OpenLLM-France/wikimedia huggingface dataset:
# Correspondencia unívoca

Una correspondencia unívoca es una correspondencia matemática donde cada elemento del conjunto origen se corresponde con un solo elemento del conjunto imagen.

## Galería de correspondencias unívoca

Con los siguientes diagramas de correspondencias unívocas se muestran sus propiedades de conjunto y sus condiciones de subtipo:
| Existencia imagen: | no |
| Unicidad imagen: | si |
| Existencia origen: | no |
| Unicidad origen: | no |
| Existencia imagen: | no |
| Unicidad imagen: | si |
| Existencia origen: | no |
| Unicidad origen: | si |
| Existencia imagen: | no |
| Unicidad imagen: | si |
| Existencia origen: | si |
| Unicidad origen: | no |
| Existencia imagen: | no |
| Unicidad imagen: | si |
| Existencia origen: | si |
| Unicidad origen: | si |
| Existencia imagen: | si |
| Unicidad imagen: | si |
| Existencia origen: | no |
| Unicidad origen: | no |
| Existencia imagen: | si |
| Unicidad imagen: | si |
| Existencia origen: | no |
| Unicidad origen: | si |
| Existencia imagen: | si |
| Unicidad imagen: | si |
| Existencia origen: | si |
| Unicidad origen: | no |
| Existencia imagen: | si |
| Unicidad imagen: | si |
| Existencia origen: | si |
| Unicidad origen: | si |

## Galería de correspondencias NO unívoca

Los siguientes diagramas NO son correspondencias unívoca:
| Existencia imagen: | no |
| Unicidad imagen: | no |
| Existencia origen: | no |
| Unicidad origen: | no |
| Existencia imagen: | no |
| Unicidad imagen: | no |
| Existencia origen: | no |
| Unicidad origen: | si |
| Existencia imagen: | no |
| Unicidad imagen: | no |
| Existencia origen: | si |
| Unicidad origen: | no |
| Existencia imagen: | no |
| Unicidad imagen: | no |
| Existencia origen: | si |
| Unicidad origen: | si |
| Existencia imagen: | si |
| Unicidad imagen: | no |
| Existencia origen: | no |
| Unicidad origen: | no |
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| Unicidad imagen: | no |
| Existencia origen: | no |
| Unicidad origen: | si |
| Existencia imagen: | si |
| Unicidad imagen: | no |
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| Unicidad origen: | no |
| Existencia imagen: | si |
| Unicidad imagen: | no |
| Existencia origen: | si |
| Unicidad origen: | si |
# Control de Máquinas Eléctricas
## Pre-requisitos

* Electrónica Industrial
* Máquinas Eléctricas

## Temario

* Sensores y Transductores
** Dispositivos electromecánicos.
*** Interruptores de final de carrera.
*** Interruptores de nivel
*** Interruptores de presión.
*** Interruptores de temperatura.
*** Interruptores de flujo.
*** Interruptores de velocidad.
** Conceptos generales de los sensores.
*** Sensores Inductivos y de Efecto Hall.
*** Sensores Infrarrojos
*** Sensores magnéticos
*** Sensores Capacitivos
*** Sensores ultrasónicos
*** Otros sensores (Choque e inclinación, Gases, Humedad, Distancia, presión).
** Transductores.
*** Encoder y Resolver
** Criterios de selección de sensores y transductores.
* Control con dispositivos electromecánicos.
** Necesidades del control eléctrico.
** Simbología y abreviaciones utilizadas para la designación y numeración de dispositivos.
** Control por relevadores.
** Dispositivos de protección de las máquinas eléctricas.
** Control de máquinas de corriente continua.
** Arranque a tensión plena de motores monofásicos y trifásicos.
** Arranque a tensión reducida de motores trifásicos.
* Arrancadores estáticos.
** Introducción al control estático.
** Teoría de funcionamiento.
** Utilización de dispositivos de estado sólido de potencia en el arranque de las máquinas eléctricas.
*** Rectificadores monofásicos y polifásicos de CA/CD controladas.
*** Convertidores CD-CD.
*** Convertidores CD-CA (Inversores).
* Variadores de velocidad.
** Esquemas de la variación de la velocidad de las máquinas eléctricas.
** Variadores de velocidad estáticos de máquinas de corriente alterna.
* Control de motores por PLC.
** Introducción al control por PLC.
** Control automático de arranque de motores de corriente continua utilizando un PLC.
** Control automático de arranque de motores de corriente alterna utilizando un PLC.
** Control automático de arranque y freno.
** Combinación de PLC y variadores de velocidad estáticos.
# Control prenatal

DEFINICION: Se define al control prenatal como una serie de entrevistas programadas de la embarazada con el equipo de salud con el objetivo de vigilar la evolución del embarazo y obtener una adecuada preparación para el partoy la crianza del niño.
OBJETIVOS DEL CONTROL PRENATAL:
* Dar contenidos educativos para la familia y la crianza.
* Detectar enfermedades maternas,prevenir, diagnosticar y tratar temprano las complicaciones.
* Vigilar el crecimiento y vitalidad fetal.
* Preparar psicofisicamente a la madre para el parto.
CARACTERISTICAS DE UN CONTROL PRENATAL EFICIENTE:
- PRECOZ: debe ser en el primer trimestre para la identificación de un embarazo de ALTO RIESGO OBSTETRICO.
- PERIODICO: este varia según el riesgo del embarazo
- en pacientes con bajo riesgo obstetrico debe realizarse c/4 sem hasta la semana 28 ; c/2 sem hasta la semana 36 y semanalmente hasta el parto.
- En nuestro país (Bolivia)lo ideal es tener al menos 4 controles prenatales de la siguiente manera:
<20 sem ->1ra consulta
26-28 sem -> 2da consulta
32-35 sem -> 3ra consulta
36-40 sem -> 4ta consulta
- COMPLETO: garantizar acciones de educación, promoción, protección recuperación y rehabilitación de salud.
- EXTENSO: el porcentaje de población controlada debe ser alto.
CONTENIDO DEL CONTROL PRENATAL:
Perfil prenetal de laboratorio: glicemia, creatinina, examen general de orina, prueba rápido de VIH, RPR y grupo sanguineo.
PAP
Control de signos vitales.
Control de ganancia de peso.
Altura uterina.
Valoración de vitalidad fetal.
Vacunación antitetánica.
Ecografia ginecológica.
Ecografia obstetrica. BIBLIOGRAFIA.-
* Schwarcz R, Salas, Duverges C, Obstetricia, 7 Edición.El Ateneo. Buenos Aires Argentina 2016.
* https://www.paho.org/bol/index.php?option=com_content&view=article&id=1587:atencion-integrada-continuo-curso-vida-adolescente-mujer-edad-fertil-mujer-embarazo-parto-puerperio-recien-nacido-nino-menor-5-anos-cuadro-procedimientos-primer-nivel&Itemid=256
# Corriente eléctrica, resistencia y ley de Ohm
## Corriente Eléctrica

La corriente eléctrica se define como el flujo neto de carga a través de alguna región.
$I={\frac {dQ}{dt}}$
donde $dQ$ es la carga que pasa a través de una sección transversal del conductor en un intervalo de tiempo $dt$.
La unidad en el SI para la corriente es el amperio $[\mathrm {A} ]$.

## Densidad de corriente

La densidad de corriente es la cantidad de corriente por unidad de área.
$J={\frac {I}{A}}$
Esta expresión sólo es válida si el área es perpendicular a la dirección de la corriente.
Las unidades de la densidad de corriente en el sistema internacional (SI) son ${\Bigl{\frac {\mathrm {A} }{\mathrm {m^{2}} }}{\Bigr ]}$.

## Ley de Ohm

“La ley de Ohm afirma que en muchos materiales la relación de la densidad de corriente al campo eléctrico es una constante σ siendo esta independiente del campo eléctrico que produce la corriente”.

## Conductividad y resistividad eléctrica

La conductividad eléctrica( σ ) es la medida de la capacidad de un material o una sustancia para dejar pasar la corriente eléctrica a través de él.
La resistividad eléctrica (ρ) es la fuerza que opone un material al flujo de corriente eléctrica. Es el recíproco de la conductividad $\rho ={\frac {1}{\sigma }}$.

## Resistencia eléctrica

“Se define como la relación de la diferencia de potencial aplicada a un conductor entre la corriente que pasa por el mismo”.
$R={\frac {\Delta V}{I}}$
La unidad en el SI es el ohm $(\Omega )$. $1[\Omega ]=1{\Bigl{\frac {\mathrm {V} }{\mathrm {A} }}{\Bigr ]}$.

## Potencia eléctrica

Si a través de un elemento de circuito se mantiene una diferencia de potencial $\Delta V$, la potencia, o proporción a la que se suministra energía al elemento, es:
$P=I\;\Delta V$
Ya que la diferencia de potencial a través de un resistor es conocido como $\Delta V=I\cdot R$ ,ܴla potencia de un resistor será
$P=I^{2}\;R={\frac {V^{2}}{R}}$
donde $R$ es la resistencia eléctrica, $I$ la corriente eléctrica y $V$ el potencial eléctrico.
Las unidades de potencia eléctrica en el sistema internacional (SI) es el vatio $[W]$. Que se define como: $[W]={\frac {[J]}{[s]}}$

## Fuerza electromotriz y resistencia interna

“La fuerza electromotriz o fem (ε) de una batería es el máximo voltaje posible que esta puede suministrar entre sus terminales”.
"La resistencia interna es la resistencia al flujo de las cargas dentro de una batería".

## Confirmo lo aprendido

* Evaluación de la lección 1: Corriente eléctrica, resistencia y ley de Ohm
# Pre-requisitos

Programación
* Diagramas de flujo
* Lógica de Programación
Sistemas Digitales
* Álgebra Boolena
* Lógica combinacional

# Temario

* Introducción
** Definiciones
** Historia de los PLC
** Principios de un sistema automático
** Fases de estudio en la elaboración de un automatismo
** Opciones tecnológicas
* Arquitectura de los PLC y su ciclo de funcionamiento.
** Bloques esenciales de un PLC
** CPU
** Memorias del Controlador
** Interfases de entrada - salida
** Fuentes
** Modos de operación
** Ciclo de funcionamiento
** Tiempo de ejecución y control en tiempo real
** Elementos de proceso rápido
** Dispositivos periféricos y de programación.
* Formas de representar automatismos
** Introducción
** Ejecución de programas
** Descripciones literales
** Funciones algebraicas
** Esquema de relevadores
** Diagramas lógicos
** Lenguajes de programación.
* Programación de bloques funcionales
** Bloques funcionales básicos
** Bloques funcionales de expansión
** Instrucciones especiales
** Documentación del sistema de PLC
* Estructura de programación
** Programación lineal
** Programación estructurada
** Programación multitarea
** Parametrización de módulos funcionales
** Aplicaciones
* Introducción a las redes de comunicación industrial
** Conceptos básicos de comunicación de datos
** Buses de campo
** Multiplexores de entrada – salida
** Redes LAN
** ETHERNET
# Correspondencia biunívoca

Una correspondencia biunívoca, o correspondencia uno-a-uno, es simplemente una correspondencia unívoca cuya correspondencia inversa también es unívoca. En otras palabras, la relación biunívoca se establece cuando para cada elemento del primer conjunto que se corresponde con solo un elemento del segundo conjunto, tal elemento del segundo conjunto se corresponde con solo aquel elemento del primer conjunto.

## Ejemplos

* Se puede establecer una correspondencia biunívoca entre cada número natural con su cuadrado.
* Otro ejemplo podría ser una correspondencia biunívoca entre cada estudiante con su número de legajo.
* Una relación biunívoca muy utilizada e independiente de otros valores es la existente entre el valor de la propiedad termométrica utilizada y el valor numérico de la temperatura asignada. Esto es que cada valor de temperatura se corresponde únicamente con un valor de la escala del termómetro y cada valor de la escala del termómetro se corresponde únicamente con un valor de temperatura.

## Galería de correspondencias biunívoca

Los siguientes diagramas corresponden a correspondencias biunívocas:
| Existencia imagen: | si |
| Unicidad imagen: | si |
| Existencia origen: | no |
| Unicidad origen: | si |
| Existencia imagen: | si |
| Unicidad imagen: | si |
| Existencia origen: | si |
| Unicidad origen: | si |
| Existencia imagen: | no |
| Unicidad imagen: | si |
| Existencia origen: | no |
| Unicidad origen: | si |
| Existencia imagen: | no |
| Unicidad imagen: | si |
| Existencia origen: | si |
| Unicidad origen: | si |

## Galería de correspondencias no biunívoca

Los siguientes diagramas son correspondencias no biunívocas:
| Existencia imagen: | si |
| Unicidad imagen: | no |
| Existencia origen: | no |
| Unicidad origen: | no |
| Existencia imagen: | si |
| Unicidad imagen: | no |
| Existencia origen: | si |
| Unicidad origen: | no |
| Existencia imagen: | no |
| Unicidad imagen: | no |
| Existencia origen: | no |
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| Existencia imagen: | no |
| Unicidad imagen: | no |
| Existencia origen: | si |
| Unicidad origen: | no |
| Existencia imagen: | si |
| Unicidad imagen: | no |
| Existencia origen: | no |
| Unicidad origen: | si |
| Existencia imagen: | si |
| Unicidad imagen: | no |
| Existencia origen: | si |
| Unicidad origen: | si |
| Existencia imagen: | no |
| Unicidad imagen: | no |
| Existencia origen: | no |
| Unicidad origen: | si |
| Existencia imagen: | no |
| Unicidad imagen: | no |
| Existencia origen: | si |
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| Existencia imagen: | si |
| Unicidad imagen: | si |
| Existencia origen: | no |
| Unicidad origen: | no |
| Existencia imagen: | si |
| Unicidad imagen: | si |
| Existencia origen: | si |
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| Existencia imagen: | no |
| Unicidad imagen: | si |
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| Unicidad origen: | no |
| Existencia imagen: | no |
| Unicidad imagen: | si |
| Existencia origen: | si |
| Unicidad origen: | no |
# Estadística aplicada al medio ambiente
## Lecciones
### Métodos descriptivos

* Medición, escalas y estadígrafos
* Población y muestra
* Variables aleatorias, parámetros y estadísticos
* Representación de datos: tablas y diagramas
* Medidas de tendencia central. Media y mediana
* Medidas de variabilidad.

### Probabilidad y combinatoria

* Variable aleatoria discreta: Propiedades y distribución.
** Distribución binomial
** Distribución de Poisson.
* Variable aleatoria continua: Propiedades y distribución.
** Distribución normal.

### Inferencia

* Población y muestras: parámetros y estadísticos.
* Hipótesis.
* Error tipo I y nivel de significación.
* Error tipo II y potencia.
* Inferencias sobre la media.
* Distribución T.
* Inferencias sobre la varianza.
* Distribución ji-cuadrado.
* Inferencias sobre proporciones.
* Comparación de dos medias y dos varianzas.
* Distribución F.
* Regresión y correlación.
* Variables de distribución libre.

### Diseño de investigación

* Tipos de experimentos.
* Métodos de observación.

## Actividades

1.- Categoriza cada una de estas variables según su pertenencia a escala nominal, ordinal, de intervalo o de razón.
2.- Se ha medido la altura de 6 árboles de la especie Populus nigra en una parcela experimental donde se estudia su crecimiento. Con los datos que siguen, calcula la media de la altura y la mediana.
| Árboles | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| Altura (cm) | 125 | 180 | 90 | 150 | 160 | 175 |
Se sabe que la media es la suma de datos dividido por la cantidad de datos:
    ${\overline {x}}={\frac {1}{N}}\sum _{i=1}^{N}x_{i}$.
altura media= 125+180+90+150+160+175/6= 176cm
Se sabe que la mediana es el dato central una vez ordenados todos los datos.
| Altura (cm) | 90 | 125 | 150 | 160 | 175 | 180 |
En este caso la mediana está comprendida entre 150 y 160cm, por lo que:
mediana= 150+160/2= 155cm
3.- Se ha controlado el tiempo de germinación en varias semillas de judía (Phaseolus vulgaris) sometidas a un determinado tratamiento. Con los datos que siguen, averigua la frecuencia con la que se repite cada dato y construye un histograma de barras.
4.- Se ha medido la altura de cinco árboles de la especie Populus nigra en una parcela experimental A y otros cinco en una parcela B en las que se estudia su crecimiento. Con los datos que siguen, calcula la media, el rango muestral, la varianza y la desviación típica de ambas muestras.

## Recursos externos

* Hospital Universitario Ramón y Cajal > Bioestadística
* Universidad de Alcalá de Henares > Estadística inferencial
# Estadística Aplicada a la Sociología/Distribución

En estadística existen muchas distribuciones pero la más común es la función gaussiana (en honor al matemático prusiano Carl Friedrich Gauss) es una función definida por la expresión:
   $f(x)=ae^{-{\frac {(x-b)^{2}}{2c^{2}}}}$
donde a, b y c son constantes reales(c > 0).
Las funciones gaussianas se utilizan frecuentemente en estadística correspondiendo, en el caso de que a sea igual a $\textstyle {\frac {1}{c{\sqrt {2\pi }}}}$, a la función de densidad de una variable aleatoria con distribución normal de media μ=b y varianza σ$^2$=c$^2$.
Entonces $X\,\sim N(\mu ,\sigma ^{2})\,$, entonces
    $Z={\frac {X-\mu }{\sigma }}\!$
es una variable aleatoria normal estándar: $Z\,$ ~ $N(0,1)\,$.
La transformación de una distribución X ~ N(μ, σ) en una N(0, 1) se llama normalización, estandarización o tipificación de la variable X. Actualmente existen tablas para obtenerla así como también de otras pruebas de hipótesis

## Hipótesis estadísticas

Se les denomina así a los supuestos (hipótesis) realizados con respecto a un parámetro o estadístico (media, proporción, entre otros).
En este paso se definen dos tipos de hipótesis:
* H$_o$: Hipótesis nula
* H$_1$: Hipótesis alterna (de la cual se sospecha pudiera ser cierta, es planteada por el investigador)
Donde se acepta la Hipótesis si es mayor que la nula es decir que la variable es estadísticamente significativa, por ejemplo:
Ha: El tabaquismo conduce al alcoholismo
Ho: El tabaquismo no conduce al alcoholismo
Tablas de Normal y Pruebas de Hipótesis

## Participantes activos

Participantes activos en este Grupo de aprendizaje
Rudymoz
* Proyecto: Estadística Aplicada a la sociología.
* Anterior — Lección 3
# Estadística Aplicada a la Sociología

Este proyecto de aprendizaje ha sido diseñado con la intención de que los estudiantes comprendan de manera práctica y efectiva los conocimientos y herramientas que existen en la estadística (tanto en su vertiente descriptiva como inferencial), siendo capaz de aplicarlos en el estudio e interpretación de los fenómenos sociales.

## Objetivo

Este proyecto de aprendizaje busca desarrollar en el estudiante los conocimientos básicos para la creación, interpretación y aplicación de las distintas pruebas estadísticas. La intención del proyecto no es formar expertos en estadística, sino lograr que el estudiante llegue a comprender e interpretar los reportes estadísticos manejados en los análisis de investigación, logrando que pueda utilizarlos de manera crítica y que sea competente para integrar correctamente la estadística en la realización de proyectos de investigación social en los que se vea involucrado.
En este sentido, el curso se orienta en el estudio de la estadística con un enfoque aplicado a la investigación social. Por ello, se revisarán las técnicas estadísticas básicas, enfatizando el sentido de cada una, pero reduciendo el contenido matemático a cuestión conceptual, considerando que los paquetes informáticos actuales (SPSS) han aliviado la laboriosidad de realizar manualmente los cálculos requeridos. Lo que facilitará la elaboración e interpretación de diagnósticos sobre situaciones sociales particulares.

## Lecciones

* Estadística básica
    El estudiante comprenderá los conceptos básicos de la estadística y sus aplicaciones en el campo de la sociología.
* Estadísticos descriptivos
    El estudiante reconocerá y aplicara correctamente las medidas características de la estadística descriptiva.
* Introducción a la estadística inferencial
    El estudiante utilizará adecuadamente la estadística inferencial aplicada en el contexto de la investigación social.

## Materiales didácticos
### Habilidades

* Razonamiento lógico
* Criterio
* Visión estratégica

### Actitudes/Valores

* Espíritu crítico
* Autodisciplina
* Responsabilidad
* Objetividad

### Estrategias

* Enseñanza: Investigación y exposición.
* Aprendizaje: Solución de problemas.

### Criterios de desempeño

Conocer la estadística, el objetivo que persigue, sus tipos y los conceptos básicos relacionados.

## Actividades

* Investigar concepto de estadística, sus fines y sus divisiones.
* Investigar conceptos de variable: cualitativa y cuantitativa.
* Investigar conceptos de escalas de medición: nominal, ordinal, intervalo, razón.
# Servicio y atención al cliente

En esta lección trataremos los procesos que engloba el servicio y atención al cliente.

## Introducción

El servicio y la atención al cliente es una de las disciplinas que componen la administración de servicio de IT. Engloba los procesos de soporte necesarios para asegurar la calidad del servicio.

## Procesos

Estos procesos son:
* Centro de servicio (service desk)
* Gestión de incidentes
* Gestión de problemas
* Gestión de configuración
* Gestión del cambio
* Gestión del lanzamiento (release)

### Centro de servicio (service desk)

Es el único punto de atención a través del cual todos los clientes pueden solicitar servicios e informar de problemas. Los procesos del centro de servicio incluyen procedimientos de seguimiento y de escalabilidad. Además, se encarga de la difusión de información a la organización con respecto a cortes planeados y/o la aplicación de cambios.

### Gestión de incidentes

Su principal labor es la restauración de servicios tras un incidente. Es principalmente un proceso reactivo; sus procesos proporcionan una guía para los procedimientos necesarios para restaurar el servicio rápidamente.

### Gestión de problemas

Su principal labor es identificar las causas de los problemas de un servicio y aplicar un trabajo correctivo para que no se vuelvan a producir. Sus procesos son reactivos, al responder a incidentes, y también proactivos, identificando y previniendo futuros incidentes.

### Gestión de configuración

Sus procesos guían la recogida, archivo e informe de especificaciones de componentes concretos de la infraestructura.

### Gestión del cambio

Se encargan de evaluar los riesgos de cambios concretos, usar la información de configuración para encontrar dependencias y, tras analizar la información, aceptar o denegar las propuestas de cambio. Una práctica común es la existencia de un comité de aprobación de cambios para dicha evaluación y posterior aprobación. Su objetivo es identificar defectos funcionales y de rendimiento para solucionarlos antes de que afecten a clientes. Es principalmente un proceso proactivo.

### Gestión del lanzamiento (release)

Se preocupa de gestionar gran cantidad de cambios que serán introducidos simultáneamente en el proceso de producción.

## Conclusión

Es necesario tener clarificadas las acciones a realizar para garantizar la calidad del servicio. El uso de herramientas como Remedy o Jira para el tratamiento de todas las gestiones mencionadas es de gran utilidad. Es importante la diferenciación entre el problema y el incidente.

## Lecciones relacionadas

* «Gestión del cambio».
# Señales y Sistemas
## Temas

* Introducción (Señales y Sistemas)
* Transformada de Laplace
* Transformada Z
* Respuesta temporal. Convolución
* Transformada de Fourier o La Transformada de Fourier

## Asignaturas que se recomienda estudiar con anterioridad o simultáneamente

* Fundamentos de Cálculo
* Ampliación de Matemáticas
* Circuitos y Sistemas 2

## Ver también

* Departamento de electrónica