Factores de éxito en la comunicación oral científica

Antecedentes: Existe una cantidad abundante de libros sobre el cómo realizar (y no realizar) presentaciones orales científicas, los cuales están basados en el punto de vista y experiencia práctica de cada escritor. Objetivo: El objetivo de este estudio es recopilar, organizar y analizar dichas experiencias y recomendaciones de una forma coherente y sistemática con el fin de brindar un punto de vista unificador y complementario. Método: Se ejecutó una revisión sistemática con el fin de resolver un conjunto de preguntas de investigación que guían el proceso de análisis del material documental utilizado. Aunque la metodología empleada en este estudio ha sido poco difundida en el campo de la ingeniería, es bien conocida y frecuentemente utilizada en la investigación medica basada en evidencias. Resultados: Los resultados señalan la existencia de aspectos divergentes y convergentes en todas las aproximaciones, que abarcan desde recomendar el uso de software especializado desde el inicio de la preparación de la presentación, hasta recomendar que se use lo mínimo posible. En el material bibliográfico recolectado se evidencia que cada autor enfatiza ciertos aspectos, mientras que otros puntos son tratados con mucha menor profundidad, aparentemente, por considerarse menos importantes. El uso de la metodología de revisión sistemática permitió unificar estas aproximaciones, fortaleciendo cada punto. Cuando se encontraron discrepancias en un punto particular, se optó por considerar únicamente aquel material que soportaba su recomendación desde un punto de vista más sólido, y justificaba de una forma mucho más clara su recomendación. De esta forma, este documento recopila y unifica muchos aspectos tanto globales como puntuales sobre la preparación de presentaciones. Conclusiones: Se encontró que existen ciertos pasos metodológicos claros y concretos que ayudan a que el expositor realice una presentación clara, organizada y bien conducida. No obstante, el llegar a realizar una presentación excepcional requiere de mucho tiempo de preparación debido a la gran cantidad de pequeños detalles que deben tenerse en cuenta

Examples in the classroom: pattern classification using the r language

In many courses with a strong mathematical background, students often experience difficulties when concepts are put into practice to solve problems. In our teaching experience, the R language for statistical computing is a powerful tool for exemplifying algorithms, solving numerical problems, and illustrating concepts by using complex graphics. This paper presents some non-trivial examples of the application of the R language from our instruction of the pattern classification course in our school of engineering

Predicción de series de tiempo con redes cascada-correlación

Las redes neuronales, y en particular los perceptrones multicapa (MLP), han sido reconocidos como una de las más poderosas técnicas para estimar series de tiempo; sin embargo, la técnica de redes cascada-correlación (CC) es un fuerte competidor para pronosticar series temporales pues incorpora mejoras a los problemas de identificabilidad estadística del modelo del MLP. En és- te artículo se compara el rendimiento de las redes CC respecto de otras técnicas, entre ellas el MLP, ANN y Arima, usando va- rias series de tiempo no lineales del mundo real, con el fin de determinar si las CC ofrecen buenos resultados en la práctica. Los resultados indican que las redes CC, en la mayoría de los casos, son superiores a los MLP, ANN y Arima, logrando errores me- nores en magnitud que los reportados en la literatura usando dichas técnicas, mientras que en relación a DAN2 se lograron e- rrores cercanos e incluso mejores.Artificial neural networks, especially multilayer perceptrons, have been recognised as being a powerful technique for forecasting nonlinear time series; however, cascade-correlation architecture is a strong competitor in this task due to it incorporating several advantages related to the statistical identification of multilayer perceptrons. This paper compares the accuracy of a cascade-co- rrelation neural network to the linear approach, multilayer perceptrons and dynamic architecture for artificial neural networks (DAN2) to determine whether the cascade-correlation network was able to forecast the time series being studied with more accu- racy. It was concluded that cascade-correlation was able to forecast time series with more accuracy than other approaches

Smart meters adoption: recent advances and future trends

High growth in electricity demand and peaks in the load curve, caused mainly by households, require big investments in infrastructure that are used for short periods. Because of this, it is necessary to look for new developments that allow meeting the needs of users as well as using the electricity system resources efficiently. This is possible through the Smart Grid (SG), which additionally allows users to have autonomy in the electricity supply chain. Our focus of investigation is with households because they can monitor their demand and help to reduce the peaks of the load curve. To do this, users must use Smart Meters, because these devices allow consumers to obtain the information necessary to control their demand. This paper presents a systematic analysis of published literature related to the study of the SG from the demand side, analyses the current situation of this topic and the impact of Smart Meter penetration in households

Análisis y predicción de series de tiempo en mercados de energía usando el lenguaje r

El análisis de series de tiempo y la predicción de variables económicas son tópicos centrales de investigación en el campo de la energía. En este artículo, se revisan los principales aspectos del lenguaje R para el computó estadístico, y se discute su utilidad potencial para los investigadores y profesionales en mercados de energía. También, se revisan las principales funciones disponibles para el análisis de series de tiempo y se presentan algunos ejemplos de su uso

Time series analysis and forecasting in energy markets using the R language.

El análisis de series de tiempo y la predicción de variables económicas son tópicos centrales de investigación en el campo de la energía. En este artículo, se revisan los principales aspectos del lenguaje R para el computó estadístico, y se discute su utilidad potencial para los investigadores y profesionales en mercados de energía. También, se revisan las principales funciones disponibles para el análisis de series de tiempo y se presentan algunos ejemplos de su uso./ Abstract: Time series analysis and forecasting of economic variables are central research topics in the energy field. In this paper, we review the main aspects of the R language for statistical computing, and we stress the potential usefulness for researchers and practitioners of energy markets. Also, we review the main available functions for time series analysis and forecasting, and we present some example of their use

Avances recientes en la predicción de la demanda de electricidad usando modelos no lineales

La predicción de la demanda es un problema de gran importancia para el sector eléctrico, ya que a partir de sus resultados, los agentes del mercado de energía toman las decisiones más adecuadas para su labor. En este artículo se presenta un análisis de las técnicas y modelos más usados en el pronóstico de la demanda de electricidad y la problemática o dificultades a las que se enfrentan los investigadores al momento de realizar un pronóstico. El análisis muestra que las técnicas más usadas son los modelos ARIMA y las redes neuronales artificiales. Sin embargo, se encontró poca claridad sobre cuál modelo es más adecuado y en qué casos, adicionalmente, los estudios no presentan una recomendación específica para desarrollar modelos de pronóstico de demanda, específicamente en el caso colombiano. Finalmente, se propone realizar un estudio sistemático con el fi n de determinar los modelos más adecuados para predicción de demanda para el caso colombiano

XVI International Congress of Control Electronics and Telecommunications: "Techno-scientific considerations for a post-pandemic world intensive in knowledge, innovation and sustainable local development"

Este título, sugestivo por los impactos durante la situación de la Covid 19 en el mundo, y que en Colombia lastimosamente han sido muy críticos, permiten asumir la obligada superación de tensiones sociales, políticas, y económicas; pero sobre todo científicas y tecnológicas. Inicialmente, esto supone la existencia de una capacidad de la sociedad colombiana por recuperar su estado inicial después de que haya cesado la perturbación a la que fue sometida por la catastrófica pandemia, y superar ese anterior estado de cosas ya que se encontraban -y aún se encuentran- muchos problemas locales mal resueltos, medianamente resueltos, y muchos sin resolver: es decir, habrá que rediseñar y fortalecer una probada resiliencia social existente - producto del prolongado conflicto social colombiano superado parcialmente por un proceso de paz exitoso - desde la tecnociencia local; como lo indicaba Markus Brunnermeier - economista alemán y catedrático de economía de la Universidad de Princeton- en su libro The Resilient Society…La cuestión no es preveerlo todo sino poder reaccionar…aprender a recuperarse rápido.This title, suggestive of the impacts during the Covid 19 situation in the world, and which have unfortunately been very critical in Colombia, allows us to assume the obligatory overcoming of social, political, and economic tensions; but above all scientific and technological. Initially, this supposes the existence of a capacity of Colombian society to recover its initial state after the disturbance to which it was subjected by the catastrophic pandemic has ceased, and to overcome that previous state of affairs since it was found -and still is find - many local problems poorly resolved, moderately resolved, and many unresolved: that is, an existing social resilience test will have to be redesigned and strengthened - product of the prolonged Colombian social conflict partially overcome by a successful peace process - from local technoscience; As Markus Brunnermeier - German economist and professor of economics at Princeton University - indicates in his book The Resilient Society...The question is not to foresee everything but to be able to react...learn to recover quickly.Bogot

R-chaosoptimiser: an optimiser for unconstrained global nonlinear optimisation written in R language for statistical computing

This paper discusses using R-chaosoptimiser, an R language package for nonlinear optimisation based on gradient techniques and chaos optimisation algorithms. Its implementation was based on three building blocks which could be executed alone or un combination: the first carrier wave algorithm, the chaos-based cyclical coordinate search method and the second wave carrier algorithm. Using chaos optimisation algorithms allows the tool to break away from local optimal points and converge towards an overall optimum inside a predefined search domain. Within the previous components, a user would be specifying the BFGS algorithm for refining the current best solution. Using the BFGS algorithm is not mandatory, so that its implementation was able to optimise problems having objective function discontinuities. However, the BFGS algorithm is a powerful local search method, meaning that it is used to exploit current knowledge about an objective function for improving a current solution; an explanatory example is presented.En este artículo se discute la implementación de rchaosoptimizer, un paquete de R para la optimización no lineal basada en técnicas de gradiente y algoritmos de optimización caóticos. La implementación está basada en tres bloques constructivos que pueden ser ejecutados solos o combinados: 1) el algoritmo de primera onda; 2) el método de búsqueda por coordenadas cíclicas basado en caos; y, 3) el algoritmo de segunda onda. El uso de algoritmos de optimización caóticos permite a la herramienta implementada escapar de puntos óptimos locales y converger al óptimo global dentro del domino predefinido de búsqueda. Dentro de los componentes previos, el usuario podría especificar una llamada al algoritmo BFGS para refinar la solución actual. El uso del algoritmo BFGS no es obligatorio, tal que la implementación es capaz de optimizar problemas con discontinuidades en la función objetivo. Sin embargo, el algoritmo BFGS es un método poderoso de búsqueda local, tal que, él es usado para explotar el conocimiento sobre la función objetivo para mejorar la solución actual. Finalmente, en ejemplo exploratorio es presentado

Neuroscheme: Un Lenguaje Para El Modelamiento De Redes Neuronales Artificiales

Building of neural network-based models, is conformed not only by the creation of the artificial neural network and its training, but other number of activities realized before and after of this phase too. In the market exists many computational tools for artificial time series modelling, however, they are not enough versatile for doing these additional task. For satisfying this necessity, the Neuroscheme algorithmic language is developed, which incorporate the artificial neural networks models as a native type of data inside the language; it is characterized by its expression capacity, elegance and simplicity.La construcción de modelos basados en Redes Neuronales Artificiales, no solamente comprende la parte de creación de la red neuronal como tal y su entrenamiento, si no también, una cantidad de labores que se realizan antes y después de esta fase. En el mercado existen muchas herramientas para el modelamiento de Redes Neuronales Artificiales, sin embargo, ellas no brindan la versatilidad necesaria para cumplir con estas tareas adicionales. Para satisfacer esta necesidad, se implementó el Lenguaje Algorítmico NeuroScheme, el cual incorpora los modelos de Redes Neuronales Artificiales como un tipo de dato nativo dentro del lenguaje, y que es caracterizado por su capacidad expresiva, elegancia y simplicida