Quantum neural networks for data-efficient image classification

In our constantly evolving world, an overwhelming influx of data permeates every moment—be it daily, hourly, or even by the second. We communicate, share links, images, and opinions, disseminating a trail of traces, representing not just the vastness of our natural surroundings but also reflecting our thoughts, preferences, and sentiments. Recognizing the significance of these data, the field of Data Science has emerged, dedicated to unveiling the concealed insights embedded within. Machine Learning (ML) has become a captivating realm of research, gaining prominence for its capacity to extract knowledge from extensive datasets. ML has played a pivotal role in bridging the gap between our understanding of nature and its intricacies. Deep Learning (DL), particularly Neural Networks (NNs), has revolutionized classical ML, serving as non-linear structures for modeling statistical data. NNs, and notably Convolutional Neural Networks (CNNs), simulate intricate relationships between inputs and outputs, excelling at tasks such as image-based pattern recognition inspired by the structure of the visual cortex. While NNs, especially multilayered ones, have demonstrated remarkable power, their trainability posed challenges. The advent of back-propagation mitigated this issue, but training difficulties persisted, necessitating solutions like rectifier neuron activation functions and layer-wise training. Quantum Machine Learning (QML) has introduced new avenues, leveraging noisy intermediate-scale quantum computers for computational problems involving quantum data. Variational quantum algorithms (VQAs) and quantum neural networks (QNNs) offer promising applications, utilizing classical optimizers to train parameters in a quantum circuit. They present a distinctive advantage over classical models by analyzing systems with polynomial complexity, which would be exponentially complex in classical ML, providing a computational edge. This thesis wants to investigate their abilities

Diseño energético de turbina de impulso auto-rectificante de 15 W para ensayos de laboratorio

En el presente trabajo de tesis se desarrolla el diseño energético de una turbina de impulso auto-rectificante de 15 W para el laboratorio de energía (LABEN) de la PUCP. Esto se hace en base a recomendaciones y datos experimentales de investigaciones previas, primero seleccionando el tipo de turbina a tratar en el trabajo y posteriormente definiendo la geometría tomando la base teórica sobre este tipo de turbomáquinas. El diseño se basa en teoría bidimensional de turbomáquinas, principalmente la fórmula de Euler, como también en correlaciones experimentales para la estimación de pérdidas a través de la turbina, como las de Soderberg, Ainley y Mathieson, entre otros. Se utiliza una metodología basada en las correlaciones de pérdidas y la teoría básica de turbinas auto-rectificantes para que con la ayuda de un software computacional (específicamente MathCad) se logre predecir el comportamiento de la turbina. Los resultados analíticos de esta metodología son comparados con datos experimentales de otros autores obteniendo resultados satisfactorios. Se realiza un cálculo iterativo para seleccionar el diámetro y obtener simultáneamente la potencia deseada. Este cálculo iterativo se realiza al reemplazar diferentes diámetros y aplicar el modelo de MathCad junto con los datos de la instalación del LABEN que se selecciona para el trabajo. Finalmente, habiendo verificado que la metodología empleada corresponde con la realidad y habiendo definido las dimensiones de la turbina, se procede a realizar el diseño en 3D de esta, como también los cálculos de resistencia para verificar que no falle mecánicamente. Para la turbina del proyecto, se propone la instalación para el LABEN como también los ensayos a realizar, equipos a utilizar y las gráficas a obtener en base a los datos.Tesi

Prospective Latin American cohort evaluating outcomes of patients with COVID-19 and abnormal liver tests on admission

Introduction & objectives: The independent effect of liver biochemistries as a prognostic factor in patients with COVID-19 has not been completely addressed. We aimed to evaluate the prognostic value of abnormal liver tests on admission of hospitalized patients with COVID-19. Materials & methods: We performed a prospective cohort study including 1611 hospitalized patients with confirmed SARS-CoV-2 infection from April 15, 2020 through July 31, 2020 in 38 different Hospitals from 11 Latin American countries. We registered clinical and laboratory parameters, including liver function tests, on admission and during hospitalization. All patients were followed until discharge or death. We fit multivariable logistic regression models, further post-estimation effect through margins and inverse probability weighting. Results: Overall, 57.8% of the patients were male with a mean age of 52.3 years, 8.5% had chronic liver disease and 3.4% had cirrhosis. Abnormal liver tests on admission were present on 45.2% (CI 42.7–47.7) of the cohort (n = 726). Overall, 15.1% (CI 13.4–16.9) of patients died (n = 244). Patients with abnormal liver tests on admission presented higher mortality 18.7% (CI 15.9–21.7), compared to those with normal liver biochemistries 12.2% (CI 10.1–14.6); P 30. Conclusions: The presence of abnormal liver tests on admission is independently associated with mortality and severe COVID-19 in hospitalized patients with COVID-19 infection and may be used as surrogate marker of inflammation.Fil: Mendizabal, Manuel. Universidad Austral. Hospital Universitario Austral; ArgentinaFil: Piñero, Federico. Universidad Austral. Hospital Universitario Austral; ArgentinaFil: Ridruejo, Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. CEMIC-CONICET. Centro de Educaciones Médicas e Investigaciones Clínicas "Norberto Quirno". CEMIC-CONICET; ArgentinaFil: Anders, Margarita. Hospital Aleman; ArgentinaFil: Silveyra, María Dolores. Sanatorio Anchorena; ArgentinaFil: Torre, Aldo. Centro Médico ABC; MéxicoFil: Montes, Pedro. Hospital Nacional Daniel A. Carrión; PerúFil: Urzúa, Alvaro. Hospital Clínico de la Universidad de Chile; ChileFil: Pages, Josefina. Universidad Austral. Hospital Universitario Austral; ArgentinaFil: Toro, Luis G.. Hospitales de San Vicente Fundación de Medellín y Rionegro; ColombiaFil: Díaz, Javier. Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins; PerúFil: Gonzalez Ballerga, Esteban. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Hospital de Clínicas General San Martín; ArgentinaFil: Miranda Zazueta, Godolfino. Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición; MéxicoFil: Peralta, Mirta. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital de Infecciosas "Dr. Francisco Javier Muñiz"; ArgentinaFil: Gutiérrez, Isabel. Centro Médico ABC; MéxicoFil: Michelato, Douglas. Hospital Especializado en Enfermedades Infecciosas Instituto Couto Maia; BrasilFil: Venturelli, Maria Grazia. Hospital Nacional Guillermo Almenara Irigoyen; PerúFil: Varón, Adriana. Fundación Cardio-Infantil; ColombiaFil: Vera Pozo, Emilia. Hospital Regional Dr. Teodoro Maldonado Carbo; EcuadorFil: Tagle, Martín. Clínica Anglo-Americana; PerúFil: García, Matías. Centro de Educación Médica e Investigaciones Clínicas "Norberto Quirno"; ArgentinaFil: Tassara, Alfredo. Hospital Aleman; ArgentinaFil: Brutti, Julia. Sanatorio Anchorena; ArgentinaFil: Ruiz García, Sandro. Hospital de Víctor Lazarte Echegaray; PerúFil: Bustios, Carla. Clínica Delgado; PerúFil: Escajadillo, Nataly. Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo; PerúFil: Macias, Yuridia. No especifíca;Fil: Higuera de la Tijera, Fátima. Hospital General de México “Dr. Eduardo Liceaga"; MéxicoFil: Gómez, Andrés J.. Hospital Universitario Fundación Santa Fé de Bogotá; ColombiaFil: Dominguez, Alejandra. Hospital Padre Hurtado; ChileFil: Castillo Barradas, Mauricio. Hospital de Especialidades del Centro Médico Nacional La Raza; MéxicoFil: Contreras, Fernando. No especifíca;Fil: Scarpin, Aldana. Centro de Educación Médica e Investigaciones Clínicas "Norberto Quirno"; ArgentinaFil: Schinoni, Maria Isabel. Hospital Alianza; BrasilFil: Toledo, Claudio. Universidad Austral de Chile; ChileFil: Girala, Marcos. Universidad Nacional de Asunción; ParaguayFil: Mainardi, Victoria. Hospital Central De las Fuerzas Armadas; UruguayFil: Sanchez, Abel. Hospital Roosevelt; GuatemalaFil: Bessone, Fernando. Provincia de Santa Fe. Ministerio de Salud y Medio Ambiente - Rosario. Hospital Provincial del Centenario; ArgentinaFil: Rubinstein, Fernando Adrian. Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Silva, Marcelo Oscar. Universidad Austral. Hospital Universitario Austral; Argentin

IL WAGNER DI ADORNO TRA FANTASMAGORIA E REGRESSIONE

La relazione ha presentato alcuni aspetti teorici dell'interpretazione adorniana di Wagner alla luce della influenze di Lukacs, Horkheimer e Benjamin