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Se publica el Calendario Laboral del CICESE, en cumplimiento a la cláusula 55 del Contrato Colectivo de trabajo 2021-2022 que representa las condiciones laborales actualmente suscritas entre CICESE y el SUTCICESE.
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Con 12 años de experiencia en monitoreo, análisis e investigación de toxinas asociadas a florecimientos algales nocivos (FAN), este laboratorio solicitó apoyo a las instancias de sanidad e inocuidad acuícola…
Comenzó PAMEC 2022 con la participación de 70 especialistas de 12 países, quienes revisarán avances en materia de economía azul y energías marinas que, según la SENER, son una posibilidad en México…
¿Inmunoterapias con células T para metástasis ósea?
Se publicó un artículo que justificaría el uso de inmunoterapias con células T activadas para eliminar células cancerosas, prevenir la formación de osteoclastos y la pérdida ósea por metástasis…
Recién egresada del doctorado en Oceanografía Física, recibió un reconocimiento en Key Largo, Florida, por su presentación en el Symposium on Hurricane Risk in a Changing Climate…
Con el taller Microsmos, docentes de educación básica y media superior recibieron capacitación en microscopía con instructores especializados del CICESE, el Instituto Pasteur de Uruguay y la UABC…
La Secretaría de Protección Civil de Chiapas y el CICESE firmaron un convenio para establecer programas de cooperación académica, conjuntar esfuerzos, recursos y compartir información…
Tras 24 años de uso, y cuando se encontraba a punto de colapsar, se pudo remodelar la toma de agua de mar y el sistema que la distribuye hacia el campus del CICESE, renovando así una obra emblemática para este centro…
Invita: DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN
Ponente(s): Dr. Carlos Cabrera
Resumen: Este trabajo presenta una metodología en inteligencia artificial para detectar, localizar, clasificar y segmentar nanoestructuras heterogéneas superpuestas y traslapadas a partir de imágenes de microscopía electrónica de transmisión (TEM por sus siglas en inglés). Usando métodos de Deep Learning en segmentación de instancias y una arquitectura neuronal en el estado del arte implementada con esta metodología, se obtuvieron los resultados que permiten discriminar compuestos nanoestructurados heterogéneos superpuestos, traslapados y aglomerados, obteniendo clasificaciones por encima del 87% de confianza en tres tipos de clases. La metodología podría aplicarse en nanopartículas o células u otro material o biológico que presente transparencia en la microscopía. Este trabajo se presentó el año pasado en el 8vo encuentro estatal de jóvenes investigadores obteniendo el primer lugar en las áreas de las ingenierías y la industria.
BIO. Carlos Cabrera actualmente es técnico del Departamento de Oceanografía Física. En la tercera revolución industrial midió la columna de agua con una cubeta de agua, un mensajero, una botella, y un termómetro de mercurio, y más recientemente durante la cuarta revolución industrial midió la misma columna de agua con robots AUV. Con varios cientos de miles de líneas de código y 8 aplicaciones computacionales con derechos de autor en la institución, es un entusiasta de las ciencias computacionales, y ahora en estos últimos años como un iniciado
Invita: DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN
Ponente(s): Dr. Carlos Cabrera
Resumen: Este trabajo presenta una metodología en inteligencia artificial para detectar, localizar, clasificar y segmentar nanoestructuras heterogéneas superpuestas y traslapadas a partir de imágenes de microscopía electrónica de transmisión (TEM por sus siglas en inglés). Usando métodos de Deep Learning en segmentación de instancias y una arquitectura neuronal en el estado del arte implementada con esta metodología, se obtuvieron los resultados que permiten discriminar compuestos nanoestructurados heterogéneos superpuestos, traslapados y aglomerados, obteniendo clasificaciones por encima del 87% de confianza en tres tipos de clases. La metodología podría aplicarse en nanopartículas o células u otro material o biológico que presente transparencia en la microscopía. Este trabajo se presentó el año pasado en el 8vo encuentro estatal de jóvenes investigadores obteniendo el primer lugar en las áreas de las ingenierías y la industria.
BIO. Carlos Cabrera actualmente es técnico del Departamento de Oceanografía Física. En la tercera revolución industrial midió la columna de agua con una cubeta de agua, un mensajero, una botella, y un termómetro de mercurio, y más recientemente durante la cuarta revolución industrial midió la misma columna de agua con robots AUV. Con varios cientos de miles de líneas de código y 8 aplicaciones computacionales con derechos de autor en la institución, es un entusiasta de las ciencias computacionales, y ahora en estos últimos años como un iniciado