Repositorio Yachay Tech (Univ. Yachay Tech)
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Embedded ceria nanoparticles in biopolymer elecrtospun fibers for biomedical applications
No full textThe electrospinning technique is considered one of the most-commonly used nanofiber fabrication techniques and a simple low-cost method that can achieve scale-up mass production. On the one hand, a wide range of polymers, such as polyvinyl alcohol (PVA) and chitosan, can be used to manufacture nanofibers for biomedical purposes. On the other hand, there has been a special interest in the biomedical properties of cerium oxide (ceria) nanoparticles, its anti-inflammatory effects, cancer resistance, angiogenesis, and applications in tissue engineering. In this context, the fabrication of nanostructured materials can lead to the development of novel functioning biocompatible scaffolds. The present work aimed to fabricate and study electrospun PVA, chitosan, and PVA/ chitosan nanofibers embedded with ceria nanoparticles that can be used as an antibacterial and antifungal biomaterial. Ceria nanoparticles were synthesized and then characterized by UV/vis method using a standard spectrophotometer. 8% wt PVA, 4% wt chitosan, and PVA/chitosan polymeric solutions in different volume ratios were prepared and doped with ceria nanoparticles. Structural and morphological characterizations of the nanofibers were carried out by using Raman spectroscopy, Energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX), Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), Thermo-gravimetric analysis (TGA) and scanning electron microscopy (SEM). Both FTIR and Raman spectroscopy analysis showed characteristic peaks for PVA and chitosan. TGA displayed that PVA/chitosan nanofibers presented a greater thermo-stability as compared with individual polymers. SEM analysis confirmed nanofibers ranging from 100 nm to 400 nm in diameter. EDX and UV/vis analysis demonstrated the presence of ceria nanoparticles in the nanofibers. Antibacterial and antifungal assays showed inhibition for both loaded ceria nanoparticles PVA nanofibers and loaded ceria nanoparticles PVA/chitosan (70/30) nanofibers. In conclusion, parameters were optimized for the fabrication pure and loaded ceria nanoparticles PVA and PVA/chitosan nanofibers; loaded ceria nanoparticles PVA and PVA/chitosan nanofibers showed a significant decrease in fiber diameter as compared to pure PVA and PVA/chitosan nanofibers; and loaded ceria nanoparticles PVA and PVA/chitosan nanofibers inhibited bacterial and fungal growth.La técnica de electrohilado se considera una de las técnicas de fabricación de nanofibras más utilizadas y un método simple de bajo costo que puede lograr una producción en masa. Por un lado, se puede utilizar una amplia gama de polímeros como el polivinil alcohol (PVA) y el quitosano para fabricar nanofibras con fines biomédicos. Por otro lado, ha habido un especial interés en las propiedades biomédicas de las nanopartículas de óxido de cerio (ceria), sus efectos antiinflamatorios, resistencia al cáncer, angiogénesis y aplicaciones en ingeniería de tejidos. En este contexto, la fabricación de materiales nanoestructurados puede conducir al desarrollo de nuevos andamios biocompatibles funcionales. El presente trabajo tuvo como objetivo fabricar y estudiar nanofibras de PVA, quitosano y PVA/quitosano electrohiladas incrustadas con nanopartículas de ceria que pueden usarse como biomaterial antibacteriano y antifúngico. Se sintetizaron nanopartículas de ceria y luego se caracterizaron por el método UV/vis usando un espectrofotómetro estándar. Se prepararon soluciones poliméricas de 8% en peso de PVA, 4% en peso de quitosano y PVA/quitosano en diferentes proporciones de volumen y se doparon con nanopartículas de ceria. Las caracterizaciones estructurales y morfológicas de las nanofibras se llevaron a cabo utilizando espectroscopía de Raman, espectroscopía de rayos X de dispersión de energía (EDX), espectroscopía infrarroja transformada de Fourier (FTIR), análisis termogravimétrico y microscopía electrónica de barrido (SEM). Tanto la espectroscopía de Raman como la infrarroja mostraron picos característicos para las nanofibras de PVA y PVA/quitosano. El análisis termogravimétrico demostró que las nanofibras de PVA/quitosano poseían una mejor estabilidad térmica, comparadas con los polímeros individuales. Los análisis SEM y UV/vis confirmaron nanofibras que oscilaban entre 100 nm y 400 nm de diámetro. El análisis EDX mostró la presencia de nanopartículas de ceria en las nanofibras. Se realizaron ensayos antibacteriales y antifúngicos que demostraron inhibición bacteriana y fúngica por parte de las nanofibras de PVA dopadas con nanopartículas de óxido de cerio y las nanofibras de PVA/quitosano (70/30) dopadas con nanopartículas de óxido de cerio. En conclusión, se optimizaron parámetros para la fabricación de nanofibras puras y cargadas con nanopartículas de óxido de cerio de polímeros de PVA y PVA/quitosano; las nanofibras cargadas con nanopartículas de óxido de cerio mostraron un diámetro significativamente menor comparadas con las nanofibras puras de PVA y PVA/quitosano; las nanofibras de PVA y PVA/quitosano cargadas con nanopartículas de óxido de cerio mostraron inhibición bacteriana y fúngica.Ingeniero/a en Nanotecnologí
Synthesis and characterization of chitosan aerogels for removal of Cr(VI) from wastewater
No full textIn this work is presented a sol-gel synthesis method to obtain a chitosan-based aerogel prepared with citric acid as the crosslinking agent, testing various ratios of raw materials during the process. The synthesized aerogels were characterized by FTIR, TGA, and SEM to analyze their structure, composition, and morphology while swelling and adsorption tests were carried out to evaluate the adsorption capacity of the material. FTIR and TGA studies have shown that the chitosan was successfully cross-linked in a particular range of chitosan-citric acid (Ch:Ca) ratios between 2:1 to 5:1, observing an increase in crosslinking with the increasing proportion of citric acid. During the Cr(VI) adsorption tests, the optimal adsorption was achieved by the aerogel with the proportion Ch:Ca of 5:1 codified as Ch5Ca1. Kinetics evaluations determined that the adsorption mechanism fits better with the Pseudo-Second-Order (PSO), so the mechanism suggested is chemical adsorption, with an optimal adsorption time of 110 minutes. On the other hand, the adsorption isotherm model with the best fit corresponds to the Redlich-Peterson model, indicating that the energy homogeneity of aerogels prepared degrades as the temperature increase. This is assumed by the decreasing trend of the Redlich-Peterson β factor as the temperature is increased. Finally, all determined thermodynamic properties were below zero, which for the Gibbs free energy change (ΔG°) indicates the spontaneity of the adsorption process, and for the enthalpy change (ΔH°) suggests that the process is exothermic. However, the negative value for the entropy change (ΔS°) suggests that during the adsorption process, the system’s degrees of freedom decrease, and therefore the system orders.En este trabajo se presenta un método de síntesis sol-gel para obtener un aerogel a base de quitosano preparado con ácido cítrico como agente de entrecruzamiento, y probando varias ratios entre las materias primas durante el proceso. Los aerogeles sintetizados se caracterizaron por FTIR, TGA y SEM para analizar su estructura, composición y morfología. Para evaluar la capacidad de adsorción del material se realizaron pruebas de hinchazón y adsorción. Los estudios con FTIR y TGA han demostrado que el quitosano se entrecruzó con éxito en un rango particular de proporción quitosano: ácido cítrico (Ch:Ca) entre 2:1 y 5:1, observándose un aumento en el entrecruzamiento con el incremento de ácido cítrico. Durante los ensayos de adsorción de Cr(VI), la adsorción óptima la consiguió el aerogel con la relación Ch:Ca de 5:1 (Ch5Ca1). El estudio cinético determinó que el mecanismo de adsorción tiene un mejor ajuste al Pseudo-Segundo-Orden (PSO), por lo que el mecanismo sugerido es la adsorción química, con un tiempo de adsorción óptimo de 110 minutos. Por otro lado, el modelo de isotérmico se ajusta mejor al modelo de Redlich-Peterson, indicando que la homogeneidad energética de los aerogeles preparados se va degradando a medida que aumenta la temperatura. Esto se asume por la tendencia decreciente del factor β de Redlich-Peterson a medida que aumenta la temperatura. Finalmente, todas las propiedades termodinámicas determinadas fueron menores a cero, para el cambio de energía libre de Gibbs (ΔG°) indica la espontaneidad del proceso de adsorción, y para el cambio de entalpía (ΔH°) sugiere que el proceso es exotérmico. Sin embargo, el valor negativo para el cambio de entropía (ΔS°) sugiere que durante el proceso de adsorción los grados de libertad del sistema disminuyen y, por lo tanto, el sistema se ordena.Ingeniero/a de Polímero
Genetic algorithms for hyperparameter tuning of a DC-UNet Model for medical image segmentation
No full textComputer vision is a branch of artificial intelligence that enables computers to extract information from images and perform tasks such as image segmentation, which involves identifying multiple elements as image regions. Then, the application of image segmentation in the medical area is used to assist physicians in disease diagnosis from patients based on visual information, and they are required to have the best possible accuracy. In this work, a computer vision model called dual channel U-Net (DC-UNet) is used for medical image segmentation. Specifically, we focus on the area of polyp detection which are lesions that can vary in their size from a few millimeters to several centimeters, and the importance of this application relies on the early identification for colorectal cancer prevention. One of the most challenging public datasets in this field called CVC-ClinicDB was employed to train the segmentation model. These medical images correspond to colonoscopy video frames, whose ground truth images consist of a fully annotated binary segmentation between polyp and background. Furthermore, to increase the performance of the DC-UNet model on this challenging dataset, we propose a genetic algorithm that finds the optimal hyperparameter combination for this specific application. Finally, we use different genetic configurations to study the performance of some state of the art gradient-based optimizers regarding this task.La visión por computador es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas extraer información de imágenes y realizar tareas como la segmentación de imágenes, que implica dividir una imagen en múltiples regiones para identificar diferentes elementos. La segmentación de imágenes se aplica en el área médica para ayudar al personal de la salud en el diagnóstico de enfermedades de los pacientes basándose en información visual, y se requiere que tengan la mayor precisión posible. En este trabajo, se utiliza un modelo de visión por computador llamado dual channel U-Net (DC-UNet) para la segmentación de imágenes médicas. Específicamente nos enfocamos en el área de la detección de pólipos que son lesiones que pueden variar en tamaño desde unos pocos milímetros hasta varios centímetros, y la importancia de esta aplicación radica en la identificación temprana para la prevención del cáncer colorrectal. Para entrenar el modelo de segmentación se empleó uno de los conjuntos de datos públicos más desafiantes en este campo, llamado CVC-ClinicDB. Estas imágenes médicas corresponden a fotogramas extraídos de vídeos de colonoscopia, cuyas imágenes de referencia consisten en una segmentación binaria entre el pólipo y el fondo. Además, para aumentar el rendimiento del modelo DC-UNet en este desafiante conjunto de datos, proponemos un algoritmo genético que encuentra la combinación de hiperparámetros óptima para esta aplicación en específico. Finalmente, utilizamos diferentes configuraciones genéticas para estudiar el rendimiento de algunos optimizadores en el estado del arte basados en el gradiente con respecto a esta tarea.Ingeniero/a en Tecnologías de la Informació
Exploratory analysis of toxins in shellfish during red tide Harmful Algal Bloom (HABs) on the Pacific Ocean coasts
No full text“Red Tide” is the term commonly used to refer to Harmful Algal Blooms (HABs). This phenomenon occurs mainly in the coastal regions of the Pacific Ocean, causing large changes in the color of the water because they have pigments with which they capture sunlight. HABs are microalgae blooms that generate highly toxic substances known as marine toxins in their metabolism, which affect humans and animals. The main shellfish affected by Red Tide are filter feeders, especially mollusks such as mussels (Mytilus galloprovincialis or Mytilus edulis), Clams (Venerupissp.), Oysters (Ostrea edulis) or Scallops (Pecten maximus). All of them consume microalgae that concentrate these toxins in their tissues, converting them into highly toxic foods. Thus, the consequences of eating shellfish contaminated with Red Tide are serious, since the toxins act immediately and can cause death. Furthermore, there are carnivores, which that feed on filter feeders, such as loco and sea snails. The phytoplankton organisms and toxins found in the Pacific Ocean are present in Dinoflagellate species (Pyrrhophyta) as components of the Red Tide. Among the types of toxins are: Saxitoxin and Gonyatoxins (PSP, Paralytic Shcellfish Poisoning), Okadoic acid (DSP, Diarrhetic Shellfish Poisoning), Brevetoxins (NSP, Neurotoxic Shellfish Poisoning) and Ciguatoxin (CFP, Ciguatera Fish Poisoning). Also, the toxins present in diatom species are Domoic acid (ASP, Amnesic Shellfish Poisoning).“Marea roja” es el término comúnmente utilizado para referirse a las floraciones de algas nocivas (HAB). Este fenómeno se da principalmente en las regiones costeras del Océano Pacífico, provocando grandes cambios en el color del agua debido a que tienen pigmentos con los que captan la luz solar. Las FAN son floraciones de microalgas que generan en su metabolismo sustancias altamente tóxicas conocidas como toxinas marinas, que afectan a humanos y animales. Los principales mariscos afectados por la marea roja son los filtradores, especialmente moluscos como los mejillones (Mytilus galloprovincialis o Mytilus edulis), las almejas (Venerupi ssp.), las ostras (Ostrea edulis) o las vieiras (Pecten maximus). Todos ellos consumen microalgas que concentran estas toxinas en sus tejidos, convirtiéndolos en alimentos altamente tóxicos. Así, las consecuencias de comer mariscos contaminados con Marea Roja son graves, ya que las toxinas actúan de inmediato y pueden causar la muerte. Además, hay carnívoros, que se alimentan de filtradores, como los locos y los caracoles de mar. Los organismos del fitoplancton y las toxinas que se encuentran en el Océano Pacífico están presentes en las especies de Dinoflagelados (Pyrrhophyta) como componentes de la Marea Roja. Entre los tipos de toxinas se encuentran: Saxitoxina y Gonyatoxinas (PSP, Paralytic Shcellfish Poisoning), Ácido okadoico (DSP, Diarrhetic Shellfish Poisoning), Brevetoxinas (NSP, Neurotoxic Shellfish Poisoning) y Ciguatoxin (CFP, Ciguatera Fish Poisoning). Además, las toxinas presentes en las especies de diatomeas son el ácido domoico (ASP, Amnesic Shellfish Poisoning).Ingeniero/a Biomédico/
Calibration of mobility and traffic simulation models through machine learning
No full textUrban mobility is one of the main elements of intelligent transportation. In this context, computational mobility and traffic simulation models are harnessed by traffic engineers. Nevertheless, to obtain a scenario similar to real life needs to change parameters in the simulator, this process is iterative and time-consuming. It is traditionally done manually. These simulations help to enhance the traffic flow and predict congestion if something in the network changes.
Simulation of Urban Mobility (SUMO) is very popular in the world of traffic simulation. This software is a package of microscopic traffic and open source that simulates urban network behavior. However, these simulations are computationally expensive because of problems in the size of the scenario and the number of vehicles. The number of cars in a system can take a long processing time. This research proposes a methodology to automatically calibrate traffic simulations by counting cars in real time to obtain precise data of input of the simulator. First, many simulations are done to create an extensive dataset of examples by using different volumes of vehicles in entry lanes and probabilities in intersection lanes. Then data is interchanged from input/output to output/input to train the models. It is applied different machine learning techniques, such as Artificial Neural Networks, Random Forest (RF), and k-Nearest Neighbors (kNN) that are capable of estimating simulation results. It is presented with another option for calibration that combines machine learning models and a genetic algorithm if the proposed method does not work well. Ibarra city was selected as the main for calibration and two alternative scenarios with high prevalence in urban areas as well as the fact that their network structures differ from one another.
Results have shown Neural Networks have better performance in the first scenario to predict input values to the simulator. In the second scenario, Neural Networks also had better performance, however, the results were not so accurate. That is why the alternative that combines machine learning models with a genetic algorithm was performed. kNN achieved better performance in predicting the outputs from the simulator without its execution. Once a model with high precision was developed, a genetic algorithm was implemented to obtain the input values of the simulation having the counting of cars in intersections.La movilidad urbana es uno de los principales elementos del transporte inteligente, debido a su importancia y avance tecnológico, los ingenieros de tráfico aprovechan los modelos computacionales de movilidad y simulación de tráfico. Sin embargo, para obtener un escenario similar a la vida real es necesario cambiar parámetros en el simulador. Este proceso es iterativo y requiere mucho tiempo. Tradicionalmente se realiza de forma manual, es decir, el ingeniero de tráfico va cambiando los parámetros del simulador hasta obtener un escenario similar al observado. La importancia de las simulaciones radica en que ayudan a mejorar el flujo de tráfico y predecir la congestión si algo cambia en la red.
Simulation of Urban Mobility (SUMO) es una herramienta muy popular en el mundo de la simulación de tráfico. Este software es un paquete de tráfico microscópico y de código abierto que simula el comportamiento de la red urbana. Sin embargo, estas simulaciones son computacionalmente costosas debido a problemas en el tamaño del escenario y la cantidad de vehículos. La cantidad de automóviles en un sistema puede llevar mucho tiempo de procesamiento y calibración, por lo tanto, esta investigación propone una metodología para calibrar automáticamente simulaciones de tráfico mediante el conteo de automóviles en tiempo real para obtener datos precisos de entrada del simulador. Primero, se realizan muchas simulaciones para crear un extenso conjunto de datos de ejemplos utilizando diferentes volúmenes de vehículos en los carriles de entrada y probabilidades en los carriles de intersección. Luego, los datos se intercambian de entrada/salida a salida/entrada para entrenar los modelos. Se aplican diferentes técnicas de aprendizaje automático, como Redes Neuronales Artificiales, Bosque Aleatorio (RF) y k-Vecino más cercano (kNN) que son capaces de estimar resultados de los parámetros de entrada para la simulación. Se presenta otra opción de calibración que combina modelos de aprendizaje automático y un algoritmo genético si el método propuesto no funciona bien. Se seleccionó la ciudad de Ibarra como principal área para la calibración y dos escenarios alternativos con alta prevalencia en áreas urbanas, así como el hecho de que sus estructuras de red difieren entre sí.
Los resultados han demostrado que las redes neuronales tienen un mejor rendimiento en el primer escenario para predecir valores de entrada al simulador. En el segundo escenario, las redes neuronales también tuvieron un mejor rendimiento, sin embargo, los resultados no fueron tan precisos. Es por ello que se realizó la alternativa que combina modelos de aprendizaje automático con un algoritmo genético. kNN logró un mejor rendimiento al predecir las salidas del simulador sin su ejecución. Una vez desarrollado un modelo con alta precisión, se implementó un algoritmo genético para obtener los valores de entrada de la simulación teniendo el conteo de automóviles en las intersecciones.Ingeniero/a en Tecnologías de la Informació
Visualization of twitter conversations over time
No full textLa visualización de la información es un campo de análisis visual de datos que trabaja con información abstracta. También integra interacciones que facilitan a los usuarios asimilar la información mostrada y comprenderla rápidamente. Este trabajo se centra en el desarrollo de una herramienta de visualización que sigue todos los fundamentos y teorías implicadas en el desarrollo de la visualización para el análisis de datos de Twitter. Se analiza un aspecto muchas veces descuidado en la literatura a pesar de su importancia, concretamente con la herramienta de visualización se analizan y exploran las conversaciones de Twitter que tienen gran importancia y repercusión en aspectos sociales y políticos. Para obtener las conversaciones de Twitter se utiliza la API oficial de Twitter. Esta información básica se trata para obtener un archivo con nodos y enlaces muy genérico. A continuación se desarrolla la herramienta de visualización que recibe el fichero de nodos y enlaces y permite visualizar las conversaciones de Twitter. También permite ver la evolución de las conversaciones. Se valida el desarrollo y, por último, se prueba la herramienta de visualización en diferentes conjuntos de datos en los que se producen descubrimientos interesantes que pueden dar lugar a investigaciones relacionadas con los bots en Twitter. Gracias a la herramienta de visualización, los hallazgos se adaptan a una serie de problemas y conjuntos de datos. Por lo tanto, la herramienta desarrollada da paso a su uso en otras aplicaciones, permitiendo el descubrimiento y análisis de estructuras de red.Information visualization is a field of visual data analysis that works with abstract information. It also integrates interactions that facilitate users to assimilate the displayed information and understand it quickly. This work focuses on developing a visualization tool that follows all the fundamentals and theories involved in developing visualization for analyzing Twitter data. It analyzes an aspect often neglected in the literature despite its importance, specifically with the visualization tool Twitter conversations that have great importance and repercussions in social and political aspects are analyzed and explored. To obtain Twitter conversations, the official Twitter API is used. This basic information is treated to obtain a file with nodes and links that is very generic. Then the visualization tool is developed that receives the file of nodes and links and allows visualization of Twitter conversations. It also allows users to see how the conversations evolve. The development is validated, and finally, the visualization tool is tested on different datasets where interesting discoveries can lead to research related to bots on Twitter. Thanks to the visualization tool, the findings are adapted to a series of problems and datasets. Therefore the developed tool gives way to its use in other applications, allowing the discovery and analysis of network structures.Ingeniero/a en Tecnologías de la Informació
Computational studies of the metal-organic framework Cu2(CO2)4 + H2ABDC-X, (X = F, Cl, Br): stability, electronic structure, and defects
No full textIn the light of new technologies to fight climate change, MOFs are proven to be quite useful. Metal- organic frameworks (MOFs) are porous materials formed by linking organic units with metal clusters as nodes (SBU). Large porosity and surface area values make them a good candidate for any application where storage is involved (e.g., drug delivery, water harvesting, hydrogen and methane storage, carbon dioxide capture, and catalysis applications.) In this work, we have presented spin-density functional theory calculations (spin-DFT) to study the electronic properties of three different MOFs based on copper SBU and functionalized linker ABDC-X, X = F, Cl, Br (cf. Fig 3.7 from ref1) to assess photocatalytic applica- tions. Electronic relaxation with meta-GGA functionals (r2SCAN + rVV10) yielded an antiferromagnetic phase (AFM2) as the optimal state. All AFM2 structures show band gap energies inside the visible spectra, Eg = 2.5 − 2.7 eV showing good photoabsorption capabilities. Spin projected atomic density of states calculated with hybrid functional HSE06 displays ligand-to-metal (LMCT) and ligand-to-ligand (LLCT) charge transfer band gap excitations are present in all stable MOFs, which creates charge-separated states essential for photocatalysis. Aligned band edge positions against redox potentials of water splitting and CO2 reduction enabled MOF photocatalysis activity evaluation. Our findings encourage the application of copper based MOF functionalized with ABDC-X for photocatalytic water splitting and CO2 reduction. Future research will focus on ABDC-X functionalization with X = I, NH2, NO2, and explore other type of defects that could present even better electronic properties.A la luz de las nuevas tecnologías de lucha contra el cambio climático, los MOFs han demostrado ser bastante útiles. Las estructuras metal-orgánicas (MOF, por sus siglas en inglés) son materiales porosos formados por la unión de unidades orgánicas con clústeres metálicos como nodos (SBU). Sus altos valores de porosidad y área superficial los convierten en buenos candidatos para cualquier aplicación que implique almacenamiento (por ejemplo, entrega de fármacos, captación de agua, almacenamiento de hidrógeno y metano, captura de dióxido de carbono, así como también aplicaciones de catálisis). En este trabajo, se presenta cálculos de teoría funcional de densidad de espín (spin-DFT) para estudiar las propiedades electrónicas de tres MOFs diferentes construidos a partir de nodos de cobre y ligando ABDC-X fun- cionalizado con X = F, Cl, Br, para evaluar sus aplicaciones fotocatalíticas. La relajación electrónica con funcionales meta-GGA (r2SCAN + rVV10) dio como resultado que la fase antiferromagnética (AFM2) es la más óptima. Todas las estructuras AFM2 muestran energías de banda dentro del espectro visible, Eg = 2, 5 − 2, 7 eV mostrando buenas capacidades de fotoabsorción. La densidad de estados atómica proyectada de spin calculada con el funcional híbrido HSE06 muestra que las excitaciones de carga de ligando a metal (LMCT) y de ligando a ligando (LLCT) están presentes en todos los MOF estables, lo que crea estados separados de carga esenciales para la fotocatálisis. Alineación de las posiciones de las energías de banda con los potenciales redox de división de agua y reducción de CO2 permitió la evaluación de la actividad de fotocatálisis de los MOFs. Nuestros resultados alientan la aplicación de MOF basados en SBU de cobre y ligando ABDC-X funcionalizado con X = F, Cl, Br para la división fotocatalítica del agua y la reducción de CO2. La investigación futura se centrará en la funcionalización de ABDC-X, X = I, NH2, NO2, así como explorar otros tipos de defectos que podrían presentar propiedades electrónicas aún mejores.Físico/
Delaunay triangulation in surface three-dimensional point clouds
No full textThe present research work focuses on studying and developing an algorithm for reconstructing a surface based on a point cloud obtained with LiDAR technology. The algorithm seeks to find a quantitative measure of the smoothness and continuity of the terrain by analyzing it in small sections; based on this, the Delaunay triangulation is calculated using the projection of the points of each section to a tangent plane or cone.El presente trabajo de investigación se centra en el estudio y desarrollo de un algoritmo de reconstrucción de una superficie a partir de una nube de puntos obtenida con tecnología LiDAR. El algoritmo busca encontrar una medida cuantitativa de la suavidad y continuidad del terreno analizándolo en pequeñas secciones; en base a ello, se calcula la triangulación de Delaunay mediante la proyección de los puntos de cada sección a un plano o cono tangente.Matemático/
Silver nanoparticles (AgNPs): biosynthesis, characterization and biomedical application
No full textSilver nanoparticles (AgNPs) have gained much attention for a long time due to the interesting optical and antimicrobial properties that they display. Currently, AgNPs are most known for their unique ability to amplify signals in fluorescence and Raman spectroscopies. The current study aims to describe the biogenic synthesis and characterization of a stable solution of AgNPs using the aqueous extract of an industrial residue with no known use, Persea americana seeds. The reaction parameters such as temperature, pH, and reaction time were modified to standardize the synthesis process and, as far as possible, tune the optical properties of AgNPs. The resulting NPs were characterized with UV-vis spectroscopy and SEM microscopy, and the content of the extract was characterized with FTIR spectroscopy. It was found that the polyphenols present in the extract of P. americana participate in the synthesis and stabilization of AgNPs. The extract produced mostly spherical AgNPs, with an average size of 63 ± 25 nm and an absorption peak around 400 nm. These NPs can potentially be used for blue light filtering purposes, in the medical field, for example, to prevent blue-light overexposure diseases such as retinal damage, age-related macular degeneration (AMD), and insomnia.Las nanopartículas de plata (AgNPs) han atraído mucha atención durante mucho tiempo debido a las interesantes propiedades ópticas y antimicrobianas que muestran. Actualmente, las AgNPs son más conocidas por su capacidad única para amplificar señales en espectroscopías de fluorescencia y Raman. El presente estudio tiene como objetivo describir la síntesis biogénica y caracterización de una solución estable de AgNPs utilizando el extracto acuoso de un residuo industrial sin uso conocido, como es la semilla de aguacate (Persea americana). Los parámetros de reacción como el tipo de extracto, la temperatura, el pH y el tiempo de reacción se modificaron para estandarizar el proceso de síntesis y, en la medida de lo posible, ajustar las propiedades ópticas de las AgNPs. Las NPs resultantes se caracterizaron con espectroscopía UV-vis y microscopía SEM, mientras que el contenido del extracto se caracterizó con espectroscopía FTIR. Se encontró que los polifenoles presentes en el extracto de P. americana participan en la síntesis y estabilización de AgNPs. El extracto produjo AgNPs en su mayoría esféricas, con un tamaño promedio de 63 ± 25 nm y un pico de absorción alrededor de 400 nm. Estas NP pueden usarse potencialmente con fines de filtrado de luz azul, en el campo médico, por ejemplo, para prevenir enfermedades por sobreexposición a la luz azul, como daño a la retina, degeneración macular relacionada con la edad (DMAE) y el insomnio.Ingeniero/a Biomédico/
Artificial bee colony algorithm for nurse scheduling problem using high-performance computing
No full textThe Nurse Rostering Problem (NRP) is a combinatorial optimization problem that is tackled by assigning a set of nurses with different skills and contracts to different types of shifts, over a predefined scheduling period. An efficient nurse scheduling process allows hospitals to better handle last-minute changes and stay in compliance with labor laws. It also ensures smooth and effective communication among employees, and between schedulers and employees. The nurse rostering problem is characterized by the presence of a large set of constraints, which are usually divided into two categories: hard and soft constraints. Hard constraints are those that are rigidly enforced and should be met at all times. Violations of the soft constraints are to be avoided, if possible. Bee Colony Optimization (BCO) algorithm is proposed to tackle the NRP tested on a dataset of 30 nurses introduced in the First International Nurse Rostering Competition (INRC2010). The algorithm iteratively searches for the solution by going through a validation process which involves filtering the solution through all the constraints. The results produced by the proposed algorithm are very promising when compared with those produced by the five INRC2010 winners’ methods. Further investigation is still necessary for further improvement of the proposed algorithm.El problema de la lista de enfermeras (NRP) es un problema de optimización combinatoria que se aborda asignando un conjunto de enfermeras con diferentes habilidades y contratos a diferentes tipos de turnos, durante un período de programación predefinido. Un proceso eficiente de programación de enfermeras permite a los hospitales manejar mejor los cambios de última hora y cumplir con las leyes laborales. También garantiza una comunicación fluida y eficaz entre los empleados y entre los programadores y los empleados. El problema de la lista de enfermeras se caracteriza por la presencia de un gran conjunto de restricciones, que generalmente se dividen en dos categorías: restricciones duras y blandas. Las restricciones estrictas son aquellas que se aplican rígidamente y deben cumplirse en todo momento. Las violaciones de las restricciones blandas deben evitarse, si es posible. Se propone el algoritmo de optimización de colonias de abejas (BCO) para abordar el NRP probado en un conjunto de datos de 30 enfermeras presentado en la Primera Competencia Internacional de Listas de Enfermeras (INRC2010). El algoritmo busca iterativamente la solución pasando por un proceso de validación que implica filtrar la solución a través de todas las restricciones. Los resultados producidos por el algoritmo propuesto son muy prometedores en comparación con los producidos por los métodos de los cinco ganadores de INRC2010. Todavía es necesaria una mayor investigación para mejorar aún más el algoritmo propuesto.Ingeniero/a en Tecnologías de la Informació