Ejercicio profesional del diseño industrial : un acercamiento al análisis de algunas de las especialidades más dinámicas en México

1 archivo PDF (175 páginas)Se discierne sobre la situación actual y futura que guardan algunas de las especialidades del diseño industrial que han resultado más dinámicas en el país, partiendo de la perspectiva de profesionales destacados. El primer artículo parte desde el campo de la investigación de diseño. En él se aborda a la profesión en el contexto de la dinámica de cambio organizacional, cuyas tendencias exigen de la misma una evolución en algunos de sus conceptos esenciales para mantenerse como herramienta competitiva del proceso comercial y productivo de manufacturas nacionales. Propone finalmente una tarea concreta para comenzar esta construcción de información a nivel nacional. Los siguientes artículos se centran en el valor principal de este proyecto. Fueron escritos por profesionales experimentados en alguna especialidad del diseño industrial en el país, con una intención evidente por verter al lector sus conocimientos. En sus conceptos, en ocasiones empíricos, se reflexiona sobre interrogantes concretas de los escenarios actuales y futuros de la especialidad de diseño respectiva, realizadas a partir de un conocimiento agudo del tema. Las posturas son diversas, se habla desde el contexto de la empresa transnacional hasta el de la pequeña y mediana empresa nacional; desde el producto para el mercado mundial, al destinado al mercado local; desde la tecnología de punta, a la mediana tecnología; desde las altas producciones, a las piezas únicas; desde los productos que marcan pauta en mercado, a los que siguen el concepto del líder. Es decir, se aborda la realidad amplia, cambiante y diversa que caracteriza en la actualidad al diseño industrial del país

Cultura, innovación, internacionalización y vinculación de la Pyme con la Universidad : barómetro económico de la PYME 2011

Este barómetro corresponde al año 2011 y recoge información sobre: •Características generales de la empresa y expectativas. •Grado y capacidad de internacionalización de la empresa. •Relación de la empresa con el medio-ambiente. •Tecnología y grado de innovación de la empresa. •Organización, cultura empresarial y estrategia. •Vinculación de la empresa con la Universidad. •Evolución del rendimiento de la empresa respecto de la competenciaRegión de Murcia, Consejería de Universidades, Empresas e Innovación, INFO (Instituto de Fomento de la Regiñon de Murcia

Clara Cell Protein Expression in Mechanically Ventilated Term and Preterm Infants with Respiratory Distress Syndrome and at Risk of Bronchopulmonary Dysplasia: A Pilot Study

The aim of this pilot study was to determine Clara cell protein (CC16) concentration in bronchoalveolar lavages (BAL) fluid from full-term and preterm (<37 weeks’ gestational age) neonates requiring respiratory support, having symptoms of neonatal respiratory distress syndrome, and at risk of bronchopulmonary dysplasia (BPD). We hypothesized that CC16 may be predictive of BPD diagnosis regardless of gestational age. BAL fluid CC16 was measured by ELISA at birth and at day 7 of life. Both groups that developed BPD showed significantly decreased BAL fluid CC16 levels compared to those infants that did not develop the disease. CC16 positively correlated with diagnosis of BPD and negatively with the severity of the disease. These results suggest that BAL fluid CC16 levels may have a diagnostic value at day 7 for BPD in both term and preterm infants. This study demonstrates the potential utility of BAL fluid CC16 levels as a biomarker for BPD in term infants

Additional file 1: of Estimation of umbilical cord blood leptin and insulin based on anthropometric data by means of artificial neural network approach: identifying key maternal and neonatal factors

Table S1. Weights and biases for the ANN perinatal model to predict UCB leptin concentration. Weights and biases for the network architecture performance of 12-5-1 for leptin ANN perinatal model. Table S2. Weights and biases for the ANN perinatal model to predict UCB insulin concentration. Weights and biases for the network architecture performance of 12-5-1 for insulin ANN perinatal model. Table S3. Weights and biases for the ANN prenatal model to predict UCB leptin concentration. Weights and biases for the network architecture performance of 6-5-1 for leptin ANN prenatal model. Table S4. Weights and biases for the ANN prenatal model to predict UCB insulin concentration. Weights and biases for the network architecture performance of 6-4-1 for insulin ANN prenatal model. (DOCX 60 kb