326 research outputs found

    The dual of the reflection of a topological group.

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    En este escrito presentamos un estudio de la dualidad de un grupo vía reflexiones. Iniciamos con la demostración de una condición necesaria para que el homomorfismo dual del homomorfismo que va del grupo a su reflexión sea una biyección continua, esto es, que siendo φ: G → ξ(G), sucede que φb: ξ[(G) → Gb es una biyección continua si T ∈ ξ, donde ξ es una subcategoría reflexiva de la categoría de los grupos topológicos y ξ(G) es la reflexión de G. Una vez se tenga la anterior condición se demuestra que Gb ∼= ξ[(G), cuando G es un grupo compacto, o es un grupo topológico Čech completo con φ: G → ξ(G) sobreyectiva y abierta, o un grupo topológico localmente compacto y φ: G → ξ(G) es sobreyectiva y abierta. En el caso del dual de las reflexiones de grupos topológicos metrizables, nos apoyamos en el resultado de Chasco [5] que implica que si G es un grupo topológico abeliano metrizable y H es un subgrupo denso de G, entonces los grupos duales Gb y Hb son topológicamente isomorfos.In this paper we present a study of the duality of a group via reflections. We begin with the demonstration of a necessary condition for the continuity of the dual homomorphism of the homomorphism that goes from the group to its reflection, that is, if φ: G → ξ(G), it follows that φb: ξ[(G) → Gb is a continuous bijection for T ∈ ξ, where ξ is a reflective subcategory of the category of topological groups and ξ(G) is the reflection of G. Once the previous condition is met, it is shown that Gb ∼= ξ[(G), when G is either a compact group or a topological group Čech complete with φ: G → ξ(G) surjective and open or a locally compact topological group and φ: G → ξ(G) is surjective and open. In the case of the dual reflections of metrizable topological groups, we rely on a result of Chasco [5] which implies that when G is a metrizable abelian topological group and H is a dense subgroup of G, then the dual groups Gb and Hb are topologically isomorphic

    Expression of placental glycans and its role in regulating peripheral blood NK cells during preeclampsia: a perspective

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    Preeclampsia is a pregnancy-related multisystem disorder characterized by altered trophoblast invasion, oxidative stress, exacerbation of systemic inflammatory response, and endothelial damage. The pathogenesis includes hypertension and mild-to-severe microangiopathy in the kidney, liver, placenta, and brain. The main mechanisms involved in its pathogenesis have been proposed to limit trophoblast invasion and increase the release of extracellular vesicles from the syncytiotrophoblast into the maternal circulation, exacerbating the systemic inflammatory response. The placenta expresses glycans as part of its development and maternal immune tolerance during gestation. The expression profile of glycans at the maternal–fetal interface may play a fundamental role in physiological pregnancy changes and disorders such as preeclampsia. It is unclear whether glycans and their lectin-like receptors are involved in the mechanisms of maternal–fetal recognition by immune cells during pregnancy homeostasis. The expression profile of glycans appears to be altered in hypertensive disorders of pregnancy, which could lead to alterations in the placental microenvironment and vascular endothelium in pregnancy conditions such as preeclampsia. Glycans with immunomodulatory properties at the maternal–fetal interface are altered in early-onset severe preeclampsia, implying that innate immune system components, such as NK cells, exacerbate the systemic inflammatory response observed in preeclampsia. In this article, we discuss the evidence for the role of glycans in gestational physiology and the perspective of glycobiology on the pathophysiology of hypertensive disorders in gestation

    Un modelo de pronósticos para predicción de incendios en la provincia de Córdoba

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    Este proyecto tiene como objetivo el de proveer de un modelo de pronóstico para la detección de incendios forestales en la Provincia de Córdoba, especialmente en las sierras de Córdoba y la región del parque Chaqueño de la provincia. Se pretende elaborar un modelo computacional que capture la presencia de patrones de comportamiento humanos y de índole climática, tales como humedad, presión, temperatura y cantidad de lluvia caída en una zona determinada, asociados a incendios forestales. Este modelo ha sido elaborado empleando técnicas de aprendizaje automático (machine learning), utilizando para ello modelos supervisados como redes neuronales o maquinas vectores de soporte.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

    Modelización y estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana empleando redes neuronales artificiales

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    El presente proyecto se enmarca en una línea de investigación relacionada con la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, especialmente las redes neuronales artificiales, a la resolución de problemas de las ciencias sociales. El grupo de investigación nuclea a investigadores de la UTN y IIGHI-Conicet, y tiene como uno de sus logros la creación de un software y un modelo computacional que implementa la metodología de estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana desde el enfoque de la vulnerabilidad social, propuesta por el IIGHI-CONICET. Este software denominado RVS (por sus siglas de Riesgo, Vivienda y Salud) se ha desarrollado de basado en redes neuronales artificiales que emula una red conceptual de relación de factores sociales, económicos y demográficos que no se ajusta a los modelos clásicos. Los demógrafos del IIGHI suponen el dominio de problema como complejo y no lineal; indican además que aún no existen mediciones precisas de causa y efecto para el mismo, por lo que su tratamiento por ecuaciones matemáticas no es posible. Se han utilizando cinco redes de tipo perceptron multicapa trabajando en forma conjunta para calcular un índice de riesgo que permitiría a las autoridades de salud dirigir más acertadamente los fondos disponibles, en la medida que la metodología sea confirmada por trabajo de campo, tarea que está en marcha en algunos países de América Latina.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

    Redes neuronales artificiales aplicadas a Ciencias Sociales

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    Como modelo computacional que implementa la metodología de estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana desde el enfoque de la vulnerabilidad social, propuesta por el IIGHI-CONICET, el software desarrollado de redes neuronales artificiales emula una red conceptual de relación de factores sociales, económicos y demográficos que no ajusta a los modelos clásicos. Los demógrafos del IIGHI suponen el dominio de problema como complejo y no lineal; indican además que aún no existen mediciones precisas de causa y efecto para el mismo, por lo que su tratamiento por ecuaciones matemáticas no es posible. Se han utilizando cinco redes de tipo perceptron multicapa trabajando en forma conjunta para calcular un índice de riesgo que permitiría a las autoridades de salud dirigir más acertadamente los fondos disponibles, en la medida que la metodología sea confirmada por trabajo de campo, tarea que está en marcha en algunos países de América Latina.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

    Modelo computacional empleando redes neuronales artificiales para la estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana

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    En este paper se describe brevemente la modelización del riesgo de la vivienda para la salud empleando un método elaborado por el instituto IIGHI-CONICET. A su vez, se creó un modelo informático-computacional que implementa este modelo conceptual. Como resultado de este proyecto, se diseñó e implemento un software denominado RVS (por sus siglas de Riesgo, Vivienda y Salud). Se comenta en este paper las bases de ambos modelos, como así también conclusiones parciales y los próximos pasos previstos en ese sentido.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

    Modelo computacional empleando redes neuronales artificiales para la estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana

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    En este paper se describe brevemente la modelización del riesgo de la vivienda para la salud empleando un método elaborado por el instituto IIGHI-CONICET. A su vez, se creó un modelo informático-computacional que implementa este modelo conceptual. Como resultado de este proyecto, se diseñó e implemento un software denominado RVS (por sus siglas de Riesgo, Vivienda y Salud). Se comenta en este paper las bases de ambos modelos, como así también conclusiones parciales y los próximos pasos previstos en ese sentido.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

    Modelización y estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana empleando redes neuronales artificiales

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    El presente proyecto se enmarca en una línea de investigación relacionada con la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, especialmente las redes neuronales artificiales, a la resolución de problemas de las ciencias sociales. El grupo de investigación nuclea a investigadores de la UTN y IIGHI-Conicet, y tiene como uno de sus logros la creación de un software y un modelo computacional que implementa la metodología de estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana desde el enfoque de la vulnerabilidad social, propuesta por el IIGHI-CONICET. Este software denominado RVS (por sus siglas de Riesgo, Vivienda y Salud) se ha desarrollado de basado en redes neuronales artificiales que emula una red conceptual de relación de factores sociales, económicos y demográficos que no se ajusta a los modelos clásicos. Los demógrafos del IIGHI suponen el dominio de problema como complejo y no lineal; indican además que aún no existen mediciones precisas de causa y efecto para el mismo, por lo que su tratamiento por ecuaciones matemáticas no es posible. Se han utilizando cinco redes de tipo perceptron multicapa trabajando en forma conjunta para calcular un índice de riesgo que permitiría a las autoridades de salud dirigir más acertadamente los fondos disponibles, en la medida que la metodología sea confirmada por trabajo de campo, tarea que está en marcha en algunos países de América Latina.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

    Redes neuronales artificiales aplicadas a Ciencias Sociales

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    Como modelo computacional que implementa la metodología de estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana desde el enfoque de la vulnerabilidad social, propuesta por el IIGHI-CONICET, el software desarrollado de redes neuronales artificiales emula una red conceptual de relación de factores sociales, económicos y demográficos que no ajusta a los modelos clásicos. Los demógrafos del IIGHI suponen el dominio de problema como complejo y no lineal; indican además que aún no existen mediciones precisas de causa y efecto para el mismo, por lo que su tratamiento por ecuaciones matemáticas no es posible. Se han utilizando cinco redes de tipo perceptron multicapa trabajando en forma conjunta para calcular un índice de riesgo que permitiría a las autoridades de salud dirigir más acertadamente los fondos disponibles, en la medida que la metodología sea confirmada por trabajo de campo, tarea que está en marcha en algunos países de América Latina.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
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