 80 years. We also found some variability among death risk factors and the viral genome between waves. Therefore, the two analyzed COVID-19 pandemic waves were different in terms of disease severity and mortality

Desarrollo de modelos de predicción para la mejora de servicios de transporte colectivo de autobuses urbanos mediante técnicas de Machine Learning.

La visión por computador representa un pilar esencial en la inteligencia artificial, evolucionando constantemente y brindando notables avances que impactan la vida cotidiana. Este trabajo ofrece una breve introducción a esta disciplina que permite poner en contexto las aplicaciones prácticas que se realizan posteriormente. Además, se explora la estructura de las redes neuronales, en particular las redes neuronales convolucionales (CNN) con el objetivo de comprender una arquitectura muy utilizada en la visión por computador, YOLO (You Only Look Once), haciendo un análisis de su versión inicial y, sobre todo, de la más reciente, YOLOv8. Este modelo es actualmente uno de las más utilizadas para la detección de objetos debido a su equilibrio entre velocidad y rendimiento. En línea con el propósito principal de este estudio, se utiliza YOLOv8 para desarrollar dos aplicaciones específicas en el entorno de una parada de autobús. Estas aplicaciones se enfocan en el conteo preciso de personas en espera y en la detección de sillas de ruedas y carritos de bebé en dicho entorno. La correcta implementación de estas soluciones presenta mejoras significativas para el transporte urbano, beneficiando tanto a los usuarios como a las empresas responsables de este servicio.<br /

Biodiversidad 2018. Reporte de estado y tendencias de la biodiversidad continental de Colombia

Las cifras y temáticas contenidos en el presente Reporte, aunque no son el panorama completo del estado del conocimiento de la biodiversidad en Colombia, son un compendio seleccionado de los temas que, desde el Instituto Humboldt, consideramos son relevantes y merecen ser discutidos por el público general. En muchos de los casos, las cifras no son esperanzadoras u son un llamado urgente a la acción. En otro casos son la evidencia de que se requieren acciones a nivel nacional, y más allá de esto, son muchas las iniciativas que están germinando desde los territorios, cada vez desde una mayor variedad de actores.Bogotá, D. C., Colombi