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<title>Científica</title>
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<id>http://hdl.handle.net/20.500.11799/40910</id>
<updated>2026-05-24T05:10:54Z</updated>
<dc:date>2026-05-24T05:10:54Z</dc:date>
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<title>Monitoreo y análisis de mediciones térmico-ópticas del concentrador solar CPC para degradación acelerada de microplásticos</title>
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<name>Calderón Bernal, Carlos Héctor Conzález</name>
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<updated>2026-05-08T23:11:33Z</updated>
<published>2026-01-23T00:00:00Z</published>
<summary type="text">Monitoreo y análisis de mediciones térmico-ópticas del concentrador solar CPC para degradación acelerada de microplásticos
Calderón Bernal, Carlos Héctor Conzález
En el presente trabajo se realizó el monitoreo y análisis experimental del comportamiento térmico-óptico de dos concentradores solares tipo CPC (Concentrador Parabólico Compuesto), denominados CPC 1 y CPC 2, comparando su desempeño con un parámetro de referencia correspondiente al ambiente. El objetivo principal fue evaluar la respuesta de estos dispositivos ante condiciones reales de operación, mediante la medición simultánea de irradiancia solar global, infrarroja (IR), ultravioleta A (UVA), ultravioleta B (UVB) y temperatura, tanto en el interior de los concentradores como en el exterior.
Reporte de Residencia de Investigación para obtener el grado de Licenciatura en Ingeniería Mecánica, con título "Monitoreo y análisis de mediciones térmico-ópticas del concentrador solar CPC para degradación acelerada de micro plásticos" , desarrollado como apoyo al Proyecto de Investigación "Sistema fototérmico mecánico para degradación acelerada de micro plásticos en agua por radiación solar concentrada". de la Convocatoria: Proyectos de Investigación con Enfoque de Inclusión e Integridad en el Marco de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS/2025)
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<dc:date>2026-01-23T00:00:00Z</dc:date>
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<title>La agenda 2030 en la UAEMéx desde el ODS 2: Hambre Cero</title>
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<name>Colín, Noé Armando</name>
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<name>Algara, Marcos</name>
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<updated>2026-02-28T01:52:22Z</updated>
<published>2024-09-12T00:00:00Z</published>
<summary type="text">La agenda 2030 en la UAEMéx desde el ODS 2: Hambre Cero
Colín, Noé Armando; Algara, Marcos
La Universidad Autónoma del Estado de México (UAEMéx) se compromete con la Agenda 2030, enfocándose en el segundo Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS): erradicar el hambre y promover la seguridad alimentaria. La institución contribuye a este objetivo a través de diversas iniciativas, como la generación de empleo, el otorgamiento de becas, la provisión de alimentación gratuita o accesible en sus cafeterías, y la implementación de huertos urbanos educativos. Además, ofrece carreras relacionadas con la agricultura y nutrición y realiza investigaciones para abordar problemas alineados con este ODS. Estos esfuerzos buscan no solo apoyar a la comunidad universitaria sino también inspirar a las nuevas generaciones a contribuir a la sostenibilidad global.
Articulo de investigación sobre la Agenda 2030 en la UAEMéx
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<dc:date>2024-09-12T00:00:00Z</dc:date>
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<title>Structured RDF Dataset for Genomic Feature Extraction and Detection of Biotechnological Microorganisms of the Burkholderia Genus</title>
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<name>Reynold, Osuna-González</name>
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<name>Guillermo, De Ita Luna</name>
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<name>Rosa María  Valdovinos Rosas, /</name>
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<name>Yagul, Pedraza-Pérez</name>
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<id>http://hdl.handle.net/20.500.11799/143770</id>
<updated>2026-02-27T04:46:08Z</updated>
<published>2025-10-09T00:00:00Z</published>
<summary type="text">Structured RDF Dataset for Genomic Feature Extraction and Detection of Biotechnological Microorganisms of the Burkholderia Genus
Reynold, Osuna-González; Guillermo, De Ita Luna; Rosa María  Valdovinos Rosas, /; Yagul, Pedraza-Pérez
The current dataset has been built from 200 genomes of Burkholderia genus microorganisms in GenBank Flat File (GBFF) format, with information obtained from the National Center for Biotechnology Information (NCBI). Python scripts were developed to automate the extraction of genomic fea- tures such as coding sequences (CDS) and different types of RNA, extracting the descriptive information of each one. The extracted features were transformed into RDF (Resource Description Framework) format as initial knowledge graphs with Turtle syntax, and later, they were merged into a unified knowledge graph (KG) to facilitate their access via queries written in the SPARQL system. This dataset is publicly available to researchers through the Mendeley repository, allowing them to perform com- plex searches, looking for composite features coming from the dataset’s source organisms. Choosing the RDF format for the knowledge graph also promotes interoperability with other biological datasets that use the same structure and are widely accessible through SPARQL Endpoints.
Artículo cientifico
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<dc:date>2025-10-09T00:00:00Z</dc:date>
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<title>Pattern Recognition in Road Safety: Uncovering the Latent Causes of Accidents on Mexico’s Federal Highways</title>
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<name>Zepeda-Martínez, Diana</name>
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<name>Angélica, Guzmán Ponce</name>
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<name>David Joaquín Delgado Hernández, /</name>
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<name>Rosa María  Valdovinos Rosas, /</name>
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<updated>2026-02-27T04:13:22Z</updated>
<published>0017-06-20T00:00:00Z</published>
<summary type="text">Pattern Recognition in Road Safety: Uncovering the Latent Causes of Accidents on Mexico’s Federal Highways
Zepeda-Martínez, Diana; Angélica, Guzmán Ponce; David Joaquín Delgado Hernández, /; Rosa María  Valdovinos Rosas, /
Land transportation in Mexico plays a crucial role in ensuring&#13;
connectivity and facilitating the mobility of both people and commodity. Nevertheless, this sector confronts substantial challenges, predominantly related with road accidents. Understanding the factors that contribute to these accidents is essential to developing and implementing effective safety strategies to reduce their frequency and severity.&#13;
This research uses two unsupervised methods: latent Dirichlet allocation analysis (LDA) and the K-means algorithm, to identify the underlying factors responsible for road accidents in Mexico. LDA uncovers latent thematic structures in accident reports, revealing patterns in textual descriptions, and K-means identifies groups of accidents that share common attributes. The study period is from the years 2015 and 2019.&#13;
The results suggest that traffic accidents are significantly influenced by a combination of factors such as driver behavior, road conditions, weather conditions and weather patterns.
Artículo científico
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<dc:date>0017-06-20T00:00:00Z</dc:date>
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