Protección del medio Ambiente

Nombre: José Luis Benavides Carrasco                                                                       Curso: 7SC

Fecha: 19/11/2022                                                                                   Maestra: Ing. Maritza Aguirre

CITI 2022

Quinta ola de Progreso de la Humanidad.

Protección del medio Ambiente.

Dr. Jacobo Bucaram Ortiz

Visión: Implementar soluciones de energía alternativa, que permita sustituir a la que generan por recursos fósiles, realizando además campañas de remediación de los impactos sufridos por la utilización de recursos no renovables. También implementar herramientas que permitan mitigar los impactos ya causados.

¿Qué hay que hacer en estos casos?

Comunicar a la población las acciones a seguir en relación a la mediación ambiental, ¿Cómo hacerlo?

-Implementando energías alternativas, tales como: por motores eléctricos y paneles solares.

-En   los   sitios   plenamente   identificado   en   donde   existan   daño   ambiental, previamente inventariados.

En el sector agrícola en el 2019 la superficie plantada fue de 1’543,334 hectáreas en cultivos permanentes, subdividiéndose esta entre las principales: en el banano, caña de azúcar, palma africana, cacao, cultivos transitorios subdividiéndose estas en:  arroz en cascara, maíz duro seco y la papa. El pasto cultivado y las flores ocuparon unas 9,316 hectáreas.

El sector pecuario para el 2019 predomina el ganado vacuno de 4.31 millones de cabezas de ganado vacuno, 1,16 millones de cabezas de ganado porcino, para las aves criadas en avícolas se registraron 34,88 millones de pollos, mientras que en el campo registraron 3,93 millones.

Estado actual de la cuenca del Guayas.

La cuenca está sometida a una serie de impactos ambientales negativos de enorme importancia, que se generan por dos vías, la primera, las actividades productivas como: agrícolas, industriales y acuícolas, y la segunda por la precisión ejercida sobre los ecosistemas frágiles por los asentamientos poblacionales.

Los impactos derivados de la excesiva tala de manglar, que en su momento las actividades de producción de camarón en cautiverio han generado y continúan generando, han afectado a la biodiversidad y sostenibilidad de ecosistemas frágiles como el manglar.

La tasa de natalidad es más elevada en el campo que en las ciudades.

Réquiem por la Cuenca del Rio Guayas

Por la serie de acciones negativas de las entidades vinculadas con el sector estatal, entidades autónomas, empresas privadas y el hombreen particular, cometidas contra la naturaleza, contra el medio ambiente, contra el desarrollo, contra la humanidad.

Efectos de las actividades agrícolas en la calidad del agua

Plaguicidas

Aguas superficiales: La escorrentía da lugar a la contaminación del agua superficial y la biota: disfunción dl sistema ecológico en las aguas superficiales debido a la inhibición del crecimiento y a los problemas reproductivas consecuencias negativas a la salud publica debido al consumo de pescado contaminado.

Aguas subterráneas: Algunos plaguicidas pueden liberarse en las aguas subterráneas provocando problemas para la salud humana a través de los pozos contaminados.

Predicción del rendimiento académico en matemáticas mediante algoritmos de aprendizaje automático

Expositor: Carlos Alberto Espinosa-Pinos  

En esta investigación se implementaron dos clasificadores de aprendizaje automático, una red neuronal multicapa (perceptrón multicapa [MLP]) y un modelo de potenciación del gradiente (GB), para predecir el grado de logro académico en la asignatura matemáticas de alumnos de sexto de primaria y tercero de secundaria con base en variables contextuales obtenidas de los Exámenes Nacionales del Logro Académico en Centros Escolares (Enlace) del estado de Tlaxcala, México. Se consideraron 13 variables de entrada y la importancia relativa de éstas, se determinó por medio del algoritmo bosque aleatorio (RF). Los clasificadores MLP y GB se entrenaron y probaron con un conjunto de datos de 11 036 registros de estudiantes que permanecieron en el sistema escolar de 2008 a 2011. Los modelos se entrenaron y probaron en predicción para 2008 y 2011. En español MLP fue superior a GB con una precisión global de clasificación (PG) de 70.1 % en 2008 y 61.1 % en 2011. GB obtuvo mejores resultados en matemáticas con una PG de 68.8 % en 2008 y 63.5 % en 2011. Se observó que el puntaje en español tiene una fuerte asociación con el grado de logro académico en matemáticas. Los puntajes en español y matemáticas tuvieron mayor importancia relativa con respecto a los factores contextuales analizados como: sexo, beca, turno de la escuela. En la población de alumnos analizada se observó que en español y matemáticas la proporción de mujeres es mayor a la proporción de hombres en los grados de logro académico elemental, y bueno o excelente; en contraste, en ambas asignaturas esta proporción se invierte con el grado de logro insuficiente.

Detección de motociclistas sin casco de seguridad a través de YOLO: apoyo a la seguridad vial

Expositor: Oscar Jhan Marcos Peña Cáceres

En esta investigación se utilizó el algoritmo YOLOv4 basado en aprendizaje profundo, con el objetivo de detectar a las personas que usan casco de seguridad mientras conducen una motocicleta, así como a aquellas que no lo usan mientras se desplazan por la ciudad, incumpliendo las normas de seguridad vial. En este contexto, la metodología propuesta constó de siete fases que van desde la determinación de la fuente de datos hasta la validación y despliegue, en las cuales se utiliza la herramienta Labellmg y la plataforma en línea Google Colab por su capacidad y flexibilidad en el ambiente de trabajo. El modelo se desarrolló a partir de 287 imágenes, de las cuales el 60% corresponden a imágenes de entrenamiento, el 35% a validación y el 5% a realización de pruebas. Además, se dispone de 30 tomas fotográficas adicionales en diferentes momentos del día para determinar el comportamiento y la precisión del modelo. Los resultados muestran que el modelo entrenado tiene una eficiencia de detección del 88,65% y que cantar YOLOv5x podría mejorar la calidad de detección al tener un número más significativo de capas.

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