Determinación de amarillo N° 5 y N° 6 en bebidas no carbonatadas comercializadas en el Campus Central de la Universidad de El Salvador

Se realizó la identificación y cuantificación de los colorantes artificiales amarillo Nº 5 y Nº 6 contenidos en bebidas no carbonatadas comercializadas en los alrededores del Campus Central de la Universidad de El Salvador. Con el objetivo de determinar estadísticamente el número total de encuestas a realizar, en una muestra de 20 personas elegidas aleatoriamente. Se determinó estadísticamente como resultado un número representativo de 119 personas, para conocer su preferencia en el consumo de dichas bebidas, se seleccionaron las tres marcas comerciales de bebidas no carbonatadas de mayor consumo por la población. Estas fueron adquiridas en la entrada cercana a la Facultad de Odontología por ser la más próxima a la Facultad de Química y Farmacia, tomando como criterio que en la etiqueta rotularan los colorantes en estudio. Se eligió aleatoriamente un sabor de cada marca comercial de bebida: Jugos del Valle sabor mandarina, Súper Juoo sabor naranja, y Frutado sabor durazno, realizándose un pool con seis envases de cada bebida para que la muestra fuese representativa. Posteriormente haciendo uso del método modificado de la AOAC para colorantes artificiales se realizaron tres extracciones de los colorantes de cada pool de bebida, haciendo uso de lana de oveja desengrasada. Aplicando tres réplicas de cada extracción y se identificaron por cromatografía de capa fina y se cuantificaron por espectrofotometría UV-Vis utilizando una curva de calibración para cada colorante. Se realizó una charla educativa dirigida a la población de la Facultad de Química y Farmacia para dar a conocer los resultados obtenidos de esta investigación e informar sobre las posibles consecuencias a la salud por el consumo de los colorantes investigados. Los resultados obtenidos las concentraciones de los colorantes amarillo Nº 5 y Nº 6 no sobrepasan el límite establecido en la Norma Salvadoreña Obligatoria NSO 18.67.01:01 Productos Alimenticios. Bebidas No Carbonatadas Sin Alcohol, por lo cual su consumo no representa un riesgo para la salud sin embargo el consumo de otros productos que contengan estos colorantes artificiales, aumenta la concentración de colorantes ingeridos pudiendo sobrepasar los límites de ingesta diaria admisible establecidos, y provocar daños a la salud. Los análisis descritos anteriormente se realizaron en los laboratorios de la Facultad de Química y Farmacia de la Universidad de El Salvador durante los meses de Agosto a Septiembre del año 2015.

Arquitecturas Flexibles, Crecientes y Jerárquicas para Sistemas Neuronales Autoorganizados

La autoorganización es un proceso de aprendizaje no supervisado mediante el cual se descubren características, relaciones, patrones significativos o prototipos en los datos. Entre los sistemas neuronales autoorganizados más usados destaca el el mapa autoorganizado o SOM (Self-Organizing Map), el cual ha sido aplicado en multitud de campos distintos. Sin embargo, este modelo autoorganizado tiene varias limitaciones relacionadas con su tamaño, topología, falta de representación de relaciones jerárquicas, etc. La red neuronal llamada gas neuronal creciente o GNG (Growing Neural Gas), es un ejemplo de modelo neuronal autoorganizado con mayor flexibilidad que el SOM ya que está basado en un grafo de unidades de proceso en vez de en una topología fija. A pesar de su éxito, se ha prestado poca atención a su extensión jerárquica, a diferencia de muchos otros modelos que tienen varias versiones jerárquicas. El gas neuronal jerárquico creciente o GHNG (Growing Hierarchical Neural Gas) es una extensión jerárquica del GNG en el que se aprende un árbol de grafos, donde el algoritmo original del GNG se ha mejorado distinguiendo entre una fase de crecimiento y una fase de convergencia. Los resultados experimentales demuestran las capacidades de autoorganización y aprendizaje jerárquico de esta red.

Optimal control of non-linear systems through hybrid cell-mapping/artificial-neural-networks techniques

In this paper, a real-time optimal control technique for non-linear plants is proposed. The control system makes use of the cell-mapping (CM) techniques, widely used for the global analysis of highly non-linear systems. The CM framework is employed for designing approximate optimal controllers via a control variable discretization. Furthermore, CM-based designs can be improved by the use of supervised feedforward artificial neural networks (ANNs), which have proved to be universal and efficient tools for function approximation, providing also very fast responses. The quantitative nature of the approximate CM solutions fits very well with ANNs characteristics. Here, we propose several control architectures which combine, in a different manner, supervised neural networks and CM control algorithms. On the one hand, different CM control laws computed for various target objectives can be employed for training a neural network, explicitly including the target information in the input vectors. This way, tracking problems, in addition to regulation ones, can be addressed in a fast and unified manner, obtaining smooth, averaged and global feedback control laws. On the other hand, adjoining CM and ANNs are also combined into a hybrid architecture to address problems where accuracy and real-time response are critical. Finally, some optimal control problems are solved with the proposed CM, neural and hybrid techniques, illustrating their good performance.

Patrimonio arqueológico : valoración a través de una pedagogía virtual. Proyecto de Aplicación práctica (PAP)

educación y difusión que responde a la urgente necesidad de crear conciencia y sentido de pertenencia alrededor del patrimonio arqueológico de la nación, para generar su protección y respeto por parte de la comunidad mediante el desarrollo de un KIT PEDAGÓGICO INTERACTIVO compuesto por tres CD’s: CD1. Parque arqueológico virtual. CD2. Juegos virtuales relacionados con el parque arqueológico. CD3. Tutoriales para los docentes.

Aplicaciones de los modelos de predicción bio-inspirados en la administración

Las organizaciones y sus entornos son sistemas complejos. Tales sistemas son difíciles de comprender y predecir. Pese a ello, la predicción es una tarea fundamental para la gestión empresarial y para la toma de decisiones que implica siempre un riesgo. Los métodos clásicos de predicción (entre los cuales están: la regresión lineal, la Autoregresive Moving Average y el exponential smoothing) establecen supuestos como la linealidad, la estabilidad para ser matemática y computacionalmente tratables. Por diferentes medios, sin embargo, se han demostrado las limitaciones de tales métodos. Pues bien, en las últimas décadas nuevos métodos de predicción han surgido con el fin de abarcar la complejidad de los sistemas organizacionales y sus entornos, antes que evitarla. Entre ellos, los más promisorios son los métodos de predicción bio-inspirados (ej. redes neuronales, algoritmos genéticos /evolutivos y sistemas inmunes artificiales). Este artículo pretende establecer un estado situacional de las aplicaciones actuales y potenciales de los métodos bio-inspirados de predicción en la administración.

Diálogos de La Habana (2012-2016) : ¿Ahora sí la paz?

Tras conocer cuatro años de debate (dentro y fuera de La Habana), los borradores de dos puntos de la agenda y presenciar el crecimiento de bandas criminales y/u organizaciones sucesoras del paramilitarismo, de la mano de la expansión de economías ilegales y una polarización creciente (y preocupante por sus características) en torno a la paz y el conflicto social/armado en el país, el presente trabajo pretende analizar a profundidad el carácter y alcance de los discursos emitidos por los negociadores en La Habana.

Impacto de la biología en los modelos de gestión y control organizacional

Desde el inicio de las organizaciones han existido modelos de control rígidos como los sistemas mecanicistas y formales en donde la perspectiva racional sobresale y no se tienen en cuenta los aspectos humanos en el diseño de los sistemas. Estos modelos de control rígidos, estandarizados y centralizados suponen un problema para el adecuado desarrollo estratégico y operativo de las organizaciones. Sin embargo, desde los sistemas biológicos se pueden observar aportes de autores que destacan la ausencia de control y su consecuente funcionamiento armónico a través de propiedades como la auto-organización y la emergencia. De esta forma, este artículo de revisión tiene como objetivo identificar las aproximaciones teóricas que se han realizado en torno a los principales aportes que los modelos biológicos han hecho a la gestión administrativa y específicamente al control organizacional mediante el análisis de la producción bibliográfica realizada en los últimos 10 años.

ESTUDIO CARTOGRÁFICO DE LOS CAMBIOS DE LA VEGETACIÓN DE SABANA EN EL PARQUE NACIONAL SANTA ROSA, GUANACASTE, COSTA RICA, 1985 – 2009

La sabana es un ecosistema dinámico que varía constantemente modifcando su fsonomía, su com-posición y sus procesos ecológicos. El objetivo de este trabajo es analizar el comportamiento de la dinámica vegetal en la sabana arbustiva del Parque Nacional Santa Rosa en el periodo de 1985 al año 2009, por medio de un estudio cartográfco y ecológico. La sabana del Parque Nacional Santa Rosa presentó una dinámica progresiva de 1985 al año 2001, en donde la sabana evolucionó hacia formaciones arbustivas y bosques; sin embargo, en el año 2001 un incendio provocó el retroceso total de la dinámica, lo que permitió estudiar el impacto de los fuegos en la sabana. Del año 2001 al 2009,   el área no ha sufrido  incendios por  lo que de nuevo se da  la dinámica progresiva.   El periodo de estudio de 24 años se representa por medio de una cartografía de la vegetación para los años 1985, 1995, 2000, 2001, 2004 y 2009 en que se representa la dinámica de la vegetación y la explicación ecológica de sus cambios.