Estudio prospectivo para diseñar e implementar un modelo de gestión integral para el manejo de escombros en el Municipio del Cerrito, valle del Cauca al año 2015

Imágenes, Mapas, Cuadros, Gráficos, Encuesta, Lista de variablesEste trabajo diseña estrategias que se deben implementar para lograr un modelo de gestión integral para el manejo de escombros en el Municipio de el cerrito en el Departamento del valle, porque consideramos que es una población que se está viendo afectada por el manejo inadecuado que se le esta dando a los residuos de construcción denominados escombros.Inside the wide range of topics that they keep relationship with the environmental problem and that in the last years it has taken force in the protection programs from the environment to world level and in Colombia, it is the management of the solid residuals and materials of construction denominated debris. The environmental problem of the solid residuals and materials of construction denominated debris in Colombia, and in the case of the Municipality of The Hill in the Department of the Valle

Intelligent WSN System for Water Quality Analysis Using Machine Learning Algorithms: A Case Study (Tahuando River from Ecuador)

This work presents a wireless sensor network (WSN) system able to determine the water quality of rivers. Particularly, we consider the Tahuando River from Ibarra, Ecuador, as a case study. The main goal of this research is to determine the river’s status throughout its route, by generating data reports into an interactive user interface. To this end, we use an array of sensors collecting several measures such as: turbidity, temperature, water quality, pH, and temperature. Subsequently, from the information collected on an Internet-of-Things (IoT) server, we develop a data analysis scheme with both data representation and supervised classification. As an important result, our system outputs a map that shows the contamination levels of the river at different regions. Furthermore, in terms of data analysis performance, the proposed system reduces the data matrix by 97% from its original size, while it reaches a classification performance over 90%. Furthermore, as an additional remarkable result, we here introduce the so-called quantitative metric of balance (QMB), which measures the balance or ratio between performance and power consumption

Comparison of kernel functions for the prediction of the photovoltaic energy supply

Recently, at the fields of climate change and energy demand have turned their attention to the study and discovery of patterns in renewable energies, such as the photovoltaic-type. Such patterns can be obtained by extrapolating radiation based on the electromagnetic spectrum bands captured by NASA’s Landsat and MODIS satellites, where artificial neural network (ANN) and support vector machine (SVM) algorithms have produced the best models. Nonetheless, the acquisition of training data from those sources is expensive, as well as it lacks the exploration of kernel functions for this application. Therefore, in this study, adjustments were made in the above aspects, mainly through: coupling of new kernels to ANN and SVM in the scikit-learn library, contributing to the reuse and robustness of these algorithms; and implementing an experimental framework to tune hyper-parameters, thus generating results comparable to those reported in the state of the art.Recientemente, en los campos del cambio climático y de la demanda de energía se ha volcado la atención al estudio y descubrimiento de patrones en energías renovables, como la fotovoltaica. Estos patrones pueden obtenerse extrapolando la radiación en función de las bandas del espectro electromagnético capturadas por satélites Landsat y MODIS de la NASA, donde los algoritmos de redes neuronales artificiales (ANN) y máquinas de soporte vectorial (SVM) han conseguido los mejores modelos. No obstante, la adquisición de los datos de entrenamiento desde esas fuentes es costosa y la exploración de funciones kernel para esta aplicación es escasa. Por consiguiente, en este estudio se realizaron ajustes en los anteriores aspectos, principalmente a través de: acoplamiento de nuevos kernels a ANN y SVM en la biblioteca scikit-learn, contribuyendo en la reutilización y robustez de estos algoritmos; e implementando un marco experimental para afinar hiperparámetros, generando así resultados comparables con el estado del arte

Covid-19: consecuencias y desafíos en la economía colombiana. Una mirada desde las universidades

Este libro reúne diferentes hallazgos, perspectivas y efectos ante un fenómeno que, más de un año después, todavía representa un reto científico, médico y social para todos. Igualmente, esta obra representa el objetivo de la Red Investigadores de Economía: aunar esfuerzos para encontrar respuestas y para fortalecer la investigación en el país, aumentar la difusión de trabajos de calidad y propiciar el encuentro entre académicos, universidades y el Banco de la República. Las investigaciones expuestas en este libro pasaron por un proceso de selección por parte del comité científico, asegurando que hubiese una pluralidad de miradas y de instituciones educativas, además del Banco, donde se relacionaran los efectos de la pandemia y la actividad económica en el país, las consecuencias sociales y regionales. El texto está dividido en cuatro partes. En la primera se hace un análisis macroeconómico de los efectos de la pandemia; para ello se examinan los efectos de la emergencia sanitaria a nivel nacional y regional mediante modelos macroeconómicos que permiten obtener respuestas ante preguntas muy relevantes. La segunda sección trata sobre el impacto en el mercado laboral, el efecto del Covid-19 en la distribución del ingreso y el efecto de corto plazo en el mercado urbano. La tercera parte aborda los efectos de la pandemia en los agentes económicos y en otros mercados. Ello incluye la exposición del empleo al Covid-19, la vulnerabilidad económica de los hogares en el país y su respuesta en el consumo, patrones de actividad laboral y salud mental, efectos en la educación, inseguridad alimentaria de la población migrante, entre otros. Por último, el cuarto segmento hace un énfasis especial en los efectos diferenciales entre las regiones del país y la heterogeneidad de dicho impacto; para ello se analizan temas de informalidad, vulnerabilidad, fuerza de trabajo disponible, entre otros, en distintas regiones del país