Pericia médica y arte: la otra mirada

La Medicina es la ciencia que está más cerca del hombre. Ningún avatar sociopolítico que haya modificado su organización o su práctica ha podido alterar esta verdad esencial. En el esfuerzo experiencial que el médico debe hacer para aproximarse al hombre, objeto de su quehacer y vocación, se ve necesariamente impelido a intentar un conocimiento holístico de la condición humana, esto es: al humanismo. Y al humanismo médico le debe interesar, sin duda alguna, la actividad creadora a través del Arte, que es el genuino certificado de origen de la Humanidad

Thermoeconomic analysis of biodiesel production from used cooking oils

Biodiesel from used cooking oil (UCO) is one of the most sustainable solutions to replace conventional fossil fuels in the transport sector. It can achieve greenhouse gas savings up to 88% and at the same time reducing the disposal of a polluting waste. In addition, it does not provoke potential negative impacts that conventional biofuels may eventually cause linked to the use of arable land. For this reason, most policy frameworks favor its consumption. This is the case of the EU policy that double-counters the use of residue and waste use to achieve the renewable energy target in the transport sector. According to different sources, biodiesel produced from UCO could replace around 1.5%–1.8% of the EU-27 diesel consumption. This paper presents an in-depth thermoeconomic analysis of the UCO biodiesel life cycle to understand its cost formation process. It calculates the ExROI value (exergy return on investment) and renewability factor, and it demonstrates that thermoeconomics is a useful tool to assess life cycles of renewable energy systems. It also shows that UCO life cycle biodiesel production is more sustainable than biodiesel produced from vegetable oils

Aplicación para la detección y reconocimiento de matrículas de vehículos

[ES] El propósito de este TFG es la implementación de un código orientado a la detección y reconocimiento de matrículas de automóviles con el sistema de matriculación español. A este tipo de sistemas de reconocimiento se les conoce generalmente como sistemas ANPR (Automatic Number Plate Recognition) o LPR (License Plate Recognition). La aplicación debe ser capaz de reconocer, en primer lugar, los automóviles existentes en la escena; en segundo lugar, la matrícula de cada automóvil y, por último, reconocer los caracteres presentes en la matrícula. La aplicación basada en algoritmos de procesado de Imagen y Visión Artificial es capaz de trabajar tanto en tiempo real (RT), como con imágenes de archivo.[EN] The purpose of this TFG is the implementation of code aiming to detect and recognize car license plates according to the Spanish registration system. These types of recognition systems are generally referred to as ANPR (Automatic Number Plate Recognition) or LPR (License Plate Recognition) systems. The application must be able to recognize, firstly, the existing cars in the scene; secondly, the license plate of each car and finally, to identify the characters present in the license plate. The application, based on image processing algorithms and Artificial Vision, can work both in real-time (RT), and also with archive images.Pallarés Font De Mora, P. (2019). Aplicación para la detección y reconocimiento de matrículas de vehículos. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/128518TFG

Metabolismo hidrocarbonado en la porfiria hepatocutánea tardía

Tesis Univ. Complutense.Fac. de MedicinaTRUEProQuestpu

Descripción automática de imágenes

[ES] El propósito de este Trabajo es el estudio, implementación, y desarrollo de sistemas, basados en Deep Learning, orientados a la generación automática de descripciones de imágenes o Image Captioning. Este campo aúna las áreas del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), y de la Visión por Computador (VPC). Antes proceder a la implementación, se ha realizado un análisis de los diferentes enfoques utilizados para abordar esta tarea, los corpus disponibles formato: [Imagen - Caption/s], y las arquitecturas o modelos utilizados. Tras este análisis, se ha optado, inicialmente, por abordarlo desde el enfoque más usual: basado en modelos del lenguaje, con una arquitectura Codificador-Decodificador. Para ello, se realiza una codificación de: las descripciones (captions) a un espacio vectorial de Embeddings Word2Vec, por una parte, y, por otra, las imágenes haciendo uso redes convolucionales CNN. Con esta información codificada, el Decodificador es el encargado de aprender un Modelo del Lenguaje con redes neuronales recurrentes RNN capaz de Generar descripciones. Las diferentes implementaciones de este trabajo se han realizado bajo la plataforma de software Python, empleando la biblioteca de código abierto TensorFlow, orientada al entrenamiento de modelos de Aprendizaje automático, y el framework de alto nivel para el aprendizaje, Keras.[EN] The purpose of this work is the study, implementation, and development of Deep Learning systems, oriented to Image Captioning. This field combines the areas of Natural Language Processing (NLP) and Computer Vision (CV). Before proceeding to the implementation, an analysis of the different approaches used to tackle this task has been carried out, the available corpora with format: [Image - Caption/s], and the architectures or models used. After this analysis, it has been chosen, initially, to approach it from the most usual approach: based on language models, with an Encoder-Decoder architecture. For this purpose, the descriptions (captions) are encoded in a vector space of Word2Vec Embeddings on the one hand, and on the other hand, the images using CNN convolutional networks. With this encoded information, the Decoder is in charge of learning a Language Model with Recurrent Neural Network RNN capable of generating descriptions. The different implementations of this work have been carried out under the Python software platform, using the open-source library TensorFlow, oriented to the training of Machine Learning models, and the high-level framework for learning, Keras.Pallarés Font De Mora, P. (2021). Descripción automática de imágenes. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/175035TFG

Metabolismo hidrocarbonado en la porfiria hepatocutánea tardía

Tesis Univ. Complutense.Fac. de MedicinaTRUEProQuestpu

Metabolismo hidrocarbonado en la porfiria hepatocutánea tardía

Building resilience : integrating climate and disaster risk into development - the World Bank Group experience. Main report / Habiba Gitay, Sofia Bettencourt, Daniel Kull, Robert Reid,Kevin McCall, Alanna Simpson, Jarl Krausing, Jane Ebinger, Francis Ghesquiere, Marianne Fay. Washington DC : World Bank, Nov. 2013, 58 p. http://www.worldbank.org/en/news/feature/2013/11/18/disaster-climate-resilience-in-a-changing-world World Bank's abstract : This report presents the World Bank Group's experie..

Application of Thermoeconomics to Assess and Improve the Efficiency of Bioenergy Production Plants and Land-To-Tank Cycles

La humanidad se encuentra en una doble encrucijada energética y climática. Ambos aspectos están íntimamente relacionados con el consumo de petróleo. Para solucionar el problema diferentes países están implementando políticas de reducción del consumo de combustibles fósiles, entre ellas la producción y consumo de energías renovables. El problema se ve acentuado en el sector del transporte, dependiente de los combustibles fósiles en mayor medida. El transporte depende del petróleo aproximadamente en un 98% en la Unión Europea y es el único sector económico cuyas previsiones estiman un continuo incremento en las emisiones de gas de efecto invernadero. La bioenergía es la fuente de energía renovable más utilizada en la actualidad y su relevancia en el futuro se prevé aún mayor. La bioenergía actualmente constituye más de dos tercios de la energía renovable de la Unión Europea y se espera que en 2020 acapare el 50% del consumo renovable y alrededor del 11% del consumo total de energía de los Estados miembros. Sin embargo, a diferencia de otras fuentes de energía, generar ahorros netos de gases de efecto invernadero con la bioenergía depende del proceso de producción. Procesos ineficientes pueden producir más gases de efecto invernadero que el combustible fósil que pretenden sustituir. La eficiencia en los procesos de producción, tanto a nivel de planta como en el ciclo de vida, necesita ser optimizada para reducir las emisiones al máximo. El biodiesel, sustituto natural del diesel fósil, es uno de los combustibles alternativos para el transporte más importantes, especialmente en Europa. No obstante, procesos ineficientes pueden conllevar el consumo de grandes cantidades de combustibles fósiles y emisiones elevadas de gases de efecto invernadero. Este puede ser el caso, especialmente, del biodiesel producido a partir de cultivos energéticos. Asegurar la sostenibilidad de los biocarburantes es un requisito obligatorio para los Estados miembros de la UE. La Directiva europea de energías renovables centra la sostenibilidad en la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero y en la protección de la biodiversidad y las tierras de alto stock en carbono. Una enmienda a la Directiva propuesta por la Comisión Europea plantea incrementar el nivel obligatorio de reducción de emisiones al 60% comparado con los combustibles fósiles. Si esta enmienda se aprueba, el biodiesel de ciertos cultivos energéticos podría verse excluido en la UE si los procesos de producción no mejoran, tal como refleja la evaluación de impacto realizada por la Comisión Europea. Por otra parte, el marco legislativo actual no tiene en cuenta el consumo de recursos no renovables. La presente tesis doctoral presenta una metodología basada en la termoeconomía para analizar posibles mejoras adicionales a introducir en los procesos de producción, para mantener el sector del biodiesel en Europa. El análisis input-output termoeconómico integra el segundo principio de la termodinámica con el análisis input-output económico, así como el análisis de flujos de materia y de ciclo de vida para proporcionar un procedimiento de evaluación riguroso enfocado en el ahorro energético, la sostenibilidad y la renovabilidad de procesos bioenergéticos. Mediante el uso de exergía como medida cuantitativa y cualitativa, este procedimiento constituye una herramienta útil para analizar en detalle los procesos de producción, identificar ineficiencias y proponer soluciones tales como la integración de procesos, la sustitución de materiales, la mejora de la eficiencia de componentes y la recirculación de flujos. Esta tesis doctoral aplica dicha metodología a una planta de transesterificacion de biodiesel y al ciclo de vida del biodiesel producido a partir de colza, girasol, palma, soja y aceites usados. En la tesis doctoral se definen tres conceptos: el ratio de renovabilidad, que mide la proporción de exergía renovable usada en el proceso con respecto al consumo de exergía total; la tasa de retorno exergético (Exergy return on investment, ExROI) que evalúa la cantidad de exergía contenida en el biodiesel por unidad de recursos no renovables consumidos, y el factor exergoecológico, que mide el ratio entre el coste exergético directo y el coste exergoecológico y permite evaluar la capacidad de mejora de los procesos directos en los ciclos de producción. Además, se presenta una metodología de análisis de sensibilidad para permitir comprender el efecto en los resultados de la introducción de cambios en el proceso. Esta tesis doctoral muestra que el ciclo de vida del biodiesel puede ser mejorado mediante la introducción de cambios en el proceso, de forma que se obtienen valores de ExROI de alrededor del 25 y ratios de renovabilidad de cerca del 98%, es decir, por cada unidad de exergía no renovable consumida en el proceso se obtienen 25 unidades de biodiesel y tan sólo un 2% de los costes exergéticos son de origen no renovable. Con esto, el biodiesel puede ser cinco veces más sostenible que el diésel fósil, desde el punto de vista del consumo de recursos no renovables. La tesis también demuestra que con la aplicación de dichas medidas, el biodiesel puede reducir las emisiones de gases de efecto invernadero más allá del límite del 60% propuesto en la enmienda de la Directiva y que puede incluso reducir las emisiones por encima del 100% comparado con el diésel fósil. Todo ello con beneficios socio-económicos y reducción de cambios directos en el uso de tierras. Aunque la metodología propuesta no sirve para evaluar otros impactos potenciales de la bioenergía, tales como los cambios indirectos en el uso de tierras, la disponibilidad de alimentos para consumo humano y el impacto en el uso de tierras arables, estos aspectos son también analizados, intentando aportar una visión ecuánime en estos temas tan controvertidos