La Hermenéutica fiscal como hecho constitutivo de las normas contables a nivel de fuente del derecho

El presente trabajo tiene por objetivo principal en determinar si la hermenéutica fiscal contribuye a que las normas contables sean comprendidas como fuente del derecho peruano. Y a tal propósito, afrontando el esquema metodológico del problema, una de las principales conclusiones es que, a través de la hermenéutica fiscal contribuye a que las normas contables pueden considerarse como normas jurídicas y si tienen los argumentos doctrinarios para considerase fuentes del derecho, esto responde al concepto constitucional del tributo, base de estudio del derecho tributario, el reconocimiento legal tanto internacional como nacional de las normas contables y la postura de la doctrina. Siendo recomendable que su uso, la aplicación de las normas contables, resulte totalmente admisible y razonable como fuente de derecho en el marco del sistema jurídico peruano.The main objective of this work is to determine whether fiscal hermeneutics contributes to the accounting rules being understood as the source of Peruvian law. And to this end, addressing the methodological scheme of the problem, one of the main conclusions is that, through fiscal hermeneutics, it contributes to the accounting standards can be considered as legal norms and if they have the doctrinal arguments to consider sources of law, this responds to the constitutional concept of taxation, the basis for study of tax law, both international legal recognition as a national of accounting standards, the position of doctrine and legislation both internationally and nationally that they regard as sources of law. It is recommended that its use, the application of accounting rules, be fully admissible and reasonable as a source of law within the framework of the Peruvian legal system.Tesi

Investigación y desarrollo de una aplicación basada en software para la ubicación en un área geográfica de teléfonos móviles utilizando servicios básicos de localización LBS

Este trabajo presenta como resultado final un prototipo de solución implementada de un servicio basado en localización por el método de identificación del Cell ID el cual permite ubicar a uno o varios suscriptores de telefonía celular en un mapa en un área determinada. Tal servicio ha sido montado en un sistema basado en web desarrollado por los autores. En este documento se plasman todos los pasos seguidos para la consecución de los objetivos planteados al inicio del proceso de investigación, se muestran los aspectos teóricos que refuerzan la comprensión de tecnologías utilizadas en cuanto a la arquitectura y funcionamiento de la redes celulares GSM (Global System Mobile) y UMTS (Universal Mobile Terrestial System), lenguajes de programación, diseño y gestión de bases de datos, sistemas operativos y otros que han sido parte del proceso que se ha realizado. Se encontrarán las hipótesis planteadas, los objetivos generales y específicos, la metodología y otros más. El método científico ha sido la base de la investigación con la peculiaridad que ésta ha sido netamente técnica orientada al campo de la Ingeniería en Telecomunicaciones con ciertos rasgos del amplio mundo de las Tecnologías de la Información. Es necesario aclarar que esta tesis no se debe utilizar como un libro texto, ya que los tópicos incluidos en la sección teórica no profundizan en ninguno de sus temas, pero si establecen un base académica-cognitiva esencial para la comprensión de la terminología y los conceptos incluidos en el documento con la cual el lector puede tener una visión clara para comprender el contenido de cada capítulo. Necesariamente se requiere un nivel de Ingeniería en Telecomunicaciones para gozar una lectura práctica y comprensiva. La experiencia en dicha área también sería maravillosa de manera que escudriñar cada apartado sea en algunos casos como leer un manual de una plataforma, equipo o servicio o inclusive un proceso de evaluación de una propuesta tecnológica, de una revista técnica en el cual no hay mayores explicaciones del contexto teórico pero si se cuenta con referencias para ampliar en caso necesario. Se cuenta además con una sección de anexos donde se encontrará con un conjunto de acrónimos y términos técnicos seleccionados específicamente para referencia en este trabaj

Análisis de la percepción de la amenaza volcánica del volcán Momotombo-Puerto Momotombo

El presente trabajo se realizo en la comarca de Puerto Momotombo y sus alrededores, localización en las cercanias del volcán Momotombo. Esta investigación analiza la percepción de la amenaza volcánica que poseeen las personas, el actuar ante un posible evento eruptivo y los conocimientos referentes de instituciones encargadas de brindar información y ejecutar planes de contingencia. También analiza áreas que se encuetran en amenaza de darse una erupción por parte del volcán Momotombo. Este trabajo fue apoyado, principalmente por una encuesta la cual fue aplicada en campo a personas tomadas al azar, donde se obtuvieron datos que fueron procesados mediante tablas de cálculo y presentados en grpaficos y tablas, cada uno de estos consu debida interpretación. También se utilizaron estudios previos acerca de amenaza volcánica y software de simulación para la elaboración de los mapas de amenaza para esta zona. El análisis indicó que la gran mayoría de los encuestados no se encuentran lo suficiente preparados para enfrentar una erupción volcánica, debeido a que poseen muy poca información concerniente al volcán y del actuar ante una emergencia, esto debid a que nunca han vivido una erupción de este volcán y la única información que perciben es através de los medios de comunicación. Espor eso qe al momento de entrar en acividad el volcán podrían tomar decisiones que pueden llevar a tyragedias de un volcán, para reducir el indice de víctimas fatales ya que la percepción de una ersona común no es la misma que la de un científic

The protective effect of M40401, a superoxide dismutase mimetic, on post-ischemic brain damage in Mongolian gerbils

BACKGROUND: Overproduction of free radical species has been shown to occur in brain tissues after ischemia-reperfusion injury. However, most of free radical scavengers known to antagonize oxidative damage (e.g. superoxide dismutase, catalase), are unable to protect against ischemia-reperfusion brain injury when given in vivo, an effect mainly due to their difficulty to gain access to brain tissues. Here we studied the effect of a low molecular weight superoxide dismutase mimetic (M40401) in brain damage subsequent to ischemia-reperfusion injury in Mongolian gerbils. RESULTS: In animals undergoing ischemia-reperfusion injury, neuropathological and ultrastructural changes were monitored for 1–7 days either in the presence or in the absence of M40401 after bilateral common carotid artery occlusion (BCCO). Administration of M40401 (1–40 mg/kg, given i.p. 1 h after BCCO) protected against post-ischemic, ultrastructural and neuropathological changes occurring within the hippocampal CA1 area. The protective effect of M40401 was associated with a significant reduction of the levels of malondialdehyde (MDA; a marker of lipid peroxidation) in ischemic brain tissues after ischemia-reperfusion. CONCLUSION: Taken together, these results demonstrate that M40401 provides protective effects when given early after the induction of ischemia-reperfusion of brain tissues and suggest the possible use of such compounds in the treatment of neurological dysfunction subsequent to cerebral flow disturbances

Integration of stacked-autoencoders and convolutional neural networks for hyperspectral image classification

Orientador: Prof. Dr. Jorge Antônio Silva CentenoTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Terra, Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas. Defesa : Curitiba, 24/05/2021Inclui referências: p. 97-103Resumo: Deep Learning ou aprendizado profundo abriu novas possibilidades para o pré-processamento, processamento e análise de dados hiperespectrais usando várias camadas de redes neurais e pode ser usado como ferramenta de extração de atributos. Nesta pesquisa, é desenvolvido um modelo híbrido baseado em pixels que integra Stacked-Autoencoders (SAE) y Redes Neurais Convolucionais (CNN) para classificar dados hiperespectrais. O núcleo do modelo integrado (SAE-1DCNN) é um Autoencoder que é aprimorado usando camadas convolucionais nas etapas de codificação (encoding) e decodificação (decoding). Isso permite melhorar a discriminação de dados no treinamento não supervisionado e reduzir o tempo no processamento, pois permite uma descrição dos atributos baseada na assinatura hiperespectral do pixel e aproveita a eficácia da arquitetura profunda com base nas camadas convolucionais e pooling. Como filtros unidimensionais foram aplicados no modelo integrado, o tempo de processamento é consideravelmente menor do que ao usar filtros 2D-CNN. Em uma primeira etapa, o modelo SAE-1DCNN é usado para extração de atributos e, em seguida, esses resultados são usados em uma etapa final para uma classificação supervisionada. Assim, na primeira etapa os parâmetros da rede são ajustados usando amostras de treinamento e após na segunda etapa uma abordagem fine-tuning composta de regressão logística com base na função de ativação softmax foi aplicada para classificação. Três aspectos são analisados nesta pesquisa: a capacidade do modelo de excluir bandas ruidosas, sua capacidade de redução da dimensionalidade e seu potencial para realizar a classificação da cobertura da terra usando dados hiperespectrais. Os experimentos foram realizados com diferentes conjuntos de dados hiperespectrais: Indian Pines, Universidade de Pavia e Salinas, amplamente utilizados pela comunidade científica, e uma imagem hiperespectral capturada na Fazenda Canguiri da Universidade Federal do Paraná (UFPR) no Paraná-Brasil. Para validar a metodologia proposta, os resultados obtidos foram comparados aos métodos tradicionais de aprendizado de máquina para verificar o potencial da integração de autoencoders (AE) e redes convolucionais. Os resultados obtidos mostraram similaridade com os métodos tradicionais em termos de acurácia da classificação hiperespectral, porém demandaram menos tempo de processamento, portanto, a metodologia proposta (SAE-1DCNN) é considerada promissora, sólida e pode ser uma alternativa para o pré-processamento de dados hiperespectrais e processamento.Abstract: Deep learning opened new possibilities for hyperspectral data processing and analysis using multiple neural nets layers and can be used as a feature extraction tool. In this research, a pixel-based hybrid model is developed that integrates Stacked-Autoencoders (SAE) and Convolutional Neural Network (CNN) for hyperspectral image classification. The core of the integrated model (SAE-1DCNN) is an autoencoder that is improved by using convolutional layers in the encoding and decoding steps. This allows improving data discrimination in unsupervised training and reducing the processing time because it allows a feature-based description of the pixel's hyperspectral signature and takes advantage of the effectiveness of deep architecture based on the convolutional and pooling layers. As one-dimensional filters are applied, the processing time is considerably lower than when using 2D-CNN filters. In a first step, the SAE-1DCNN model is used for feature extraction and then these results are used in a final supervised classification step. Thus, in the first stage, the parameters of the net are adjusted using training samples and then, in the second stage, a fine-tuning approach followed by logistic regression based on the softmax activation function was applied for classification. Three aspects are analyzed in detail: the capacity of the model to exclude noisy bands, its ability to dimensionality reduction, and its potential to perform land cover classification based on hyperspectral data. Experiments were performed using different hyperspectral data sets: Indian Pines University of Pavia and Salinas, widely used by the scientific community, and a hyperspectral image captured at the Canguiri Farm of the Federal University of Paraná (UFPR) in Paraná-Brazil. To validate the proposed methodology, the obtained results were compared to traditional machine learning methods to verify the potential of the integration of autoencoders (AE) and convolutional nets. These obtained results showed similarity with traditional methods in terms of hyperspectral classification accuracy, however, they demanded less time for processing, therefore, the proposed methodology (SAE-1DCNN) is considered promising, solid, and can be an alternative for hyperspectral data pre-processing and processing.Resumen: Deep Learning o aprendizaje profundo abrió nuevos desafíos para el preprocesamiento, procesamiento y análisis de datos hiperespectrales usando varias capas de redes neuronales y puede ser usado como herramienta de extracción de atributos. En esta investigación, se desarrolla un modelo híbrido basado en pixeles que integra Stacked-Autoencoders (SAE) y redes Neuronales Convolucionales (CNN) para clasificar datos hiperespectrales. Este enfoque uso un modelo basado en pixeles que integra Convolutional Neural Networks (CNN) y Stacked-Autoencoders (SAE). El núcleo del modelo integrado (SAE-1DCNN) es un Autoencoder (AE) mejorado que usa capas convolucionales en las etapas de codificación y decodificación. Esto permite mejorar la discriminación de datos a través de un entrenamiento supervisado y además reducir el tiempo en el procesamiento, pues permite una descripción de los atributos basad en la respuesta hiperespectral del pixel y aprovecha la efectividad de la arquitectura profunda en las capas convolucionales (convolutional) y de agrupamiento (pooling). En este modelo integrado se aplican filtros unidimensionales lo que permite que el tiempo en el procesamiento sea menor si se compara con los filtros bidimensionales 2D-CNN. En una primera etapa, el modelo SAE-1DCNN es usado para la extracción de atributos y en seguida, esos resultados son usados para la etapa final basada en la clasificación supervisada. De esta forma, en la primera etapa los parámetros de la red son ajustados usando las muestras de entrenamiento y después en la segunda etapa el enfoque conocido como fine-tuning fue aplicado para la clasificación de cobertura terrestre basado en regresión logística y la función de activación softmax. Tres aspectos son analizados en esta investigación, la capacidad del modelo para excluir bandas ruidosas, la capacidad para seleccionar las bandas redundantes y así reducir la dimensionalidad y el potencial para realizar la clasificación de la cobertura terrestre usando datos hiperespectrales. Los experimentos fueron realizados con diferentes conjuntos de datos hiperespectrales: Indian Pines, Universidad de Pavia y Salinas, ampliamente usados en trabajos científicos, y una imagen hiperespectral capturada en la Hacienda Canguiri de la Universidad Federal de Paraná (UFPR) en Paraná-Brasil. Para validar la metodología propuesta, los resultados obtenidos se compararon con métodos tradicionales de aprendizaje de máquina (machine learning) para verificar el potencial de la integración de Autoencoders (AE) y redes convolucionales. Los resultados obtenidos mostraron similitud con los métodos tradicionales en cuanto a la precisión de clasificación hiperespectral, sin embargo, exigieron menos tiempo de procesamiento, por lo que, la metodología propuesta (SAE-1DCNN) se considera prometedora, sólida y puede ser una alternativa para el pré-procesamiento y procesamiento de datos hiperespectrales

Comparative analysis of data in active and passive sensors in unmanned aircraft sensors

Este documento tiene como área de estudio el análisis y los resultados de la comparación de productos obtenidos a partir de dos tipos de sensores con diferentes tecnologías como son los sensores digitales (cámaras digitales) y sensores LiDAR (detección de luz y alcance) en aeronaves no tripuladas o drones de ala rotatoria, siguiendo una metodología lógica divida en fases con las cuales se desarrolló la obtención y el análisis de la información contemplando tecnologías complementarias como la captura, calculo e implementación de puntos de control terrestre para el ajuste de los productos principales como son la nubes de puntos densas y sub productos de importancia como la generación de cálculos de áreas y generación de perfiles.This document aims to show the result of the comparison of products obtained from two types of sensors with different technologies such as digital sensors (digital cameras) and LiDAR sensors (light detection and range) in unmanned aircraft or drones. of rotary wing, following a logical methodology divided into phases with which the obtaining and analysis of information was developed, contemplating complementary technologies such as the capture, calculation, and implementation of ground control points for the adjustment of the main products such as clouds of dense points and by-products of importance such as the generation of area calculations and generation of profiles.Especializació

Endoetnografía del municipio de Ciudad Delgado

La información ha sido guiada por el interés de descubrir la evolución histórica del municipio en investigación, con el objeto de comprender la formación de la identidad local de los pobladores de esa área geográfica en concreto desde su etapa formativa en sus asentamientos poblacionales originarios, lo cual es el abordaje central en el primer capítulo, aparte como es rigor en toda investigación científica en este capítulo inicia con el recuento de la metodología que permitió el acercamiento a la realidad cultural estudiada. En el segundo capitulo se desarrolla bajo la perspectiva endoetnográfica la descripción densa, como una forma de acceso a la dinámica cultural en sus expresiones más relevantes, para captar esta dinámica se dividió de forma didáctica, para su exposición, bajo los conceptos de cultura material y cultura inmaterial, la cual se espera sirva para ilustrar como las gentes hacen su vida en lo cotidiano y como llenan de contenidos y significados lo que hacen y como lo hacen. En este capítulo se realiza un recorrido no solo del presente, sino que se esforzó por presentar una visión diacrónica de la cultura del municipio a fin de identificar las estructuras culturales que ha prevalecido en la vida de los grupos sociales representativos de la cultura en el Municipio de Ciudad Delgado, consecuentemente en este capítulo se inicia con un recuento sobre la arquitectura, los monumentos y la imaginería para abordar luego bajo el tema de cultura inmaterial lo que respecta a Hermandades y mayordomías y danzas tradicionales. Para finalizar este capítulo se presenta una sinopsis del ciclo de celebraciones que se conmemoran en los diferentes barrios y cantones del municipio.Universidad Tecnológica de El Salvado

PEDESTRIAN SEGMENTATION FROM COMPLEX BACKGROUND BASED ON PREDEFINED POSE FIELDS AND PROBABILISTIC RELAXATION

The wide use of cameras enables the availability of a large amount of image frames that can be used for people counting or to monitor crowds or single individuals for security purposes. These applications require both, object detection and tracking. This task has shown to be challenging due to problems such as occlusion, deformation, motion blur, and scale variation. One alternative to perform tracking is based on the comparison of features extracted for the individual objects from the image. For this purpose, it is necessary to identify the object of interest, a human image, from the rest of the scene. This paper introduces a method to perform the separation of human bodies from images with changing backgrounds. The method is based on image segmentation, the analysis of the possible pose, and a final refinement step based on probabilistic relaxation. It is the first work we are aware that probabilistic fields computed from human pose figures are combined with an improvement step of relaxation for pedestrian segmentation. The proposed method is evaluated using different image series and the results show that it can work efficiently, but it is dependent on some parameters to be set according to the image contrast and scale. Tests show accuracies above 71%. The method performs well in other datasets, where it achieves results comparable to stateof-the-art approaches

Enjoy your journey: the bergamot polyphenols from the tree to the cell metabolism

No abstract availabl

Geopolitik und sicherheitspolitisches Potenzial neuer regionaler Führungsmächte

Endolysins comprise a novel class of selective antibacterials refractory to develop resistances. The Cpl-7 endolysin, encoded by the Streptococcus pneumoniae bacteriophage Cp-7, consists of a catalytic module (CM) with muramidase activity and a cell wall-binding module (CWBM) made of three fully conserved CW_7 repeats essential for activity. Firstly identified in the Cpl-7 endolysin, CW_7 motifs are also present in a great variety of cell wall hydrolases encoded, among others, by human and live-stock pathogens. However, the nature of CW_7 receptors on the bacterial envelope remains unknown. In the present study, the structural stability of Cpl-7 and the target recognized by CW_7 repeats, relevant for exploitation of Cpl-7 as antimicrobial, have been analyzed, and transitions from the CM and the CWBM assigned, using circular dichroism and differential scanning calorimetry. Cpl-7 stability is maximum around 6.0-6.5, near the optimal pH for activity. Above pH 8.0 the CM becomes extremely unstable, probably due to deprotonation of the N-terminal amino-group, whereas the CWBM is rather insensitive to pH variation and its structural stabilization by GlcNAc-MurNAc-l-Ala-d-isoGln points to the cell wall muropeptide as the cell wall target recognized by the CW_7 repeats. Denaturation data also revealed that Cpl-7 is organized into two essentially independent folding units, which will facilitate the recombination of the CM and the CWBM with other catalytic domains and/or cell wall-binding motifs to yield new tailored chimeric lysins with higher bactericidal activities or new pathogen specificities