Predicción de desgaste abrasivo y dureza superficial de partes impresas por tecnología SLA

In the present study, a prediction of hardness deterioration and abrasive wear was performed through a neural network using artificial intelligence on a material printed in SLA. This article aims to predict the mechanical properties, wear resistance and surface hardness of parts manufactured by SLA stereolithography printing. A full factorial DOE was used to associate the peculiar parameters (print orientation, cure time, layer height) to perform experiments. The mechanical properties were evaluated according to ASTM regulations, with the objective of obtaining feeding data and validation of the predictions of the Taber Wear Index and hardness using an artificial neural network. The experimental results are in good agreement with the measured data with satisfactory prediction errors with a mean square error (MSE) of 0.01 corresponding to abrasive wear using the clear resin and a mean absolute error (MSE) of 0.09 with an R2 of 0.756, the prediction with the neural network with a mean square error (MSE) of 2.47 corresponding to abrasive wear using the tough resin and a mean absolute error (MSE) of 14.3 with an R2 of 0.97. It was shown that the accuracy of the prediction is reasonable, and the network has the potential to be improved if the experimental database for training the network could be expanded. Therefore, wear and hardness mechanical properties can be predicted appropriately with an ANN.En el presente estudio se realizó una predicción del deterioro de la dureza y el desgaste abrasivo a través de una red neuronal utilizando inteligencia artificial sobre un material impreso en SLA. Esta investigación tiene como objetivo predecir las propiedades mecánicas de resistencia al desgaste y dureza superficial de piezas fabricadas mediante impresión por estereolitografía (SLA). Para realizar los experimentos se utilizó un diseño factorial de dos niveles o DOE factorial completo y así asociar los parámetros peculiares (orientación de impresión, tiempo de curado, altura de la capa). Las propiedades mecánicas fueron evaluadas según normativas ASTM, con el objetivo de obtener datos de alimentación y validación de las predicciones del índice de desgaste Taber y la dureza empleando una red neuronal artificial. Los resultados experimentales concuerdan con los datos medidos con errores de predicción satisfactorios con un error cuadrático medio (MSE) de 0,01 correspondiente al desgaste abrasivo utilizando la resina transparente y un error absoluto medio (MSE) de 0,09 con un R2 de 0,76. La predicción con la red neuronal tiene un error cuadrático medio (MSE) de 2.47 perteneciente al desgaste abrasivo utilizando la resina resistente y un error absoluto medio (MSE) de 14,3 con un R2 de 0,97. Se demostró que la precisión de la predicción es razonable, y que la red tiene potencial para mejorar si se pudiera ampliar la base de datos experimental para entrenar la red. Por lo tanto, las propiedades mecánicas de desgaste y dureza se pueden predecir, adecuadamente, con una RNA

Prediction of abrasive wear and surface hardness of printed parts by SLA technology

In the present study, a prediction of hardness deterioration and abrasive wear was performed through a neural network using artificial intelligence on a material printed in SLA. This article aims to predict the mechanical properties, wear resistance and surface hardness of parts manufactured by SLA stereolithography printing. A full factorial DOE was used to associate the peculiar parameters (print orientation, cure time, layer height) to perform experiments. The mechanical properties were evaluated according to ASTM regulations, with the objective of obtaining feeding data and validation of the predictions of the Taber Wear Index and hardness using an artificial neural network. The experimental results are in good agreement with the measured data with satisfactory prediction errors with a mean square error (MSE) of 0.01 corresponding to abrasive wear using the clear resin and a mean absolute error (MSE) of 0.09 with an R2 of 0.756, the prediction with the neural network with a mean square error (MSE) of 2.47 corresponding to abrasive wear using the tough resin and a mean absolute error (MSE) of 14.3 with an R2 of 0.97. It was shown that the accuracy of the prediction is reasonable, and the network has the potential to be improved if the experimental database for training the network could be expanded. Therefore, wear and hardness mechanical properties can be predicted appropriately with an ANN

Predicción de desgaste abrasivo y dureza superficial de partes impresas por tecnología SLA

En el presente estudio se realizó una predicción del deterioro de la dureza y el desgaste abrasivo a través de una red neuronal utilizando inteligencia artificial sobre un material impreso en SLA. Esta investigación tiene como objetivo predecir las propiedades mecánicas de resistencia al desgaste y dureza superficial de piezas fabricadas mediante impresión por estereolitografía (SLA). Para realizar los experimentos se utilizó un diseño factorial de dos niveles o DOE factorial completo y así asociar los parámetros peculiares (orientación de impresión, tiempo de curado, altura de la capa). Las propiedades mecánicas fueron evaluadas según normativas ASTM, con el objetivo de obtener datos de alimentación y validación de las predicciones del índice de desgaste Taber y la dureza empleando una red neuronal artificial. Los resultados experimentales concuerdan con los datos medidos con errores de predicción satisfactorios con un error cuadrático medio (MSE) de 0,01 correspondiente al desgaste abrasivo utilizando la resina transparente y un error absoluto medio (MSE) de 0,09 con un R2 de 0,76. La predicción con la red neuronal tiene un error cuadrático medio (MSE) de 2.47 perteneciente al desgaste abrasivo utilizando la resina resistente y un error absoluto medio (MSE) de 14,3 con un R2 de 0,97. Se demostró que la precisión de la predicción es razonable, y que la red tiene potencial para mejorar si se pudiera ampliar la base de datos experimental para entrenar la red. Por lo tanto, las propiedades mecánicas de desgaste y dureza se pueden predecir, adecuadamente, con una RNA.//In the present study, a prediction of hardness deterioration and abrasive wear was performed through a neural network using artificial intelligence on a material printed in SLA. This article aims to predict the mechanical properties, wear resistance and surface hardness of parts manufactured by SLA stereolithography printing. A full factorial DOE was used to associate the peculiar parameters (print orientation, cure time, layer height) to perform experiments. The mechanical properties were evaluated according to ASTM regulations, with the objective of obtaining feeding data and validation of the predictions of the Taber Wear Index and hardness using an artificial neural network. The experimental results are in good agreement with the measured data with satisfactory prediction errors with a mean square error (MSE) of 0.01 corresponding to abrasive wear using the clear resin and a mean absolute error (MSE) of 0.09 with an R2 of 0.756, the prediction with the neural network with a mean square error (MSE) of 2.47 corresponding to abrasive wear using the tough resin and a mean absolute error (MSE) of 14.3 with an R2 of 0.97. It was shown that the accuracy of the prediction is reasonable, and the network has the potential to be improved if the experimental database for training the network could be expanded. Therefore, wear and hardness mechanical properties can be predicted appropriately with an ANN

Folistatina, resistencia a la insulina y composición corporal en adultos colombianos

Introducción: La folistatina es una proteína capaz de neutralizar varias hormonas de la familia del TGF-?, tales como la activina, las proteínas morfogénicas del hueso y la miostatina. Al inactivar la activina y la folistatina reduce la secreción de FSH. La folistatina se produce además de en el ovario en muchos otros tejidos, por ello se sospecha que tiene otros efectos. En ratones, la deleción genética de la folistatina se acompaña de resistencia a la insulina (RI). Sin embargo, la asociación entre la folistatina plasmática y RI medida directamente no ha sido evaluada en humanos. Métodos: En 81 participantes entre 30 y 69 años (56% mujeres, 54% con sobrepeso, 13% con obesidad), determinamos antropometría, composición corporal, factores de riesgo cardiovascular y múltiples índices de RI: Área incremental bajo la curva de insulina, índice de sensibilidad a la insulina según Gutt, Homeostatic Model Assessment – Insulin Resistance (HOMA-IR) e insulinemia en ayuno. Un subgrupo de 21 participantes se sometió además a un clamp hiperinsulinémico-euglucémico. La folistatina y la miostatina se midieron en plasma de ayuno, empleando técnicas inmunométricas. Resultados: La concentración promedio de folistatina fue 2.517±830 pg/mL, sin diferencia entre sexos (p=0,55). La folistatina tuvo una tendencia a correlación positiva con el porcentaje de masa magra (r=0,19, p=0,088) y negativa con el porcentaje de grasa corporal (r= -0,19, p=0,097). La folistatina no se correlacionó con índices de RI derivados de la PTOG pero sí con la captación corporal de glucosa en el clamp (r=0,42, p=0,031). No se halló asociación entre las concentraciones de folistatina y miostatina plasmáticas. Conclusión: Los niveles de folistatina mostraron una tendencia hacia una correlación positiva con la masa muscular y negativa con adiposidad corporal. Esto concuerda con el efecto inhibitorio de la folistatina sobre la miostatina. Aunque la folistatina no correlacionó con índices indirectos de RI, sí lo hizo con la determinación directa de sensibilidad a la insulina en el clamp hiperinsulinémico-euglucémico

MEP-2 programa de computador para manejo de praderas con bovinos en el trópico Colombiano I - desarrollo informático.

sumarios (En, Es)Se diseñó y desarrolló una herramienta informática (Manejo Experto de Praderas: MEP-2®) para simular el comportamiento de las gramíneas tropicales frente al pastoreo con bovinos y para establecer los períodos de uso y recuperación de las praderas, en función de la producción de biomasa comestible, su calidad y consumo por parte de los animales. Así mismo, MEP-2® incorpora variables de calidad del forraje y de distensión del rumen, de acuerdo con un modelo de simulación de consumo de materia seca (MS) simple y de fácil implementación. El sistema fue estructurado previamente en hoja de cálculo y posteriormente trasladado a Visual Basic 6T, la información de identificación de la finca, tipo de ganado, especies de pastos y sistema de pastoreo se almacenó en formato AccessT. El programa consta de seis ventanas que se abren secuencialmente una vez se diligencia la información solicitada: dos ventanas corresponden a la evaluación de la disponibilidad de forraje según el tipo de gramínea: erecta o postrada. Otras dos ventanas registran información de la finca y las praderas con sus características individuales. De las dos ventanas finales, una corresponde a los resultados de la simulación y la otra a su interpretación, además de algunas recomendaciones generales. El propósito de la herramienta es proporcionar a ganaderos y asistentes técnicos un sistema objetivo para la toma de decisiones en el manejo de las praderas contribuyendo de esta manera a su sostenibilidad y a una mayor eficiencia de los animales.Ganadería bovin

MEP-2 programa de computador para manejo de praderas con bovinos en el trópico Colombiano. II - evaluación en el campo del programa.

"sumarios (En, Es)Se evaluó un programa de computador diseñado para predecir la utilización de praderas con bovinos bajo diferentes sistemas de pastoreo en distintos escenarios y regiones de Colombia y se compararon las predicciones de disponibilidad de biomasa, tiempos de pastoreo y de recuperación contra los datos observados en cada una de las fincas. Se incluyeron una finca en el Valle del Cesar con vacas doble propósito secas bajo pastoreo rotacional en praderas de pasto Guinea, una finca en el Piedemonte del Meta con novillos de ceba bajo pastoreo alterno de Brachiaria decumbens, una finca en el Magdalena Medio santandereano con novillos de ceba en pastoreo rotacional de Brachiaria humidícola y una finca en la Sabana de Bogotá con vacas de ordeño bajo pastoreo de Kikuyo-Ryegrass en franjas de un día. En cada una de las fincas se evaluaron dos rotaciones completas en cada época climática (sequía, lluvias). El análisis de las predicciones contra las observaciones en las variables días de ocupación, descanso y disponibilidad de forraje, se realizó mediante una comparación de medias con prueba de ""t"" (a de 5 por ciento). El consumo animal de MS predicho por el programa se analizó en relación con variables de calidad del forraje: proteína cruda, digestibilidad y Fibra en Detergente Neutro, mediante regresión lineal simple, encontrándose una correlación media para las tres variables con el consumo. Se concluye que el programa de simulación ayuda a la toma de decisiones sobre manejo de praderas, con mayor precisión durante la época de lluvias, mientras que para la época seca, los resultados deben tomarse con precaución realizando una evaluación o aforo de las praderas cuidadosa."Ganado de leche-Ganadería lech

Diet quality index as a predictor of treatment efficacy in overweight and obese adolescents: The EVASYON study

Background & aim: A diet quality index (DQI) is a tool that provides an overall score of an individual''s dietary intake when assessing compliance with food-based dietary guidelines. A number of DQIs have emerged, albeit their associations with health-related outcomes are debated. The aim of the present study was to assess whether adherence to dietary intervention, and the overall quality of the diet, can predict body composition changes. Methods: To this purpose, overweight/obese adolescents (n = 117, aged: 13–16 years; 51 males, 66 females) were recruited into a multi-component (diet, physical activity and psychological support) family-based group treatment programme. We measured the adolescents’ compliance and body composition at baseline and after 2 months (intensive phase) and 13 months (extensive phase) of follow-up. Also, at baseline, after 6 months, and at the end of follow-up we calculated the DQI. Results: Global compliance with the dietary intervention was 37.4% during the intensive phase, and 14.3% during the extensive phase. Physical activity compliance was 94.1% at 2-months and 34.7% at 13months and psychological support compliance were growing over the intervention period (10.3% intensive phase and 45.3% during extensive phase). Adolescents complying with the meal frequency criteria at the end of the extensive phase had greater reductions in FMI z-scores than those did not complying (Cohen''s d = 0.53). A statistically significant association was observed with the diet quality index. DQI-A variation explained 98.1% of BMI z-score changes and 95.1% of FMI changes. Conclusions: We conclude that assessment of changes in diet quality could be a useful tool in predicting body composition changes in obese adolescents involved in a diet and physical activity intervention programme backed-up by psychological and family support

7th Drug hypersensitivity meeting: part two

No abstract availabl

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio