Ingeniería y Ciencia

Aprendizaje profundo para escalas pronósticas en la prescripción a pacientes con riesgo de sangrado gastrointestinal

Wed, 01 Dec 2021 00:00:00 -0500

La evolución de la medicina en los tiempos actuales ha ido de la mano de la tecnología donde cada vez más se implementan soluciones que apoyan ciertos procedimientos médicos con el objetivo de apoyar el ejercicio de los profesionales de la medicina en su oficio. El procesamiento y análisis de datos se ha convertido en un recurso imprescindible en la práctica de cualquier profesión, actualmente, en los hospitales, más puntualmente en el hospital universitario la samaritana, no se posee una herramienta que permita apoyar el diagnóstico para determinar el suministro o no, de los inhibidores de bombas de protones, por lo tanto hemos desarrollado una aplicación web utilizando un modelo de aprendizaje automático, basado en arboles de decisiones por medio de la aplicación weka, que luego del análisis de los datos recogidos, permita al médico contar con una herramienta para el apoyo de este procedimiento. Esperamos que con la utilización de esta aplicación los médicos puedan realizar un análisis efectivo antes de recetar o no los IBPs.

Determinantes del precio de la vivienda nueva en Bogotá para el año 2019: una aproximación a través de un modelo semiparamétrico de regresión espacial

Jurgen Toloza-Delgado, Oscar Melo-Martínez, Juan Azcarate-Romero — Wed, 01 Dec 2021 00:00:00 -0500

Este trabajo toma como punto de partida los recientes avances en el campo de la econometría espacial para desarrollar un modelo de regresión semiparamétrico que permite la inclusión de no linealidades y el modelamiento de la heterogeneidad espacial a través de una función
bidimensional que depende de las coordenadas geográficas. La metodología se aplica en un modelo hedónico para el precio de la vivienda nueva en Bogotá donde se obtiene un ajuste destacable, en términos del error cuadrático medio y el R2. El resultado empírico muestra que el estrato, la condición de entrega y el estado constructivo afectan el precio de manera lineal, mientras que el área, y las distancias a parques, vías y estaciones de Transmilenio presentan resultados no lineales; además se logró modelar la tendencia espacial que representa la ubicación sobre el valor de la vivienda, evidenciando un incremento hacia el nororiente de la ciudad. Así, se concluye que el modelo estimado permite medir de manera flexible la relación entre las variables explicativas y la dependiente, estableciéndose como una buena alternativa para entender la formación de los precios en el mercado inmobiliario.

Una generalización de Sλ-I-convergencia de sucesiones dobles complejas inciertas

Carlos Granados — Wed, 01 Dec 2021 00:00:00 -0500

En este artículo, se introduce las nociones de sucesiones estadísticamente λ_I2-convergences las cuales son llamadas estadísticamente λ_I2-convergence casi seguro (S_λ(I₂) c.s.), estadísticamente λ_I2-convergente en medida, estadísticamente λ_I2-convergente en media, estadísticamente λ_I2-convergente en distribución y estadísticamente λ_I2-convergente uniformemente casi seguro (S_λ(I₂) u.c.s.). Adicionalmente, presentamos
algunos teoremas y relaciones existentes entre las nociones mencionadas anteriormente, asu vez, cuando el reciproco de un teorema no se satisface, se presenta un contra ejemplo para soportar el resultado.

Sistema de reconocimiento facial sin reentrenamiento para nuevos usuarios

Wed, 01 Dec 2021 00:00:00 -0500

El aprendizaje profundo se ha vuelto cada vez más popular y se aplica ampliamente a los sistemas de visión por computadora. A lo largo de los años, los investigadores han desarrollado varias arquitecturas de aprendizaje profundo para resolver diferentes tipos de problemas. Sin embargo,
estas redes consumen mucha energía y requieren computación de alto rendimiento (es decir, GPU, TPU, etc.) para funcionar correctamente. Mover la computación a la nube puede resultar en problemas de tráfico, latencia y privacidad. La computación en el borde puede resolver estos desafíos, pues permite acercar el proceso de computación al lugar donde se generan los datos. Un desafío importante es adaptar las altas demandas de recursos del aprendizaje profundo a dispositivos de computación de borde menos potentes. En esta investigación, presentamos una implementación de un
sistema de reconocimiento facial integrado en una Raspberry Pi de bajo costo, la cual está basada en la red FaceNet. Esta implementación requirió el desarrollo de una biblioteca en C++ que puede describir la inferencia de
la arquitectura de la red neuronal FaceNet. El sistema tuvo una exactitud y precisión de 77.38% y del 81.25 %, respectivamente. El tiempo de ejecución de cada inferencia es de 11 segundos y consume 46 [kB] de RAM. El sistema resultante podría utilizarse como un sistema de control de acceso independiente. El modelo y la librería implementados están disponibles en https://github.com/cristianMiranda-Oro/FaceNet_EmbeddedSystem.

Representación del álgebra de Lie, leyes de conservación y algunas soluciones invariantes para una ecuación de Emden-Fowler generalizada

Wed, 01 Dec 2021 00:00:00 -0500

Se muestran todos los generadores del álgebra óptima asociados con una generalización de la ecuación de Endem-Fowler; algunos de ellos permiten dar soluciones invariantes. También se muestran las simetrías
variacionales y las respectivas leyes de conservación. Finalmente, se muestra una representación del álgebra de simetría de Lie mediante grupos de matrices.