Hymenoptera (apoidea- chalcidoidea chrysidoidea - ichneumonoidea) asociados a siete cultivos promisorios del departamento del quindío (colombia)

En Colombia, los sistemas productivos o agroforestales son comunes en áreas interandinas y la Sierra Nevada de Santa Marta; los Himenópteros constituyen un grupo importante en la dinámica de estos sistemas, pues con una historia evolutiva muy larga y la capacidad de adaptación a diferentes hábitats. Se identificó la fauna de Himenópteros asociada a los cultivos de aguacate Hass, Lulo, Macadamia, Naranja var. Sweety, Papaya, Piña y Yuca en el departamento del Quindío. Se consultaron las bases de datos relacionadas al registro de los cultivos en el departamento, se dividieron por lotes de 1 ha y se seleccionó aleatoriamente el 10% de estos para cada cultivo; los insectos fueron colectados mediante trampas Malaisse, colectas manuales, jameo intensivo y agitación de follaje, estratificando el estrato vertical del árbol. Se encontraron 22143 insectos pertenecientes a 14 órdenes, el cultivo de papaya tuvo la mayor abundancia con 5074 individuos, seguido de naranja sweety con 4651 y piña con 3726; los cultivos con menor abundancia fueron aguacate Hass, Yuca, Lulo y Macadamia. Esta investigación permite sustentar de manera directa que los cultivos con prácticas de manejo no químicas permiten albergar mayor diversidad de especies, lo cual es un indicador de la sostenibilidad de los mismos.In Colombia, the productive or agroforestry systems are common in the interandean valley and the “Sierra Nevada de Santa Marta”; Hymenoptera are an important group in the dynamics of these systems, because with a very long evolutionary history and the ability to adapt to different habitats. Identified Hymenoptera associated with Avocado var. Hass crops “Macadamia”, “Lulo”, Orange var. Sweety, “Papaya”, Pineapple and Cassava in the department of Quindio. Were consulted databases related to the registration of the crops in the department, were divided by lots of 1 ha and we have randomly selected 10% of these for each crop; insects were collected through Malaisse traps, manual traps, recollect with entomological net and foliage agitation, stratifying the vertical layer of the tree. Were found 22143 insects belonging to 14 orders; the “Papaya” crop had greater abundance with 5074 individuals follow to Orange var. Sweety with 4651 and Pineapple with 3726, crops with lower abundance were Cassava, Lulo, Hass avocado and Macadamia. This research allows to direct way that crops with management practices no chemicals allow a higher diversity of species, which is an indicator of the sustainability of these.na9 página

Aplicación de la Inteligencia Artificial en el diseño de mezclas de concreto. Estado del Arte

En este artículo se presentan los diferentes esfuerzos en la aplicación de la técnicas de la Inteligencia Artificial para predecir algunas propiedades del concreto, tanto en estado fresco como endurecido. El Estado del Arte muestra un uso importante de las Redes Neuronales Artificiales y de los Algoritmos Evolutivos, que son aplicados en la predicción de propiedades, la optimización, la dosificación de la materia prima, el control de calidad y la validación de modelos. Finalmente, se revisan los avances para diseños de mezclas en concretos reforzados con fibras.Palabras clave: Algoritmos Evolutivos, Concreto reforzado con fibras, Diseño de mezclas de concreto, Inteligencia Artificial, Redes Neuronales Artificiales

Redes neuronales artificiales para estimar propiedades en estado fresco y endurecido, para hormigones reforzados con fibras metálicas

Concrete is made from cement, water, aggregates, additives and mineral additions. In its fresh state, one of its properties is the settlement. Meanwhile, when hardened, its mechanical properties are reached at an age of 28 days after the mixing of the raw materials, as a brittle material it requires fiber to be incorporated to acquire ductility. Both in concrete, without fiber and with fiber, the use of artificial neural networks (ANNs) to predict mainly compressive strength has been expanded, which, as well as for its settlement properties, it also makes its other properties interesting . In this paper, the development of ANN is reported in combination withtraining from Levenberg-Maquardt and Scaled Conjugated Gradient Algorithms, using MATLAB software to predict the settlement and design strengths of compression, tension, shear, and flexural strength, flexural toughness, and for steel fiber reinforced concrete. The results of correlation between actual and predicted values show that the computational tool developed is reliable for predictive use.Keywords: Concrete´s settlement, Fiber reinforced concrete, Artificial Intelligence, Predictive tool, Concrete’s mechanical properties, Artificial Neural Network.El hormigón se elabora con cemento, agua, agregados, aditivos y adiciones minerales. Una de sus propiedades en estado fresco, es el asentamiento. Por su parte, en estado endurecido, sus propiedades mecánicas se alcanzan a una edad de 28 días, después del mezclado de las materias primas. Como material frágil, requiere de la incorporación de fibra para adquirir ductilidad. Tanto sin fibra como con fibras, se ha extendido el uso de redes neuronales artificiales (RNA) para predecir principalmente la resistencia a la compresión, lo cual hace interesante aplicarlo también para otras propiedades mecánicas, así como para el asentamiento. En el presente artículo se reporta la elaboración de RNA, entrenadas con los algoritmos de Levenberg-Maquardt y Gradiente Conjugado Escalonado, usando el software MATLAB, para predecir el asentamiento y las resistencias de diseño a la compresión, a la tensión, a la cortante, y a la flexión, así como la tenacidad flexural en hormigones reforzados con fibras de acero. Los resultados de correlación entre los valores obtenidos y reales, muestran que la herramienta computacional elaborada es confiable para su uso predictivo.Palabras Clave: Asentamiento del hormigón, Hormigón reforzado con fibra, Inteligencia Artificial, Propiedades mecánicas del hormigón, Redes Neuronales Artificiales

Exploración con redes neuronales artificiales para estimar la resistencia a la compresión, en concretos fibroreforzados con acero

By designing and building concrete structures, the compressive strength achieved at 28-day curing typically represents the stability control specification of any work. Furthermore, reinforcing fibers into the cement based matrix has allowed a gain to their properties, as well as a high performance material. Technical literature states predictive formulations of compressive strength of concrete in function of a few composition parameters, such as water/cement ratio and the Portland cement. Also, there are formulations to find the proportion of the raw materials to get a defined compressive strength, specifically non-reinforced ordinary concrete. Besides artificial neural networks as a metaphor of biological neurons have been used as a tool to predict concrete compressive strength. The experience in this application shows an increasing interest to develop applications using fiber-reinforced concrete. In this paper, an artificial neural network has been developed to predict the compressive strength of steel-fiber-reinforced-concrete. The results prove that developed artificial neural networks may perform an adequate approximation to the actual value of the mechanical property.En diseño y construcción de estructuras de concreto, la resistencia a la compresión a 28 días de curado es la especificación de control de estabilidad de la obra. La inclusión de fibras como reforzamiento de la matriz cementicia permite una ganancia en sus propiedades, además de obtener un material de alto desempeño. En las normativas, se plantean formulaciones predictivas de la resistencia a la compresión basadas en unos pocos parámetros de composición del concreto, tales como la relación agua/cemento y el contenido de cemento Portland. Por otra parte, también se han planteado métodos de diseños de concreto para definir la ponderación de sus materiales componentes, teniendo como referencia la resistencia a la compresión del concreto simple. Además, las redes neuronales artificiales, como un símil de las neuronas biológicas, han sido utilizadas como herramientas de predicción de la resistencia a la compresión en el concreto, también con referencia al concreto simple, sin reforzamiento con fibras. Los antecedentes en este uso muestran que es interesante desarrollar aplicaciones en los concretos reforzados con fibras. En el presente trabajo se elaboraron redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión en concretos reforzados con fibras de acero. Los resultados de los indicadores de desempeño mostraron que las redes neuronales artificiales elaboradas pueden realizar una aproximación adecuada al valor real de la propiedad mecánica

Diversidad de avifauna en matrices mixtas de ecosistemas alterados por ganadería y acuicultura en una zona costera de Cañas, Costa Rica

Introduction: Fragmentation due to the change in land use because of anthropogenic pressures has caused loss of habitats for many bird species, causing from population mobilizations to local extinctions. Níspero in Cañas, is a coastal community in Costa Rica, which presents a mixed landscape, made up of mangrove patches and tropical dry forest, highly vulnerable due to aquaculture, industrialization, and the increase in the cattle frontier. One of the proposed strategies for the conservation of these ecosystems is the sustainable use of natural resources. However, there is still profound lack of knowledge about the bird communities present in these heterogeneous ecological matrices Objective: to characterize the diversity of birdlife in a fragmented landscape. Methods: From July 2018 to January 2019, bird counts were carried out. The sampling sites were classified into four categories: mangrove, pasture, shrimp farms and deciduous forest. General alpha richness, abundance, and diversity were determined for each site. Results: A total 1109 individuals distributed in 42 families, 97 genera and 125 species were registered. The most representative families were Ardeidae and Tyrannidae. Shrimp farms had the highest richness indexes, followed by mangrove and pasture areas. In terms of diversity, no significant differences were found. Conclusion: This first approach demonstrates the importance of efforts to integrate disturbed landscapes into conservation programs, given that they present new ecological configurations that can be exploited by various bird species.Introducción: La fragmentación debido al cambio de uso de suelos por presiones antropogénicas ha provocado pérdida de hábitats para muchas especies de aves, causando desde movilizaciones poblacionales hasta extinciones locales. Níspero de Cañas, es una comunidad costera de Costa Rica, que presenta un paisaje mixto, compuesto por fragmentos de mangle y bosque seco tropical, altamente vulnerables debido a la acuicultura, industrialización y aumento de la frontera ganadera. Una de las estrategias propuestas para la conservación de estos ecosistemas es el uso sostenible de los recursos naturales. Sin embargo, aún hay profundo desconocimiento de las comunidades de aves presentes en estas matrices ecológicas heterogéneas. Objetivo: caracterizar la diversidad de la avifauna en un paisaje fragmentado. De julio del 2018 a enero del 2019, se llevaron a cabo conteos mensuales de aves. Los sitios de muestreo se clasificaron en cuatro categorías: mangle, potrero, camaroneras y bosque caducifolio. Se determinó la riqueza, abundancia y diversidad alfa general para cada sitio. Resultados: Se registraron 1109 individuos distribuidos en 42 familias, 97 géneros y 125 especies. Las familias más representativas fueron Ardeidae y Tyrannidae. Las camaroneras presentaron los mayores índices de riqueza, seguido del mangle y los potreros. En términos de diversidad no se encontraron diferencias significativas. Conclusión: Este primer abordaje evidencia la importancia de los esfuerzos por integrar paisajes perturbados a los programas de conservación, ya que presentan configuraciones ecológicas nuevas que pueden ser aprovechadas por diversas especies de aves

Historia reciente. Reflexiones epistemológicas y metodológicas para una historia crítica de la psicología en Argentina

Este taller busca abrir un espacio de reflexión sobre una modalidad de historiografía crítica denominada en nuestro idioma como historia reciente, historia actual o historia del tiempo presente; en inglés contemporary history y Zeitgeschichte en alemán. Esta se caracteriza por sus múltiples facetas y aristas que determinan problemas epistemológicos diversos y complejos. Nuestra presentación intenta discutir algunas de ellas y explicitar las posibles soluciones ofrecidas. Se propone discutir: 1) la permanencia de visiones unificadas del pasado como la presencia de pronunciados silencios, propios de una memoria que no termina de sanar; 2) el lugar del historiador de la disciplina en tanto sujeto situado en una encrucijada determinada por un quehacer profesional ajustado a reglas académicas, pero también atravesado por una historia colectiva y su propia subjetividad; 3) el concepto de extrema traumatización como efecto del terrorismo de estado en Argentina, y las dificultades que implica la transposición de un término desde una disciplina a otra, en este caso un término de la psicología trasladado a la disciplina histórica y al debate jurídico. Como ejercicio práctico, y a fin de lograr una revisión epistemológica y metodológica de cuestiones referidas a la subjetividad, la memoria y el testimonio, nos proponemos analizar estudios realizados sobre las mujeres entre 1960 y 1983. Esto adquiere particular significación dado que gran parte de las profesionales, docentes y alumnas de Psicología eran mujeres que se vieron impactadas por los cambios acontecidos en los años sesenta y setenta: nuevos posicionamientos en relación a la familia, la sexualidad, las tareas domésticas, la profesionalización, los procesos de politización e incorporación a diversas organizaciones, y luego del golpe militar, las situaciones de censura, encarcelamiento, tortura, desaparición forzada, exilio.Fil: Scherman, Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología. Cátedra "B", Escuelas, Corrientes y Sistemas de la Psicología Contemporánea; Argentina.Fil: Ferrero, Leandro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología. Cátedra "B", Escuelas, Corrientes y Sistemas de la Psicología Contemporánea; Argentina.Fil: Fantini, Nilda. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología; Argentina.Fil: Guzmán, María Celeste. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología; Argentina.Fil: Ingui, Patricia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Ingui, Patricia. Universidad Nacional del Litoral; Argentina.Fil: Quiroga, Elena. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología. Cátedra "B", Escuelas, Corrientes y Sistemas de la Psicología Contemporánea; Argentina.Fil: Roggio, Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología; Argentina.Fil: Saal, Aarón. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología. Cátedra “A” Problemas Epistemológicos de la Psicología; Argentina.Fil: Vissani, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Filosofía y Humanidades; Argentina.Fil: Zúñiga, Silvio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología. Cátedra "B", Escuelas, Corrientes y Sistemas de la Psicología Contemporánea; Argentina

Event reconstruction for KM3NeT/ORCA using convolutional neural networks

The KM3NeT research infrastructure is currently under construction at two locations in the Mediterranean Sea. The KM3NeT/ORCA water-Cherenkov neutrino detector off the French coast will instrument several megatons of seawater with photosensors. Its main objective is the determination of the neutrino mass ordering. This work aims at demonstrating the general applicability of deep convolutional neural networks to neutrino telescopes, using simulated datasets for the KM3NeT/ORCA detector as an example. To this end, the networks are employed to achieve reconstruction and classification tasks that constitute an alternative to the analysis pipeline presented for KM3NeT/ORCA in the KM3NeT Letter of Intent. They are used to infer event reconstruction estimates for the energy, the direction, and the interaction point of incident neutrinos. The spatial distribution of Cherenkov light generated by charged particles induced in neutrino interactions is classified as shower- or track-like, and the main background processes associated with the detection of atmospheric neutrinos are recognized. Performance comparisons to machine-learning classification and maximum-likelihood reconstruction algorithms previously developed for KM3NeT/ORCA are provided. It is shown that this application of deep convolutional neural networks to simulated datasets for a large-volume neutrino telescope yields competitive reconstruction results and performance improvements with respect to classical approaches

Event reconstruction for KM3NeT/ORCA using convolutional neural networks

The KM3NeT research infrastructure is currently under construction at two locations in the Mediterranean Sea. The KM3NeT/ORCA water-Cherenkov neutrino de tector off the French coast will instrument several megatons of seawater with photosensors. Its main objective is the determination of the neutrino mass ordering. This work aims at demonstrating the general applicability of deep convolutional neural networks to neutrino telescopes, using simulated datasets for the KM3NeT/ORCA detector as an example. To this end, the networks are employed to achieve reconstruction and classification tasks that constitute an alternative to the analysis pipeline presented for KM3NeT/ORCA in the KM3NeT Letter of Intent. They are used to infer event reconstruction estimates for the energy, the direction, and the interaction point of incident neutrinos. The spatial distribution of Cherenkov light generated by charged particles induced in neutrino interactions is classified as shower-or track-like, and the main background processes associated with the detection of atmospheric neutrinos are recognized. Performance comparisons to machine-learning classification and maximum-likelihood reconstruction algorithms previously developed for KM3NeT/ORCA are provided. It is shown that this application of deep convolutional neural networks to simulated datasets for a large-volume neutrino telescope yields competitive reconstruction results and performance improvements with respect to classical approaches

Selección y adquisición de los sensores inalámbricos

El documento contiene la descripción de módulos y componentes hardware, gestión del software de la tarjeta de adquisición de datos, considerando los requerimientos de un nodo sensor participante de una red inalámbrica de sensores.Departamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación [CO] Colciencias1103-502-27600Optimización de los procesos productivos y organizacionales de pequeños productores acuícolas, implementando redes de sensores inalámbricos de indicadores críticos de calidad del aguan