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Diseño de un sistema IoT de bajo coste para la gestión de variables ambientales en agricultura de precisión
No full textLa creciente necesidad de optimizar los recursos hídricos y energéticos en la agricultura colombiana impulsa la adopción de tecnologías digitales que permitan la toma de decisiones basada en datos en tiempo real. Este trabajo presenta el diseño de un sistema de monitoreo ambiental basado en Internet de las Cosas (IoT) para cultivos de pequeña escala, empleando sensores de bajo costo y comunicación inalámbrica. La arquitectura propuesta especifica un microcontrolador ESP32 como unidad central de procesamiento y un sensor DHT22 para el monitoreo de temperatura y humedad del aire, complementado con módulos capacitivos de humedad del suelo y un protocolo de comunicación seguro en la nube. El diseño detalla la configuración de hardware, la estrategia de adquisición de datos y el flujo de comunicación basado en MQTT necesarios para la medición continua y la visualización remota de variables críticas en dispositivos móviles. Los resultados respaldan que la integración de sensores de bajo costo, conectividad IoT y herramientas de análisis de datos de código abierto constituye una estrategia factible y escalable para democratizar la agricultura de precisión en fincas de pequeña escala, fortaleciendo la sostenibilidad y la competitividad del sector agroempresarial colombiano
Estandarización de procesos en los laboratorios de simulación en actividades marítimas del CIDIAM
No full textEste artículo presenta un proyecto de estandarización de procesos en los laboratorios del Centro de Investigación, Desarrollo e Innovación para Actividades Marítimas (CIDIAM) de la Escuela Naval de Cadetes “Almirante Padilla” (ENAP), orientado a optimizar la eficiencia operativa, el control de calidad y la mejora continua en entornos académicos. Se aplicó una metodología de enfoque mixto y carácter descriptivo, que incluyó el diagnóstico integral del estado de los laboratorios, la formalización de procedimientos, el diseño de indicadores y la evaluación de impacto. Como principales logros, se implementaron documentos y protocolos para la administración de espacios, mantenimiento y calibración de equipos, limpieza y desinfección, gestión de emergencias, uso de laboratorios y organización de cursos de extensión. Estos avances fortalecen la trazabilidad de las operaciones, elevan los estándares de seguridad y optimizan la gestión de recursos, aportando un modelo metodológico replicable en otras instituciones de educación superior con laboratorios de alta especialización. Asimismo, el estudio resulta estratégico para el sector académico y militar, al fortalecer la formación técnica especializada, y abre la posibilidad de integrar tecnologías emergentes como la inteligencia artificial para potenciar la gestión futura de los laboratorios
Estandarización de los procesos de los laboratorios de la facultad de ingeniería en la sede el Bosque Popular
No full textEl presente artículo aborda la estandarización de procesos en los laboratorios de la Facultad de Ingeniería, sede Bosque Popular, presentando un enfoque estratégico con la finalidad de mejorar la eficiencia y calidad en la administración de estos entornos académicos. Inicialmente, se diagnostica el estado actual de dichos espacios, identificando falencias críticas en los protocolos, tales como ineficiencias operativas y falta de uniformidad en los procedimientos. Posteriormente, se desarrollan indicadores de conformidad que permiten monitorear el desempeño y facilitar la toma de decisiones informadas. Se logró actualizar la normatividad del uso de los laboratorios en un 54%, se hace la medición de la efectividad de los laboratorios mediante la formulación de 4 indicadores, se generaron 9 formularios para medir en tiempo real la percepción de los actores: docentes, estudiantes y auxiliares, se diseñó un mapa interactivo para que cualquier usuario pueda ubicar los 33 laboratorios que subraya la importancia de una gestión sistemática basada en datos para la mejora continua, proponiendo un marco integral que puede ser replicado en otros ámbitos educativos
Exception and sovereignty: critique of the social rule of law from Colombian jurisprudence and social studies of religion
No full textEsta investigación ofrece una lectura crítica del Estado Social de Derecho en Colombia a partir del análisis del estado de excepción como forma de gubernamentalidad. Tomando como base las reflexiones de Carl Schmitt & Giorgio Agamben, se argumenta que la excepcionalidad ha sido normalizada en el derecho constitucional colombiano, lo cual desdibuja los límites entre legalidad y soberanía. A través del estudio de la jurisprudencia de la Corte Constitucional y del examen de los dispositivos simbólicos que sostienen el poder, se revela cómo la figura del estado de excepción opera no solo como herramienta legal sino también como mecanismo de producción de subjetividades obedientes. Desde los estudios sociales de la religión y la teología política, se propone una comprensión ampliada del poder soberano, evidenciando las continuidades entre sacralidad, derecho y exclusión. La investigación concluye con una invitación a repensar el derecho desde una ética del cuidado, la desactivación de los dispositivos de obediencia y la construcción de nuevas formas de vida no sacrificables.This research offers a critical reading of the Social Rule of Law in Colombia by analyzing the state of exception as a form of governmentality. Drawing on the reflections of Carl Schmitt and Giorgio Agamben, it argues that exceptionality has been normalized within Colombian constitutional law, blurring the boundaries between legality and sovereignty. Through an examination of the jurisprudence of the Constitutional Court and the symbolic devices that sustain sovereign power, the article reveals how the state of exception operates not only as a legal mechanism but also as a producer of obedient subjectivities. From the perspectives of political theology and the social studies of religion, the paper offers an expanded understanding of sovereign power, highlighting the continuities between sacredness, law, and exclusion. The research concludes with a call to rethink the law from an ethics of care, the deactivation of obedience devices, and the construction of non-sacrificable forms of life
DYNAMIC STORAGE MANAGEMENT AND MULTIPLATFORM GRAPHICAL REPRESENTATION OF SURVEYS SUPPORTED ON JAVASCRIPT OBJECT NOTATION (JSON)
No full textEl presente artículo describe el proceso de generación de formularios dinámicos para dispositivos móviles y plataformas web, a través de la definición de un modelo de datos que tiene como objetivo definir la estructura de los formularios y el almacenamiento de la información que será enviada a diversas plataformas para su visualización.This document describes the format for submitting papers to the journal of Sogamoso Faculty at Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia. This shows in detail how the abstract, methods, results, discussion, tables, figures and references must be presente
Diseño y simulación de un sistema de respaldo trifásico tipo UPS para bombas centrífugas en pozos inyectores
No full textEl presente artículo presenta diseño y dimensionamiento de un sistema de respaldo trifásico tipo UPS para bombas centrífugas en pozos de inyección en el sector de hidrocarburos, para ello se inició con la recopilación de información, posteriormente el diseño con sus respectivas simulaciones. El diseño del UPS trifásico utiliza energías renovables aprovechando las condiciones ambientales locales. En este caso, la energía solar es viable debido a que los campos petroleros colombianos tienen un amplio tiempo al año de exposición a la radiación solar. El diseño del SAI tiene en cuenta la demanda de potencia de una bomba de 100 CV, con un dimensionamiento del sistema solar para un tiempo adecuado de apagado, aclarando que la bomba está controlada por un Centrilift de frecuencia variable de 111KVA (105,61HP) de Baker Hughes
A Neutrosophic Framework for Estimating Returns and Covariance
No full textFinancial data often contain ambiguities, contradictions, and indeterminacies, especially under conditions of missing information, noisy signals, or subjective expert judgments. Traditional statistical estimators are inadequate in such settings, leading to biased or inconsistent return and risk forecasts. This study introduces an enhanced class of estimators for the population mean under neutrosophic statistics to model expected returns and covariance matrices when ambiguity is present. We formulate neutrosophic estimators, extend the classical Markowitz portfolio theory to neutrosophic domains, and Modeling Expected Returns and Covariance Under Ambiguous Data Using Enhanced Estimators for the Population Mean U Modeling Expected Returns and Covariance Under Ambiguous Data Using Enhanced Estimators for the Population Mean Under Neutrosophic Statistics under Neutrosophic Statistics validate our method using ambiguous financial data simulated with real asset returns. Results show improved estimation accuracy and portfolio robustness under uncertainty compared to conventional approaches
Investigación de incidentes y accidentes de trabajo en una central hidroeléctrica, ubicada en Colombia
No full textEn la presente investigación, se aborda una problemática crítica en una central hidroeléctrica colombiana; la apatía de reportes de incidentes y accidentes laborales por parte de los trabajadores. Por medio de la aplicación de encuestas, entrevistas y observación directa, se identifican causas, tales como, el miedo a represalias por parte de jefes, la baja sensibilización y la falta de apropiación del sistema de reporte. Pese a contar con registros oficiales sin indicadores de eventos, el personal reveló haber vivido o presenciado situaciones que no fueron notificadas. La investigación propone acciones pedagógicas y participativas que promuevan una cultura preventiva, basada en la confianza, el reconocimiento y la formación experiencial. La propuesta busca no solo fortalecer la seguridad en la Central, sino también generar impacto positivo en el bienestar físico, mental y social de los colaboradores, mejorando la gestión de riesgos laborales y fomentando entornos de trabajo seguros y humanos
Cálculo numérico de un circuito eléctrico del tipo RC mediante RK4
No full textEl Cálculo Infinitesimal es una asignatura básica y fundamental para todo estudiante de ingeniería y por extensión para otras especialidades. En la solución de problemas donde intervienen circuitos eléctricos la presencia del Cálculo es determinante, pero surge el grave problema de que la gran mayoría de los futuros ingenieros, presentan serias dificultadas en su aprendizaje y aplicación. Una variante para resolver estos problemas está presente en el empleo de las Transformadas de Laplace, procedimiento que excluye el Cálculo, siendo su principio matemático netamente algebraico, no exento de dificultades.
Otra forma de abordar la situación planteada está presente en el empleo de Métodos Numéricos en la solución de Ecuaciones Diferenciales a través del método de Runge-Kutta (RK4). Y es precisamente sobre este aspecto que trata el presente artículo
Obfuscated Malware attack detection using a feedforward neural network incorporating a Squeeze-and-Excitation (SE) attention mechanism.
No full textObjetivo: detectar ataques de Malware Obfuscated mediante una red neuronal feedforward incorporando un mecanismo de atención tipo Squeeze-and-Excitation (SE).
Metodología: se emplea la metodología Knowledge Discovery in Databases (KDD) como marco analítico para la minería de datos, esta metodología permite examinar grandes volúmenes de información, identificar patrones y convertirlos en conocimiento para la toma de decisiones. Tomando para la experimentación el conjunto de datos Malware Memory Analysis CIC-MalMem-2022, publicado por el Instituto Canadiense de Ciberseguridad.
Resultados: los modelos de redes neuronales artificiales han demostrado un desempeño sólido en tareas de clasificación evaluado mediante la matriz de confusión. Arquitecturas como las redes neuronales recurrentes (RNN) y las unidades de puerta recurrente (GRU) presentan ventajas significativas. No obstante, el modelo de red neuronal feedforward con mecanismo de atención Squeeze-and-Excitation (RNF+SE) destaca por su precisión y por la reducción de falsos positivos y negativos.
Discusión: al aplicar las métricas generales de evaluación la red neuronal con mecanismo de atención Squeeze-and-Excitation (RNF+SE) sobresale con una exactitud, F1-score y ROC-AUC destacables, demostrando ser el modelo preciso y robusto.
Conclusiones: el estudio demuestra que la integración del mecanismo de atención Squeeze-and-Excitation (SE) en una red neuronal profunda (RNF+SE) mejora significativamente la detección de malware ofuscado, superando modelos tradicionales en precisión. A pesar de su mayor costo computacional, su capacidad para recalibrar dinámicamente la importancia de las características lo posiciona como una alternativa eficiente para entornos de ciberseguridad.Objective: to detect Obfuscated Malware attacks by means of a feedforward neural network incorporating a Squeeze-and-Excitation (SE) type attention mechanism.
Methodology: the Knowledge Discovery in Databases (KDD) methodology is used as an analytical framework for data mining. This methodology allows examining large volumes of information, identifying patterns and converting them into knowledge for decision making. Taking for experimentation the Malware Memory Analysis CIC-MalMem-2022 dataset, published by the Canadian Cybersecurity Institute.
Results: Artificial neural network models have demonstrated robust performance in classification tasks evaluated using the confusion matrix. Architectures such as recurrent neural networks (RNN) and recurrent gating units (GRU) have significant advantages. However, the feedforward neural network model with Squeeze-and-Excitation (RNF+SE) attention mechanism stands out for its accuracy and reduction of false positives and negatives.
Discussion: when applying the general evaluation metrics, the neural network with Squeeze-and-Excitation attention mechanism (RNF+SE) stands out with outstanding accuracy, F1-score and ROC-AUC, proving to be the accurate and robust model.
Conclusions: The study demonstrates that the integration of the Squeeze-and-Excitation (SE) attention mechanism in a deep neural network (RNF+SE) significantly improves the detection of obfuscated malware, surpassing traditional models in accuracy. Despite its higher computational cost, its ability to dynamically recalibrate feature importance positions it as an efficient alternative for cybersecurity environments