Pushing the envelope: Mecanismo de torsión sobre lo verosímil en la obra temprana de Levrero

Revista Landa, v. 4, n. 2 (2016

Sistema de monitoreo de temblor en pacientes con trastornos de movimiento anormales

En la actualidad hay millones de personas que sufren algún tipo de trastornos de movimiento, los cuales en su gran mayoría están asociados con alteraciones patológicas de los ganglios basales (estriado, globo pálido, sustancia negra y núcleo subtalámico). Existen dos grandes grupos donde se pueden clasificar: los síndromes hipocinéticos, caracterizados por una pobre lentitud de movimiento y las discinecias (movimiento involuntarios), caracterizados por un exceso de movimiento, siendo la enfermedad de parkinson y los síndromes parkisonianos su principal exponente. Por ende la enfermedad de parkinson es de los trastornos de movimiento más frecuentes, afectando a unos 5.2 millones de hombres y mujeres en todo el mundo, y cada año se notifican entre 4 y 20 nuevos casos por cada 100.000 habitantes. Su afectación se centra en las personas mayores de 60 años, no obstante cerca del 5% de los casos reportados aparece en personas menores de 40 años;. Debido al hecho de que la enfermedad de parkinson se intensifica con la edad y el hecho que la expectativa de vida crece, significa que los casos de la enfermedad se ven en aumento

Data Visualization, Dimensionality Reduction, and Data Alignment via Manifold Learning

The high dimensionality of modern data introduces significant challenges in descriptive and exploratory data analysis. These challenges gave rise to extensive work on dimensionality reduction and manifold learning aiming to provide low dimensional representations that preserve or uncover intrinsic patterns and structures in the data. In this thesis, we expand the current literature in manifold learning developing two methods called DIG (Dynamical Information Geometry) and GRAE (Geometry Regularized Autoencoders). DIG is a method capable of finding low-dimensional representations of high-frequency multivariate time series data, especially suited for visualization. GRAE is a general framework which splices the well-established machinery from kernel manifold learning methods to recover a sensitive geometry, alongside the parametric structure of autoencoders. Manifold learning can also be useful to study data collected from different measurement instruments, conditions, or protocols of the same underlying system. In such cases the data is acquired in a multi-domain representation. The last two Chapters of this thesis are devoted to two new methods capable of aligning multi-domain data, leveraging their geometric structure alongside limited common information. First, we present DTA (Diffusion Transport Alignment), a semi-supervised manifold alignment method that exploits prior one-to-one correspondence knowledge between distinct data views and finds an aligned common representation. And finally, we introduce MALI (Manifold Alignment with Label Information). Here we drop the one-to-one prior correspondences assumption, since in many scenarios such information can not be provided, either due to the nature of the experimental design, or it becomes extremely costly. Instead, MALI only needs side-information in the form of discrete labels/classes present in both domains

Assessment of entry relevance in neural networks for the prediction of electricity demand in Colombia with interpretative learning

graficas, tablasAl desarrollar políticas para la generación de energía eléctrica y los mercados de energía, modelos precisos deben abordar el pronostico de la demanda de energía a corto, mediano y largo plazo. Todas estas estacionalidades pueden variar significativamente dependiendo de factores demograficos y el desarrollo económico de las regiones. En este sentido, el modelado predictivo de la demanda de energía utilizando modelos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning DL) tiene un uso creciente debido a su capacidad para manejar entradas suficientemente complejas al ser comparado con modelos de aprendizaje automático clásico. Sin embargo, el rendimiento del DL está fuertemente influenciado por factores como la arquitectura de la red neuronal, el tipo de recurrencia, la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento disponibles, entre otros. Un factor clave a considerar es la estrategia empleada para alimentar los modelos DL para implementar diferentes supuestos de interacción entre los predictores. Este trabajo compara varios esquemas de entrenamiento y evalúa su impacto en el rendimiento del pronostico, midiendo la relevancia de cada serie de tiempo de entrada y generando aprendizaje interpretativo en sus resultados. Se presentan valores experimentales para modelos lineales en series de tiempo y redes neuronales recurrentes obtenidas de la base de datos de demanda de electricidad de Colombia desde enero de 2000 hasta diciembre de 2022 (Texto tomado de la fuente)When developing policies for electricity generation and energy markets, accurate models must address short-, medium-, and long-term energy demand forecasting. All of these seasonalities can vary significantly depending on demographic factors and the economic development of the regions. In this regard, predictive modeling of energy demand using Deep Learning (DL) models is increasingly used due to their ability to handle sufficiently complex inputs compared to classical machine learning models. However, DL performance is strongly influenced by factors such as neural network architecture, recurrence type, the quality and quantity of available training data, among others. A key factor to consider is the strategy used to feed DL models to implement different interaction assumptions among predictors. This work compares various training schemes and evaluates their impact on forecast performance, measuring the relevance of each input time series and generating interpretive learning in its results. Experimental values for linear time series models and recurrent neural networks are presented, obtained from the Colombia electricity demand database from January 2000 to December 2022MaestríaMagíster en Ingeniería - Ingeniería EléctricaCiencia de DatosEléctrica, Electrónica, Automatización Y Telecomunicaciones.Sede Manizale

Radiologic findings consistent with kissing spines syndrome in Chilean thoroughbreds horses

Alterations in the thoracolumbar spine of racehorses are frequent and often significantly decrease their athletic performance. The most common thoracolumbar alteration in thoroughbred horses is kissing spines syndrome (KSS). The narrowing of the interespinous space, generally located between T14-T15 and T15-T16, produces this syndrome. A radiographic study was performed to 30 thoroughbred horses on the segment between T12 and T18. Two latero-lateral views from digital equipment were obtained of the T12 to T18 segment of each horse, the images were analyze and the radiographic findings established the KSS according to a grading scale. The study sample was homogeneous and the results were similar to other radiographic findings of KSS occurring in segments T14-T15 and T15-16

Causas de la deserción en el programa I.S.C de la Universidad Tecnológica de Pereira

A lo largo de la historia, el programa de Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad Tecnológica de Pereira, ha presentado diferentes casos de deserción, considerando este término de acuerdo al Ministerio de Educación Nacional de Colombia como: “el abandono del sistema escolar por parte de los estudiantes, provocado por la combinación de factores que se generan tanto al interior del sistema como en contextos de tipo social, familiar, individual y del entorno”(DESERCIÓN ESCOLAR, 2016). Según la información del Sistema para la Prevención de la Deserción en la Educación Superior (SPADIES), la deserción interanual institucional del periodo 2016-1 al 2017-1, muestra que el programa académico ingeniería de sistemas y computación jornada diurna, tiene una deserción del 8.72%, mientras que el programa académico ingeniería de sistemas y computación jornada especial nocturna, tiene una deserción del 20.05%(académico, 2016 - 2017). Uno de los mecanismos implementados en las universidades para combatir la deserción estudiantil, es realizar un estudio de las posibles causas de abandono dentro de la institución o un programa académico

La política pública para comunidades afrodescendientes del departamento de Antioquia. Un estudio de caso de los obstáculos en la implementación del Programa de Etnoeducación en el municipio de Bello (2012-2015)

En el periodo 2012-2015, la Gerencia de Negritudes de Antioquia inició el proceso de implementación del programa de etnoeducación como una estrategia fundamental para la conservación y difusión de los saberes ancestrales de las comunidades afrodescendientes, dando cumplimiento a la política pública para las “Comunidades Negras o Afrodescendientes del Departamento de Antioquia” -- Sin embargo, a pesar de la firma de voluntades entre alcaldes y alcaldesas, la conformación de una cátedra de etnoeducación y la formación de docentes y líderes comunitarios, este proceso no ha podido consolidarse -- En el caso del municipio de Bello, el programa de etnoeducación avanzó significativamente, pues además de contar con líderes muy importantes en esta materia, formar a docentes y a la comunidad acerca de su importancia, una serie de obstáculos como la ausencia de voluntad política, manifiesta en problemas de coordinación, responsabilidades difusas y carencia de presupuestos, ha imposibilitado su implementación en el municipi

Preparación y caracterización de circonias modificadas con Mg como catalizadores para la síntesis directa de carbonato de dimetilo (DMC)

RESUMEN: Se preparó circonia por el método sol-gel usando H2SO4, HNO3 o HCl como catalizadores de hidrólisis. Los materiales resultantes se caracterizaron por DRX, BET, FTIR, desorción de CO2 con temperatura programada (TPDCO2) y desorción de amoníaco con temperatura programada (TPD-NH3). Los espectros FTIR de las muestras preparadas con H2SO4 muestran bandas típicas de sulfatos, lo cual se confirmó mediante TGA. Adicionalmente, en algunos materiales seleccionados se incorporaron diferentes proporciones de Mg mediante co-gelación. La carga de magnesio de los materiales modificados se determinó por análisis elemental. Los materiales se ensayaron como catalizadores en la síntesis directa de carbonato de dimetilo (DMC) a partir de metanol y CO2. La incorporación de Mg incrementó la capacidad de adsorción de CO2 entre 100 y 200 ºC. No obstante, las conversiones de metanol obtenidas con estas muestras fueron menores a las de las muestras de circonia sin modificar.ABSTRACT: hydrolysis catalysts. Basic and acid sites of synthesized zirconia materials were characterized by XRD, BET, FTIR, CO2- TPD and NH3-TPD. FTIR spectra and TGA confirmed the presence of sulfate in the structure of samples prepared with H2SO4 as hydrolysis catalyst. Different molar ratios of Mg were incorporated by co-gellation on selected zirconia materials in order to improve their basic properties. Mg loading was determined by elemental analysis. The resulting materials were tested for the direct synthesis of dimethyl carbonate (DMC) from methanol and CO2. The addition of Mg to zirconia samples prepared with HCl as hydrolysis catalyst increased their CO2 adsorption capacity between 100 and 200°C. However, methanol conversions on these samples were lower than over unmodified zirconia samples