Artroplastias y detección de metales en aeropuertos

15 pacientes con variadas configuraciones de prótesis de cadera y rodilla han sido analizados en un arco detector de metales. Salvo los portadores de un sólo implante, en todos los demás casos el metal de las prótesis ha sido detectado en, al menos, el 75% de las ocasiones. Recomendamos que este hecho sea advertido a los pacientes con 2 o más implantes articulares en los miembros inferiores.A series of 15 patients with different configurations of hip and knee arthroplasty were analyzed with a metal arch detector similar to those used in airports. Metal detection was negative in patients having only one implant. In 75% of patients wearing at least two implants, metal detection was positive. We recommend that patients with two or more implants in the extremities should be informed of possible positive metal detection

Modelo de Sentiment Analysis para la clasificación de noticias en tiempo real en el Mercado de Valores de Buenos Aires

El proyecto de investigación en curso tiene como propósito mostrar que el monitoreo automático de noticias en tiempo real mediante algoritmos basados en Machine Learning puede servir como herramienta para la toma de decisiones de compra y venta de instrumentos financieros en el Mercado de Valores de Buenos Aires. Con este fin, recolectamos, analizamos y clasificamos opiniones extraídas de Twitter aplicando principios y técnicas de Sentiment Analysis relacionando aquellas noticias que generan un impacto directo sobre las acciones del mercado y aquellas que no lo hacen. Asimismo hemos diseñado un Lexicón de términos económicosfinanciero en español que nos permite asignar una etiqueta de polaridad “positiva” o “negativa” al corpus seleccionado. Basados en estas consideraciones, hemos obtenido resultados con buenos índices de precisión.Eje: Base de Datos y Minería de Dato

A novel growth method to improve the quality of GaAs nanowires grown by Ga-assisted chemical beam epitaxy

The successful synthesis of high crystalline quality and high aspect ratio GaAs nanowires (NWs) with a uniform diameter is needed to develop advanced applications beyond the limits established by thin film and bulk material properties. Vertically aligned GaAs NWs have been extensively grown by Ga-assisted vapor–liquid–solid (VLS) mechanism on Si(111) substrates, and they have been used as building blocks in photovoltaics, optoelectronics, electronics, and so forth. However, the nucleation of parasitic species such as traces and nanocrystals on the Si substrate surface during the NW growth could affect significantly the controlled nucleation of those NWs, and therefore the resulting performance of NW-based devices. Preventing the nucleation of parasitic species on the Si substrate is a matter of interest, because they could act as traps for gaseous precursors and/or chemical elements during VLS growth, drastically reducing the maximum length of grown NWs, affecting their morphology and structure, and reducing the NW density along the Si substrate surface. This work presents a novel and easy to develop growth method (i.e., without using advanced nanolithography techniques) to prevent the nucleation of parasitic species, while preserving the quality of GaAs NWs even for long duration growths. GaAs NWs are grown by Ga-assisted chemical beam epitaxy on oxidized Si(111) substrates using triethylgallium and tertiarybutylarsine precursors by a two-step-based growth method presented here; this method includes a growth interruption for an oxidation on air between both steps of growth, reducing the nucleation of parasitic crystals on the thicker SiOx capping layer during the second and longer growth step. VLS conditions are preserved overtime, resulting in a stable NW growth rate of around 6 μm/h for growth times up to 1 h. Resulting GaAs NWs have a high aspect ratio of 85 and average radius of 35 nm. We also report on the existence of characteristic reflection high-energy electron diffraction patterns associated with the epitaxial growth of GaAs NWs on Si(111) substrates, which have been analyzed and compared to the morphological characterization of GaAs NWs grown for different times under different conditions

Inteligencia artificial y computación cuántica en finanzas

El proyecto de investigación en curso, que aquí se presenta, propone estudiar las aplicaciones de la Computación Cuántica (QC) y la Inteligencia Artificial (IA) utilizando los simuladores de la Plataforma Cloud de IBM-Q en el campo de las Finanzas y el Trading Algorítmico para los Mercados Financieros. Con el fin de realizar avances y mejoras en las aproximaciones actuales se diseñará un modelo híbrido de ambas tecnologías que permita codificar algoritmos de Machine Learning en computadoras cuánticas, siempre manteniendo el criterio comparativo entre aproximaciones tradicionales y cuánticas, para (1) la administración de carteras de inversión y el análisis de riesgo; y (2) el procesamiento y análisis de datos alternativos, como por ejemplo redes sociales, earnings conference calls o noticias financieras.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Optimización de carteras de inversión: un benchmark con modelos clásico, de computación cuántica y de hibridación AI /QC

La optimización de carteras de inversión representa un desafío para el inversor al momento de seleccionar la combinación correcta de acciones a efectos de maximizar los retornos esperados y minimizar los riesgos. Es así que en contraste con el paradigma de la computación tradicional, la computación cuántica no sólo acelera de manera sustancial el proceso de las computadoras tradicionales si no que optimiza la performance del método que determina cuáles acciones deben ser incluidas en las carteras de inversión y cuáles no. En este trabajo presentamos un estudio de comparación y referencia entre el resultado obtenido por tres diferentes metodologías de optimización de cartera: a) aproximación clásica, b) aproximación cuántica, c) un híbrido entre la aproximación cuántica incorporando criterios de Inteligencia Artificial. Para el primero de los casos utilizamos el modelo de Markowitz, el cual es un algoritmo clásico para determinar carteras eficientes, para nuestra aproximación cuántica hemos trabajado con un algoritmo de optimización cuántico llamado Variational Quantum Eigensolver (VQE) y por último hemos intentado mejorar este último criterio de optimización con un índice de sentimiento calculado con procesamiento de lenguaje natural (NLP) y una métrica de forecasting multivariado basado en Machine Learning.Eje: Agentes y sistemas inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Sentiment Analysis para la clasificación de noticias financieras en los mercados argentinos

El proyecto de investigación en curso, que aquí se presenta, propone un modelo híbrido enriquecido semánticamente, en el cual aplicar un etiquetador morfosintáctico con el fin de identificar cómo una determinada secuencia de palabras, a partir de una estructura sintáctica, refleja un indicador de sentimiento, esto es, clasificar una cláusula en positivo, negativo o neutro, dentro de un contexto específico, en nuestro caso particular los Mercados Financieros Argentinos. Con el propósito de llevar a cabo este estudio recolectamos, analizamos y clasificamos opiniones extraídas de usuarios de Twitter, comentarios de blogs especializados en finanzas, artículos periodísticos en economía y finanzas – que constituirá nuestro corpora ampliado−, aplicando principios y técnicas de Sentiment Analysis y Machine Learning.Eje: Bases de Datos y Minería de Dato

Sentiment Analysis para la clasificación de noticias financieras en los mercados argentinos : Un modelo híbrido de POST enriquecido semánticamente

El proyecto de investigación en curso, que aquí se presenta, propone un modelo híbrido enriquecido semánticamente, en el cual aplicar un etiquetador morfosintáctico con el fin de identificar cómo una determinada secuencia de palabras, a partir de una estructura sintáctica, refleja un indicador de sentimiento, esto es, clasificar una cláusula en positivo, negativo o neutro, dentro de un contexto específico, en nuestro caso particular los Mercados Financieros Argentinos. Con el propósito de llevar a cabo este estudio recolectamos, analizamos y clasificamos opiniones extraídas de usuarios de Twitter, comentarios de blogs especializados en finanzas, artículos periodísticos en economía y finanzas – que constituirá nuestro corpora ampliado−, aplicando principios y técnicas de Sentiment Analysis y Machine Learning.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sentiment Analysis para la clasificación de noticias financieras en los mercados argentinos : Un modelo híbrido de POST enriquecido semánticamente

El proyecto de investigación en curso, que aquí se presenta, propone un modelo híbrido enriquecido semánticamente, en el cual aplicar un etiquetador morfosintáctico con el fin de identificar cómo una determinada secuencia de palabras, a partir de una estructura sintáctica, refleja un indicador de sentimiento, esto es, clasificar una cláusula en positivo, negativo o neutro, dentro de un contexto específico, en nuestro caso particular los Mercados Financieros Argentinos. Con el propósito de llevar a cabo este estudio recolectamos, analizamos y clasificamos opiniones extraídas de usuarios de Twitter, comentarios de blogs especializados en finanzas, artículos periodísticos en economía y finanzas – que constituirá nuestro corpora ampliado−, aplicando principios y técnicas de Sentiment Analysis y Machine Learning.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Photodetector Fabrication by Dielectrophoretic Assembly of GaAs Nanowires Grown by a Two-steps Method

GaAs nanowires (NWs) are promising advanced materials for the development of high performance photodetectors in the visible and infrared range. In this work, we optimize the epitaxial growth of GaAs NWs compared to conventional procedures, by introducing a novel two-steps growth method that exhibits an improvement of the resulting NW aspectratio and an enhancement of the NW growth rate. Moreover, we investigate the contactless manipulation of NWs using non-uniform electric fields to assemble a single GaAs NW on conductive electrodes, resulting in assembly yields above 90%/site and an alignment yields of around 95%. The electrical characteristics of the dielectrophoretic contact formed between the NW and the electrode have been measured, observing that the use of n-type Al-doped ZnO (AZO) as electrode material for NW alignment produces Schottky barrier contacts with the GaAs NW body. Moreover, our results show the fast fabrication of diodes with rectifying characteristics due to the formation of a low-resistance contact between the Ga catalytic droplet at the tip of the NW and the AZO electrode. The current-voltage measurements of a single GaAs NW diode under different illumination conditions show a strong light responsivity of the forward bias characteristic mainly produced by a change on the series resistance