https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8570 Tue, 21 Apr 2026 10:37:35 GMT 2026-04-21T10:37:35Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12505 Title: Síntesis de adsorbentes organometálicos para la remoción de agentes tóxicos Authors: Méndez Suárez, Luis Eduardo Description: Se sintetizaron diferentes adsorbentes organometálicos a partir de tereftalato de polietileno (PET) y distintos residuos metálicos procedentes de la industria metalmecánica y de fundición tales como: agua de decapado de piezas de hierro, lodos generados en procesos de cromado, escorias de la fundición acero y hierro, chatarra de aluminio y hierro. Se hicieron estudios preliminares para evaluar el desempeño de adsorción de arsénico (As) y fluoruros (F) de los diferentes materiales, y las capacidades de adsorción oscilaron entre de 0 – 0.65 y 0 – 0.57 mmol/g, respectivamente. Wed, 01 Oct 2025 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12505 2025-10-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12503 Title: Determinación de politicas públicas sustentables usando optimización multiobjetivo Authors: Orozco Calvillo, Alejandro Description: Se presenta un modelo compartimental del ecosistema humano formulado mediante un sistema de ecuaciones diferenciales tipo Lotka–Volterra e implementado en MATLAB, complementado con un análisis de sensibilidad paramétrica y restricciones de implementación (horizonte de 100 años dividido en cuatro periodos de 25 años y límites de magnitud en las intervenciones) para garantizar que los perfiles de política sean realistas y graduales. A partir de más de cien parámetros que componen al modelo matemático, se seleccionó un subconjunto manejable de variables de decisión directamente traducibles a instrumentos públicos (mortalidad de plantas silvestres accesibles, salario base, precios agrícolas y ganaderos, precios industriales y factor de productividad de recursos) con el fin de preservar interpretabilidad y aplicabilidad administrativa. Las funciones objetivo representaron explícitamente las tres dimensiones que conforman a la sustentabilidad: Minimización de la temperatura final del sistema (dimensión ambiental), minimización de la volatilidad sectorial (dimensión económica) y maximización de la masa humana (dimensión social), y la resolución del conflicto entre ellas se realizó por la estrategia de mínima distancia, contrastada frente a optimizaciones mono objetivo e Información de Fisher. Sat, 01 Nov 2025 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12503 2025-11-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12502 Title: Algoritmo basado en Deep Learning para detección de plagas Authors: Camarillo Barba, Rafael Description: El presente documento describe el desafío de la detección temprana y precisa de enfermedades en cultivos agrícolas mediante el desarrollo de un algoritmo basado en deep learning. Se centra específicamente en el uso de redes neuronales convolucionales (CNN) para identificar patrones complejos en imágenes de plantas y diagnosticar la presencia de enfermedades de manera automatizada y eficiente. Wed, 01 Oct 2025 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12502 2025-10-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12501 Title: Aprendizaje por refuerzo para la conducción autónoma de agentes móviles inteligentes Authors: Hernández López, Juan Miguel Description: El presente proyecto de investigación se centra en el análisis del aprendizaje por refuerzo como una técnica clave para mejorar el desempeño de agentes móviles inteligentes. El aprendizaje por refuerzo es un enfoque dentro de la inteligencia artificial que permite a un agente tomar decisiones óptimas mediante la interacción con su entorno y la retroalimentación obtenida a través de un sistema de recompensas. Wed, 01 Oct 2025 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12501 2025-10-01T00:00:00Z