Modelo para identificar los vuelos afectados por retrasos o cancelaciones en el aeropuerto El Dorado de Bogotá, Colombia

Este trabajo está basado en el análisis de factores climáticos y operacionales de las aerolíneas con operación en Colombia. El factor operacional contiene el detalle de los vuelos que tienen lugar en los aeropuertos del país con variables como origen, destino, número de vuelo, aerolínea, fecha y hora programada, fecha y hora de remolque, estado del vuelo (adelantado, cumplido, retrasado y cancelado), cantidad de pasajeros, cantidad de carga, distancia y tiempo de vuelo entre otras. Por el gran peso e importancia que tiene el Aeropuerto El Dorado de Bogotá, el análisis y modelo resultado de este trabajo se centró en la operación y factores climáticos que tienen incidencia en este terminal aéreo. Por medio de técnicas como regresión logística, redes neuronales y XGboosting se logró predecir en la base de datos de pruebas cerca del 70% de los vuelos afectados por cancelaciones o retrasos en el aeropuerto de la capital colombiana.This work is based on the analysis of weather and operational factors of the airlines operating in Colombia. The operational factor contains the detail of the flights that take place in the country's airports with variables such as origin, destination, flight number, airline, scheduled date and time, towing date and time, flight status (early, on time, delayed and canceled), number of passengers, amount of cargo, distance and flight time among others. Due to the great weight and importance of the El Dorado Airport of Bogotá, the analysis and model resulting from this work focused on the operation and weather factors that have an impact on this Airport. Using techniques such as logistic regression, neural networks and XGboosting, it was possible to predict in the test database about 70% of flights affected by cancellations or delays at the Colombian capital airport.Magíster en Analítica para la Inteligencia de NegociosMaestrí

Intelligent software and tecnological convergence

La Facultad de Ingeniería de la Universidad Católica de Colombia, conforme al factor calidad y considerando las tendencias de vanguardia en el ámbito de innovación en ingeniería, desarrollo en la segunda parte de esté congreso, el software inteligente y convergencia tecnológica, Raspberry PI dispositivo apuntador utilizando Open CV, Procesar imágenes identificando maleza en cultivos, también plataformas tecnológicas en enseñanza en la automatización industrial, implementación de JAX-RS, arquitectura soportada en sistemas inteligentes con control de aprendizaje interactivo, modelado del efecto de alineación estática en prótesis transtibiales en redes neuronales, desarrollo e implementación robótica industrial, modelos en la predicción de pérdidas de propagación de ondas electromagnéticas por celular, además, sistemas de autocuidado para el monitoreo en la infraestructura tecnológica distribuida, modelado de elementos 3D trabajos basados en redes difusas, lógica modal de comunicación en sistemas multiagentes, sistemas de adquisición de datos en procesos agroindustriales, herramientas diagnostica en ergonomía aplicada en puesto de trabajo uso de música colombiana en estudiantes colombianos con BCI, sin olvidar, el método automático en morfología digital de hojas tropicales en Colombia, simulación de radiopropagación en red LTE en banda de dividendo digital, desarrollo de plataformas con inteligencia artificial, Cloud computing una oportunidad para las mipymes en Colombia, ontología en la construcción de indicadores en un sistema de soporte con identificador de vulnerabilidad, Nano y biotecnología para generar energía, modelo de optimización del programa para intercambio de riñones, adicionalmente, la tendencia en redes y banda ancha, aplicación de algoritmo genético en nuevos productos, control de maleza en la productividad de cultivo, tecnología de la información para la asignación de turnos de enfermería, antenas fractales en nanoestructuradas, y por último, Brokering servicios multiplataforma con accesibilidad de profesores y estudiantes a contenido educativo gratis. (Redacción propia).II. Software Inteligente y Convergencia Tecnológica. Raspberry Pi como dispositivo apuntador utilizando OpenCV e integrales proyectivas. Procesamiento de imágenes para identificación de malezas en cultivos. Plataforma tecnológica para la enseñanza y la simulación de procesos en automatización industrial. Comparación de implementaciones JAX-RS. Arquitectura distribuida soportada en sistemas inteligentes difusos para el seguimiento del aprendizaje en entornos interactivos. Modelado del efecto de la alineación estática de prótesis transtibiales aplicando redes neuronales. Diseño, desarrollo e implementación de la robótica industrial. Modelos para la predicción de pérdidas de propagación de ondas electromagnéticas en interiores en frecuencias de comunicación celular. Sistema de autocuidado basado en un enfoque de multiagentes para el monitoreo y la corrección de problemas en una infraestructura tecnológica distribuida. Modelado de elementos 3D: de Solidworks a Matlab. Construcción de activos de trabajo basados en conocimiento con redes difusas. Lógica modal en la formalización de comunicación en sistemas multiagentes. Sistemas de adquisición de datos en redes convergentes aplicados en procesos de agroindustria. Herramienta diagnóstica para la evaluación ergonómica del puesto de trabajo. El uso de música colombiana para evaluar el sentido de pertenencia en estudiantes colombianos con BCI. Un método automático para la caracterización morfológica digital de hojas tropicales de Colombia. Simulación de radiopropagación para el diseño de una red LTE en la banda del dividendo digital. Marco conceptual para el desarrollo de plataformas de enseñanza y aprendizaje basadas en inteligencia artificial. Cloud computing, una oportunidad para apalancar la cadena de valor de las mipymes en Colombia. Ontología para la construcción de indicadores de un sistema de soporte a las decisiones para la identificación del índice de vulnerabilidad territorial. Nano y biotecnología para la generación de energía (proyectos Universidad Católica). Modelo de optimización del programa de intercambio de riñones con múltiples etapas. Tendencias en redes y servicios de banda ancha. Aplicación de algoritmos genéticos al diseño de nuevos productos. El control de malezas como elemento significativo en la productividad de cultivos. Tecnologías de la información para resolver el problema de asignación de turnos de enfermería. Antenas fractales nanoestructuradas y estudiantes a contenidos educativos gratuitos

Evolution over Time of Ventilatory Management and Outcome of Patients with Neurologic Disease∗

OBJECTIVES: To describe the changes in ventilator management over time in patients with neurologic disease at ICU admission and to estimate factors associated with 28-day hospital mortality. DESIGN: Secondary analysis of three prospective, observational, multicenter studies. SETTING: Cohort studies conducted in 2004, 2010, and 2016. PATIENTS: Adult patients who received mechanical ventilation for more than 12 hours. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Among the 20,929 patients enrolled, we included 4,152 (20%) mechanically ventilated patients due to different neurologic diseases. Hemorrhagic stroke and brain trauma were the most common pathologies associated with the need for mechanical ventilation. Although volume-cycled ventilation remained the preferred ventilation mode, there was a significant (p < 0.001) increment in the use of pressure support ventilation. The proportion of patients receiving a protective lung ventilation strategy was increased over time: 47% in 2004, 63% in 2010, and 65% in 2016 (p < 0.001), as well as the duration of protective ventilation strategies: 406 days per 1,000 mechanical ventilation days in 2004, 523 days per 1,000 mechanical ventilation days in 2010, and 585 days per 1,000 mechanical ventilation days in 2016 (p < 0.001). There were no differences in the length of stay in the ICU, mortality in the ICU, and mortality in hospital from 2004 to 2016. Independent risk factors for 28-day mortality were age greater than 75 years, Simplified Acute Physiology Score II greater than 50, the occurrence of organ dysfunction within first 48 hours after brain injury, and specific neurologic diseases such as hemorrhagic stroke, ischemic stroke, and brain trauma. CONCLUSIONS: More lung-protective ventilatory strategies have been implemented over years in neurologic patients with no effect on pulmonary complications or on survival. We found several prognostic factors on mortality such as advanced age, the severity of the disease, organ dysfunctions, and the etiology of neurologic disease