Context: In recent years, the recognition of human activities has become an area of constant exploration in different fields. This article presents a literature review focused on the different types of human activities and information acquisition devices for the recognition of activities. It also delves into elderly fall detection via computer vision using feature extraction methods and artificial intelligence techniques. Methodology: This manuscript was elaborated following the criteria of the document review and analysis methodology (RAD), dividing the research process into the heuristics and hermeneutics of the information sources. Finally, 102 research works were referenced, which made it possible to provide information on current state of the recognition of human activities. Results: The analysis of the proposed techniques for the recognition of human activities shows the importance of efficient fall detection. Although it is true that, at present, positive results are obtained with the techniques described in this article, their study environments are controlled, which does not contribute to the real advancement of research. Conclusions: It would be of great impact to present the results of studies in environments similar to reality, which is why it is essential to focus research on the development of databases with real falls of adults or in uncontrolled environments.

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The current issues of climate change and high freshwater demand worldwide have promoted the implementation of wastewater reclamation technologies. This study aims to review the efficiency of the dissolved air flotation (DAF) technique in a wide variety of applications in the agricultural, industrial, domestic, and municipal sectors, which have high freshwater consumption worldwide. We made a systematic review of the DAF technique in wastewater treatment in 2015-2021. We reviewed six indexed databases and governmental statistical reports; we used the keywords: dissolved air flotation, microbubbles, wastewater treatment, and the main operating and design parameters involved in the effectiveness of the flotation process. Additionally, we conducted a review of the most common synthetic coagulant studies used with DAF, as well as natural coagulants that promise to mitigate current climate change. Finally, we discussed advantages, disadvantages, and potential future studies. DAF to have considerable potential for wastewater treatment, as well as for waste utilization. The generation of large quantities of DAF sludge is a breakthrough for clean energy production, as it allows the use of this waste for biogas production.

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En los algoritmos de segmentación de imágenes mediante agrupamiento espectral, debido al tamaño de las imágenes, la carga computacional para la construcción de la matriz de similitud y la solución al problema de valores propios para la matriz laplaciana son altos. Además, la medida de similitud más utilizada es el kernel gaussiano, el cual presenta problemas con distribuciones de datos irregulares. Este trabajo propone realizar una presegmentación o diezmado mediante superpíxeles con el algoritmo Simple Linear Iterative Clustering, para disminuir el costo computacional y construir la matriz de similaridad con una medida difusa basada en el clasificador Fuzzy C-Means, que proporciona al algoritmo una mayor robustez frente a imágenes con distribuciones complejas; mediante agrupamiento espectral se determina la segmentación final. Experimentalmente, se comprobó que el enfoque propuesto obtiene segmentaciones adecuadas, buenos resultados de agrupamiento y una precisión comparable respecto a cinco algoritmos, midiendo el desempeño bajo cuatro métricas de validación.

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Introducción: El presente artículo muestra el diseño e implementación de un sistema anticolisión para invidentes usando redes neuronales evolutivas. Objetivo: Presentar la implementación de redes neuronales evolutivas en un sistema guía para invidentes en la detección de obstáculos estáticos y en movimiento. Metodología: La metodología empleada se basa en la creación de redes neuronales artificiales a partir del algoritmo genético cooperativo coevolutivo (AGCC), este se encarga de estructurar, modificar y entrenar las redes neuronales. Para ello utiliza la matriz de definición de red (MDR). Para la elaboración de una MDR se toma como base un cromosoma “parte del algoritmo genético”. Una vez este realizada la MDR se crea una red neuronal artificial para luego ser entrenada. Resultados: El programa realizó varias redes neuronales generando en cada ejecución 10 cromosomas, que al ser entrenados con el AGCC y aplicando la cooperatividad, se obtuvieron las mejores redes neuronales anticolisión teniendo en cuenta un tiempo definido, funcionando efectivamente para la detección de obstáculos estáticos y en movimiento. Conclusiones: En el sistema anticolisión para invidentes se observó la eficacia de las redes neuronales en dar una respuesta, detectando objetos tanto estáticos como en movimiento proporcionando seguridad al invidente, evitando colisiones con estos.