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    Desarrollo de materiales modificadores de propiedades eléctricas de los elementos aislantes poliméricos vinílicos basados en tecnologías de Nanoescala.
    (Universidad Antonio Nariño, 2021-12-10) Tarazona Saldarriaga, Paola; Camargo, Manuel; Reyes Guzmán, Edwin Alfredo
    El presente trabajo tiene como objetivo evaluar el impacto de aditivos sintetizados, a partir de la nanotecnología, en las propiedades eléctricas del PVC que favorezcan el comportamiento aislante, con el fin de mejorar productos plásticos que puedan soportar tiempos de exposición largos a ambientes desfavorables. Se sintetizaron nanopartículas modificadas superficialmente con compuestos de base silicio, aluminio y magnesio acoplados con ácidos orgánicos y la evaluación de estos se realizó en una fórmula para la cubierta aislante de cables eléctricos con una temperatura de operación de 105 °C.
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    Herramienta para predecir el riesgo por exposición a radiaciones ionizantes en trabajadores del sector de la salud utilizando técnicas de Machine Learning
    (Universidad Antonio Nariño, 2021-12-01) Rincón Arévalo, Guido Marcelo; Sánchez Camargo, Claudia Liliana; Rodríguez Suarez, César Augusto
    La exposición a la radiación ionizante induce cambios biológicos que pueden desencadenar en enfermedades de alto costo o catastróficas en quien las manipula, estos cambios no son inmediatos, pueden tardar tiempo en aparecer, sin embargo, la cuantificación de la radiación ionizante, análisis de peligros y la ponderación del riesgo logran categorizarlos y evitar que puedan ser materializados. Las instituciones de salud deben cumplir con mediciones de radiación dispersa que pueden ser absorbidas por los trabajadores mientras realizan el acto médico o en el ambiente donde desarrollan sus funciones. Estas mediciones se realizan con equipos como los dosímetros para tener una vigilancia mensual y conocer valores de exposición de los trabajadores. Esta investigación utiliza los resultados de la medición del trabajador y del ambiente laboral y realiza una categorización del riesgo con los resultados obtenidos de las instituciones de salud. Con el uso de Machine Learning se realiza la ponderación del riesgo (predicción) de la radiación absorbida y la dispersa en el ambiente laboral y utilizando estos valores se logra diseñar una herramienta que permite conocer y predecir el riesgo de exposición en el que se encuentra un trabajador ocupacionalmente expuesto.
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    Sistema y método para la interpretación de la imaginación motora de los movimientos de ponerse de pie y sentarse basado en interfaz cerebro computadora
    (Universidad Antonio Nariño, 2022-12-07) Triana Guzmán, Nayid; Jutinico Alarcón, Andrés Leonardo; Orjuela Cañón, Álvaro David; Reyes Guzmán, Edwin Alfredo
    Los sistemas de interfaz cerebro-computadora (ICC) basados en electroencefalografía (EEG) e imaginación motora (IM), han mostrado avances prometedores para la rehabilitación motriz de las extremidades inferiores. Sin embargo, en el estado del arte ha sido poco explorado sobre la IM del miembro inferior, especialmente se sabe poco acerca de la IM para la bipedestación y la sedestación. Por lo tanto, este trabajo presenta un sistema de ICC basado en EEG para la interpretación de la IM de estos tipos de movimientos. El propósito de este sistema es devolver cierta movilidad a personas con trastornos neuromusculares graves que no pueden imprimir la fuerza que se requiere para mover la interfaz física (ratón, teclado, joystick, micrófono, u otros periféricos) que usan dispositivos bipedestadores para realizar la transición de la posición sedente-bípeda.