APOYO DIDÁCTICO DEL LENGUAJE VHDL EN EL ESTUDIO DE UNA UNIDAD DE CONTROL MICROPROGRAMADA

ResumenEn este trabajo se presenta una experiencia educativa en el campo de Arquitectura de Computadoras, en la cual se empleó el lenguaje VHDL como apoyo didáctico para cubrir los conceptos relacionados a una unidad de control microprogramada. En el estudio de esta unidad de control microprogramada se hizo énfasis en el funcionamiento interno de un procesador, en el cual se realizan transferencias de datos entre componentes en intervalos de tiempo muy pequeños y en el que se generan señales internas que resultan complicadas de verificar sin el equipo especializado de laboratorio. Se pretende que se puedan verificar los conceptos teóricos mediante las simulaciones del funcionamiento interno de los componentes del procesador, especialmente la unidad de control. Mediante el lenguaje VHDL y la técnica de diseño asistido por computadora, se realizó la descripción de los componentes digitales que conforman un pequeño procesador de 16 bits y su unidad de control. Se estudió qué señales son necesarias para el control del procesador y cómo se generan empleando la técnica de control microprogramado. Finalmente se muestra la percepción de los estudiantes del grado de aceptación del uso del lenguaje VHDL como apoyo didáctico para el estudio de una unidad de control microprogramadaPalabra(s) Clave: Arquitectura de Computadoras, Control microprogramado, Procesador, VHDL. DIDACTIC SUPPORT OF THE VHDL LANGUAGE IN THE STUDY OF A MICROPROGRAMMED CONTROL UNITAbstractThis article shows an educational experience in the area of computer architecture, in which the language VHDL is used as didactic support to cover the concepts related to a microprogrammed control unit. In the study of this unit, emphasis was done on the internal operation of a processor, in which data transfers between components is performed in very small time intervals and in which signals generated are complicated to verify without the specialized laboratory equipment. It is intended to verify the theoretical concepts through simulations of the internal operation of the processor components, especially the control unit. Using the VHDL language and the computer assisted design technique was performed the description of the components that make up a small 16 bit processor and its control unit. Signals for processor control were studied and how they are generated using the microprogrammed control technique. Finally, the students´ perception is shown of the degree of acceptance of the use of the VHDL language as didactic support for the study of a microprogrammed control unit.Keywords: Computer architecture, Microprogrammed control, Processor, VHD

Técnicas descriptivas de minería de datos para encontrar patrones en delitos cometidos a adultos mayores en la provincia de Jujuy

En el presente trabajo se pretende detectar patrones que ayuden a identificar los tipos de delitos ejecutados sobre adultos mayores, de modo que este análisis colabore con la prevención a partir de medidas de concientización y demás acciones, estudiando para ello las características y modalidades relevantes de éstos actos, a través de la aplicación de técnicas descriptivas de minería de datos. Para este estudio se tomaron en cuenta los datos obtenidos de los hechos delictivos ocurridos en la provincia de Jujuy durante el primer trimestre del año 2019. La aplicación de técnicas descriptivas de minería de datos son un apoyo confiable para los organismos de seguridad en la toma de decisiones, ya que muestran de forma clara, características importantes sobre la información existente, en este caso, correspondiente a delitos acontecidos en la provincia de Jujuy. En la primera etapa de este proyecto se busca incorporar técnicas descriptivas para el análisis inteligente de los hechos delictivos registrados, considerando, en sucesivas etapas la aplicación de técnicas predictivas. El trabajo se encara como parte de las actividades del grupo de investigación denominado “Implementación de técnicas específicas de Minería de datos en aplicaciones web con motores de Base de Datos Relacionales” de la Facultad de Ingeniería de la UNJu.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Técnicas descriptivas de minería de datos para encontrar patrones en delitos cometidos a adultos mayores en la provincia de Jujuy

En el presente trabajo se pretende detectar patrones que ayuden a identificar los tipos de delitos ejecutados sobre adultos mayores, de modo que este análisis colabore con la prevención a partir de medidas de concientización y demás acciones, estudiando para ello las características y modalidades relevantes de éstos actos, a través de la aplicación de técnicas descriptivas de minería de datos. Para este estudio se tomaron en cuenta los datos obtenidos de los hechos delictivos ocurridos en la provincia de Jujuy durante el primer trimestre del año 2019. La aplicación de técnicas descriptivas de minería de datos son un apoyo confiable para los organismos de seguridad en la toma de decisiones, ya que muestran de forma clara, características importantes sobre la información existente, en este caso, correspondiente a delitos acontecidos en la provincia de Jujuy. En la primera etapa de este proyecto se busca incorporar técnicas descriptivas para el análisis inteligente de los hechos delictivos registrados, considerando, en sucesivas etapas la aplicación de técnicas predictivas. El trabajo se encara como parte de las actividades del grupo de investigación denominado “Implementación de técnicas específicas de Minería de datos en aplicaciones web con motores de Base de Datos Relacionales” de la Facultad de Ingeniería de la UNJu.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Técnicas descriptivas de minería de datos para encontrar patrones en delitos cometidos a adultos mayores en la provincia de Jujuy

En el presente trabajo se pretende detectar patrones que ayuden a identificar los tipos de delitos ejecutados sobre adultos mayores, de modo que este análisis colabore con la prevención a partir de medidas de concientización y demás acciones, estudiando para ello las características y modalidades relevantes de éstos actos, a través de la aplicación de técnicas descriptivas de minería de datos. Para este estudio se tomaron en cuenta los datos obtenidos de los hechos delictivos ocurridos en la provincia de Jujuy durante el primer trimestre del año 2019. La aplicación de técnicas descriptivas de minería de datos son un apoyo confiable para los organismos de seguridad en la toma de decisiones, ya que muestran de forma clara, características importantes sobre la información existente, en este caso, correspondiente a delitos acontecidos en la provincia de Jujuy. En la primera etapa de este proyecto se busca incorporar técnicas descriptivas para el análisis inteligente de los hechos delictivos registrados, considerando, en sucesivas etapas la aplicación de técnicas predictivas. El trabajo se encara como parte de las actividades del grupo de investigación denominado “Implementación de técnicas específicas de Minería de datos en aplicaciones web con motores de Base de Datos Relacionales” de la Facultad de Ingeniería de la UNJu.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

4to. Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad. Memoria académica

Este volumen acoge la memoria académica de la Cuarta edición del Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS 2017, desarrollado entre el 29 de noviembre y el 1 de diciembre de 2017 y organizado por la Universidad Politécnica Salesiana (UPS) en su sede de Guayaquil. El Congreso ofreció un espacio para la presentación, difusión e intercambio de importantes investigaciones nacionales e internacionales ante la comunidad universitaria que se dio cita en el encuentro. El uso de herramientas tecnológicas para la gestión de los trabajos de investigación como la plataforma Open Conference Systems y la web de presentación del Congreso http://citis.blog.ups.edu.ec/, hicieron de CITIS 2017 un verdadero referente entre los congresos que se desarrollaron en el país. La preocupación de nuestra Universidad, de presentar espacios que ayuden a generar nuevos y mejores cambios en la dimensión humana y social de nuestro entorno, hace que se persiga en cada edición del evento la presentación de trabajos con calidad creciente en cuanto a su producción científica. Quienes estuvimos al frente de la organización, dejamos plasmado en estas memorias académicas el intenso y prolífico trabajo de los días de realización del Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad al alcance de todos y todas

Upper digestive bled in intensive cares

En las últimas décadas, la frecuencia del sangrado digestivo en UCI se ha incrementado, particularmente en aquellos pacientes que requieren ventilación mecánica. Desde 1960 se han tratado de explicar los mecanismos fisiopatogénicos involucrados en el sangrado; así mismo cómo determinar la profilaxis más adecuada y el mejor tratamiento de esta complicación (1). La mayoría de los pacientes críticamente enfermos desarrolla lesión de la mucosa gástrica tan pronto ingresan a la unidad de cuidados intensivos (UCI). Se han identificado numerosos factores de riesgo que predisponen a la hemorragia de vías digestivas altas (HVDA) en el paciente críticamente enfermo, como son la ventilación mecánica por más de 48 horas, coagulopatía, sepsis severa, trauma craneoencefálico, neurocirugía, quemaduras severas y falla orgánica múltiple (1). Aunque controvertido, la infección por H Pylori también ha sido relacionada como factor de riesgo para sangrado digestivo en UCI (5). Se ha intentado prevenir la HVDA en el paciente críticamente enfermo mediante el uso de diferentes agentes farmacológicos como son los medicamentos antiácidos, los antagonistas de los receptores H2 de histamina y los inhibidores de bomba de protones. Sin embargo, hasta el momento no hay un consenso general de cual de ellos debe ser usado, como tampoco de la vía de administración a utilizarse. Otro inconveniente es diferenciar si el sangrado digestivo es clínicamente importante pues el abordaje y desenlace es diferente (2). La terapia con antagonistas de receptores H2 de histamina ha mostrado disminuir la incidencia de HVDA en pacientes críticamente enfermos en los Estados Unidos y han sido aprobados por la FDA para profilaxis de sangrado en UCI. La evidencia actual sólo nos permite suponer que los inhibidores de bomba de protones son tan efectivos como los antagonistas de los receptores H2 en la prevención del sangrado digestivo en el paciente críticamente enfermo en UCI, pero aún no sabemos si son superiores (1, 2, 6).In the last decades the frequency of the digestive bled in UCI has been increased, particularly in those patients who require mechanical ventilation. From 1960 one has been to explain the involved physiopatogenic mechanisms in the digestive bled in UCI; also like determining the most suitable prophylaxis and the best treatment of this complication (1). Most of the critically ill patients develop injury of gastric mucosa so soon they enter the unit of intensive cares (UCI). Numerous factors of risk have been identified that prearrange to the hemorrhage of high digestive routes in patient the critically ill one, as they are the mechanical ventilation by but of 48 hours, coagulation disorders , severe sepsis, cranial trauma, severe neurosurgery, burns and fails organic manifold (1). Although controversial, the infection by H Pylori also has been related like factor of bled risk for digestive in UCI (5). It has been tried to prevent the patient HVDA in the critically ill one by means of the use with different pharmacologic agents as they are the antacid medicines, the antagonists of histamine the H2 receivers and the inhibitors of proton pump. Nevertheless, until the moment there is no a general consensus of as of them it does not have to be used, like of the route of administration being used either. Another disadvantage is to differentiate if the digestive bled one is clinically important because the boarding and unties is different (2). The therapy with antagonists of histamine H2 receivers has shown to diminish the incidence of HVDA in critically ill patients in the United States and have been approved by the FDA for bled prophylaxis of in UCI. The single present evidence allows to suppose us that the inhibitors of proton pump are as effective as the antagonists of the H2 receivers in the prevention of the patient digestive bled one in the critically ill one in UCI, but not yet we know if they are superior (1, 2, 6)

Upper digestive bled in intensive cares

En las últimas décadas, la frecuencia del sangrado digestivo en UCI se ha incrementado, particularmente en aquellos pacientes que requieren ventilación mecánica. Desde 1960 se han tratado de explicar los mecanismos fisiopatogénicos involucrados en el sangrado; así mismo cómo determinar la profilaxis más adecuada y el mejor tratamiento de esta complicación (1). La mayoría de los pacientes críticamente enfermos desarrolla lesión de la mucosa gástrica tan pronto ingresan a la unidad de cuidados intensivos (UCI). Se han identificado numerosos factores de riesgo que predisponen a la hemorragia de vías digestivas altas (HVDA) en el paciente críticamente enfermo, como son la ventilación mecánica por más de 48 horas, coagulopatía, sepsis severa, trauma craneoencefálico, neurocirugía, quemaduras severas y falla orgánica múltiple (1). Aunque controvertido, la infección por H Pylori también ha sido relacionada como factor de riesgo para sangrado digestivo en UCI (5). Se ha intentado prevenir la HVDA en el paciente críticamente enfermo mediante el uso de diferentes agentes farmacológicos como son los medicamentos antiácidos, los antagonistas de los receptores H2 de histamina y los inhibidores de bomba de protones. Sin embargo, hasta el momento no hay un consenso general de cual de ellos debe ser usado, como tampoco de la vía de administración a utilizarse. Otro inconveniente es diferenciar si el sangrado digestivo es clínicamente importante pues el abordaje y desenlace es diferente (2). La terapia con antagonistas de receptores H2 de histamina ha mostrado disminuir la incidencia de HVDA en pacientes críticamente enfermos en los Estados Unidos y han sido aprobados por la FDA para profilaxis de sangrado en UCI. La evidencia actual sólo nos permite suponer que los inhibidores de bomba de protones son tan efectivos como los antagonistas de los receptores H2 en la prevención del sangrado digestivo en el paciente críticamente enfermo en UCI, pero aún no sabemos si son superiores (1, 2, 6).In the last decades the frequency of the digestive bled in UCI has been increased, particularly in those patients who require mechanical ventilation. From 1960 one has been to explain the involved physiopatogenic mechanisms in the digestive bled in UCI; also like determining the most suitable prophylaxis and the best treatment of this complication (1). Most of the critically ill patients develop injury of gastric mucosa so soon they enter the unit of intensive cares (UCI). Numerous factors of risk have been identified that prearrange to the hemorrhage of high digestive routes in patient the critically ill one, as they are the mechanical ventilation by but of 48 hours, coagulation disorders , severe sepsis, cranial trauma, severe neurosurgery, burns and fails organic manifold (1). Although controversial, the infection by H Pylori also has been related like factor of bled risk for digestive in UCI (5). It has been tried to prevent the patient HVDA in the critically ill one by means of the use with different pharmacologic agents as they are the antacid medicines, the antagonists of histamine the H2 receivers and the inhibitors of proton pump. Nevertheless, until the moment there is no a general consensus of as of them it does not have to be used, like of the route of administration being used either. Another disadvantage is to differentiate if the digestive bled one is clinically important because the boarding and unties is different (2). The therapy with antagonists of histamine H2 receivers has shown to diminish the incidence of HVDA in critically ill patients in the United States and have been approved by the FDA for bled prophylaxis of in UCI. The single present evidence allows to suppose us that the inhibitors of proton pump are as effective as the antagonists of the H2 receivers in the prevention of the patient digestive bled one in the critically ill one in UCI, but not yet we know if they are superior (1, 2, 6)

Revista del Museo Nacional N° 27

El Museo Nacional, dirigido por Luis E. Valcárcel desde 1931, publicó la Revista del Museo Nacional a partir del año 1932. El presente volumen N° XXVII, fue publicado en 1958. Contenido: “La Etnohistoria del Perú Antiguo”, por Luis E. Valcárcel – “Contactos foráneos en la Arquitectura de la Costa Central”; por Louis M. Stumer – “Antroponimias Indígenas”, por José M. B. Farfán – “Quechuismos. Su ubicación y Reconstrucción Etimológica (Continuación)”,por José M. B. Farfán – “Diccionario Kkechuwa-Español. (Apéndice N° 5), por Jorge A. Lira – “Palabras del mochica”, por Augusto Orrego R. – “El Inca Garcilaso en quechua (Traducción de Rafael Aguilar)” – “Prácticas Funerarias en la Comunidad de Virú”, por Humberto Ghersi Barrera – “Notas elementales sobre el arte popular religioso y la cultura mestiza de Huamanga”, por José María Arguedas – “De Santiago Matamoros a Santiago mata-indios”, por Eniillo Choy – “Dos documentos sobre Obrajes de Huamanga”, por Emilio Mendizál Losack – Necrología: Paul Rivet

Experiencia de aprendizaje basado en proyectos en la asignatura investigación operativa

[8 p.]il.Se describe la implementación del Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) para la asignatura Investigación Operativa (IO) en la Facultad Regional Tucumán de la Universidad Tecnológica Nacional, como estrategia para consolidar el autoaprendizaje de los estudiantes, en un proceso dinámico en el que los protagonistas de los procesos de enseñanza y de aprendizaje son docentes y estudiantes, en un intercambio permanente de roles que posibilita la construcción sostenida y sostenible del conocimiento.Fil: Castro, Marcelo Antonio. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Sánchez Rivero, Víctor David. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Vargas, Luis Alejandro. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Farfán, José Humberto. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Reinoso, Elizabeth del Rosario. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Aparicio, María Concepción. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Aragón, Fabiana Raquel. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Zapana, José Vidal. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Cándido, Andrea Gabriela. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Cazón, Liliana Elizabet. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina