El libro de oraciones del Trinity College pertenecía a Thomas Cromwell, sugiere una nueva investigación

La curadora del castillo de Hever, Alison Palmer, reconoció la encuadernación de plata dorada enjoyada del Libro de Horas de Trinity del famoso retrato de Thomas Cromwell pintado por Hans Holbein el Joven en 1532-3, que cuelga en la Colección Frick en Nueva York. Palmer luego trabajó con sus colegas Kate McCaffrey y el Dr. Owen Emmerson para descubrir el misterio de la propiedad del libro.

Los investigadores siguieron un rastro de procedencia que vincula el libro desde su donante, Dame Anne Sadleir, directamente hasta Thomas Cromwell. Un equipo de expertos ha revisado la nueva evidencia y está seguro de que este es el mismo libro en la pintura de Holbein y que perteneció a Thomas Cromwell.

Se cree que The Hardouyn Hours es el único objeto de cualquier retrato de Tudor que sobrevive hasta el día de hoy.

El equipo estableció que el libro, impreso en París por Germain Hardouyn en 1527 o 1528, habría estado entre los libros dejados por Cromwell a su secretario y protegido Ralph Sadleir.

El libro llegó a Trinity de Dame Anne Sadleir, quien se casó con el nieto del secretario de Cromwell. Anne era hija del eminente abogado Sir Edward Coke, miembro de Trinity. Ella donó este Libro de Horas, junto con el manuscrito más conocido de Trinity, The Trinity Apocalypse, al College en 1660.

El bibliotecario de Trinity, el Dr. Nicolas Bell, ha colaborado con investigadores de Cambridge y más allá para obtener más información sobre las horas de Hardouyn.

Según una nota en la portada del libro, se pensaba que las gemas de las cubiertas y los cierres eran jaspes o jacintos, pero el análisis de Joanna Symowicz, investigadora doctoral que trabaja con la Dra. Giuliana Di Martino en el Centro de Nanofotónica de la Universidad, ha utilizado Raman. espectroscopia para identificarlos como granates grosularia.

Michèle Bimbenet-Privat, ex conservadora de orfebrería en el Louvre de París, ha confirmado que el borde de plata dorada fue realizado por Pierre Mangot, orfebre del rey Francisco I de Francia. Mangot, que se había mudado a París el año anterior desde Blois, también fabricaba artículos para los miembros de la familia Boleyn. El sello distintivo de Mangot es la letra ‘M’ y una ‘a’ minúscula nos dice que la encuadernación se realizó entre diciembre de 1529 y 1530, en París, solo uno o dos años después de la impresión del libro.

El retrato de Holbein celebra el nombramiento de Cromwell como Maestro de la Casa de las Joyas, lo que puede explicar por qué las Horas de Hardouyn ocupan un lugar tan destacado.

El Dr. Nicolas Bell dijo: “Este libro de oraciones devocionales es notable por su encuadernación inusualmente grandiosa, cubierta con terciopelo, joyas y bordes de plata dorada muy decorados, todos los cuales datan de la época en que se imprimió e iluminó. Ha sido enormemente emocionante colocar esta lujosa creación en el mismo centro de la corte de Enrique VIII, donde sabemos que tanto Catalina de Aragón como Ana Bolena poseían copias de la misma edición”.

Kate McCaffrey, del Castillo de Hever, dijo: «Ahora creemos que Ana Bolena, Catalina de Aragón y Thomas Cromwell tenían una copia del mismo libro de oraciones… Estamos seguros de que este descubrimiento arrojará nueva luz sobre la relación a menudo problemática. entre estos gigantes de la corte Tudor.”

La Dra. Tracy Borman dijo que era: «El descubrimiento de Cromwell más emocionante en una generación, si no más».

El Castillo de Hever exhibió recientemente el libro de oraciones de 1527 de Catalina de Aragón (prestado por la Biblioteca Morgan en Nueva York) junto con el Libro de Horas de 1527 de Ana Bolena.

The Hardouyn Hours se prestará a Hever Castle para su exposición Catherine & Anne: Queens, Rivals, Mothers, que se extenderá hasta el 10 de noviembre de 2023. Esta es la primera vez que el Trinity College retrasa el libro desde que se recibió el 10 de noviembre. agosto de 1660.

El descubrimiento de ADN destaca cómo mantenemos niveles saludables de azúcar en la sangre después de las comidas

Los hallazgos, publicados hoy en Genética de la Naturalezapodría ayudar a informar futuros tratamientos de la diabetes tipo 2, que afecta a alrededor de 4 millones de personas en el Reino Unido y a más de 460 millones de personas en todo el mundo.

Varios factores contribuyen a un mayor riesgo de diabetes tipo 2, como la edad avanzada, el sobrepeso o la obesidad, la inactividad física y la predisposición genética. Si no se trata, la diabetes tipo 2 puede provocar complicaciones, incluidos problemas en los ojos y los pies, daño a los nervios y un mayor riesgo de ataque cardíaco y accidente cerebrovascular.

Un actor clave en el desarrollo de la afección es la insulina, una hormona que regula los niveles de azúcar en la sangre (glucosa). Las personas que tienen diabetes tipo 2 no pueden regular correctamente sus niveles de glucosa, ya sea porque no secretan suficiente insulina cuando los niveles de glucosa aumentan, por ejemplo, después de comer, o porque sus células son menos sensibles a la insulina, un fenómeno conocido como ‘resistencia a la insulina’.

La mayoría de los estudios hasta la fecha sobre la resistencia a la insulina se han centrado en el estado de ayuno, es decir, varias horas después de una comida, cuando la insulina actúa principalmente sobre el hígado. Pero pasamos la mayor parte de nuestro tiempo en el estado de alimentación, cuando la insulina actúa sobre nuestros músculos y tejidos grasos.

Se cree que los mecanismos moleculares subyacentes a la resistencia a la insulina después del llamado «desafío de glucosa» (una bebida azucarada o una comida, por ejemplo) juegan un papel clave en el desarrollo de la diabetes tipo 2. Sin embargo, estos mecanismos son poco conocidos.

El profesor Sir Stephen O’Rahilly, codirector del Instituto de Ciencias Metabólicas Wellcome-MRC de la Universidad de Cambridge, dijo: «Sabemos que hay algunas personas con trastornos genéticos raros específicos en quienes la insulina funciona con total normalidad en ayunas. donde actúa principalmente sobre el hígado, pero muy poco después de una comida, cuando actúa principalmente sobre los músculos y la grasa. Lo que no ha quedado claro es si este tipo de problema ocurre con mayor frecuencia en la población en general y si es relevante para el riesgo de contraer diabetes tipo 2».

Para examinar estos mecanismos, un equipo internacional de científicos utilizó datos genéticos de 28 estudios, que incluyeron a más de 55 000 participantes (ninguno de los cuales tenía diabetes tipo 2), para buscar variantes genéticas clave que influyeran en los niveles de insulina medidos dos horas después de una bebida azucarada.

El equipo identificó 10 nuevos loci (regiones del genoma) asociados con la resistencia a la insulina después de la bebida azucarada. Ocho de estas regiones también se compartieron con un mayor riesgo de diabetes tipo 2, lo que destaca su importancia.

Uno de estos loci recién identificados estaba ubicado dentro del gen que codifica GLUT4, la proteína crítica responsable de llevar la glucosa de la sangre a las células después de comer. Este locus se asoció con una cantidad reducida de GLUT4 en el tejido muscular.

Para buscar genes adicionales que puedan desempeñar un papel en la regulación de la glucosa, los investigadores recurrieron a líneas celulares extraídas de ratones para estudiar genes específicos en y alrededor de estos loci. Esto condujo al descubrimiento de 14 genes que desempeñaron un papel importante en el tráfico de GLUT 4 y la captación de glucosa, nueve de los cuales nunca antes se habían relacionado con la regulación de la insulina.

Otros experimentos mostraron que estos genes influyeron en la cantidad de GLUT4 que se encontró en la superficie de las células, probablemente al alterar la capacidad de la proteína para moverse desde el interior de la célula hasta su superficie. Cuanto menos GLUT4 llegue a la superficie de la célula, menor será la capacidad de la célula para eliminar la glucosa de la sangre.

La Dra. Alice Williamson, quien llevó a cabo el trabajo cuando era estudiante de doctorado en el Instituto de Ciencias Metabólicas Wellcome-MRC, dijo: «Lo emocionante de esto es que muestra cómo podemos pasar de estudios genéticos a gran escala a comprender los mecanismos fundamentales de cómo nuestro funcionan los cuerpos y, en particular, cómo, cuando estos mecanismos fallan, pueden conducir a enfermedades comunes como la diabetes tipo 2”.

Dado que los problemas para regular la glucosa en sangre después de una comida pueden ser una señal temprana de un mayor riesgo de diabetes tipo 2, los investigadores tienen la esperanza de que el descubrimiento de los mecanismos involucrados pueda conducir a nuevos tratamientos en el futuro.

La profesora Claudia Langenberg, directora del Precision Healthcare University Research Institute (PHURI) en la Universidad Queen Mary de Londres y profesora de Medicina Computacional en el Instituto de Salud de Berlín, Alemania, dijo: «Nuestros hallazgos abren una nueva vía potencial para el desarrollo de tratamientos para detener el desarrollo de la diabetes tipo 2. También muestra cómo los estudios genéticos de las pruebas de desafío dinámico pueden proporcionar información importante que de otro modo permanecería oculta”.

La investigación fue apoyada por Wellcome, el Consejo de Investigación Médica y el Instituto Nacional de Investigación en Salud y Atención.

Referencia
Williamson, A et al. El estudio de asociación de todo el genoma y la caracterización funcional identifican genes candidatos para la captación de glucosa estimulada por insulina. NatGen; 8 de junio de 2023; DOI: 10.1038/s41588-023-01408-9

Los recursos limitados dejan a los líderes escolares con pocas opciones para manejar el mal comportamiento

Los hallazgos provienen de un estudio cualitativo que investigó por qué más líderes escolares no están explorando enfoques alternativos para el manejo del comportamiento. Argumenta que las limitaciones de recursos y otras preocupaciones han dejado a los maestros sintiéndose atrapados dentro del sistema predominante de castigos crecientes. En virtud de este, más de mil estudiantes están excluidos y casi 150.000 suspendidos, cada año.

Los educadores entrevistados para el estudio a menudo reconocieron los beneficios potenciales de los métodos alternativos, pero creían que no tenían más remedio que seguir la ortodoxia establecida. Las razones más comunes incluyeron el costo, las limitaciones de recursos, la percepción de los padres y la falta de tiempo.

La mayoría de las escuelas en Inglaterra siguen un enfoque «conductista» para la disciplina de los estudiantes, reforzando el comportamiento positivo e implementando sanciones cada vez mayores por mala conducta repetida. Inicialmente, los estudiantes pueden recibir una advertencia verbal por mal comportamiento, seguida de castigos de nivel medio como la detención. Aquellos que persisten eventualmente enfrentan la suspensión y, en última instancia, pueden ser excluidos de la educación general.

El enfoque parece efectivo con muchos estudiantes, pero existe la preocupación de que todavía está fallando en una minoría significativa. Los datos del gobierno, durante muchos años, han demostrado consistentemente que el comportamiento disruptivo y persistente es la razón principal de las suspensiones o exclusiones de la escuela. Las últimas cifras disponibles sugieren que alrededor de 1.500 estudiantes son excluidos y 148.000 suspendidos cada año por este motivo.

El estudio fue realizado por la Dra. Laura Oxley, ahora en la Facultad de Educación de la Universidad de Cambridge, basándose en la investigación que realizó mientras estaba en la Universidad de York. El elemento recién publicado documenta entrevistas muy detalladas con un pequeño grupo de 14 líderes escolares en Inglaterra usando un método llamado Análisis Fenomenológico Interpretativo. Esto fue solo parte del estudio completo, que también encuestó a 84 unidades de referencia de comportamiento en Inglaterra e involucró entrevistas con maestros en otros sistemas educativos con diferentes enfoques de disciplina.

Dada la escala de la investigación, los hallazgos deben interpretarse con cautela. Sin embargo, destacan una posible política de gestión del comportamiento de configuración del ciclo en Inglaterra. Específicamente, las restricciones políticas y de recursos limitan la capacidad de las escuelas para experimentar con enfoques alternativos, lo que resulta en escasa evidencia de su eficacia. Esto refuerza la opinión de que el modelo existente es la única opción.

Antes de su carrera académica, Oxley trabajó con niños que estaban en riesgo de ser excluidos de la escuela, sus familias y los líderes de la escuela superior para ayudar a las escuelas a brindar una provisión educativa adecuada para los niños que exhibieron mala conducta persistente. Ocupó cargos como Oficial de Exclusiones y Reintegración en East Yorkshire, y como Oficial de Inclusión Educativa en Cambridgeshire.

“Este no es un llamado para desechar el sistema existente, sino para considerar formas de mejorarlo”, dijo. “Para un número significativo de niños, el enfoque actual no está funcionando”.

“Fundamentalmente, si un niño persiste con el mismo comportamiento a pesar de múltiples castigos, es poco probable que no comprenda las consecuencias. En esas situaciones, en lugar de intensificar el castigo, deberíamos preguntarnos por qué no intentamos otra cosa. Desafortunadamente, incluso si los líderes escolares tienen la motivación para probar un enfoque diferente, a menudo sienten que tienen pocas opciones. Esto significa que a menudo prevalece el mismo enfoque estandarizado, aunque no se adapte a todos los niños”.

Las técnicas alternativas de manejo del comportamiento ampliamente citadas incluyen ‘práctica restaurativa’ (RP) y ‘soluciones colaborativas y proactivas’ (CPS). RP se enfoca en reconstruir relaciones positivas entre estudiantes, o estudiantes y maestros, después de que ocurren fallas. CPS implica identificar los factores desencadenantes del mal comportamiento persistente y abordarlos en colaboración.

Si bien ninguno de los métodos se adapta a todas las situaciones, los ensayos han arrojado resultados alentadores. Un estudio de 2019, por ejemplo, encontró que RP mejoró el comportamiento y redujo la intimidación. Aunque algunos colegios de Inglaterra ya utilizan estos enfoques, actualmente ninguno de ellos se utiliza de forma generalizada.

En el estudio de Oxley, los líderes escolares identificaron las limitaciones de costos, tiempo y recursos como barreras para estas alternativas, ya que tienden a requerir mucha mano de obra y requieren un cambio cultural profundo. La mayoría temía que pondrían una carga adicional intolerable en el personal ya sobrecargado. La emisión de sanciones se consideró más eficiente. Incluso proporcionar un espacio para discusiones privadas con estudiantes desafiantes a veces se consideraba inviable. Un maestro explicó: “No tenemos el personal ni las capacidades para eso”.

A algunos líderes escolares les preocupaba que los maestros pudieran percibir los enfoques restaurativos como un desafío a su autoridad en el aula. Existe evidencia de que la capacitación puede cambiar las perspectivas de los maestros sobre el manejo de estudiantes desafiantes, fomentando una comprensión más profunda del contexto psicológico. Una vez más, sin embargo, el tiempo y los recursos limitados plantean barreras para esto, sugiere el estudio.

Los participantes también expresaron su inquietud acerca de las reacciones de los padres a los enfoques alternativos. Un líder escolar le dijo a Oxley: “Muchos alumnos te dirían que es más difícil hacer una reunión restaurativa que perder el tiempo de descanso. Es más difícil transmitir el mensaje a los padres”. Algunos citaron casos en los que los padres habían «retenido cabezas como rescate» exigiendo la exclusión de los llamados alumnos «problemáticos».

Oxley sugiere que estas presiones han fomentado una cultura de aversión al riesgo en las escuelas, lo que impide posibles reformas. “Necesitamos dar a los maestros y padres la oportunidad de comprender las alternativas disponibles”, dijo. “El hecho de que los investigadores sepan que métodos como RP podrían funcionar en situaciones en las que el enfoque actual no promueve un cambio de comportamiento es irrelevante si los maestros no comparten esa confianza”.

El estudio destaca la promoción insuficiente de métodos alternativos en la orientación actual del gobierno, que prioriza el enfoque basado en sanciones. Sin embargo, enfatiza que proporcionar fondos y tiempo adecuados para mejorar la comprensión de los maestros y los padres sobre las técnicas de manejo del comportamiento restaurativo y colaborativo es esencial para cultivar un «deseo de cambio».

“Por el momento, los enfoques alternativos a menudo se descartan como poco realistas”, dijo Oxley. “Esto se debe a la falta de evidencia a gran escala debido a las oportunidades limitadas para explorarlas en las escuelas. Los investigadores en educación deben abordar eso mediante el estudio de experiencias reales en las escuelas, yendo más allá de los ensayos limitados. Esto empoderará a más líderes escolares para que vean la práctica restaurativa y otros métodos como valiosos y viables, generando un impulso para el cambio”.

Los hallazgos se informan en Psychology of Education Review.

El universo primitivo crujió con ráfagas de formación de estrellas, muestra el telescopio Webb

Uno de los programas más grandes en el primer año de ciencia de Webb es el JWST Advanced Deep Extragalactic Survey, o JADES, que dedicará alrededor de 32 días de tiempo de telescopio para descubrir y caracterizar galaxias distantes y tenues. Si bien todavía están llegando datos, JADES ya ha descubierto cientos de galaxias que existieron cuando el universo tenía menos de 600 millones de años. El equipo internacional, que incluye investigadores de la Universidad de Cambridge, también ha identificado galaxias que brillan con una multitud de estrellas jóvenes y calientes.

El grupo de investigación extragaláctica del Laboratorio Cavendish, codirigido por el profesor Roberto Maiolino y el Dr. Sandro Tacchella, está desempeñando un papel de liderazgo en JADES, que es una asociación entre el equipo científico de NIRCam, el generador de imágenes principal de JWST, y NIRSpec, el espectrógrafo principal de JWST.

En el otoño de 2022, JADES tomó imágenes profundas y espectroscopia dentro y alrededor del icónico campo ultraprofundo del Hubble. La imagen de JADES es profunda, se extiende más en el infrarrojo y cubre un área más amplia que cualquier imagen anterior con el Telescopio Espacial Hubble. Los resultados basados ​​en estos datos, que aún no han sido revisados ​​por pares, se informan en la reunión 242 de la Sociedad Astronómica Estadounidense en Albuquerque, Nuevo México.

“Con JADES, queremos responder muchas preguntas, como: ¿Cómo se ensamblaron las primeras galaxias? ¿Qué tan rápido formaron estrellas? ¿Por qué algunas galaxias dejan de formar estrellas? dijo Marcia Rieke de la Universidad de Arizona, codirectora del programa JADES.

Durante cientos de millones de años después del Big Bang, el universo estuvo lleno de una niebla gaseosa. Mil millones de años después del Big Bang, la niebla se disipó y el universo se volvió transparente, un proceso conocido como reionización. Los científicos han debatido si los agujeros negros supermasivos activos o las galaxias llenas de estrellas jóvenes y calientes fueron la causa principal de la reionización.

Como parte del programa JADES, los investigadores estudiaron estas galaxias para buscar señales de formación estelar y las encontraron en abundancia. “Casi todas las galaxias que estamos encontrando muestran estas firmas de líneas de emisión inusualmente fuertes que indican una intensa formación estelar reciente. Estas primeras galaxias fueron muy buenas para crear estrellas calientes y masivas”, dijo Ryan Endsley de la Universidad de Texas en Austin.

Estas estrellas masivas y brillantes emitieron luz ultravioleta, que transformó el gas circundante de opaco a transparente al ionizar los átomos, eliminando electrones de sus núcleos. Dado que estas primeras galaxias tenían una población tan grande de estrellas calientes y masivas, es posible que hayan sido el principal impulsor del proceso de reionización. La reunión posterior de los electrones y los núcleos produce líneas de emisión distintivamente fuertes.

El equipo también encontró evidencia de que estas galaxias jóvenes experimentaron períodos de rápida formación estelar intercalados con períodos tranquilos en los que se formaron menos estrellas. Estos ajustes y arranques pueden haber ocurrido cuando las galaxias capturaron grupos de las materias primas gaseosas necesarias para formar estrellas. Alternativamente, dado que las estrellas masivas explotan rápidamente, es posible que hayan inyectado energía en el entorno circundante periódicamente, evitando que el gas se condense para formar nuevas estrellas.

Otro resultado de JADES publicado hoy se refiere a la evolución estructural de las galaxias. El equipo utilizó datos de imágenes y espectroscopia para abordar una incógnita clave en la astrofísica extragaláctica, que es cómo surgió la diversidad estructural de las galaxias que observamos hoy.

El equipo descubrió una galaxia en el universo infantil, solo 700 millones de años después del Big Bang, pero con la estructura de una galaxia mucho más madura. La galaxia es 100 veces menos masiva que la Vía Láctea, pero es muy compacta. La mayoría de las estrellas jóvenes de esta galaxia se encuentran en las afueras, lo que indica que esta galaxia está creciendo de adentro hacia afuera.

“Me sorprendió encontrar una galaxia tan compacta tan temprano en el universo”, dijo Tacchella, del Laboratorio Cavendish de Cambridge y el Instituto Kavli de Cosmología. “Estoy emocionado de que el telescopio funcione tan bien, permitiéndonos hacer mediciones tan detalladas de galaxias que están tan distantes”.

Otro elemento del programa JADES implica la búsqueda de las primeras galaxias que existieron cuando el universo tenía menos de 400 millones de años. Al estudiar estas galaxias, los astrónomos pueden explorar cómo la formación de estrellas en los primeros años después del Big Bang fue diferente de lo que se ve en la actualidad.

La luz de las galaxias lejanas se estira a longitudes de onda más largas y colores más rojos por la expansión del universo, un fenómeno llamado corrimiento al rojo. Al medir el corrimiento al rojo de una galaxia, los astrónomos pueden saber qué tan lejos está y, por lo tanto, cuándo existió en el universo primitivo. Antes de Webb, solo se observaron unas pocas docenas de galaxias por encima de un corrimiento al rojo de 8, cuando el universo tenía menos de 650 millones de años, pero JADES ahora ha descubierto casi mil de estas galaxias extremadamente distantes.

El estándar de oro para determinar el corrimiento al rojo consiste en observar el espectro de una galaxia, que mide su brillo en longitudes de onda muy próximas entre sí. Pero se puede determinar una buena aproximación tomando fotos de una galaxia usando filtros que cubran una banda estrecha de colores para obtener un puñado de medidas de brillo. De esta forma, los investigadores pueden determinar estimaciones de las distancias de muchos miles de galaxias a la vez.

Kevin Hainline de la Universidad de Arizona en Tucson y sus colegas utilizaron el instrumento NIRCam (Cámara de infrarrojo cercano) de Webb para obtener estas medidas, llamadas desplazamientos al rojo fotométricos, e identificaron más de 700 galaxias candidatas que existían cuando el universo tenía entre 370 millones y 650 millones. años. La gran cantidad de estas galaxias estaba mucho más allá de las predicciones de las observaciones realizadas antes del lanzamiento de Webb. La resolución y la sensibilidad del observatorio están permitiendo a los astrónomos obtener una mejor vista de estas galaxias distantes que nunca antes.

“Anteriormente, las primeras galaxias que podíamos ver parecían pequeñas manchas. Y, sin embargo, esas manchas representan millones o incluso miles de millones de estrellas al comienzo del universo”, dijo Hainline. “Ahora, podemos ver que algunos de ellos son en realidad objetos extendidos con estructura visible. Podemos ver agrupaciones de estrellas naciendo solo unos cientos de millones de años después del comienzo de los tiempos”.

“Estamos descubriendo que la formación estelar en el universo primitivo es mucho más complicada de lo que pensábamos”, dijo Rieke.

Adaptado de un comunicado de prensa de la NASA.

Go (Golang) Estructuras | audacia

En Go (Golang), una estructura es un tipo de datos compuesto que le permite agrupar valores relacionados de diferentes tipos.

Si ha programado en otros lenguajes de programación anteriormente, es posible que esté familiarizado con el concepto de clases en la programación orientada a objetos. Estas clases sirven como una «plantilla» o «modelo» para representar casi cualquier objeto. Estos objetos pueden, a su vez, ser instanciados con diferentes propiedades o métodos.

Go en realidad no proporciona clases, pero proporciona una implementación algo similar en estructurasque le permite definir sus propios tipos complejos con varios campos.

sintaxis

A diferencia de las matrices o los sectores, que son homogéneos, las estructuras pueden contener datos heterogéneos. Las estructuras tienen la siguiente firma:

type <name> struct {
 // field1 type
 // field2 type
 // field3 type
 // ...
{

Para definir una estructura en Go, utiliza el type palabra clave seguida del nombre de la estructura (junto con el struct palabra clave), luego proporciona una lista de sus campos encerrados entre llaves. Cada campo se declara con un nombre y su respectivo tipo.

type Person struct {
   name  string
   age   int
   email string
}

En el ejemplo anterior, definimos un Person estructura con name de tipo string, age de tipo inty email de tipo string.

Creación de instancias de estructuras

Una vez que haya definido una estructura, también puede crear instancias (o elementos) de esa estructura. Para instanciar una estructura, declara una variable del tipo de estructura, luego inicializa sus campos usando la notación de puntos:

person := Person{
   name:  "Andy Brinker",
   age:   40,
   email: "[email protected]",
}

En el fragmento de código anterior, creamos un person instancia de la Person struct, inicializando sus campos con los valores proporcionados.

Ahora que hemos visto cómo crear e instanciar una estructura, ¿cómo hacemos para acceder a sus valores?

Acceso a valores de estructura

Para acceder a los valores que pertenecen a una instancia de una estructura, simplemente use la notación de puntos seguida del nombre del campo. Considere el siguiente ejemplo:

fmt.Println(person.name)
fmt.Println(person.age)
fmt.Println(person.email)

Como resultado de las operaciones anteriores, vemos el siguiente resultado:

Andy Brinker
40
[email protected]

En este punto, solo hemos visto cómo podemos definir y acceder a las propiedades de las estructuras. Es decir, en realidad acabamos de trabajar con el datos asociado con los planos que hemos creado, como el name, agey email de Person estructura Ahora la pregunta es: ¿cómo hacemos para usar estructuras para representar no solo las propiedades de datos de una estructura, sino también su comportamiento?

Estructuras y métodos

Ir le permite definir métodos en estructuras, lo que le permite asociar comportamiento con los datos Un método es una función asociada con un tipo de estructura específico. Puede definir métodos especificando el tipo de receptor, que determina en qué tipo se define el método. Considere el siguiente ejemplo:

type Rectangle struct {
   width  float64
   height float64
}


// Method defined on the Rectangle struct
func (r Rectangle) Area() float64 {
   return r.Width * r.Height
}

En el fragmento de código anterior, definimos un Rectangle estructura con dos campos básicos: width y height. Entonces definimos un método llamado Area() sobre el Rectangle struct, que calcula y devuelve el área del rectángulo. Esto permite instancias de la Rectangle struct para no solo tener datos asociados con él (por ejemplo, su width y height), sino también comportamientos (es decir, acciones) que pueden realizar esas instancias. Como tal, podemos utilizar el Area() método:

rect := Rectangle{width: 8, height: 6}
area := rect.Area()
fmt.Println(area)

Después del área de impresión, vemos el siguiente resultado:

Más información sobre estructuras

En Go, una estructura es una colección versátil de campos de datos, cada uno con un tipo asociado. Las estructuras ayudan a servir como una «plantilla» o «modelo» para representar objetos, y se pueden aprovechar para crear tipos de datos «personalizados» en Go. Tomando prestadas muchas funciones similares de la programación orientada a objetos, las estructuras finalmente promueven la modularidad y la composición en los programas que utilizamos. escribir.

Para obtener más información sobre las funciones y cómo aprovecharlas en los programas Go que escribe, inscríbase en el curso Golang de Udacity.

Robot ‘chef’ aprende a recrear recetas viendo videos de comida

Los investigadores, de la Universidad de Cambridge, programaron su chef robótico con un ‘libro de cocina’ de ocho sencillas recetas de ensaladas. Después de ver un video de un humano demostrando una de las recetas, el robot pudo identificar qué receta se estaba preparando y hacerla.

Además, los videos ayudaron al robot a agregar gradualmente a su libro de cocina. Al final del experimento, el robot ideó una novena receta por su cuenta. Sus resultados, publicados en la revista Acceso IEEEdemuestran cómo el contenido de video puede ser una fuente valiosa y rica de datos para la producción automatizada de alimentos y podría permitir una implementación más fácil y económica de chefs robot.

Los chefs robóticos han aparecido en la ciencia ficción durante décadas, pero en realidad, cocinar es un problema desafiante para un robot. Varias empresas comerciales han construido prototipos de chefs robóticos, aunque ninguno de ellos está actualmente disponible comercialmente, y están muy por detrás de sus contrapartes humanas en términos de habilidad.

Los cocineros humanos pueden aprender nuevas recetas a través de la observación, ya sea viendo a otra persona cocinar o viendo un video en YouTube, pero programar un robot para hacer una variedad de platos es costoso y requiere mucho tiempo.

«Queríamos ver si podíamos entrenar a un robot chef para que aprendiera de la misma manera progresiva que los humanos, identificando los ingredientes y cómo se combinan en el plato», dijo Grzegorz Sochacki del Departamento de Ingeniería de Cambridge, el primer autor del artículo. .

Sochacki, candidato a doctorado en el laboratorio de robótica bioinspirada del profesor Fumiya Iida, y sus colegas idearon ocho sencillas recetas de ensaladas y se filmaron haciéndolas. Luego usaron una red neuronal disponible públicamente para entrenar a su robot chef. La red neuronal ya había sido programada para identificar una variedad de objetos diferentes, incluidas las frutas y verduras utilizadas en las ocho recetas de ensaladas (brócoli, zanahoria, manzana, plátano y naranja).

Usando técnicas de visión por computadora, el robot analizó cada cuadro de video y pudo identificar los diferentes objetos y características, como un cuchillo y los ingredientes, así como los brazos, las manos y la cara del demostrador humano. Tanto las recetas como los videos se convirtieron en vectores y el robot realizó operaciones matemáticas en los vectores para determinar la similitud entre una demostración y un vector.

Al identificar correctamente los ingredientes y las acciones del chef humano, el robot podía determinar cuál de las recetas se estaba preparando. El robot podría inferir que si el demostrador humano sostenía un cuchillo en una mano y una zanahoria en la otra, la zanahoria sería cortada en pedazos.

De los 16 videos que vio, el robot reconoció la receta correcta el 93% de las veces, aunque solo detectó el 83% de las acciones del chef humano. El robot también pudo detectar que ligeras variaciones en una receta, como hacer una porción doble o un error humano normal, eran variaciones y no una nueva receta. El robot también reconoció correctamente la demostración de una novena ensalada nueva, la agregó a su libro de cocina y la preparó.

“Es sorprendente la cantidad de matices que el robot pudo detectar”, dijo Sochacki. “Estas recetas no son complejas, son esencialmente frutas y verduras picadas, pero fue muy eficaz para reconocer, por ejemplo, que dos manzanas picadas y dos zanahorias picadas es la misma receta que tres manzanas picadas y tres zanahorias picadas”.

Los videos utilizados para entrenar al robot chef no son como los videos de comida hechos por algunos influencers de las redes sociales, que están llenos de cortes rápidos y efectos visuales, y van y vienen rápidamente entre la persona que prepara la comida y el plato que están preparando. . Por ejemplo, el robot tendría dificultades para identificar una zanahoria si el demostrador humano tuviera la mano alrededor de ella; para que el robot identificara la zanahoria, el demostrador humano tenía que sostener la zanahoria para que el robot pudiera ver toda la verdura.

“Nuestro robot no está interesado en el tipo de videos de comida que se vuelven virales en las redes sociales, simplemente son demasiado difíciles de seguir”, dijo Sochacki. “Pero a medida que estos chefs robóticos identifican mejor y más rápido los ingredientes en los videos de comida, podrían usar sitios como YouTube para aprender una amplia gama de recetas”.

La investigación fue apoyada en parte por Beko plc y el Consejo de Investigación de Ingeniería y Ciencias Físicas (EPSRC), parte de Investigación e Innovación del Reino Unido (UKRI).

Referencia:
Grzegorz Sochacki et al. ‘Reconocimiento de las intenciones del chef humano para el aprendizaje incremental del libro de cocina por Robotic Salad Chef.’ Acceso IEEE (2023). DOI: 10.1109/ACCESO.2023.3276234

Cómo el drama del límite de la deuda de EE. UU. ha afectado a la economía – Harvard Gazette

El presidente Biden y el presidente republicano de la Cámara de Representantes, Kevin McCarthy, llegaron el sábado a un acuerdo de última hora sobre el límite de deuda de EE. UU. que no generará nuevos ingresos, recuperará los fondos ya asignados al IRS y para el alivio de COVID, y esencialmente mantendrá el gasto discrecional en los niveles actuales. Algunos republicanos y demócratas tanto en la Cámara como en el Senado criticaron a McCarthy y Biden, diciendo que cada uno concedió demasiado. Ambas cámaras del Congreso deben aprobar la legislación, y Biden debe convertirla en ley antes del lunes, cuando la secretaria del Tesoro, Janet Yellen, advirtió que se acabarán los fondos suficientes para pagar todas las deudas de la nación.

Jason Furman, profesor de Práctica de Política Económica de Aetna en la Escuela Kennedy de Harvard y la Facultad de Artes y Ciencias, habló con el Gazette sobre el acuerdo y el daño económico que ya ha causado el drama del límite de la deuda. La entrevista ha sido editada para mayor claridad y duración.

GACETA: ¿Qué opinas del acuerdo al que llegaron Biden y McCarthy?

FURMAN: El proceso que condujo al acuerdo de límite de presupuesto/deuda fue terrible y dañino. El resultado en sí está perfectamente bien y representa algo intermedio entre lo que querían los republicanos y lo que quería el presidente. Y eso es lo que obtienes en un gobierno dividido.

Hemos pasado por dramas de límite de deuda aproximadamente una vez por década durante 40 años. Este tuvo el mayor conjunto de turbulencias del mercado financiero asociado con él de cualquiera de los que hemos atravesado según lo medido, por ejemplo, por el precio de mercado del seguro contra el incumplimiento de la deuda de EE. UU. o las distorsiones en las tasas de interés de diferentes bonos del tesoro. . Ha habido otros momentos en los que los hemos visto reaccionar en el período previo al compromiso del límite de deuda. Pero en este caso los movimientos fueron mucho, mucho mayores que antes. También hay, no podemos cuantificar esto, pero las empresas y ciertamente los formuladores de políticas ponen mucho esfuerzo en la planificación de contingencia. Los bancos, las instituciones financieras tuvieron que pasar mucho tiempo preocupándose por lo que sucedería si llegamos al límite de la deuda, tiempo que básicamente es una pérdida irrecuperable.

GACETA: ¿Qué tiene de diferente esta negociación de límite de deuda que ha causado tanta turbulencia?

FURMAN: Es que los republicanos de la Cámara comenzaron con una posición extrema en términos de querer ver al presidente deshacer partes importantes de lo que había logrado en sus dos primeros años. Y el presidente tomó una línea más dura de no estar dispuesto a iniciar negociaciones hasta que escuchó más deseo de compromiso de lo que parecía ser el caso inicialmente.

GACETA: El acuerdo en sí no genera ningún ingreso y mantiene el gasto bastante estable o lo reduce ligeramente por encima de los niveles de 2023, si se tiene en cuenta la inflación. Aparte de evitar que EE. UU. entre en mora, ¿impulsa la economía o reduce la deuda nacional?

FURMAN: La Oficina de Presupuesto del Congreso calificó el proyecto de ley y encontró más de $ 1 billón en ahorros. Pero es importante entender que esto es una partitura de la propia legislación. Los ahorros reales dependerán de si el Congreso se adhiere a él y cómo lo hace. El acuerdo paralelo que se hizo como parte del límite de deuda y el acuerdo presupuestario reduciría estos ahorros, posiblemente de manera sustancial. Desde una perspectiva macroeconómica, cualquier ahorro es medianamente útil. Ayudará a reducir la inflación durante el próximo año o dos; quitará parte de la carga de los aumentos de las tasas de interés, lo que también será un pequeño alivio para la estabilidad financiera y los bancos; y pondrá la deuda en una trayectoria un poco mejor. Todos esos beneficios macro son reales, pero pequeños.

Por otro lado, esta es casi la última forma en que reduciría la deuda. Recorta una olla nebulosa de gastos llamada «gastos discrecionales no relacionados con la defensa» por debajo de la inflación. Ahí es donde se aloja la educación, la investigación, la formación, muchas cosas que creo que son bastante importantes. Hubiera preferido haber logrado la misma reducción del déficit a través de alguna combinación de aumentos o reformas impositivas y reducción del gasto en programas de ayuda social.

GACETA: Si el proyecto de ley se estanca en los próximos días, ¿estamos aún en riesgo de incumplimiento?

FURMAN: Si hay un problema en el paso de esto, podríamos estar en un mal lugar. El lunes 5 de junio es cuando el Tesoro advirtió que llegamos a la fecha X. Lo que sucede todos los días en la semana del 5 y todos los días hasta el 15 de junio es que el gobierno sale mucho más dinero del que entra, un poco como un hogar con una cuenta corriente donde el dinero se mueve de un lado a otro y no estoy seguro qué cheques se van a cobrar.

Dependiendo exactamente de qué pagos van a quién, el [U.S. Treasury] es posible que no tenga suficiente dinero para hacer los pagos completos. Eso sería algo que nunca había sucedido antes y sería bastante aterrador.

Ahora, si todos sabían que iba a pasar el día 5, y fue solo un día que estuviste en este estado, probablemente tengan algunos trucos en el bolsillo trasero que podrían usar durante un período de tiempo muy, muy corto. Pero no está claro exactamente cuáles son esos trucos, y es algo que creo que la mayoría de la gente preferiría no descubrir.

Las corporaciones realizan pagos de impuestos estimados el 15 de junio, por lo que si lo hizo hasta el 15 de junio, entonces podría hacerlo hasta julio. El problema es pasar del 5 al 15, cuando todas estas facturas vencen y los impuestos apenas llegan. Eso es difícil o imposible. Y simplemente no sabemos cómo reaccionarían los mercados financieros; no sabemos cómo reaccionarían las agencias calificadoras; pero fuera lo que fuera, sería feo.

GACETA: ¿Alguna de las preocupaciones anticipadas sobre esto ya ha dañado la economía?

FURMAN: Oh sí. Creo que sí, ciertamente. Los últimos meses han sido perjudiciales para la economía. Exactamente qué tan dañino, no lo sé y no puedo cuantificarlo. Pero solo la atención desviada, las tasas de interés más altas, la caída del mercado, el efecto sobre la confianza, todo eso es malo. Otros dos o tres días de drama no agregarán casi ningún costo incremental a lo que ya se ha incurrido. La Cámara tiene un poquito más de suspenso que el Senado. En el Senado, el único problema es que incluso si 99 senadores están dispuestos a que avance, una persona puede retrasarlo. Pero no pueden detenerlo.

GACETA: Las posibles opciones para evitar el incumplimiento incluían todo, desde Biden invocando la 14ª Enmienda hasta que el Tesoro acuñara una moneda de $ 1 billón. ¿Era negociar con McCarthy la mejor opción que tenía el presidente?

FURMAN: Sí. Las otras opciones eran terribles. Cuando yo estaba en la administración de Obama, nuestros abogados generalmente opinaban que la Enmienda 14 no era una opción disponible. Es posible que los mercados financieros no lo vean como una opción disponible, por lo que podrían hundirse y entrar en pánico si lo invocas. En última instancia, la Corte Suprema decidiría. Soy extremadamente escéptico de que hubieran permitido que el presidente Biden saliera de esto al invocar la Enmienda 14. Creo que todas las formas de salir de esto fueron muy costosas desde el punto de vista económico y potencialmente político también porque el presidente [would have] parecía que quería probar un nuevo plan arriesgado que acababa de inventar, y no funcionó. Todo el mundo sabría exactamente a quién culpar y habría sido él.

GACETA: Este acuerdo evitará una lucha por el límite de la deuda durante las elecciones presidenciales del próximo año, pero ¿no prepara el escenario para que se repita en 2025 si Biden gana la reelección y los republicanos conservan el control de la Cámara?

FURMAN: Cuando el presidente Trump estaba en el cargo, abogué por revocar el límite de deuda, por lo que he sido consistente en que no creo que ninguna de las partes deba usar esto. El problema es que la Constitución deja muy claro que el Congreso debe autorizar la deuda. Entonces, no me gusta la situación en la que nos pone, pero desafortunadamente, esa parece ser la ley. Hasta que haya alguna manera de cambiar esa ley, no hay otra opción que seguir la ley y, en última instancia, negociar y tratar de que esas negociaciones sucedan de manera normal en lugar de la forma anormal por la que acabamos de pasar.

Aplicaciones del mundo real de la generación de imágenes utilizando modelos de difusión latente

Las aplicaciones del mundo real de la generación de imágenes utilizando modelos de difusión latente, la arquitectura detrás de la difusión estable

¿Qué es la difusión estable?

Stable Diffusion es un modelo de texto a imagen que permite a cualquier persona crear bellas artes en segundos. Es un modelo innovador que puede ejecutarse en GPU de consumo y produce resultados sorprendentes sin necesidad de procesamiento previo o posterior. También se puede utilizar para generar imágenes con fines educativos o de entretenimiento. Stability AI, una startup de IA con sede en Londres, desarrolló este modelo en colaboración con investigadores académicos de IA y lanzó el modelo de código abierto en 2022.

Síntesis de imagen

El proceso de generación de imágenes mediante inteligencia artificial se conoce como síntesis de imágenes. Esto se puede hacer utilizando técnicas de aprendizaje profundo, incluidos los métodos de codificador automático variacional, red antagónica generativa y difusión. La síntesis de imágenes tiene varias aplicaciones comerciales potenciales. Por ejemplo, puede crear imágenes realistas para el diseño de productos, marketing y educación. También se puede usar para generar imágenes que sean consistentes con un estilo específico, como una pintura o una fotografía. Un diseñador de productos puede usar la síntesis de imágenes para crear imágenes realistas de productos que aún no están en el mercado, lo que ayuda a las empresas a probar sus nuevos productos y obtener comentarios de clientes potenciales.

calzado futurista diseñado por Stable Diffusion

¿Cómo funciona la difusión estable?

¿Tiene curiosidad por saber cómo funciona el modelo Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad sin dejar de ser computacionalmente eficiente? La arquitectura que impulsa la difusión estable es el modelo de difusión latente (LDM). LDM funciona comenzando con una imagen aleatoria y luego agregando gradualmente detalles a la imagen hasta que alcanza el resultado deseado. El modelo se entrena minimizando la diferencia entre la imagen generada y una imagen real. La difusión estable es un modelo generativo construido sobre LDM y utiliza varias técnicas para hacer que el modelo de difusión latente sea más estable y eficiente. Estas técnicas permiten que Stable Diffusion genere imágenes de alta calidad con LDM y son más eficientes computacionalmente y más fáciles de entrenar.

Pros y contras de los modelos de generación de imágenes

Los modelos de generación de imágenes tienen ventajas y desventajas en el ámbito de los medios. Por un lado, tienen el potencial de permitir aplicaciones creativas y hacer que esta tecnología sea más accesible a través de costos reducidos de capacitación e inferencia. Sin embargo, también es más fácil difundir datos manipulados o información errónea a través de estos modelos, creando problemas como falsificaciones profundas. Otra preocupación es que los modelos generativos pueden revelar datos confidenciales o personales en sus datos de entrenamiento, lo que puede ser preocupante si los datos no se recopilaron con un consentimiento explícito. Además, los módulos de aprendizaje profundo tienden a reproducir o incluso aumentar los sesgos dentro de los datos. Al utilizar potentes herramientas de IA, es importante tener en cuenta la ética y las posibles implicaciones sociales.

El futuro de la difusión estable

¿A dónde vamos desde aquí? Stable AI lanzó recientemente la versión 2 de Stable Diffusion con muchas mejoras y características importantes en comparación con la versión V1 original. El cambio clave introducido por Stable Diffusion 2 es la sustitución del codificador de texto. En la versión 1 de Stable Diffusion, se utiliza CLIP de OpenAI, que se entrenó con algunos conjuntos de datos que no son accesibles al público. Stable Diffusion 2 reemplaza el codificador de texto con OpenCLIP, creado por LAION con el respaldo de Stability AI. Esta mejora conduce a una mejora notable en la calidad de las imágenes producidas. Además, los modelos de texto a imagen de esta actualización pueden generar imágenes con resoluciones predeterminadas de 512×512 píxeles y 768×768 píxeles. A medida que los investigadores y las empresas de IA continúan con su investigación y desarrollo en esta área, podemos esperar mejores mejoras técnicas, nuevas funciones y aplicaciones de síntesis de imágenes del mundo real.

Fuente: https://www.assemblyai.com/blog/stable-diffusion-1-vs-2-lo-que-necesita-saber/

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Cómo afecta la ketamina a tres regiones clave del cerebro – Harvard Gazette

Utilizado como anestésico en medicina humana y veterinaria durante décadas, el compuesto sintético ketamina fue aprobado hace cuatro años como antidepresivo de acción rápida. Pero además de su potencia anestésica y antidepresiva, la droga tiene “efectos disociativos”, incluidas las alucinaciones, que han llevado al uso recreativo.

Desafíos a la terapia electroconvulsiva

Ketamina.

Investigadores del Hospital General de Massachusetts rastrearon recientemente los efectos de la ketamina en tres regiones del cerebro. Se cree que dos tienen un papel en la eficacia de la droga como antidepresivo: la corteza prefrontal, responsable de la planificación y otras funciones ejecutivas, y el hipocampo, que influye en la formación de la memoria. El tercero, la corteza posteromedial, en la parte posterior del cerebro, es un sitio probable para los efectos disociativos.

The Gazette discutió los hallazgos con Fangyun Tian, ​​instructor de anestesia en la Escuela de Medicina de Harvard y MGH y primer autor del artículo, que se publicó en Nature Communications. La entrevista ha sido editada para mayor claridad y duración.

GACETA: La ketamina ha existido durante mucho tiempo como anestesia. ¿Qué nos puedes decir sobre su uso para la depresión?

tian: La administración de una dosis subanestésica produce un efecto antidepresivo muy rápido y sostenido, comparable a muchos otros fármacos antidepresivos tradicionales. Fue aprobado por primera vez por la FDA en 2019 para el tratamiento de la depresión, pero su utilidad está limitada por su potencial de abuso debido a sus efectos secundarios psiquiátricos, como la disociación. Entonces, si podemos comprender los mecanismos de los neurocircuitos que median los efectos antidepresivos y disociativos de la ketamina, eso podría proporcionar información importante sobre el desarrollo de terapias mejoradas, con menos efectos secundarios y mayor seguridad.

GACETA: Aunque la atención se centra en el tratamiento de la depresión, su estudio se centró en pacientes con epilepsia, ¿por qué?

tian: Porque les habían implantado electrodos en el cerebro con un propósito diferente: localizar sus ataques epilépticos. Estaban haciendo una cirugía de explantación para quitar los electrodos, y eso nos dio una buena oportunidad de estudiar el EEG. [electroencephalogram, which records brain activity] dinámica en las estructuras cerebrales corticales y subcorticales. Primero tomamos un registro de referencia de cinco minutos y luego le dimos ketamina al paciente. Luego, después de un período de infusión de 14 minutos, les pedimos a los pacientes que respondieran preguntas que nos permitieron evaluar sus estados disociativos. Después de eso, los pacientes recibieron anestesia general para su cirugía. Hicimos registros de EEG durante todo el proceso.

En nuestros experimentos, separamos la infusión de ketamina de la inducción de la anestesia general para la cirugía, durante la cual se utilizó un anestésico diferente, el propofol.

GACETA: ¿Que encontraste?

tian: Encontramos oscilaciones gamma (oscilaciones de muy alta frecuencia) en la corteza prefrontal y el hipocampo. Estas son regiones que se sabe que están involucradas en los efectos antidepresivos de la ketamina de otros estudios. También encontramos una oscilación de tres hercios en la corteza posteromedial, llamada PMC, que otro estudio mostró que podría estar relacionada con los efectos disociativos de la ketamina. Entonces, parece que diferentes regiones del cerebro están involucradas en los efectos antidepresivos y disociativos de la ketamina. Podría ser posible desarrollar terapias futuras que puedan evitar la disociación.

GACETA: ¿Cómo experimentan los pacientes estos efectos disociativos?

tian: Sienten que están desconectados de sus sentimientos, pensamientos, entorno e identidad. Usamos un cuestionario llamado Escala de Estados Disociativos Administrada por el Clínico, o CADSS, para evaluar el estado disociativo. Hacemos preguntas como: “¿Las cosas te parecen irreales, como si estuvieras en un sueño?” O: “¿Los colores parecen disminuir en intensidad?” Las respuestas variaron entre los pacientes, pero la mayoría respondió «sí» a una gran proporción de estas preguntas. Los efectos disociativos son bastante frecuentes en los pacientes que toman ketamina.

GACETA: ¿Es lo suficientemente pronunciado como para que las personas con depresión que podrían beneficiarse no quieran tomar el medicamento?

tian: Puede ser una de las razones. Es más grave en algunos pacientes pero menos en otros. Depende de la persona.

GACETA: ¿Es este efecto también la razón por la que se usa recreativamente?

tian: Sí. Podría causar alucinaciones, hacer que las cosas parezcan irreales o producir una experiencia extracorporal.

GACETA: ¿Qué sigue para ti en esta investigación?

tian: Quiero hacer un estudio de seguimiento en pacientes con depresión resistente al tratamiento para ver si los ritmos cerebrales que encontramos en este estudio se correlacionan claramente con los efectos antidepresivos y disociativos que pueden variar entre pacientes.

GACETA: ¿Cómo se interesó en esta investigación?

tian: Como investigadores del Departamento de Anestesia, estamos muy interesados ​​en los mecanismos de funcionamiento de los fármacos anestésicos para poder brindar una mejor atención a los pacientes. Estamos interesados ​​en identificar biomarcadores que nos permitan medir estados cerebrales clínicamente, y particularmente en encontrar biomarcadores para la inconsciencia. La herramienta principal que usamos para medir los estados cerebrales es el EEG. Descubrimos que diferentes fármacos anestésicos, como propofol, ketamina, sevoflurano y dexmedetomidina, causan patrones de oscilación cerebral muy distintos. La ketamina es la única que induce las oscilaciones gamma de alta frecuencia. En dosis altas, la ketamina puede inducir anestesia general (pérdida del conocimiento), pero en dosis bajas provoca estos efectos antidepresivos y disociativos. Es una droga muy singular y muy importante. Queremos saber qué sucede a nivel molecular y a nivel del circuito neuronal que podría causar estos diferentes efectos.

Udacity impulsa el programa de mejora de habilidades digitales de TUI, For:ward

TUI Group opera a escala global como una de las compañías de turismo más grandes del mundo, conectando más de 400 hoteles, 1000 agencias de viajes, 15 cruceros y 5 aerolíneas.

Las acciones de la compañía se negocian activamente en bolsas prestigiosas, incluido el índice FTSE 250 de la Bolsa de Valores de Londres, el mercado regulado de la Bolsa de Valores de Hanover y el Mercado Abierto de la Bolsa de Valores de Frankfurt.

Atendiendo a una amplia base de clientes de 28 millones de personas, 21 millones de los cuales pertenecen a empresas nacionales europeas, TUI Group ofrece una amplia gama de servicios integrados de viajes y turismo de una sola fuente.

Transformación de talentos de TUI y Udacity

La tecnología ha sido esencial para la evolución de TUI. En los últimos años, particularmente durante la pandemia, la empresa ha emprendido una iniciativa global de transformación del talento que ha cambiado radicalmente la forma en que utiliza la tecnología.

Un aspecto fundamental de esta transformación fue la creación de una organización de TI global unificada a partir de una variedad de estructuras regionales. Esta reorganización involucró a un equipo dedicado de más de 1700 profesionales de TI que han sido fundamentales para impulsar el cambio.

Además, TUI Group reconoció la importancia de mejorar sus capacidades de recursos humanos para facilitar la adquisición de talento digital calificado. La compañía se ha comprometido durante mucho tiempo a nutrir y mejorar las habilidades de su fuerza laboral. Cerstin Lang, director de tecnología de la información de recursos humanos de TUI Group, enfatiza el enfoque de la compañía en brindar oportunidades de crecimiento profesional para sus empleados.

Ella cree en la creación de caminos para el avance y el apoyo a los colegas en sus viajes profesionales. “La gente se une a TUI por un trabajo y se quedan por una carrera. Como líder en recursos humanos, veo como parte de mi trabajo crear esos caminos y apoyar a los colegas en su camino hacia adelante”.

Cerstin y su equipo colaboraron con Udacity en el programa TUI For:ward, diseñado para mejorar las habilidades de su fuerza laboral en tecnologías digitales como Data Science, DevOps, Data Engineering y Agile Coaching. Esta asociación permitió a TUI Group brindar programas integrales de capacitación y desarrollo para mejorar las habilidades digitales de sus empleados.

El programa For:ward, creado por TUI en asociación con Udacity, ha producido los siguientes resultados:

  • El 43% de los gerentes informaron que las necesidades de contratación adicionales podrían reducirse mediante la mejora de las habilidades y la evolución de los conjuntos de habilidades.
  • 82 estudiantes se graduaron de los programas de ingeniería de datos, DevOps, coaching ágil, analista de datos y ciencia de datos.
  • 417 estudiantes completaron proyectos prácticos y rutas de aprendizaje en diferentes programas de Nanodegree.

Avanzando con Udacity

La asociación de Udacity ha abierto nuevas puertas para TUI Group, permitiendo a los colegas avanzar en su crecimiento personal y profesional. “Como socio de habilidades y capacitación, Udacity nos brinda la confianza para desarrollar y retener a los empleados de TUI”, dice Lang. «Hasta la fecha, más de 70 personas completaron el programa; encontramos el éxito con nuevas oportunidades en TUI».

Aún mejor, los empleados ahora entienden que TUI se compromete a invertir en su desarrollo, lo que permite avances significativos en sus carreras personales dentro de la empresa. “Esta información es muy valiosa para nosotros y un apoyo esencial para el equipo de recursos humanos. Nuestra gente sabe que la empresa invertirá en ellos para que puedan dar un gran paso adelante en sus carreras personales con TUI”.

Para obtener información más detallada sobre la transformación digital y el proceso de mejora de las habilidades de TUI Group, lea el estudio de caso de TUI Group.

Se presenta una casa de paredes móviles de madera, que promete una alternativa más económica y ecológica a ‘derribar’

Los propietarios de viviendas de todo el mundo consideran ‘derribar’ las paredes para lograr una vida más abierta o cambiar los diseños para acomodar a los recién llegados o las circunstancias. Los resultados pueden ser impresionantes, pero tienen un costo financiero y ambiental considerable. Pero, ¿y si no fuera necesario demoler las paredes internas de ladrillo y/o yeso y construir otras nuevas?

Investigadores del Centro de Innovación de Materiales Naturales de Cambridge y los socios PLP Architecture acaban de presentar ‘Ephemeral’, una alternativa innovadora que utiliza madera de ingeniería, en la Bienal de Diseño de Londres en Somerset House de Londres (del 1 al 25 de junio de 2023).

El proyecto, dirigido por la investigadora de Cambridge Ana Gatóo, invita a los visitantes a entrar en una casa construida en torno a los principios de asequibilidad, sostenibilidad, flexibilidad y adaptación. Los tabiques de madera flexibles, desarrollados por Gatóo como parte de su investigación de doctorado en Cambridge, están hechos con corte, que permite que la madera se doble sin romperse, la misma técnica empleada en la construcción de guitarras y otros instrumentos de cuerda.

Las paredes de madera resultantes son simples, resistentes, plegables y móviles, lo que significa que pueden responder a las necesidades cambiantes de los residentes, por ejemplo, cuando los niños nacen o dejan el nido; a medida que la edad o la movilidad traen requisitos cambiantes; o a medida que cambian los patrones de trabajo a domicilio.

Gatóo dice: “Los muebles autoensamblables y modulares han mejorado la vida de muchas personas. Hemos desarrollado algo similar pero para paredes para que las personas puedan tomar el control total de sus espacios interiores”.

“Si tienes mucho dinero, puedes contratar a un diseñador y modificar los interiores de tu casa, pero si no lo haces, estás atrapado con sistemas muy rígidos que podrían estar desactualizados por décadas. Es posible que tenga más habitaciones de las que necesita, o muy pocas. Queremos empoderar a las personas para que hagan suyos sus espacios”.

Las ‘salas de requisitos’ del equipo brindan soluciones elegantes y asequibles que se pueden integrar en la estructura del edificio desde su primer diseño o reacondicionar sin problemas, evitando las montañas de carbono asociadas con la demolición y la reconstrucción.

Gatóo dice: “Estamos utilizando madera de ingeniería, que es asequible y sostenible. Es un material natural que almacena carbono, y cuando ya no lo necesitas, puedes hacer otra cosa con él. Así que estás creando un desperdicio mínimo”.

Gatóo y sus colegas trabajan en el Centro de Innovación de Materiales Naturales de la Universidad, líder mundial en investigación sobre usos innovadores y sostenibles de la madera en la construcción.

El equipo enfatiza que su sistema podría usarse en cualquier parte del mundo, tanto en los lugares de trabajo como en los hogares, y los investigadores ya han tenido conversaciones alentadoras con la industria, incluso con desarrolladores de viviendas asequibles en la India.

Gatóo dice: “He trabajado en desarrollo y vivienda post-desastre con ONG en muchos países alrededor del mundo, siempre usando materiales sustentables. Cuando comencé mi doctorado, quería fusionar la vivienda más asequible y social con la innovación técnica y la sostenibilidad. Esto es lo que necesitan nuestras ciudades del futuro: cuidar a las personas y al medio ambiente al mismo tiempo”.

Implementada a escala, esta innovación podría mejorar la industria de la construcción, empoderando a las personas para que adapten sus espacios a sus necesidades mientras reducen drásticamente los costos de vivienda y superan algunos de los obstáculos que la industria de la construcción debe enfrentar para ser parte de un futuro sostenible.

Trabajando con Cambridge Enterprise, el equipo de investigación está buscando socios industriales y políticos para avanzar aún más en la viabilidad del producto para su adopción en toda la industria.

El proyecto cuenta con el apoyo de PLP Architecture, The Laudes Foundation, Future Observatory y AHRC Design Accelerator.