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Las restricciones motivadas por el covid-19 han hecho que nuestras viviendas se convirtieran en zonas de trabajo, en colegios improvisados y en sitios de aislamiento. En los hospitales la situación se agravaba por la enorme presión y la soledad, siempre en condiciones muy duras. Nos hemos visto forzados a tomar conciencia de nuestros espacios, si colaboran en nuestro bienestar e incorporan las condiciones ambientales más adecuadas minimizando la presión exterior. Y la respuesta ha sido negativa. De ahí que planteemos un concepto de bienestar renovado, en el que contemplamos no solo el concepto tradicional de bienestar físico/ambiental, sino el concepto de bienestar mental o salud psicológica. Como profesionales de la arquitectura y de la medicina proponemos utilizar el color en arquitectura para cambiar el comportamiento del hombre reduciendo el estrés y su manera de sentirse en los espacios.

El escenario internacional y nacional actual caracterizado por el avance de la economía del conocimiento, el rápido y permanente desarrollo de las tecnologías de la comunicación, se ha tornado complejo con la aparición de la COVID-19, la que ha incidido negativamente en la economía mundial, los procesos políticos y sociales. Este contexto exige a la educación cambios, flexibilidad, creatividad, optimismo y tenacidad en los propósitos, Cuba no queda al margen de ello. En la impartición de la asignatura Comunicación Social en la Licenciatura de Ciencias Sociales en la Escuela del Partido “Cándido González” se han desarrollado acciones docentes en función de perfeccionar el proceso de enseñanza aprendizaje; las mismas tienen en cuenta a profesores y estudiantes. El eje es la autopreparación como una de las formas organizativas en la Educación Superior, su orientación, ejecución y control por parte de los docentes a través de vías o recursos tales como: guías de estudio independiente, materiales de apoyo a la docencia, utilización de las tecnologías de la comunicación y las redes sociales. Para la obtención de información se emplearon los métodos: análisis- síntesis, revisión documental y observación. El objetivo que se persigue es exponer las experiencias fundamentales de las acciones desarrolladas en el tema tratado, las que han contribuido a buscar y encontrar información relevante en las redes, tomar decisiones en base a información contrastadas en los estudiantes y en los profesores tributa al desarrollo de competencias digitales.

Procurement is a function of the company that cares of everything about that is necessary for the realization of the goals of the business system and in particular it is very important for the successful operation of a trade company. Procurement is a function of the company and other business structures whose task is to supply the equipment, materials, services, products and energy needed to achieve goals of the business system. By pursuing the economic order quantities, decisions on expenditures and selection of the best suppliers we contribute to the business success. On the global level, companies are facing the impact and consequences of the COVID 19 pandemic, which also affects companies purchasing processes. In the paper are presented and analysed changes in the organization and functions of the purchasing business activities of the two companies as a consequence of the pandemic crisis.

The use of deep learning methods for virus identification from digital images is a timely research topic. Given an electron microscopy image, virus recognition utilizing deep learning approaches is critical at present, because virus identification by human experts is relatively slow and time-consuming. In this project, our objective is to develop deep learning methods for automatic virus identification from digital images, there are four viral species taken into consideration, namely, SARS, MERS, HIV, and COVID-19. In this work, we firstly examine virus morphological characteristics and propose a novel loss function which aims at virus identification from the given electron micrographs. We take into account of attention mechanism for virus locating and classification from digital images. In order to generate the most reliable estimate of bounding boxes and classification for a virus as visual object, we train and test five deep learning models: R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, and SSD, based on our dataset of virus electron microscopy. Additionally, we explicate the evaluation approaches. The conclusion reveals SSD and Faster R-CNN outperform in the virus identification.

By June 3, 2021, the US experienced over 33 million total cases of Covid-19, surpassing 592,000 deaths. In response, the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) advised masking, social distancing and avoiding mass gatherings. In this work, we seek to automatically identify physical mass gathering events including dates and locations from digital chatter, i.e., social media data. We also study spread and sentiment associated with such large gathering events, finding a moderate negative correlation between large public gatherings, overall sentiment, and reported Covid-19 case numbers post event.