Diagnóstico de las principales áreas de formación continua en el ámbito de la Ingeniería Industrial para la generación de ofertas curriculares

El presente documento trata de un estudio realizado en el ámbito de las áreas de formación de la Ingeniería Industrial para la generación de ofertas curriculares de formación continua. La investigación se basa en la caracterización de los agentes involucrados en la actividad económica del país en las actividades de capacitación y cualificación del capital humano. El resultado de la investigación se presenta como la definición del problema y la priorización de las áreas de formación de la carrera con mayor impacto en el desarrollo de competencias y su aplicabilidad en el sector industrial del país. Como solución de la problemática identificada se propone el desarrollo de una serie de diplomados destinados a fortalecer las competencias y nivel de cualificación del capital humano del paí

LDDMM y GANs: Redes Generativas Antagónicas para Registro Difeomorfico.

El Registro Difeomorfico de imágenes es un problema clave para muchas aplicaciones de la Anatomía Computacional. Tradicionalmente, el registro deformable de imagen ha sido formulado como un problema variacional, resoluble mediante costosos métodos de optimización numérica. En la última década, contribuciones en la forma de nuevos métodos basados en formulaciones tradicionales están decreciendo, mientras que más modelos basados en Aprendizaje profundo están siendo desarrollados para aprender registros deformables de imágenes. En este trabajo contribuimos a esta nueva corriente proponiendo un novedoso método LDDMM para registro difeomorfico de imágenes 3D, basado en redes generativas antagónicas. Combinamos las arquitecturas de generadores y discriminadores con mejores prestaciones en registro deformable con el paradigma LDDMM. Hemos implementado con éxito tres modelos para distintas parametrizaciones de difeomorfismos, los cuales demuestran resultados competitivos en comparación con métodos del estado del arte tanto tradicionales como basados en aprendizaje profundo.<br /

Proposing Employee Level CSR as an Enabler for Economic Performance: The Role of Work Engagement and Quality of Work-Life

The aim of the current research is to foster the economic performance of a hotel enterprise through employee-level corporate social responsibility (CSR) activities with the mediating effect of work engagement (W.E) and quality of work-life (QWL). A hypothesized model was developed for this purpose. The data were collected from the hotel employees of a developing economy (n = 396). The hypothesized relations were tested by employing the structural equation modeling technique. The current work’s statistical outcomes validated CSR’s seminal role to influence W.E and QWL perceptions of hotel employees, which eventually contribute to the economic performance of a hotel enterprise. The findings of the current analysis have different theoretical and practical implications. To the extent of theory, the current work advances the fields of enterprise management and employee wellbeing from an individual-level perspective of CSR. Practically, the current study helps the hotel management to realize that a carefully planned CSR strategy not only improves the economic performance of a hotel enterprise through employees but also helps to fulfill its social responsibility, hence leading a hotel enterprise towards a win-win situation

Un modelo predictivo basado en deep learning para la caracterización de la evolución de la enfermedad de Alzheimer

La enfermedad de Alzheimer es una enfermedad neurodegenerativa que afecta a más de 30 millones de personas en todo el mundo, lo que la convierte en una de las formas de demencia más comunes. Actualmente no se posee suficiente conocimiento ni de las causas de la enfermedad ni de su evolución como para realizar un diagnóstico pre-mortem concluyente. Este trabajo se centrará en el desarrollo de un sistema basado en redes neuronales convolucinales que, mediante el uso de biomarcadores clínicos, genéticos y de imagen sea capaz de predecir el desarrollo de la enfermedad de Alzheimer en pacientes con deterioro cognitivo leve.<br /

EPDIFF-JF-NET: Adjoint Jacobi Fields for Diffeomorphic Registration Networks

This paper presents a deep learning unsupervisedapproach for diffeomorphic image registrationcalled EPDiff-JF-Net. We propose a novel paralleltransport layer to compute the gradients necessaryfor training with adjoint Jacobi fields. We test ourmethod on two independent brain MRI datasets andobtain state-of-the-art results

LDDMM Meets GANs: Generative Adversarial Networks for Diffeomorphic Registration

In this work, we propose an unsupervised adversarial learning LDDMM method for 3D mono-modal images based on Generative Adversarial Networks. We have successfully implemented two models with stationary and EPDiff constrained non-stationary parameterizations of diffeomorphisms. Our approach has shown a competitive performance with respect to benchmark supervised and model-based methods.In this work, we propose an unsupervised adversarial learning LDDMM method for 3D mono-modal images based on Generative Adversarial Networks. We have successfully implemented two models with stationary and EPDiff constrained non-stationary parameterizations of diffeomorphisms. Our approach has shown a competitive performance with respect to benchmark supervised and model-based methods

VoxelMorph based Normalization in the Prediction of Stable VS Progressive MCI Conversion with Convolutional Neural Networks

El presente trabajo tiene como objetivo estudiar el efecto de la normalización en el sistema de clasificación de Spasov2019 [2] para el problema de deterioro cognitivo leve estable vs progresivo (sMCI vs pMCI), cuando esta normalización proviene de un algoritmo de deep-learning. Se ha elegido VoxelMorph [8], por ser uno de los algoritmos más utilizados como benchmark desde la introducción del deep-learning en el registro deformable de imágenes médicas. Se realizará una comparativa entre los métodos de registro difeomorfo tradicionales y VoxelMorph para este problema

Análisis de plan de mantenimiento correctivo-preventivo aplicando la ideología Green Belt

El siguiente trabajo muestra la aplicación de la ideología de Green Belt en la fase de análisis de proceso, tomando en consideración la fase demedición con ayuda de un análisis estadístico a equipos de un sistema productivo para la mejora de planes de mantenimiento preventivo. Se realizóun análisis estadístico del historial de fallas que permitiera realizar una clasificación básica de estas: mecánicas, eléctricas, neumáticas e hidráulicas.De acuerdo con lo anterior, se planteó un análisis que contempla las siguientes variables: cartas de control, modelos de regresión múltiple ytablas anova que permitiera generar un pronóstico con un fundamento matemático para atacar las fallas con mayor incidencia

Efectos del consumo de chile habanero (Capsicum chinense) sobre la calidad espermática en estudiantes universitarios

Introducción: La espermatogénesis es regulada por vías neuroendocrinas y neurales, algunas fibras nerviosas que recibe el testículo son sensoriales y sensibles a la capsaicina (un compuesto del chile habanero). En países de Latinoamérica es muy común el consumo de ají o chile. Sin embargo se desconoce los efectos que podría tener sobre la fertilidad.Objetivo: Evaluarlos efectos del consumo de 3 mg o 300 mg de chile habanero (Capsicum chinense) sobre la calidad espermática en estudiantes universitarios.Metodología: En el estudio participaron 30 voluntarios universitarios en un rango de edad entre 18-27 años distribuidos equitativamente en 3 grupos, a un grupo se le administró durante 5 días a la semana por 12 semanas por vía oral 3 mg de chile habanero o bien a otro grupo se les administró 300 mg, el grupo control estuvo conformado por universitarios que no consumen picante. Se realizaron dos análisis de la calidad esper