Dinoflagelados y física: nuevas investigaciones

Utilizando nanopartículas, cavitación, superficies nanoestructuradas y conociendo “de a deveras” las características de la luz en que se cultivan, ópticos y biotecnólogos buscan aprovechar mejor los dinoflagelados…

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CICESE en el SNI: 252 adscripciones en total

Con un incremento en las adscripciones al Sistema Nacional de Investigadores (SNI) en los niveles 1, 2 y 3 respecto al año pasado, este centro alcanzó un total de 252 beneficiarios, de acuerdo a los resultados de la convocatoria 2022…

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Red de Centros de Innovación en B.C.

Participan 22 centros educativos y de investigación, empresas y asociaciones, bajo la coordinación de la Secretaría de Economía e Innovación del gobierno estatal. Celebraron su primera reunión en el CICESE…

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Bacterias marinas para tratar aguas negras

Las bacterias colectadas del fondo marino (a 3 mil metros de profundidad) por el CIGoM, tienen un nuevo uso: potenciar los procesos de tratamiento de aguas negras, eliminando hasta 95% los contaminantes…

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Sensor de fibra óptica basado en el efecto Vernier

Fecha: 28-11-2022

Hora: 01:00 pm

Lugar: Aula A, Departamento de Óptica y/o https://cicese.webex.com/cicese/j.php?MTID=m149fddf1091b5e70e389aa028cc06576

Invita: DEPARTAMENTO DE ÓPTICA
Ponente(s): Dr. Iván Hernández Romano
Resumen: Los sensores de fibra óptica son dispositivos muy atractivos para la industria y la investigación ya que estos son pequeños, ligeros, inmunes a la interferencia electromagnética y soportan ambientes corrosivos. Sin embargo, algunos de estos sensores muestran una sensibilidad baja para ciertas aplicaciones, por lo cual se han propuestos diversas técnicas para incrementar este valor. Para tal propósito en algunos sensores se han depositado películas y nanopartículas metálicas, de igual forma se han empleado polímeros para embeber a los dispositivos. Estás técnicas han mostrado su eficiencia, pero al mismo tiempo han vuelto los procesos de fabricación de los mismos más complejos. Recientemente, se ha prestado mucho interés en el efecto Vernier como una técnica para incrementar la sensibilidad de un sensor de fibra óptica. En pocas palabras podemos decir que este efecto surge cuando se fabrica dos sensores muy parecidos (frecuencias similares) y se conectan en serie o en paralelo. En esta plática mostraremos como un sensor de temperatura basado en un interferómetro Mach-Zehnder incrementa su sensibilidad a temperatura usando el efecto Vernier. Enlace para entrar: https://cicese.webex.com/cicese/j.php?MTID=m149fddf1091b5e70e389aa028cc06576 Número de seminario web: 2620 967 2647 Contraseña del seminario web: 3dYHzAa2MJ6 (33949222 desde teléfonos) Entrar mediante el teléfono +52-55-8880-8000 Mexico Toll +1-415-655-0001 US Toll Código de acceso: 262 096 72647

Sistemas de producción acuícola: Avances en el camino hacia la sostenibilidad.

Fecha: 28-11-2022

Hora: 12:00 pm

Lugar: AULA #115

“¿Qué se sabe de los cetáceos en aguas mexicanas del golfo de México?”

Fecha: 29-11-2022

Hora: 01:10 pm

Lugar: https://bluejeans.com/788658455

A Novel Dimensionality Reduction Technique for Euclidean and (some) non-Euclidean spaces

Fecha: 02-12-2022

Hora: 12:00 pm

Lugar: Auditorio Depto. Ciencias de la Computación y en línea https://bluejeans.com/227475033/4428

Invita: DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN
Ponente(s): Richard Connor
Resumen: This work derives from the domain of similarity search: the apparently simple task of finding objects, from some large collection, which are similar to another object presented as a query. Everyday examples exist, such as Shazam and Google Image Search. The general problem is not solved however, as even a relatively modest collection of eg 1M images may take ten days to query unless either huge parallel compute power, or clever methods, are applied. For clever methods, the step to the analysis of high-dimensional distance geometry is a clear requirement!
This talk describes the nSimplex method, where n objects in a search space are used to construct a geometric model in (n-1)-dimensional Euclidean space. This model gives strong upper- and lower-bound properties with respect to the original space. In conjunction with a further study of the distribution of angles in high-dimensional spaces, we then use the nSimplex method to produce a distance estimator in a Euclidean space of much lower dimension than the original.
We consider this estimation function used as a general dimensionality reduction mechanism, and compare it with the mainstream techniques of Principle Component Analysis, Multidimensional Scaling, and Random Projection. It performs better than these techniques in almost all circumstances and, unlike these methods, can also be applied to some useful non-Euclidean spaces.
Bio
Prof. Richard Connor graduated with BSc and PhD from the University o

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