Abstract: Optimal power flows are used in electrical systems to optimize the distribution of electrical energy. In general terms, the aim is to minimize the costs associated with the generation and distribution of electrical energy while meeting the system's operational and safety constraints. To achieve this, mathematical algorithms are used to solve the problem of finding the optimal power flow, resulting in the flows in each transmission line of the system. These algorithms take into account various input factors, such as energy demand, the generation capacity of power plants, operational constraints of transmission lines, and the costs associated with energy generation and distribution. They aim to maximize the efficiency of the electrical system by minimizing costs while meeting operational and safety constraints. In this research, a custom tool is developed using MATLAB programming to determine the optimal power flow of an EPS and, additionally, to consider system constraints. The IEEE 14-bus EPS is used as a reference for analysis, where its optimal power flow is obtained, and both emissions and fuel cost constraints are analyzed, thus encompassing power optimization while considering environmental issues.

Resumen: Los flujos óptimos de potencia se emplean en sistemas eléctricos para optimizar la distribución de energía eléctrica. En términos generales, se busca minimizar los costos asociados a la generación y distribución de energía eléctrica, mientras se cumplen con las restricciones operativas y de seguridad del sistema. Para lograr esto, se utilizan algoritmos matemáticos que permiten resolver el problema de encontrar el flujo de potencia óptimo, obteniéndose como resultado los flujos en cada línea de transmisión del sistema. Estos algoritmos tienen en cuenta diversos datos de entrada factores, como la demanda de energía, la capacidad de generación de las centrales eléctricas, las restricciones operativas de las líneas de transmisión y los costos asociados a la generación y distribución de energía eléctrica, y tienen como objetivo además buscan maximizar la eficiencia del sistema eléctrico, a través de la minimización de los costos y cumpliendo con las restricciones operativas y de seguridad del sistema. De esta manera en el presente trabajo de investigación se realiza una herramienta propia con programación en MATLAB que determina el flujo óptimo de potencia de un SEP y además considerando las restricciones del sistema, se ha tomado como referencia para el análisis el SEP de 14 barras de la IEEE en donde se obtiene su flujo óptimo de potencia y se analizan las restricciones tanto de emisiones como de costos de los combustibles abarcando de esta manera la optimización de potencia y considerando el tema ambiental.

Abstract: The present study aims to generate a semi-structured dataset for student regulation frequently asked questions presented by students of the School of Systems Engineering and Computing at the Pedagogical and Technological University of Colombia. The methodology is conducted under a quantitative deductive and applied approach. A data collection instrument for questions is generated in natural language, undergoing preprocessing, analysis, and post-processing of data. Unsupervised machine learning is applied to clustering algorithms and techniques for assessing the importance of terminology relative to their frequencies in a document. As a result, 33 categories of words related to a central reference element are obtained from a set of 197 questions. In conclusion, the present research study provides a set of questions stored in a JSON format that serve as input for training a conversational agent based on Deep Learning.

Resumen: El presente estudio tiene como finalidad generar un conjunto de datos de arquitectura semiestructurada para preguntas frecuentes sobre el reglamento estudiantil que son realizadas por estudiantes de la Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia. La metodología se desarrolla bajo un enfoque cuantitativo de aproximación deductiva y aplicada. Un instrumento de recolección de preguntas es generado en lenguaje natural, siendo sometidas a preprocesamiento, análisis y postprocesamiento de datos. Se aplica el aprendizaje automático de tipo no supervisado a algoritmos de agrupamiento y técnicas de evaluación de importancia de términos. Como resultado, se obtienen 33 categorías de palabras relativas a un elemento central de referencia, partiendo de un conjunto de 197 preguntas. En conclusión, la presente investigación brinda preguntas almacenadas en un documento de formato JSON que sirven como insumo para el entrenamiento de un agente conversacional basado en Deep Learning.

Resumen La floricultura es un sector de creciente importancia a nivel mundial, contribuyendo a la generación de empleo, ingresos y a la promoción de la biodiversidad y la sostenibilidad. Este estudio tuvo como objetivo identificar los factores que influyen en la adopción de la floricultura como cultivo alternativo en la provincia de Leoncio Prado, Perú, y evaluar su viabilidad económica. Para ello, se encuestó a 269 agricultores, analizando actitudes, aptitud de la tierra, factores socioeconómicos y ambientales. Mediante análisis descriptivo, pruebas de chi-cuadrado y regresión logística (p < 0,1) se seleccionaron los factores influyentes. Además, se emplearon múltiples algoritmos de aprendizaje automático (Árboles de Decisión, Regresión Logística, KNN, SVM, Ensemble, Redes Neuronales, Naive Bayes) con validación cruzada (k = 5) y métricas AUC para modelar la intención de adopción. Se desarrollaron escenarios incrementando la predisposición a adoptar la floricultura, y se realizó un análisis económico de ocho especies tropicales (Ginger Rojo, Anturio, Bastón del Emperador, Heliconia, Gardenia, Pico de Loro, Heliconias Golden, Maracas). Los resultados revelan que la disposición a cambiar de cultivo, la participación en campañas de sensibilización, la destinación de áreas a la conservación y el control de costos son factores clave. El modelo de redes neuronales alcanzó un AUC de 83,3% y escenarios mejorados indican que la adopción podría incrementar hasta en 11,32%. El Ginger Rojo demostró alta rentabilidad (VAN S/10428; TIR 51%; PRI 0,7 años). En conclusión, la floricultura representa una alternativa económica y ambientalmente viable que contribuye a la diversificación agrícola y a la sostenibilidad.

Abstract Floriculture is a sector of growing global importance, contributing to employment generation, income creation, and the promotion of biodiversity and sustainability. This study aimed to identify the factors influencing the adoption of floriculture as an alternative crop in the province of Leoncio Prado, Peru, and to assess its economic viability. A total of 269 farmers were surveyed, analyzing attitudes, land suitability, and socioeconomic and environmental factors. Influential factors were identified using descriptive analysis, chi-square tests, and logistic regression (p < 0.1). Additionally, multiple machine learning algorithms (Decision Trees, Logistic Regression, KNN, SVM, Ensemble, Neural Networks, Naive Bayes) with cross-validation (k = 5) and AUC metrics were employed to model adoption intentions. Scenarios were developed to increase the willingness to adopt floriculture, and an economic analysis of eight tropical species (Red Ginger, Anthurium, Emperor's Staff, Heliconia, Gardenia, Parrot's Beak, Golden Heliconias, Maracas) was conducted. The results reveal that willingness to change crops, participation in awareness campaigns, allocation of areas for conservation, and cost control are key factors. The neural network model achieved an AUC of 83.3%, and improved scenarios indicate that adoption could increase by up to 11.32%. Red Ginger demonstrated high profitability (NPV S/10428; IRR 51%; PBP 0.7 years). In conclusion, floriculture represents an economically and environmentally viable alternative that contributes to agricultural diversification and sustainability.

ABSTRACT The study seeks to identify the dualities between the use of artificial intelligence (AI) in education and the risks of algorithmic biases. This qualitative research is a systematic literature review with bibliometric support. Data collection took place across the Scopus, Web of Science, and ScienceDirect databases, ultimately selecting 16 articles for analysis and interpretation. The hypothesis posits that algorithmic biases in education may compromise the equity and effectiveness of educational processes. Biases were observed from the coding of algorithms to automated processing, potentially impacting student performance and widening inequalities. Suggested mitigation measures include care in the training and implementation phases of algorithms, the development of algorithmic repair practices, platform supervision, and the need for fair and reliable technologies. In addressing the hypothesis, the study concludes that the effectiveness of AI in education depends on continuous, inclusive training of algorithms and user awareness of algorithmic bias risks, enabling systems to improve in ways that prevent the reproduction of social injustices. An ethical and collaborative approach is recommended to ensure AI contributes to a fairer education system. Interaction between students and AI can foster critical reflection on received feedback, as students need to identify whether results are reliable, up-to-date, and unbiased, considering the time required for algorithms to incorporate new training data.

RESUMO O estudo busca identificar as dualidades entre o uso da inteligência artificial (IA) na educação e os riscos de vieses algorítmicos. A pesquisa se insere como qualitativa e uma revisão sistemática de literatura com apoio bibliométrico. A coleta de dados ocorreu nas bases Scopus, Web of Science e ScienceDirect, e ao final foram selecionados 16 artigos para análise e interpretação. A hipótese levantada é de que os vieses algorítmicos na educação podem comprometer a equidade e a eficácia dos processos educativos. Os vieses foram apontados desde a codificação dos algoritmos até o processamento automatizado, o que pode impactar o desempenho dos alunos e ampliar as desigualdades. Medidas sugeridas para mitigação incluem os cuidados nas fases de treinamento e implementação dos algoritmos, desenvolvimento de práticas de reparação algorítmica, supervisão das plataformas e a necessidade de tecnologias justas e confiáveis. Como resposta à hipótese, conclui-se que a eficácia da IA na educação depende de um treinamento contínuo e inclusivo dos algoritmos e da conscientização de seus usuários sobre os riscos dos vieses algorítmicos, de forma que os sistemas possam ser aperfeiçoados para evitar a reprodução de injustiças sociais. Recomenda-se uma abordagem ética e colaborativa para garantir que a IA contribua para uma educação mais justa. A interação entre os alunos e a IA pode suscitar uma reflexão crítica sobre os feedbacks recebidos, pois eles precisam saber identificar se os resultados são confiáveis, atualizados e não tendenciosos, uma vez que a IA pode demorar a incorporar novos dados de treinamento nos algoritmos.

RESUMEN El estudio busca identificar las dualidades entre el uso de la inteligencia artificial (IA) en la educación y los riesgos de sesgos algorítmicos. Esta investigación es cualitativa y se llevó a cabo una revisión sistemática de la literatura con apoyo bibliométrico. La recolección de datos se realizó en las bases de datos Scopus, Web of Science y ScienceDirect, y finalmente se seleccionaron 16 artículos para su análisis e interpretación. La hipótesis planteada es que los sesgos algorítmicos en la educación pueden comprometer la equidad y la eficacia de los procesos educativos. Se destacaron sesgos desde la codificación de los algoritmos hasta el procesamiento automatizado, lo cual puede afectar el rendimiento estudiantil y ampliar las desigualdades. Las medidas de mitigación sugeridas incluyen cuidados en las fases de capacitación e implementación de los algoritmos, el desarrollo de prácticas de reparación algorítmica, la supervisión de plataformas y la necesidad de tecnologías justas y confiables. En respuesta a la hipótesis, se concluye que la efectividad de la IA en la educación depende de un entrenamiento continuo e inclusivo de los algoritmos y de la concienciación de sus usuarios sobre los riesgos de sesgos algorítmicos, de modo que los sistemas puedan mejorarse para evitar la reproducción de injusticias sociales. Se recomienda un enfoque ético y colaborativo para asegurar que la IA contribuya a una educación más justa. La interacción entre los estudiantes y la IA puede impulsar una reflexión crítica sobre el feedback recibido, ya que necesitan saber identificar si los resultados son fiables, actualizados y libres de sesgos, dado que la incorporación de nuevos datos de formación en los algoritmos puede llevar tiempo.

Resumo A irradiância descendente de onda longa DLF é uma das principais componentes do balanço de radiação à superfície (SRB, Surface Radiation Balance); porém, sua medição não é frequente. A cobertura de nuvens modula o seu comportamento e o fluxo de céu claro DLF0 tem peso predominante no valor final de DLF. O presente trabalho mostra que, nas atmosferas tropical e de latitudes médias, DLF0 pode ser representado como as contribuições em três intervalos espectrais específicos: R1 (λ < 7.5 µm), R2 (7.5 a 14 µm) e R3 (λ > 14 µm). R1 e R3 são descritos em boa aproximação pelo espectro de corpo negro à temperatura de abrigo (Tscr), enquanto R2 possui emissividade média que depende principalmente da água precipitável (w). Apresenta-se um modelo simples e fisicamente consistente (OLD0 no que segue), apropriado para estimar DLF0 à superfície. A validação de OLD0 com dados de superfície (21 estações em escala mundial) mostra acurácia com viés MBE inferior a 6 W.m-2 e dispersão (desvio padrão STD) menor que 12 W.m-2 para valores típicos DLF0 ~ 300-400 W.m-2 compatíveis com a precisão dos pirgeômetros). O algoritmo proposto mostra desempenho superior ao dos usuais, exibindo uma média dos desvios absolutos MAE ~ 2.8 W.m-2. Em contraste, outros algoritmos frequentemente usados exibem MAE entre 8.1 e 15.9 W.m-2.

Abstract Downward longwave irradiance DLF is one of the main components of the surface radiation balance (SRB), but its direct measurement is currently limited. Clouds modulate its behavior, and clear-sky DLF0 is predominant in composition of the final DLF value. It is shown that in mid-latitude and tropical atmospheres, DLF0 can be represented as the sum of fluxes from three distinct spectral regions: R1 (λ < 7.5 µm), R2 (7.5 to 14 µm), and R3 (λ > 14 µm). R1 and R3 are closely described by blackbody radiation at screen temperature (Tscr), while R2 exhibits a mean emissivity that primarily depends on total precipitable water (w). It is presented a simple yet consistent physically-based model (hereafter denoted by OLD0), suitable for estimation of DLF0 at ground level. Validation of OLD0 with ground-based data of a worldwide set of 21 stations shows fair accuracy with bias MBE lower than 6 W.m-2 and spread (standard deviation STD) lower than 12 W.m-2 for typical values DLF0 ~ 300-400 W.m-2, compatible with surface pyrgeometer measures. The proposed algorithm outperforms existing methods, achieving a mean bias error (in module |MBE|) of approximately 2.8 W.m-2. In contrast, other widely used algorithms typically exhibit |MBEs| ranging from 8.1 to 15.9 W.m-2.

Resumo Esta pesquisa analisa o programa público compulsório (com crédito) de seguro agrícola Proagro Mais, que é um dos maiores programas de gestão de risco rural no Brasil, que também é focado nos produtores de pequena escala. Especificamente, foi avaliado o impacto deste programa no valor do crédito obtido por hectare pelos pequenos produtores de milho no Estado do Paraná. O principal componente da informação é um grande banco de dados de mutuários de crédito agrícola composto por 93.303 indivíduos. A metodologia inclui pareamento por escore de propensão (PSM) no ano final (usando três algoritmos de pareamento diferentes) e PSM (na linha de base) juntamente com diferenças em diferenças. Os resultados mostram efeitos ambíguos do tratamento nos indivíduos tratados, porém todos eles com impactos reduzidos quando comparados com as médias da variável de resultado. Isso sugere que o grupo de controle pode ter utilizado outras ferramentas de gestão de risco agrícola além do Proagro Mais para mitigar os efeitos da baixa produção no crédito médio por hectare. Cabe ressaltar que, esta pesquisa é um dos poucos estudos de avaliação de impacto sobre seguro agrícola na América Latina. Brasil escala Especificamente Paraná 93303 93 303 93.30 (PSM usando diferentes base tratados resultado Latina 9330 9 30 93.3 933 3 93.

Abstract This research analyzes a public compulsory crop-credit public insurance program, Proagro Mais, which is one of the largest agricultural risk management programs in Brazil and is also focused on smallholder producers. In particular, this study assesses the influence of the program on the amount of credit obtained per hectare by smallholder corn producers in the state of Paraná, Brazil. The primary dataset is a comprehensive database of agricultural credit borrowers comprising 93.303 individuals. The methodology incorporates the propensity score matching (PSM) at the endline year, employing three distinct matching algorithms, and PSM at the baseline, coupled with the difference-in-differences method. The results indicate that the treatment had ambiguous effect on the treated, with reduced impacts when compared with the outcome variable means. This suggests that the control group may have employed agricultural risk management tools other than Proagro Mais to mitigate the effects of low production on the average credit per hectare. It should be noted that this research represents one of the few impact evaluation studies on crop insurance in Latin America. cropcredit particular Paraná 93303 93 303 93.30 individuals (PSM year algorithms baseline differenceindifferences difference differences method treated means America 9330 9 30 93.3 933 3 93.

ABSTRACT Introduction/framework/objectives: Artificial Intelligence has shown very intense development in recent years, in several areas, with Work Market being no exception. Furthermore, many researchers predict drastic changes in the way it is organized and consequent unemployment and associated economic, social, legal and emotional issues. The aim of this review is to summarize the data that will help to clarify the situation and better guide Occupational Health and Safety professionals. Methodology: This is a Bibliographic Review, initiated through a search carried out in April 2023 in the databases “CINALH plus with full text, Medline with full text, Database of Abstracts of Reviews of Effects, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Cochrane Database of Systematic Reviews, Cochrane Methodology Register, Nursing and Allied Health Collection: comprehensive, MedicLatina and RCAAP”. Content: Artificial networks function as models with the capacity to store and use data, through simplified application algorithms. They mimic human neural networks; making the best decision, based on the information collected, making it possible to carry out tasks previously considered exclusively human. The machine progressively learns from its mistakes; that is, being able to solve problems for which they were not programmed, based on "experience", examples and analogies. Discussion and Conclusions: The consequences described in the literature regarding the interaction of Artificial Intelligence with Work are not consensual, even though most researchers consider that this will be the most abrupt and serious change faced by humanity, to the extent that it could be possible that the majority of the world's population become unemployed and without a means of subsistence, with all the associated implications, in a much shorter period of time than most can imagine. Some countries value this issue more, which is why they have already started studies or even applied practical measures to try to alleviate these problems. It would be very relevant to publicize the topic to employers, managers, human resources and workers, also evaluating how many companies apply Artificial Inteligence, in what way and how this has changed variables such as productivity, number of jobs and type of tasks; as well as what were the main mistakes made on this journey and what are the best ways to mitigate them, publicizing the process and the conclusions obtained, publishing such information in a magazine in the area.

RESUMO Introdução/enquadramento/objetivos: A Inteligência Artificial tem apresentado um desenvolvimento muito intenso nos últimos anos, em diversas áreas, não sendo o Mercado de Trabalho uma exceção. Para além disso, muitos investigadores preveem mudanças drásticas na forma de este ser organizado e consequente alteração a nível de desemprego e questões económicas, sociais, legais e emocionais associadas. Pretende-se com esta revisão sintetizar os dados que mais ajudarão a elucidar a situação e a melhor orientar os profissionais da Saúde e Segurança Ocupacionais. Metodologia: Trata-se de uma Revisão Bibliográfica, iniciada através de uma pesquisa realizada em abril de 2023 nas bases de dados “CINALH plus with full text, Medline with full text, Database of Abstracts of Reviews of Effects, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Cochrane Database of Systematic Reviews, Cochrane Methodology Register, Nursing and Allied Health Collection: comprehensive, MedicLatina e RCAAP”. Conteúdo: As redes artificiais funcionam como modelos com capacidade para armazenar e usar dados, através de algoritmos de aplicação simplificada. Eles imitam as redes neuronais humanas; tomando a melhor decisão, em função da informação recolhida, possibilitando a realização de tarefas anteriormente consideradas como exclusivamente humanas. A máquina aprende progressivamente com os seus erros; ou seja, passa a conseguir resolver problemas para os quais não foram programadas, em função da "experiência", exemplos e analogias. Discussão e Conclusões: As consequências descritas na literatura em relação à interação da Inteligência Artificial com o Trabalho não são consensuais, ainda que a maioria dos investigadores considere que isso será a mudança mais brusca e grave enfrentada pela humanidade, na medida em que poderá ser possível que a maioria da população mundial fique desempregada e sem meios de subsistência, com todas as implicações associadas, num prazo muito mais curto do que a maioria poderá imaginar. Alguns países valorizam mais este assunto, pelo que já iniciaram estudos ou até a aplicação de medidas práticas para tentar atenuar esses problemas. Seria muito relevante divulgar o tema perante empregadores, chefias, recursos humanos e trabalhadores, avaliando também quantas empresas aplicam a Inteligência Artificial, de que forma e como tal alterou variáveis como produtividade, número de postos de trabalho e tipo tarefas; bem como quais os principais erros executados nessa caminhada e quais as melhores formas de os atenuar, divulgando o processo e as conclusões obtidas, publicando tais informações em revista da área.

Resumen. La discusión sobre la regulación de plataformas se ha centrado, tanto en la academia, como en organismos internacionales y agencias de la competencia, en las herramientas del modelo neoclásico de regulación: cuotas de mercado y análisis de bienestar, entre otras. Más recientemente el big data y los algoritmos han pasado a ser centrales en estos debates. El objetivo de este artículo es analizar, desde una perspectiva crítica, la evolución de esta discusión, su impacto en las diferentes propuestas legislativas, y el largo período que llevó a la Unión Europea a adoptar, en 2022, la regulación de estas corporaciones. Adicionalmente, se sugieren nuevos instrumentos de políticas públicas que puedan superar estas nuevas normativas.

Abstract. The discussion on platform regulation has focused, both in academia and in international organizations and competition agencies, on the tools of the neoclassical regulatory model: market shares and welfare analysis, among others. More recently, big data and algorithms have become central to these debates. The aim of this article is to analyze, from a critical perspective, the evolution of this discussion; its impact on the different legislative proposals, and the long period that led the European Union to adopt, in 2022, the regulation of these corporations. In addition, new public policy instruments are suggested to overcome these new regulations.

Resumo. A discussão sobre a regulamentação das plataformas tem se concentrado, tanto na academia, quanto em organismos internacionais e agências de concorrência, nas ferramentas do modelo neoclássico de regulamentação: quotas de mercado e análise de bem-estar, entre outras. Mais recentemente, o big data e os algoritmos passaram a ser centrais nesses debates. O objetivo deste artigo é analisar, a partir de uma perspectiva crítica, a evolução dessa discussão, seu impacto nas diferentes propostas legislativas e o longo período que levou a União Europeia a adotar, em 2022, a regulamentação dessas corporações. Adicionalmente, sugerem-se novos instrumentos de políticas públicas que possam superar essas novas normativas.

Resumen Este documento estudia la evolución de la estructura de la economía colombiana empleando herramientas de la teoría de redes. Para lograr el objetivo se construyeron las matrices insumo-producto (MIP) actividad-actividad para 61 ramas en los años 2005 a 2021 y se emplean el diámetro y la densidad para caracterizar las redes. Adicionalmente, se usan algoritmos de detección de comunidades para identificar las ramas de actividad económica que tienen una interconexión más fuerte cada año. Finalmente, se emplea, por primera vez en la literatura de análisis de redes, una metodología de análisis de estabilidad de clústeres para detectar cambios de un año a otro en la composición de las comunidades. Se encuentran siete comunidades y la existencia de cambios en la red que se reflejan en la MIP durante el periodo 20052021; sin embargo, no son sustanciales como para evidenciar fuertes cambios estructurales, al menos desde un punto de vista de comunidades.

Abstract This paper studies the evolution of the structure of the Colombian economy using network theory tools. To achieve this objective, activity-activity input-output (I-O) matrices for 61 sectors were constructed for the years 2005 to 2021, and diameter and density were used to characterize the networks. Additionally, community detection algorithms were used to identify the economic activity sectors that have a stronger interconnection each year. Finally, for the first time in the network analysis literature, a cluster stability analysis methodology was used to detect changes in community composition from one year to another. Seven communities were identified, and changes in the network were found to be reflected in the I-O matrix during the period 2005-2021; however, these were not substantial enough to evidence strong structural changes, at least from a community perspective.

Resumen El octavo objetivo de la Agenda 2030 pretende promover el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo, así como el trabajo decente para todos. El comercio internacional es un medio indispensable para favorecer y lograr su cumplimiento. Mantener la productividad y rentabilidad en la producción de bienes exportables, como el ron cubano, es esencial para satisfacer esta meta. El presente trabajo presenta una metodología para determinar un equipamiento tecnológico adecuado que permita reducir las pérdidas de materiales y productos durante la obtención de rones, en la Unidad Empresarial de Base (UEB) Manuel Fariñas Núñez de Santiago de Cuba. Para conocer los problemas tecnológicos existentes, se realizó una observación del funcionamiento de todos los dispositivos técnicos utilizados en la producción. Se recolectaron los datos referentes a las variables significativas de operación y se visitó el almacén de la empresa para cuantificar los suministros de reserva. A partir de un balance macroscópico de energía mecánica, se desarrolló un modelo matemático y un algoritmo de solución del problema. Durante la investigación, se detectó que, en el área de filtración del ron añejado, existen pérdidas del producto debido a daños en las tuberías. La metodología desarrollada permitió identificar el diámetro que satisface las condiciones de operación del sistema; además, posibilita obtener algoritmos de cálculos para seleccionar o identificar parámetros óptimos en sistemas productivos. La correcta escogencia y operación del equipamiento tecnológico garantiza la productividad y rentabilidad de una empresa.

Abstract The goal eight of the 2030 Agenda aims to promote sustained, inclusive and sustainable economic growth, full and productive employment, as well as decent work for all. International trade is an indispensable means to stimulate and achieve its fulfillment. Maintaining productivity and profitability in the production of exportable goods, such as Cuban rum, is essential to meet this goal. The present article presents a methodology to determine the adequate technological equipment that allows reducing the losses of materials and products during the obtaining of rums, at the UEB (Base Business Unit) Manuel Fariñas Núñez, in Santiago de Cuba. To find out the existing technological problems, an observation of the operation of all the technical devices used in production was carried out. Data regarding significant operating variables were collected and the company’s warehouse was visited to quantify reserve supplies. From a macroscopic balance of mechanical energy, a mathematical model and an algorithm for solving the problem were developed. During the investigation, it was detected that in the filtration area of the aged rum there are losses of the product due to breakdowns in the pipes. The developed methodology allowed identifying the diameter that satisfies the operating conditions of the system; in addition, it allows obtaining calculation algorithms to select or identify optimal parameters in production systems. The correct selection and operation of technological equipment guarantees the productivity and profitability of a company.

Resumen Introducción: Leptodactylus latinasus y Physalaemus cuqui son especies de anuros simpátricos con requerimientos ambientales similares y modos reproductivos contrastantes. La configuración climática determina los patrones de distribución y promueve la simpatría de los nichos ambientales, pero la especificidad/selectividad determina el éxito de los modos reproductivos. Los modelos de distribución de especies (MDE) son una herramienta valiosa para predecir distribuciones espacio-temporales basadas en la extrapolación de predictores ambientales. Objetivos: Determinar la distribución espacio-temporal de los nichos ambientales y evaluar si las áreas protegidas de la base de Datos Mundial de Áreas Protegidas (DMAP) permiten la conservación de estas especies en el escenario actual y futuro. Métodos: Aplicamos diferentes algoritmos para predecir la distribución y superposición espacio-temporal de nichos ambientales de L. latinasus y P. cuqui dentro de América del Sur en el último máximo glacial (UGM), Holoceno medio, actual y futuro. Evaluamos el estado de conservación de ambas especies con las unidades de conservación de la DMAP. Resultados: Todos los algoritmos aplicados mostraron un alto rendimiento para ambas especies (TSS = 0.87, AUC = 0.95). Las predicciones de L. latinasus mostraron amplios nichos ambientales desde LGM hasta el escenario actual (49 % de nichos estables, 37 % de nichos ganados y 13 % de nichos perdidos), sugiriendo fidelidad histórica por regiones climático-ambientales estables. En la transición actual-futura L. latinasus incrementaría la cantidad de nichos estables (70 %) y perdidos (20 %), sugiriendo fidelidad por regiones de tierras bajas y la posible tendencia hacia el microendemismo. P. cuqui pierde nichos ambientales desde el LGM al escenario actual (25 %) y en la transición actual-futura (63 %), incrementando la simpatría ambiental entre ambas especies; 31 % de superposición espacial en el escenario actual y 70 % en el futuro. Conclusión: Los eventos de sequía extrema y las variaciones de precipitaciones, derivados del cambio climático, sugieren la pérdida de nichos ambientales para estas especies, actualmente no se encuentran amenazadas, pero no están adecuadamente protegidas por las unidades de conservación. La pérdida de nichos ambientales aumenta la simpatría espacial que representa un nuevo desafío para estos anuros y la conservación de sus poblaciones.

Abstract Introduction: Leptodactylus latinasus and Physalaemus cuqui are sympatric anuran species with similar environmental requirements and contrasting reproductive modes. Climatic configuration determines distribution patterns and promotes sympatry of environmental niches, but specificity/selectivity determines the success of reproductive modes. Species distribution models (SDM) are a valuable tool to predict spatio-temporal distributions based on the extrapolation of environmental predictors. Objectives: To determine the spatio-temporal distribution of environmental niches and assess whether the protected areas of the World Database of Protected Areas (WDPA) allow the conservation of these species in the current scenario and future. Methods: We applied different algorithms to predict the distribution and spatio-temporal overlap of environmental niches of L. latinasus and P. cuqui within South America in the last glacial maximum (LGM), middle-Holocene, current and future scenarios. We assess the conservation status of both species with the WDPA conservation units. Results: All applied algorithms showed high performance for both species (TSS = 0.87, AUC = 0.95). The L. latinasus predictions showed wide environmental niches from LGM to the current scenario (49 % stable niches, 37 % gained niches, and 13 % lost niches), suggesting historical fidelity to stable climatic-environmental regions. In the current-future transition, L. latinasus would increase the number of stable (70 %) and lost (20 %) niches, suggesting fidelity to lowland regions and a possible trend toward microendemism. P. cuqui loses environmental niches from the LGM to the current scenario (25 %) and in the current-future transition (63 %), increasing the environmental sympathy between both species; 31 % spatial overlap in the current scenario and 70 % in the future. Conclusion: Extreme drought events and rainfall variations, derived from climate change, suggest the loss of environmental niches for these species that are not currently threatened but are not adequately protected by conservation units. The loss of environmental niches increases spatial sympatry which represents a new challenge for anurans and the conservation of their populations.

Resumen Introducción: Coryphaena hippurus es una especie migratoria de interés comercial, que se encuentra en ambientes tropicales y subtropicales, prefiriendo zonas con un rango de temperatura entre 21 y 30 °C y salinidad cercana a 31 ppt. Aunque la tendencia poblacional del dorado es estable, la pesquería de este recurso está aumentando y ocupa importantes posiciones en la economía de países costeros del Pacífico Oriental Tropical, evidenciándose la necesidad de diseñar y fortalecer estrategias de conservación y mejorar el aprovechamiento de este recurso. Dada su ubicación en ambientes tropicales y subtropicales, la disponibilidad y distribución de este recurso podría verse afectado a futuro por el cambio climático. Objetivo: Analizar la distribución potencial actual y futura de C. hippurus bajo condiciones de cambio climático. Métodos: Se emplearon 10 algoritmos para modelar la distribución potencial e idoneidad de hábitat actual para C. hippurus a partir de la temperatura superficial del mar, la salinidad y velocidad de las corrientes, posteriormente se proyectaron estos resultados según el escenario de cambio climático más extremo. Resultados: Hubo buenos desempeños con todos los algoritmos empleados, pero se escogió el modelo generado con BIOCLIM (AUC: 0.89) pues además resuelve el inconveniente del sesgo espacial y temporal hallado en los registros de la especie. La región de mayor idoneidad de hábitat para C. hippurus coincide con los frentes oceánicos del Pacífico Oriental Tropical. En condiciones futuras de cambio climático extremo, el modelo de distribución de la especie indica una contracción, reubicación y expansión de hábitat hacia el sur de la línea ecuatorial. Conclusiones: En condiciones de cambio climático extremo, el modelo de distribución para C. hippurus sugiere un proceso de tropicalización de los ecosistemas marinos en el Pacífico Oriental Tropical para el año 2100.

Abstract Introduction: Coryphaena hippurus is a species of commercial interest with a high migratory capacity, a characteristic that places it in tropical and subtropical environments, preferring areas with a temperature range between 21 and 30 °C and salinity close to 31 ppt. Although the population trend of C. hippurus is stable, the fishing of this resource is increasing and occupies important positions in the economy of the Eastern Tropical Pacific coastal countries, which demonstrates the need to design and strengthen conservation strategies for the adequate use of this resource. Given its location in tropical and subtropical environments, its availability and distribution could be affected by climate change. Objective: To analyze the current and future potential distribution of C. hippurus under climate change scenarios. Methods: Ten algorithms were used to model the potential distribution and current habitat suitability index of C. hippurus as a function of sea surface temperature, current salinity and velocity, and these results were then projected under the most extreme climate change scenario. Results: There were good performances with all the algorithms used, but the model generated with BIOCLIM (AUC: 0.89) was chosen because it also solves the problem of spatial and temporal bias found in the records of the species. The region of greatest habitat suitability for C. hippurus matches the oceanic fronts of the Eastern Tropical Pacific. Under future conditions of extreme climate change, the species distribution pattern indicates a contraction, relocation, and expansion of habitat south of the equator. Conclusions: Under conditions of extreme climate change, the distribution model for C. hippurus suggests a process of topicalization of marine ecosystems in the Eastern Tropical Pacific by 2100.

Abstract The aim of this study was to use deep learning for the automatic diagnosis of oral cancer, employing images of the lips, mucosa, and oral cavity. A deep convolutional neural network (CNN) model, augmented with data, was proposed to enhance oral cancer diagnosis. We developed a Mobile Net deep CNN designed to detect and classify oral cancer in the lip, mucosa, and oral cavity areas. The dataset comprised 131 images, including 87 positive and 44 negative cases. Additionally, we expanded the dataset by varying cropping, focus, rotation, brightness, and flipping. The diagnostic performance of the proposed CNN was evaluated by calculating accuracy, precision, recall, F1 score, and area under the curve (AUC) for oral cancer. The CNN achieved an overall diagnostic accuracy of 90.9% and an AUC of 0.91 with the dataset for oral cancer. Despite the limited number of images of lips, mucosa, and oral cavity, the CNN method developed for the automatic diagnosis of oral cancer demonstrated high accuracy, precision, recall, F1 score, and AUC when augmented with data.

Resumen El propósito de este estudio fue diagnosticar automáticamente el cáncer oral en imágenes de labios, mucosa y cavidad oral utilizando aprendizaje profundo. Se propuso un modelo de red neuronal convolucional (CNN) profunda con aumento de datos para el diagnóstico de enfermedades bucodentales. Se desarrolló una CNN profunda de MobileNet para detectar y clasificar la enfermedad de cáncer oral en la zona de los labios, mucosa y cavidad oral. El conjunto de datos de 131 imágenes de labios, mucosa y cavidad oral estaba compuesto por 87 casos positivos y 44 casos negativos. Además, el número de imágenes se multiplicó mediante cambios de corte, enfoque, rotación, brillo y volteo. Se evaluó el rendimiento de diagnóstico de la CNN propuesta a través del cálculo de la exactitud, la precisión, la recuperación, la puntuación F1 y el AUC (Área bajo la curva) para la enfermedad de cáncer oral. El rendimiento general del diagnóstico de la enfermedad de cáncer oral alcanzó el 90,9 % de exactitud y 0,91 AUC usando la CNN con el conjunto de datos. El método CNN desarrollado para diagnosticar automáticamente el cáncer oral en imágenes de labios, mucosa y cavidad oral usando aumento de datos mostró una alta exactitud, precisión, recuperación, puntaje F1 y AUC a pesar del número limitado de imágenes de labios, mucosa y cavidad oral utilizadas.

ABSTRACT: Aim: Evaluate the precision and reliability of the measurements in cephalometric tracings made with WebCeph®️ artificial intelligence (AI) software, both in its automatic and corrected form vs. tracings made with the Dolphin®️ software. Method: Cephalometric measurements were taken in a total of 50 lateral teleradiographs, using the AI web software WebCeph® in its automatic and corrected forms and compared with a conventional program. 12 cephalometric parameters were evaluated. Additionally, the time required was measured for each analysis. Results: The AI system in its corrected form was accurate and reliable in 11 of 12 parameters, except for soft tissue. The automated AI was only reliable in 4 of 12 parameters. The time required for cephalometric analysis decreases when using the corrected AI software compared to the semi-automatic one. Conclusions: AI systems in their automatic form need algorithms improvements to be able to deliver similar results to Dolphin®. However, when performing a manual correction of the cephalometric points, they provide similar results to digital tracings with less analysis time.

RESUMEN Objetivo: Evaluar precisión y confiabilidad de las mediciones en trazados cefalométricos realizados con una plataforma de inteligencia artificial (IA) WebCeph®, tanto en su forma automática como corregida vs. trazados realizados usando el programa computacional Dolphin®. Materiales y método: Se realizó mediciones cefalométricas de un total de 50 telerradiografías laterales, usando la plataforma web de IA WebCeph® en su forma automática como ajustada y comparadas con un programa convencional. 12 parámetros cefalométricos fueron evaluados. Adicionalmente, se midió el tiempo requerido para cada análisis. Resultados: El sistema de IA en su forma corregida fue precisa y confiable en 11 de 12 parámetros, exceptuando el tejido blando. La IA automatizada solo fue confiable en 4 de 12 parámetros. El tiempo requerido para el análisis cefalométrico disminuye al utilizar el sistema de IA corregido en comparación al semiautomático. Conclusiones: Los sistemas de IA en su forma automática necesitan mejoras en sus algoritmos para poder entregar resultados similares a Dolphin®. Sin embargo, al realizar una corrección manual de los puntos cefalométricos entrega resultados similares a los trazados digitales con un menor tiempo de análisis.

Resumen En esta nota crítica se examina Die KrisederNarrationde Byung-Chul Han, ensayo filosófico sobre la transformación de la narrativa en la era digital. Han argumenta que la información fragmentaria ha reemplazado las historias tradicionales, erosionando nuestra capacidad para transmitir experiencias y sabiduría. El libro sostiene que el storytelling contemporáneo ha reducido las narraciones a mercancías consumibles, destruyendo su función original de generar cohesión social y comprensión existencial. Mediante un diálogo con pensadores como Walter Benjamin, Han desentraña cómo los medios digitales, las redes sociales y las plataformas de streaming han modificado nuestra percepción narrativa. Con un tono marcadamente pesimista, el autor expone cómo la información instantánea y los algoritmos han fragmentado nuestra experiencia temporal, privando a las historias de su profundidad y capacidad de dar sentido a la existencia humana.