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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés The wafer map is a data visualization of a thin semiconductor fabric made of crystalline silicon, such as defects or test results. The wafer map is a base for creating electronic coordinate circuits and photovoltaic cells. During the wafer map production, any fault results in a product failure. The wafer map faults are undetectable to the naked eye, which is a big challenge. Hotspot detection in wafer maps is significantly important to evaluate the manufacturing process and. improve product yield. The hotspot detection in the wafer maps is the primary aim of this research. A novel wafer map hotspot detector (WHD) is proposed based on three stack fully connected conventional neural network layers and a dense layer. Data augmentation uses the segmented images of the wafers to build the proposed model. The proposed model is evaluated through several evalua-tion parameters and state-of-the-art studies comparative analysis. The proposed model achieved a 94% training and 90% testing performance accuracy for hotspot detection and shows better results than existing approaches. This study helps semiconductor engineers improve wafer manufacturing designs and efficiency in the semiconductor industry. Raza, Ali; Martínez Espinosa, Julio César; Ramírez-Vargas, Debora L.; Shafiq, Muhammad y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, ulio.martinez@unini.edu.mx, debora.ramirez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Advanced Wafer Hotspot Detection through Image Segmentation and Stacked Model.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español El presente documento detalla el proceso de creación de la red neuronal artificial (RNA) para el tratamiento de efluentes mediante la determinación de la dosificación de ácido, coagulante y floculante. El proceso abarca desde el análisis de la información de las muestras de los efluentes, la creación del modelo de RNA y la predicción de dosificaciones. Este tipo de red, que se caracteriza por su organización en capas y conexiones estrictamente hacia delante, utiliza algoritmos de entrenamiento del tipo supervisado. El entrenamiento de las redes neuronales consiste en el ajuste de sus parámetros con el objetivo de generar el resultado deseado a la salida de la red. Antes de poder aplicar algún algoritmo de optimización debemos definir nuestra función de coste o pérdida. La función de pérdida es aquella expresión matemática que queremos minimizar o maximizar dependiendo del problema que estemos abordando. Una función de coste típica es la definida por la ecuación, donde se utiliza la media de la suma de los errores cuadráticos para evaluar el rendimiento de la red. Este proceso se realiza por cada ejemplo en el dataset de entrenamiento, siendo m el número de muestras. Fi = Salida de la red para el dato i. El descenso del gradiente es el método utilizado para la optimización de redes de neuronas. Esta técnica realiza actualizaciones de manera iterativa de cada parámetro de la red en aquella dirección que minimice más la función de coste. Para obtener esta dirección se calcula la derivada parcial de la función de coste con respecto a cada parámetro de manera individual. Antes de realizar el entrenamiento es necesario inicializar los parámetros de la red, siendo este un factor importante que puede determinar la convergencia o no. Fase de entrenamiento. Debido a que el objetivo final es poder determinar los niveles adecuados de dosificación para que el ph final en los efluentes cumplan con los estándares ambientales, el modelo de predicción puede adaptarse de forma que tome todas las variables, incluidas la dosificación de coagulante y floculante, y el objetivo sea la predicción del ph final. Dada un conjunto de condiciones iniciales, y un conjunto de dosificaciones el modelo será capaz de predecir el ph resultante. Este enfoque donde los niveles de dosificación de coagulante y floculante cumplen la función de variables independientes en vez de variables dependientes nos obliga a crear una matriz de valores predeterminados, donde cada una de estas configuraciones de dosificación sería evaluada por la red para obtener el valor de ph final. Mínima pre-configuración de parámetros antes de poner en marcha cada batch del proceso. Cuando se da esta señal de inicio, se activa la bomba centrífuga #3 y empieza a llenarse el tanque de ácido. Cuando eso ocurre, apaga la bomba de llenado y después de 10 segundos se activa el agitador del tanque de ácido a 15 Hz y 10 segundos después se dosifica la cantidad de peróxido seteada. Luego de 30 segundos más se dosifica el ácido según el valor seteado ya sea manualmente o mediante la red neuronal. Cuando el agua termina de caer al tanque de coagulante, luego de 10 segundos se activa el agitador del tanque de ácido a 18 Hz y 10 segundos después se dosifica la cantidad de coagulante seteada manualmente o por la red neuronal. Mariños Legendre, Juan Carlos marinos285@gmail.com
Aplicación de redes neuronales para tratamiento de efluentes derivados de la curtiduría.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Histopathological evaluation is necessary for the diagnosis and grading of prostate cancer, which is still one of the most common cancers in men globally. Traditional evaluation is time-consuming, prone to inter-observer variability, and challenging to scale. The clinical usefulness of current AI systems is limited by the need for comprehensive pixel-level annotations. The objective of this research is to develop and evaluate a large-scale benchmarking study on a weakly supervised deep learning framework that minimizes the need for annotation and ensures interpretability for automated prostate cancer diagnosis and International Society of Urological Pathology (ISUP) grading using whole slide images (WSIs). This study rigorously tested six cutting-edge multiple instance learning (MIL) architectures (CLAM-MB, CLAM-SB, ILRA-MIL, AC-MIL, AMD-MIL, WiKG-MIL), three feature encoders (ResNet50, CTransPath, UNI2), and four patch extraction techniques (varying sizes and overlap) using the PANDA dataset (10,616 WSIs), yielding 72 experimental configurations. The methodology used distributed cloud computing to process over 31 million tissue patches, implementing advanced attention mechanisms to ensure clinical interpretability through Grad-CAM visualizations. The optimum configuration (UNI2 encoder with ILRA-MIL, 256 256 patches, 50% overlap) achieved 78.75% accuracy and 90.12% quadratic weighted kappa (QWK), outperforming traditional methods and approaching expert pathologist-level diagnostic capability. Overlapping smaller patches offered the best balance of spatial resolution and contextual information, while domain-specific foundation models performed noticeably better than generic encoders. This work is the first large-scale, comprehensive comparison of weekly supervised MIL methods for prostate cancer diagnosis and grading. The proposed approach has excellent clinical diagnostic performance, scalability, practical feasibility through cloud computing, and interpretability using visualization tools. Butt, Naveed Anwer; Sarwat, Dilawaiz; Delgado Noya, Irene; Tutusaus, Kilian; Samee, Nagwan Abdel y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, irene.delgado@uneatlantico.es, kilian.tutusaus@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Benchmarking multiple instance learning architectures from patches to pathology for prostate cancer detection and grading using attention-based weak supervision.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Introduction: Jackfruit cultivation is highly affected by leaf diseases that reduce yield, fruit quality, and farmer income. Early diagnosis remains challenging due to the limitations of manual inspection and the lack of automated and scalable disease detection systems. Existing deep-learning approaches often suffer from limited generalization and high computational cost, restricting real-time field deployment. Methods: This study proposes CNNAttLSTM, a hybrid deep-learning architecture integrating Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM) units, and an attention mechanism for multi-class classification of algal leaf spot, black spot, and healthy jackfruit leaves. Each image is divided into ordered 56×56 spatial patches, treated as pseudo-temporal sequences to enable the LSTM to capture contextual dependencies across different leaf regions. Spatial features are extracted via Conv2D, MaxPooling, and GlobalAveragePooling layers; temporal modeling is performed by LSTM units; and an attention mechanism assigns adaptive weights to emphasize disease-relevant regions. Experiments were conducted on a publicly available Kaggle dataset comprising 38,019 images, using predefined training, validation, and testing splits. Results: The proposed CNNAttLSTM model achieved 99% classification accuracy, outperforming the baseline CNN (86%) and CNN–LSTM (98%) models. It required only 3.7 million parameters, trained in 45 minutes on an NVIDIA Tesla T4 GPU, and achieved an inference time of 22 milliseconds per image, demonstrating high computational efficiency. The patch-based pseudo-temporal approach improved spatial–temporal feature representation, enabling the model to distinguish subtle differences between visually similar disease classes. Discussion: Results show that combining spatial feature extraction with temporal modeling and attention significantly enhances robustness and classification performance in plant disease detection. The lightweight design enables real-time and edge-device deployment, addressing a major limitation of existing deep-learning techniques. The findings highlight the potential of CNNAttLSTM for scalable, efficient, and accurate agricultural disease monitoring and broader precision agriculture applications. Tuteja, Gaurav; Al-Yarimi, Fuad Ali Mohammed; Ikram, Amna; Gupta, Rupesh; Rehman, Ateeq Ur; Singh, Jeewan; Delgado Noya, Irene y Dzul López, Luis Alonso SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, irene.delgado@uneatlantico.es, luis.dzul@uneatlantico.es
CNNAttLSTM: an attention-enhanced CNN–LSTM architecture for high-precision jackfruit leaf disease classification.
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Materias > Psicología Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La investigación tiene como objetivo principal analizar la relación entre las condiciones laborales y el bienestar de vida de los trabajadores del sector petrolero en la provincia de Sucumbíos, Ecuador, durante el periodo 2020–2024. Se trata de un sector que se caracteriza por altos niveles de exigencia física y emocional, así como por condiciones de trabajo riesgosas y precarias, plantea desafíos relevantes para la salud y la calidad de vida de sus empleados. Se eligió el enfoque metodológico cuantitativo para desarrollar un diseño no experimental, transversal y correlacional. Para recolectar los datos del estudio se aplicó una batería de cuestionarios sobre condiciones laborales y bienestar de vida, que fueron validados en investigaciones antecedentes. Se trabajó con una muestra representativa de trabajadores pertenecientes a distintas empresas de dedicadas al petróleo en Sucumbíos. Los análisis estadísticos, que incluyeron procedimientos descriptivos, correlacionales y comparativos, fueron realizados usando el software SPSS. Los resultados evidencian una correlación estadísticamente significativa entre condiciones laborales adversas y niveles bajos de bienestar. Los trabajadores indicaron que experimentan síntomas de desgaste físico, estrés emocional e insatisfacción personal y profesional. Se concluyó que en la muestra de trabajadores de las empresas subcontratistas del sector petrolero de Sucumbíos, Ecuador, las condiciones laborales no favorecen el bienestar de los trabajadores. A partir de esto, se plantearon algunas recomendaciones para favorecer mejoras en el empleo y sus políticas, y a través de ellas, la calidad de vida de las personas. Elizalde Chamba, Willan Antonio willan.elizalde@doctorado.unini.edu.mx
Condiciones laborales del sector petrolero de Sucumbíos Ecuador, su incidencia en el bienestar de vida de los trabajadores. En el periodo 2020-2024.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés In the original version of this Article, Umair Shahid was incorrectly listed as a corresponding author. The correct corresponding authors for this Article are Imran Ashraf and Kashif Munir. Correspondence and request for materials should be addressed to ashrafimran@live.com and kashif.munir@kfueit.edu.pk. Akhtar, Iqra; Nabeel, Mahnoor; Shahid, Umair; Munir, Kashif; Raza, Ali; Delgado Noya, Irene; Gracia Villar, Santos y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, irene.delgado@uneatlantico.es, santos.gracia@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Correction: Enhancing fault detection in new energy vehicles via novel ensemble approach.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs) offer cost-effective and flexible solutions for a wide range of real-world applications, particularly in hazardous and time-critical environments. Their ability to navigate autonomously, communicate rapidly, and avoid collisions makes UAVs well suited for emergency response scenarios. However, real-time path planning in dynamic and unpredictable environments remains a major challenge, especially in confined tunnel infrastructures where accidents may trigger fires, smoke propagation, debris, and rapid environmental changes. In such conditions, conventional preplanned or model-based navigation approaches often fail due to limited visibility, narrow passages, and the absence of reliable localization signals. To address these challenges, this work proposes an end-to-end emergency response framework for tunnel accidents based on Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL). Each UAV operates as an independent learning agent using an Independent Q-Learning paradigm, enabling real-time decision-making under limited computational resources. To mitigate premature convergence and local optima during exploration, Grey Wolf Optimization (GWO) is integrated as a policy-guidance mechanism within the reinforcement learning (RL) framework. A customized reward function is designed to prioritize victim discovery, penalize unsafe behavior, and explicitly discourage redundant exploration among agents. The proposed approach is evaluated using a frontier-based exploration simulator under both single-agent and multi-agent settings with multiple goals. Extensive simulation results demonstrate that the proposed framework achieves faster goal discovery, improved map coverage, and reduced rescue time compared to state-of-the-art GWO-based exploration and random search algorithms. These results highlight the effectiveness of lightweight MARL-based coordination for autonomous UAV-assisted tunnel emergency response. ur Rehman, Hafiz Muhammad Raza; Gul, M. Junaid; Younas, Rabbiya; Jhandir, Muhammad Zeeshan; Álvarez, Roberto Marcelo; Miró Vera, Yini Airet y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, roberto.alvarez@uneatlantico.es, yini.miro@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
End-to-end emergency response protocol for tunnel accidents augmentation with reinforcement learning.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés New energy vehicles (NEVs) has emerged as a sustainable alternative to conventional vehicles, however have unresolved reliability challenges due to their complex electronic systems and varying operating conditions. Faults in drivetrain and battery systems, occurring at rates up to 12% annually, present significant barriers to the widespread adoption of NEVs. This study proposes a robust fault detection framework that applies multiple machine learning and deep learning models to address these challenges. The research utilizes the benchmark NEV fault diagnosis dataset, which contains real-world sensor data from NEVs. The models tested include logistic regression, passive-aggressive classifier, ridge classifier, perceptron, gated recurrent unit (GRU), convolutional neural network, and artificial neural network. The proposed ensemble GRULogX model stands out among the implemented model, leveraging GRU with logistic regression and other key classifiers, and achieved 99% accuracy, demonstrating high precision and recall. Cross-validation and hyperparameter optimization were adopted to further ensure the model’s generalizability and reliability. This research enhances the fault detection capabilities of NEVs, thereby improving their reliability and supporting the wider adoption of clean energy transportation solutions. Akhtar, Iqra; Nabeel, Mahnoor; Shahid, Umair; Munir, Kashif; Raza, Ali; Delgado Noya, Irene; Gracia Villar, Santos y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, irene.delgado@uneatlantico.es, santos.gracia@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Enhancing fault detection in new energy vehicles via novel ensemble approach.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés This research incorporates an intelligent transportation system (ITS) of smart cities with a newly developed ensemble model, termed EPYolov7x, through the association of particle swarm optimization (PSO) and YOLOv7x for high-accuracy traffic congestion prediction. In the proposed model, PSO is used for hyperparameter optimization for the YOLO model. Experimental results suggest a mean average precision (mAP) of 98.6% with an inference speed of 106 FPS on the UA-DETRAC dataset. It also provides good precision and real-time performance; both are essential for the practical deployment of ITS. The study findings confirm that PSO-based hyperparameter optimization improves the detection accuracy for complex traffic scenarios. The obtained results indicate superior performance compared to existing approaches. The proposed model can facilitate sustainable urban mobility toward a safer future with optimal computation. Iqbal, Shahzeb; Zafar, Noureen; Rehman, Saif Ur; Zafar, Shireen; Mahmood, Khalid; Dzul López, Luis Alonso; García Villena, Eduardo y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, luis.dzul@uneatlantico.es, eduardo.garcia@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Enhancing smart city transportation networks: A novel particle swarm optimization and YOLO7x-based ensemble model for accurate vehicle detection.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Human activity recognition (HAR) is essential in many applications, such as smart homes, assisted living, healthcare monitoring, rehabilitation, physiotherapy, and geriatric care. Conventional methods of HAR use wearable sensors, e.g., acceleration sensors and gyroscopes. However, they are limited by issues such as sensitivity to position, user inconvenience, and potential health risks with long-term use. Optical camera systems that are vision-based provide an alternative that is not intrusive; however, they are susceptible to variations in lighting, intrusions, and privacy issues. The paper uses an optical method of recognizing human domestic activities based on pose estimation and deep learning ensemble models. The skeletal keypoint features proposed in the current methodology are extracted from video data using PoseNet to generate a privacy-preserving representation that captures key motion dynamics without being sensitive to changes in appearance. A total of 30 subjects (15 male and 15 female) were sampled across 2734 activity samples, including nine daily domestic activities. There were six deep learning architectures, namely, the Transformer (Transformer), Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), Multilayer Perceptron (MLP), One-Dimensional Convolutional Neural Network (1D CNN), and a hybrid Convolutional Neural Network–Long Short-Term Memory (CNN–LSTM) architecture. The results on the hold-out test set show that the CNN–LSTM architecture achieves an accuracy of 98.78% within our experimental setting. Leave-One-Subject-Out cross-validation further confirms robust generalization across unseen individuals, with CNN–LSTM achieving a mean accuracy of 97.21% ± 1.84% across 30 subjects. The results demonstrate that vision-based pose estimation with deep learning is a useful, precise, and non-intrusive approach to HAR in smart healthcare and home automation systems. Raza, Muhammad Amjad; Mehmood, Nasir; Siddiqui, Hafeez Ur Rehman; Saleem, Adil Ali; Álvarez, Roberto Marcelo; Miró Vera, Yini Airet y Díez, Isabel de la Torre SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, roberto.alvarez@uneatlantico.es, yini.miro@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Human Activity Recognition in Domestic Settings Based on Optical Techniques and Ensemble Models.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Accurate short-term electricity load forecasting is essential for reliable and efficient smart city energy management, particularly in environments characterized by high-dimensional, heterogeneous, and noisy multivariate signals. However, existing forecasting models often struggle to simultaneously capture nonlinear temporal dependencies, multi-scale periodicity, and static contextual influences within a unified framework. To address this challenge, this study proposes a hybrid deep learning architecture that integrates Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) for temporal modeling, an additive attention mechanism for adaptive time-step weighting, Fast Fourier Transform (FFT)-based frequency residual learning for periodicity extraction, and embedding-based static feature fusion for contextual representation. The model is evaluated on the ISO-NE Smart City Energy Dataset for next-hour electricity load forecasting using a two-week input window (336 hours). Experimental results demonstrate that the proposed hybrid framework significantly improves predictive accuracy, achieving an RMSE of 25.51 kW and an R of 0.9905, outperforming recurrent, convolutional, and transformer-based baselines under identical evaluation settings. Ablation analysis confirms that temporal attention and frequency-domain residual modeling contribute substantially to performance gains. These findings indicate that joint temporal–spectral modeling combined with static contextual fusion provides a robust and effective solution for complex smart-city electricity forecasting tasks. Rehman, Hafiz Muhammad Raza Ur; Younas, Rabbiya; Changhyun, Park; Gul, Urfa; Álvarez, Roberto Marcelo; Miró Vera, Yini Airet y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, roberto.alvarez@uneatlantico.es, yini.miro@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
A Hybrid Temporal-spectral Load Forecasting Model with Static Context Fusion for Smart Cities.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés This study presents a novel integrative approach for the analysis of high-dimensional gene expression data, leveraging the complementary strengths of unsupervised clustering and supervised classification. Using K-means clustering, the dataset is stratified into three distinct clusters, revealing intrinsic biological patterns and relationships. The resulting cluster assignments are subsequently employed as pseudo-labels to train machine learning models, including support vector machines, random forest, and a stacking ensemble classifier. To validate and enhance the robustness of clustering, complementary methodologies such as hierarchical clustering and DBSCAN are employed, with results visualized through PCA-driven dimensionality reduction. The high predictive accuracy achieved by the classifiers underscores the separability and reliability of the identified clusters. Furthermore, feature importance analysis highlighted key genetic determinants within each cluster, offering actionable insights into potential biomarkers and critical genomic features. This framework bridges the gap between exploratory unsupervised learning and predictive supervised modeling, providing a scalable and interpretable methodology for analyzing complex genomic datasets. Its applicability extends to biomarker discovery, patient stratification, and other precision medicine applications, emphasizing its utility in advancing genomic research and clinical practice. Iman, Eshmal; Jabbar, Sohail; Ramzan, Shabana; Raza, Ali; Raoof, Farwa; Carvajal-Altamiranda, Stefanía; Lipari, Vivian y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, stefania.carvajal@uneatlantico.es, vivian.lipari@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
An Integrated Machine Learning and Genomic Framework for Precise Detection of Gastric Cancer.
La bioenergía y la descarbonización en la Unión Europa. Un modelo energético para el 2050.
MODELO DE GESTIÓN DEL RECURSO HÍDRICO DE LA MICROCUENCA QUEBRADA GRANDE, LA CEIBA, HONDURAS.
Metodología de estudio para la catalogación, identificación y criterios de diseño arquitectónico en la integración de servicios, la flexibilidad y sostenibilidad de los tanatorios en España desde 2001 hasta 2020.
Materias > Alimentación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español Introducción. En Bolivia, la actividad agroindustrial ha seguido un enfoque de planificación estrictamente sectorial, característica de economías centralizadas donde predominan jerarquías verticales. En áreas con vocación agropecuaria, los gobiernos municipales carecen de competencias para tomar decisiones en políticas agroindustriales. Desde una perspectiva socioeconómica, la agroindustria no beneficia directamente a las comunidades rurales. Esto demanda, desde el ámbito de la administración pública, integrar los procesos de gestión del desarrollo local y la gestión de desarrollo agroindustrial a nivel municipal, considerando la participación de actores locales. Esta investigación busca diseñar un modelo de gestión agroindustrial desde el gobierno municipal, basado en un enfoque de cadenas productivas, que permita contribuir a la articulación entre la gestión agroindustrial y el desarrollo local en el ámbito municipal, aprovechando recursos internos y externos, y considerando al municipio con vocación agropecuaria y agroindustrial como un sistema integrado de valor. Métodos. La investigación utilizó un enfoque combinado: cuantitativo mediante encuestas y talleres para analizar la gestión agroindustrial y su impacto en el desarrollo local; y cualitativo a través de entrevistas para entender los procesos de gestión municipal en el contexto boliviano. El diagnóstico fue exploratorio, descriptivo y explicativo, reflejando las etapas del estudio bajo una óptica sistémica. Resultados. El modelo fue validado con una metodología aplicada en el municipio de Vitichi, en el departamento de Potosí, logrando transformaciones positivas en el desarrollo local con la agroindustria como eje integrador bajo un enfoque de cadena productiva. Conclusiones. La gestión agroindustrial juega un papel crucial en el desarrollo local como pilar de la economía rural, promoviendo la transformación productiva, agregando valor, aumentando los ingresos y mejorando la seguridad alimentaria a través de un desarrollo endógeno sostenible. Ramírez Cala, Gonzalo Fernando gonzalo.ramirez@doctorado.unini.edu.mx
Modelo de gestión agroindustrial articulado al desarrollo local basado en enfoque de cadenas productivas: el caso de Potosí, Bolivia.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La presente investigación aborda el análisis de los procesos administrativos y organizacionales en la gestión de residuos sólidos domiciliarios llevados a cabo por el Área de Saneamiento Ambiental de la Municipalidad de Desamparados en Costa Rica; los cuales son un aspecto fundamental en la búsqueda de soluciones de mejora en la funcionalidad del Área y la utilización adecuada de los recursos disponibles que involucran a los mismos. En este contexto, la innovación en dichos procesos juega un papel clave en el desarrollo e implementación de estrategias eficientes y efectivas para el manejo administrativo y organizacional de dichos residuos sólidos domiciliarios. Se considera la capacidad de la institución para adaptarse y responder de manera eficiente a los cambios y desafíos del entorno en el que se encuentra, esto implica implementación de nuevas formas de llevar a cabo las labores administrativas de la gestión. Para lo anterior se llevó a cabo una investigación descriptiva con una metodología de enfoque tipo cualitativa, que permitió la aplicación de herramientas de proyectos en el Área de Saneamiento Ambiental, tanto de índole institucional como administrativo que permitan conocer y evaluar la eficiencia y eficacia del funcionamiento de dicha institución y así, poder facilitar el fortalecimiento de los conocimientos teóricos y prácticos, con el fin de poder establecer la línea base para el mejoramiento; la participación e involucramiento de los colaboradores es un factor importante para determinar los puntos de mejora que puede presentar la institución. El mejoramiento de las actividades y procesos administrativo/organizacionales del Área de Saneamiento Ambiental es fundamental para la prestación de un mejor servicio al cantón de Desamparados, por lo que la elaboración de este plan de innovación administrativo/organizacional es esencial para brindar un servicio de calidad. Chavarria, Randy Gerardo racbri@yahoo.com
Plan para la Innovación en los procesos administrativos/organizacionales, estudio de caso: Área de Saneamiento Ambiental de la Municipalidad de Desamparados, Costa Rica.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Researcher evaluation underpins critical academic decisions, yet traditional bibliometric indicators lack predictive capability and cross-domain generalizability, while most predictive approaches offer limited interpretability and narrow domain validation. This study proposes a SHAP interpretable, multi-domain supervised learning framework for predicting academic award recognition using thirty two publication count-based bibliometric indices. A balanced dataset was constructed across four disciplines, namely Computer Science, Neuroscience, Mathematics, and Civil Engineering, comprising verified awardees from recognized professional societies and matched non-awardee researchers. Eight classifiers were evaluated under stratified five fold cross validation, assessed via accuracy, precision, recall, F1-score, and ROC AUC. The framework achieved domain-specific F1-scores of 0.70 in Computer Science, 0.73 in Neuroscience, 0.72 in Civil Engineering, and 0.78 in Mathematics, with SVM and XGBoost demonstrating the strongest cross-domain robustness across disciplines. SHAP analysis consistently identified normalized h index, h2 family, q2 index, and g index as dominant cross-domain predictors, while domain-specific indicators, including Rm and w indices in Neuroscience and P index in Civil Engineering, reflected disciplinary recognition patterns. By unifying publication-based feature engineering, multi-domain classification, and SHAP explainability within a single reproducible pipeline, this framework offers a scalable, transparent, and evidence-based tool for institutional researcher evaluation. Qabil, Muhammad Shaban; Mukhtiar, Hafiza Zarafshan; Mustafa, Ghulam; Afzal, Muhammad Tanvir; Díez, Isabel De la Torre; Caro Montero, Elizabeth y Garat de Marin, Mirtha Silvana SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, elizabeth.caro@uneatlantico.es, silvana.marin@uneatlantico.es
Predicting Academic Award Recognition Across Disciplines Using Publication-Based Bibliometric Indices and SHAP-Driven Explainability.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Evaluating groundwater quality in irrigated areas is crucial for sustainable agriculture, especially as limited water resources and climate change pose significant threat to groundwater resources. Spatial information on groundwater quality is essential for effective management and utilization of water resources, particularly in intensive cropping areas such as irrigated regions in IBIS, Pakistan. However, recent advancements in machine learning (ML) techniques have highlighted that conventional groundwater quality assessment methods are costly and time-consuming, especially for developing nations. Accurate and efficient ML models can address this challenge in agricultural water management by optimally identifying the categories of water quality. This study is conducted to predict groundwater quality using an innovative ensemble-boosting methodology. The data is collected from Rahim Yar Khan’s irrigation system by the Scarp Monitoring Organization. Four irrigation water quality indicators, including sodium adsorption ratio, total dissolved solids, residual sodium carbonate, and electrical conductivity, are used to predict groundwater quality by applying four ML models. The performance of the ML models is assessed using mean squared error, correlation coefficients (r), and root mean square error measures. The proposed Gradient Boosting (GB) approach combines the advantages of interpretable tree models and boosting approaches. Experimental results validate the utility of the proposed approach with a 99% accuracy in predicting groundwater quality, compared to conventional ML techniques. Based on the proposed GB model and the inverse distance weighting interpolation technique, the groundwater quality distribution in the Hazardous Area is 17.34%, the Marginal Area is 79.36%, and the Safe Area is 3.30%. Enhancement and validation of groundwater quality index predictions are carried out using k-fold validation and hyperparameter tuning. Results indicate that the ML models have the potential to accurately delineate different groundwater quality zones for managing water resources and ensuring sustainable agriculture. Water quality assessment through the proposed approach can help managing the groundwater for the regions susceptible to deterioration of water quality thus contributing to better irrigation governance. Akhtar, Iqra; Ashraf, Muhammad; Niaz, Yasir; Raza, Ali; Álvarez, Roberto Marcelo; Miró Vera, Yini Airet y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, roberto.alvarez@uneatlantico.es, yini.miro@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Prediction of groundwater quality in irrigated areas using a novel gradient boosting approach.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Predictive modeling for lung cancer severity often struggles with the high dimensionality and multi-domain nature of risk factors. While individual contributors like smoking are well-documented, the relative predictive weight of lifestyle, environmental, and genetic domains remains insufficiently quantified in integrated frameworks. This study proposes an explainable machine learning approach using an XGBoost classifier to evaluate these three distinct risk domains. Utilizing the UCI Machine Learning Repository Lung Cancer Dataset, we implemented a domain-wise ablation study to isolate the predictive signal of each factor group. To ensure scientific rigor and address the “black box” nature of ensemble models, we employed 5-fold stratified cross-validation and SHAP (Shapley Additive Explanations) for feature-level transparency. Our results demonstrate that the integrated model achieves a classification accuracy of 95.7% (AUC-ROC = 0.98) on this dataset. Notably, ablation analysis revealed that the Lifestyle domain retained the highest standalone predictive performance (92.9%), followed by the Genetic/Clinical domain (94.6%), while the Environmental domain showed a more pronounced performance drop (73.3%), suggesting differential information density across risk categories. SHAP analysis identified cumulative smoking exposure as the primary feature influencing model predictions within this dataset. This study presents a proof-of-concept interpretable framework for lung cancer risk stratification, demonstrating that domain-wise ablation combined with explainable AI can provide transparent, feature-level insight to support rather than replace clinical judgment in settings where comprehensive diagnostic testing may be limited. Ishfaq, Sidra; Khan, Muhammad Abdullah; Mustafa, Ghulam; Afzal, Muhammad Tanvir; Díez, Isabel De la Torre; Garat de Marin, Mirtha Silvana y Silva Alvarado, Eduardo René SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, silvana.marin@uneatlantico.es, eduardo.silva@funiber.org
Quantifying Domain-Specific Risk Signals in Lung Cancer Severity Prediction: A Multi-Domain Ablation Study Using XGBoost and SHAP.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Identifying the emotional state of individuals has useful applications, particularly to reduce the risk of suicide. Users’ thoughts on social media platforms can be used to find cues on the emotional state of individuals. Clinical approaches to suicide ideation detection primarily rely on evaluation by psychologists, medical experts, etc., which is time-consuming and requires medical expertise. Machine learning approaches have shown potential in automating suicide detection. In this regard, this study presents a soft voting ensemble model (SVEM) by leveraging random forest, logistic regression, and stochastic gradient descent classifiers using soft voting. In addition, for the robust training of SVEM, a hybrid feature engineering approach is proposed that combines term frequency-inverse document frequency and the bag of words. For experimental evaluation, “Suicide Watch” and “Depression” subreddits on the Reddit platform are used. Results indicate that the proposed SVEM model achieves an accuracy of 94%, better than existing approaches. The model also shows robust performance concerning precision, recall, and F1, each with a 0.93 score. ERT and deep learning models are also used, and performance comparison with these models indicates better performance of the SVEM model. Gated recurrent unit, long short-term memory, and recurrent neural network have an accuracy of 92% while the convolutional neural network obtains an accuracy of 91%. SVEM’s computational complexity is also low compared to deep learning models. Further, this study highlights the importance of explainability in healthcare applications such as suicidal ideation detection, where the use of LIME provides valuable insights into the contribution of different features. In addition, k-fold cross-validation further validates the performance of the proposed approach. KINA, Erol; Choi, Jin-Ghoo; Ishaq, Abid; Shafique, Rahman; Gracia Villar, Mónica; Silva Alvarado, Eduardo René; Diez, Isabel de la Torre y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, monica.gracia@uneatlantico.es, eduardo.silva@funiber.org, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Suicide Ideation Detection Using Social Media Data and Ensemble Machine Learning Model.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés This systematic literature review (SLR) investigates the integration of deep learning (DL), vision-language models(VLMs), and multi-agent systems in the analysis of pathology images and automated report generation. The rapidadvancement of whole-slide imaging (WSI) technologies has posed new challenges in pathology, especially due to thescale and complexity of the data. DL techniques in general and convolutional neural networks (CNNs) and transform-ers in particular have significantly enhanced image analysis tasks including segmentation, classification, and detection.However, these models often lack generalizability to generate coherent, clinically relevant text, thus necessitating theintegration of VLMs and large language models (LLMs). This review examines the effectiveness of VLMs and LLMsin bridging the gap between visual data and clinical text, focusing on their potential for automating the generationof pathology reports. Additionally, multi-agent systems, which leverage specialized artificial intelligence (AI) agentsto collaboratively perform diagnostic tasks, are explored for their contributions to improving diagnostic accuracy andscalability. Through a synthesis of recent studies, this review highlights the successes, challenges, and future direc-tions of these AI technologies in pathology diagnostics, offering a comprehensive foundation for the development ofintegrated, AI-driven diagnostic workflows. Ali, Usama; Shafi, Imran; Ahmad, Jamil; Zárate Cáceres, Arlette; Chio Montero, Thania; Raza ur Rehman, Hafiz Muhammad y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR
A Systematic Literature Review on Integrated Deep Learning and Multi-Agent Vision-Language Frameworks for Pathology Image Analysis and Report Generation.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés The Polyphagous Shot Hole Borer (PSHB) is a highly invasive beetle that has been spreading like an epidemic across agricultural and forestry landscapes in recent years. Its rapid and destructive spread has turned it into a major global threat, causing widespread damage that continues to grow with time. Countries like South Africa, the United States, and Australia have implemented extensive measures to control the spread of PSHB, including the establishment of specialized agricultural support centers for early detection. However, there is still a strong need to make PSHB detection more accessible, allowing even non-experts to easily identify infections at an early stage. Artificial Intelligence (AI) has shown great promise in plant disease detection, but a major challenge in the case of PSHB was the lack of a suitable dataset for training AI models. In the proposed work, we first created a dedicated dataset by collecting images of trees infected with PSHB. We applied a range of preprocessing techniques to refine the dataset and prepare it for AI applications. Building on this, we developed a novel AI-based method, where we trained a deep learning model using a multi-convolutional layer network combined with a Fourier transformation layer. Additionally, an attention mechanism and advanced feature extraction techniques were incorporated to further boost model performance. As a result, the proposed approach achieved an impressive top accuracy of 92.3% in detecting PSHB infections, showing the potential of AI to offer a simple, efficient, and highly accurate solution for early disease detection. Younas, Rabbiya; ur Rehman, Hafiz Muhammad Raza; Choi, Gyu Sang; Kuc Castilla, Ángel Gabriel; Uc Ríos, Carlos Eduardo y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, angel.kuc@uneatlantico.es, carlos.uc@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
An attention-based deep learning model for early detection of polyphagous shot hole borer infestations in plants.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Vulnerability of potato crops to diseases and pest infestation can affect its quality and lead to significant yield losses. Timely detection of such diseases can help take effective decisions. For this purpose, a deep learning-based object detection framework is designed in this study to identify and classify major potato diseases and pests under real-world field conditions. A total of 2,688 field images were collected from two research farms in Punjab, Pakistan, across multiple growth stages in various seasonal conditions. Excluding 285 symptoms-free images from the earliest collection led to 2,403 images which were annotated into four biotic-stress classes: blight disease (n = 630), leaf spot disease (n = 370), leafroll virus (viral symptom complex; n = 888), and Colorado potato beetle (larvae/adults; n = 515), indicating class imbalance. Several state-of-the-art models were used including YOLOv8 variants (n/s/m), YOLOv7, YOLOv5, and Faster R-CNN, and the results are discussed in relation to recent potato disease classification studies involving cropped leaf images. Stratified splitting (70% training, 20% validation, 10% testing) was applied to preserve class distribution across all subsets. YOLOv8-medium achieve the best performance with mean average precision (mAP)@0.5 of 98% on the held-out test images. Results for stable 5-fold cross-validation show a mean mAP@0.5 of 97.8%, which offers a balance between accuracy and inference time. Model robustness was evaluated using 5-fold cross-validation and repeated training with different random seeds, showing a low variance of ±0.4% mAP. Results demonstrate promising outcomes under the real-world field conditions, while, broader cross-region and cross-season validation is intended for the future. Abbas, Ahmed; Rehman, Saif Ur; Mahmood, Khalid; Gracia Villar, Santos; Dzul López, Luis Alonso; Smerat, Aseel y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, santos.gracia@uneatlantico.es, luis.dzul@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
A novel approach for disease and pests detection in potato production system based on deep learning.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Secure and scalable authentication remains a fundamental challenge in Internet of Things (IoT) networks due to constrained device resources, dynamic topology, and the absence of centralized trust infrastructures. Conventional password-based and certificate-driven authentication schemes incur high computation, storage, and communication overhead, limiting their suitability for large-scale deployments. To address these limitations, this paper proposes ScLBS, a federated learning (FL)–based self-certified authentication scheme for distributed and sustainable IoT environments. ScLBS integrates self-certified public key cryptography with FL-driven trust adaptation, enabling decentralized public key derivation without reliance on third-party certificate authorities or exposure of private credentials. A zero-knowledge mechanism combined with location-aware authentication strengthens resistance to impersonation, Sybil, and replay attacks. Hierarchical key management supported by a -tree enables efficient group rekeying and preserves forward and backward secrecy under dynamic membership. Formal security verification is conducted under the Dolev–Yao adversary model using ProVerif, confirming secrecy of private and session keys (SKs) and correctness of authentication. Extensive NS-3 simulations and ablation analysis demonstrate that ScLBS achieves lower authentication delay, reduced message overhead, improved network utilization, and decreased energy consumption compared to representative IoT authentication schemes, while maintaining bounded FL overhead. These results indicate that ScLBS provides a balanced trade-off between security strength, scalability, and resource efficiency for constrained IoT networks. Chithaluru, Premkumar; Jyothi, B. Veera; Alharithi, Fahd S.; Ksiazek, Wojciech; Ramchander, M.; Singh, Aman y Rachavaram, Ravi Kumar SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
A scalable and secure federated learning authentication scheme for IoT.
2025
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés The digital era, while offering unparalleled access to information, has also seen the rapid proliferation of fake news, a phenomenon with the potential to distort public perception and influence sociopolitical events. The need to identify and mitigate the spread of such disinformation is crucial for maintaining the integrity of public discourse. This research introduces a multi-view learning framework that achieves high precision by systematically integrating diverse feature perspectives. Using a diverse dataset of news articles, the approach combines several feature extraction methods, including TF-IDF for individual words (unigrams) and word pairs (bigrams), and counts vectorization to represent text in multiple ways. To capture additional linguistic and semantic information, advanced features, such as readability scores, sentiment scores, and topic distributions generated by latent Dirichlet allocation (LDA), are also extracted. The framework implements a multi-view learning strategy, where separate views focus on basic text, linguistic, and semantic features, feeding into a final ensemble model. Models like logistic regression, random forest, and LightGBM are employed to analyze each view, and a stacked ensemble integrates their outputs. Through rigorous tenfold cross-validation, our proposed multi-view ensemble achieves a state-of-the-art accuracy of 0.9994, outperforming strong baselines, including single-view models and a BERT-based classifier. Robustness testing confirms the model maintains high accuracy even under data perturbations, establishing the value of structured feature separation and intelligent ensemble techniques. Aslam, Zahid; Missen, Malik Muhammad Saad; Ghaffar, Arslan Abdul; Mehmood, Arif; Gracia Villar, Mónica; Silva Alvarado, Eduardo René y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, monica.gracia@uneatlantico.es, eduardo.silva@funiber.org, SIN ESPECIFICAR
Advancing fake news combating using machine learning: a hybrid model approach.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Botnets are used for malicious activities such as cyber-attacks, spamming, and data theft and have become a significant threat to cyber security. Despite existing approaches for cyber attack detection, botnets prove to be a particularly difficult problem that calls for more advanced detection methods. In this research, a stacking classifier is proposed based on K-nearest neighbor, support vector machine, decision tree, random forest, and multilayer perceptron, called KSDRM, for botnet detection. Logistic regression acts as the meta-learner to combine the predictions from the base classifiers into the final prediction with the aim of increasing the overall accuracy and predictive performance of the ensemble. The UNSW-NB15 dataset is used to train machine learning models and evaluate their effectiveness in detecting cyber-attacks on IoT networks. The categorical features are transformed into numerical values using label encoding. Machine learning techniques are adopted to recognize botnet attacks to enhance cyber security measures. The KSDRM model successfully captures the complex patterns and traits of botnet attacks and obtains 99.99% training accuracy. The KSDRM model also performs well during testing by achieving an accuracy of 97.94%. Based on 3, 5, 7, and 10 folds, the k-fold cross-validation results show that the proposed method’s average accuracy is 99.89%, 99.88%, 99.89%, and 99.87%, respectively. Further, the demonstration of experiments and results shows the KSDRM model is an effective method to identify botnet-based cyber attacks. The findings of this study have the potential to improve cyber security controls and strengthen networks against changing threats. Ali, Mudasir; Mushtaq, Muhammad Faheem; Akram, Urooj; Gavilanes Aray, Daniel; Masías Vergara, Manuel; Karamti, Hanen y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, daniel.gavilanes@uneatlantico.es, manuel.masias@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Botnet detection in internet of things using stacked ensemble learning model.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés In the rapidly advanced and evolving information technology industry, adequate client engagement plays a critical role as it is very important to understand the client’s concerns, and requirements, have the records, authorizations, and go-ahead of previously agreed requirements, and provide the feasible solution accordingly. Previously multiple solutions have been proposed to enhance the efficiency of client engagement, but they lack traceability, trust, transparency, and conflict in agreements of previous contracts. Due to the lack of these shortcomings, the client requirement is getting delayed which is causing client escalations, integrity issues, project failure, and penalties. In this study, we proposed the UniferCollab framework to overcome the issues of collaboration between various teams, transparency, the record of client authorizations, and the go-ahead on previous developments by implementing blockchain technology. We store the data on the permissible network in the proposed approach. It allows us to compile all the requirements and information shared by clients on permissible blockchain to secure a large amount of data which enhances the traceability of all the requirements. All the authorizations from the client generate push notifications for any changes in their current system executed through smart contracts. It removes the ambiguity between various development teams if the client has only shared the requirement with one team. The data is stored in the decentralized network from where information is gathered which resolves the traceability, transparency, and trust issues. Lastly, evaluations involved a total of 800 hypertext transfer protocol (HTTP) requests tested using Postman with blockchain block sizes ranging from 0.568 KB to 550 KB and an average size increase of 280 KB was observed as new blocks were added. The longest chain in the network was observed during 800 repetitions of blockchain operations. Latency analysis revealed that delays in processing HTTP requests were influenced by decentralized node processing, local machine response times, and internet bandwidth through various experiments. Results show that the proposed framework resolves all client engagement issues in implementation between all stakeholders which enhances trust, and transparency improves client experience and helps us manage disputes effectively. Farooq, Muhammad Shoaib; Irshad, Khurram; Riaz, Danish; Abdel Samee, Nagwan; Bautista Thompson, Ernesto; Gavilanes Aray, Daniel y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, ernesto.bautista@unini.edu.mx, daniel.gavilanes@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Client engagement solution for post implementation issues in software industry using blockchain.
Confección de conglomerado de hormigón con algas marinas tipo sargazo para un uso posible en la construcción.
Desarrollo de un modelo de optimización de consumo energético en un sistema de administración de energía utilizando inteligencia artificial.
Materias > Comunicación Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Artículos y libros
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés The proliferation of damaging content on social media in today’s digital environment has increased the need for efficient hate speech identification systems. A thorough examination of hate speech detection methods in a variety of settings, such as code-mixed, multilingual, visual, audio, and textual scenarios, is presented in this paper. Unlike previous research focusing on single modalities, our study thoroughly examines hate speech identification across multiple forms. We classify the numerous types of hate speech, showing how it appears on different platforms and emphasizing the unique difficulties in multi-modal and multilingual settings. We fill research gaps by assessing a variety of methods, including deep learning, machine learning, and natural language processing, especially for complicated data like code-mixed and cross-lingual text. Additionally, we offer key technique comparisons, suggesting future research avenues that prioritize multi-modal analysis and ethical data handling, while acknowledging its benefits and drawbacks. This study attempts to promote scholarly research and real-world applications on social media platforms by acting as an essential resource for improving hate speech identification across various data sources. Raza Ur Rehman, Hafiz Muhammad; Saleem, Mahpara; Jhandir, Muhammad Zeeshan; Silva Alvarado, Eduardo René; Garay, Helena y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, eduardo.silva@funiber.org, helena.garay@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Detecting hate in diversity: a survey of multilingual code-mixed image and video analysis.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés The agricultural industry is experiencing revolutionary changes through the latest advances in artificial intelligence and deep learning-based technologies. These powerful tools are being used for a variety of tasks including crop yield estimation, crop maturity assessment, and disease detection. The cotton crop is an essential source of revenue for many countries highlighting the need to protect it from deadly diseases that can drastically reduce yields. Early and accurate disease detection is quite crucial for preventing economic losses in the agricultural sector. Thanks to deep learning algorithms, researchers have developed innovative disease detection approaches that can help safeguard the cotton crop and promote economic growth. This study presents dissimilar state-of-the-art deep learning models for disease recognition including VGG16, DenseNet, EfficientNet, InceptionV3, MobileNet, NasNet, and ResNet models. For this purpose, real cotton disease data is collected from fields and preprocessed using different well-known techniques before using as input to deep learning models. Experimental analysis reveals that the ResNet152 model outperforms all other deep learning models, making it a practical and efficient approach for cotton disease recognition. By harnessing the power of deep learning and artificial intelligence, we can help protect the cotton crop and ensure a prosperous future for the agricultural sector. Faisal, Hafiz Muhammad; Aqib, Muhammad; Rehman, Saif Ur; Mahmood, Khalid; Aparicio Obregón, Silvia; Calderón Iglesias, Rubén y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, silvia.aparicio@uneatlantico.es, ruben.calderon@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Detection of cotton crops diseases using customized deep learning model.
Materias > Ciencias Sociales
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Francés Ces dernières années ont vu certains gouvernements mettre en œuvre des solutions visant à transformer la gestion et le fonctionnement des administrations publiques afin de fournir des services publics de qualité alignés aux attentes des usagers.C’est ainsi qu’au regard des tendances actuelles relativement liées aux enjeux des technologies numériques et à leur inclusion dans tous les domaines de la vie, l’ONU les recommande dans les actions de réforme des administrations publiques. D’où la question de la digitalisation des services publics. Les études montrent que les administrations qui ont relevé ce défi ont obtenu des résultats satisfaisants. Par contre, d’autres organisations publiques comme le Cameroun, malgré leurs efforts, ont du mal à suivre la mouvance. Ceci s’explique par la présence dans ces pays des services publics digitaux inefficaces. L’un des principaux défis auxquels l’usage d’une stratégie digitale efficace. Le principal objectif de ce travail vise à proposer une approche personnalisée de digitalisation pour les organisations publiques dans le contexte camerounais. D’où la problématique : dans quelle mesure la transformation digitale et leur stratégie d’intégration contribuent à développer les services publics de qualité en rapport avec la satisfaction des usagers ? Pour répondre à cette problématique, nous avons opté pour une étude qualimétrique avec la méthode de recherche-intervention. Divers outils ont été utilisés sur le terrain pour mener la recherche, notamment des entretiens non directifs, des questionnaires, une observation structurée, la documentation. Ces méthodes permettent la collecte d’informations complètes, la comparaison des idées avec la littérature spécialisée, l’identification des axes d’amélioration, des bonnes pratiques et des indicateurs efficaces, et la validation des résultats afin d’élaborer cette approche personnalisée. De nouvelles recherches pourraient identifier d’autres facteurs utiles pour ces organisations et développer d’autres stratégies de transformation digitale. Fochie Tuebou, Bernabé bernabefochie@gmail.com
Digitalisation des services publics au Cameroun et sa repercussion sur la qualite de service en rapport avec la satisfaction des usagers.
Diseño de un modelo de evaluación de la Industria 4.0 para la agroindustria azucarera con aplicación de estudio de casos en contexto de pequeños y medianos productores de caña de azúcar.
Diseño de una red neuronal artificial para la gestión de las lecciones aprendidas durante el ciclo de vida de un proyecto.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La investigación busca diseñar un anteproyecto desde el enfoque sistémico que sea factible y socialmente sostenible para evaluar, rehabilitar y monitorear la salud estructural de 519.462 viviendas informales de la ciudad de Quito. Su finalidad es disminuir su vulnerabilidad, mitigar el riesgo sísmico y satisfacer la demanda de 1’607.833 habitantes, de viviendas de calidad, adecuadas y seguras (Viviendas CAS) que cumplan con la Norma Ecuatoriana de la Construcción (NEC) (MIDUVI, 2015d).El Gobierno Autónomo Descentralizado del Distrito Metropolitano de Quito es el responsable de ejercer control sobre el uso y la ocupación de suelo en la ciudad, pero debido a la desatención, al limitado presupuesto de administraciones anteriores y al gran tamaño del problema técnico, no ha podido ejecutar proyectos para mejorar el desempeño estructural de las viviendas. No ha podido, por tanto, garantizar que sus habitantes cuenten con viviendas CAS. Esto se ve agravado, además por la cultura de la población de construir informal e ilegalmente. La metodología que se utiliza para la investigación es cualitativa y contempla tres fases: la primera, donde se establece el problema técnico a partir de la situación no deseada y se seleccionan los métodos de evaluación y rehabilitación de la salud estructural más adecuados; la segunda fase, donde se propone el sistema solución, se definen los requisitos de los usuarios, se esboza el sistema solución, se hace un análisis funcional del proyecto, se definen los roles de las personas en el proyecto, se analizan los riesgos y la fiabilidad del sistema, se determina la viabilidad ambiental y se elaboran las especificaciones; y finalmente, una tercera fase, para determinar la factibilidad del proyecto y su sostenibilidad social, donde se realizan las evaluaciones financiera, económica y social, y se establece que el anteproyecto es socialmente sostenible y factible. Guerrero Dumancela, Paul Edmundo paul.guerrero@doctorado.unini.edu.mx
Diseño del anteproyecto para evaluar y rehabilitar la salud estructural de viviendas informales de la ciudad de Quito utilizando el enfoque sistémico de proyectos.
Diseño sistema muro liviano tendinoso con matriz en tubos de cartón reciclado.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Breast cancer is a lethal carcinoma impacting a considerable number of women across the globe. While preventive measures are limited, early detection remains the most effective strategy. Accurate classification of breast tumors into benign and malignant categories is important which may help physicians in diagnosing the disease faster. This survey investigates the emerging inclination and approaches in the area of machine learning (ML) for the diagnosis of breast cancer, pointing out the classification techniques based on both segmentation and feature selection. Certain datasets such as the Wisconsin Diagnostic Breast Cancer Dataset (WDBC), Wisconsin Breast Cancer Dataset Original (WBCD), Wisconsin Prognostic Breast Cancer Dataset (WPBC), BreakHis, and others are being evaluated in this study for the demonstration of their influence on the performance of the diagnostic tools and the accuracy of the models such as Support vector machine, Convolutional Neural Networks (CNNs) and ensemble approaches. The main shortcomings or research gaps such as prejudice of datasets, scarcity of generalizability, and interpretation challenges are highlighted. This research emphasizes the importance of the hybrid methodologies, cross-dataset validation, and the engineering of explainable AI to narrow these gaps and enhance the overall clinical acceptance of ML-based detection tools. Saleem, Alveena; Umair, Muhammad; Naseem, Muhammad Tahir; Zubair, Muhammad; Aparicio Obregón, Silvia; Calderón Iglesias, Rubén; Hassan, Shoaib y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, silvia.aparicio@uneatlantico.es, ruben.calderon@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Divulging Patterns: An Analytical Review for Machine Learning Methodologies for Breast Cancer Detection.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Forest fires pose significant threats to ecosystems, human life, and the global climate, necessitating rapid and reliable detection systems. Traditional fire detection approaches, including sensor networks, satellite monitoring, and centralized image analysis, often suffer from delayed response, high false positives, and limited deployment in remote areas. Recent deep learning-based methods offer high classification accuracy but are typically computationally intensive and unsuitable for low-power, real-time edge devices. This study presents an autonomous, edge-based forest fire and smoke detection system using a lightweight MobileNetV2 convolutional neural network. The model is trained on a balanced dataset of fire, smoke, and non-fire images and optimized for deployment on resource-constrained edge devices. The system performs near real-time inference, achieving a test accuracy of 97.98% with an average end-to-end prediction latency of 0.77 s per frame (approximately 1.3 FPS) on the Raspberry Pi 5 edge device. Predictions include the class label, confidence score, and timestamp, all generated locally without reliance on cloud connectivity, thereby enhancing security and robustness against potential cyber threats. Experimental results demonstrate that the proposed solution maintains high predictive performance comparable to state-of-the-art methods while providing efficient, offline operation suitable for real-world environmental monitoring and early wildfire mitigation. This approach enables cost-effective, scalable deployment in remote forest regions, combining accuracy, speed, and autonomous edge processing for timely fire and smoke detection. Sharobiddinov, Dilshod; Siddiqui, Hafeez Ur Rehman; Saleem, Adil Ali; Méndez Mezquita, Gerardo; Ramírez-Vargas, Debora L. y Díez, Isabel de la Torre SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, debora.ramirez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Edge-Based Autonomous Fire and Smoke Detection Using MobileNetV2.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés The process of image formulation uses semantic analysis to extract influential vectors from image components. The proposed approach integrates DenseNet with ResNet-50, VGG-19, and GoogLeNet using an innovative bonding process that establishes algorithmic channeling between these models. The goal targets compact efficient image feature vectors that process data in parallel regardless of input color or grayscale consistency and work across different datasets and semantic categories. Image patching techniques with corner straddling and isolated responses help detect peaks and junctions while addressing anisotropic noise through curvature-based computations and auto-correlation calculations. An integrated channeled algorithm processes the refined features by uniting local-global features with primitive-parameterized features and regioned feature vectors. Using K-nearest neighbor indexing methods analyze and retrieve images from the harmonized signature collection effectively. Extensive experimentation is performed on the state-of-the-art datasets including Caltech-101, Cifar-10, Caltech-256, Cifar-100, Corel-10000, 17-Flowers, COIL-100, FTVL Tropical Fruits, Corel-1000, and Zubud. This contribution finally endorses its standing at the peak of deep and complex image sensing analysis. A state-of-the-art deep image sensing analysis method delivers optimal channeling accuracy together with robust dataset harmonization performance. Kanwal, Khadija; Ahmad, Khawaja Tehseen; Shabir, Aiza; Jing, Li; Garay, Helena; Prado González, Luis Eduardo; Karamti, Hanen y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, helena.garay@uneatlantico.es, uis.prado@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Efficient CNN architecture with image sensing and algorithmic channeling for dataset harmonization.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés The increasing complexity of modern power systems requires engineers to design, build, and test equipment with a high degree of accuracy. The demand for precise equipment design, testing, and evaluation has reached extraordinary levels within modern power systems. To meet this challenge, engineers rely heavily on real-time simulators, which are essential tools for assessing power network dynamics. This study introduces a novel approach, an adaptable and cost-effective simulator, poised to revolutionize traditional hardware-in-the-loop (HIL) systems. Leveraging field-programmable gate arrays (FPGAs) and a comprehensive implementation of Heun and Piecewise analytic methods (PAM), provided simulator offers unparalleled capabilities for embedded real-time simulation of smart grids, ensuring swift and accurate measurements. Augmented by Python-based process simulation and integrated with industry-standard tools like Modelica and MATLAB, the proposed system promises versatility and efficiency. Through comprehensive testing, including rigorous evaluations of excitation system responses to diverse scenarios such as voltage set-point variations, automatic voltage regulator step responses, and fault conditions, we demonstrate the simulator’s robustness and precision. Experimental findings underscore its potential as an effective alternative to conventional HIL systems, marking a significant advancement in smart grid simulation technology. Gul, Urfa; Raza Ur Rehman, Hafiz Muhammad; Gul, Muhammad Junaid; Méndez Mezquita, Gerardo; Pascual Barrera, Alina Eugenia y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, alina.pascual@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Enhanced FPGA-based smart power grid simulation using Heun and Piecewise analytic method.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Epileptic seizures are neurological events characterized by sudden and excessive electrical discharges in the brain, leading to disruptions in brain function. Epileptic seizures can lead to life-threatening situations such as status epilepticus, which is characterized by prolonged or recurrent seizures and may lead to respiratory distress, aspiration pneumonia, and cardiac arrhythmias. Therefore, there is a need for an automated approach that can efficiently diagnose epileptic seizures at an early stage. The primary objective of this study is to develop a highly accurate approach for the early diagnosis of epileptic seizures. We use electroencephalography (EEG) signal data based on different brain activities to conduct experiments for epileptic seizure detection. For this purpose, a novel transfer learning technique called random forest-gated recurrent unit (RFGR) is proposed. The EEG brain activity signal data is fed into the RFGR model to generate a new feature set. The newly generated features are based on the class prediction probabilities extracted by the RFGR and are utilized to train models. Extensive experiments are carried out to investigate the performance of the proposed approach. Results demonstrate that the RFGR, when used with the random forest model, outperforms state-of-the-art techniques, achieving a high accuracy of 99.00 %. Additionally, explainable artificial intelligence analysis is utilized to provide transparent and understandable explanations of the decision-making processes of the proposed approach. Kına, Erol; Raza, Ali; Are, Prudhvi Chowdary; Rodríguez Velasco, Carmen Lilí; Brito Ballester, Julién; Diez, Isabel de la Torre; Butt, Naveed Anwer y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, carmen.rodriguez@uneatlantico.es, julien.brito@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Enhancing detection of epileptic seizures using transfer learning and EEG brain activity signals.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés The emergence of social media platforms led to the sharing of ideas, thoughts, events, and reviews. The shared views and comments contain people’s sentiments and analysis of these sentiments has emerged as one of the most popular fields of study. Sentiment analysis in the Urdu language is an important research problem similar to other languages, however, it is not investigated very well. On social media platforms like X (Twitter), billions of native Urdu speakers use the Urdu script which makes sentiment analysis in the Urdu language important. In this regard, an ensemble model RRLS is proposed that stacks random forest, recurrent neural network, logistic regression (LR), and support vector machine (SVM). The Internet Movie Database (IMDB) movie reviews and Urdu tweets are examined in this study using Urdu sentiment analysis. The Urdu hack library was used to preprocess the Urdu data, which includes preprocessing operations including normalizing individual letters, merging them, including spaces, etc. concerning punctuation. The problem of accurately encoding Urdu characters and replacing Arabic letters with their Urdu equivalents is fixed by the normalization module. Several models are adopted in this study for extensive evaluation of their accuracy for Urdu sentiment analysis. While the results promising, among machine learning models, the SVM and LR attained an accuracy of 87%, according to performance criteria such as F-measure, accuracy, recall, and precision. The accuracy of the long short-term memory (LSTM) and bidirectional LSTM (BiLSTM) was 84%. The suggested ensemble RRLS model performs better than other learning algorithms and achieves a 90% accuracy rate, outperforming current methods. The use of the synthetic minority oversampling technique (SMOTE) is observed to improve the performance and lead to 92.77% accuracy. Azim, Komal; Tahir, Alishba; Shahroz, Mobeen; Karamti, Hanen; Vázquez, Annia A.; Rojas Vistorte, Angel Olider y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, annia.almeyda@uneatlantico.es, angel.rojas@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Ensemble stacked model for enhanced identification of sentiments from IMDB reviews.
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La pandemia generó una crisis socioeconómica mundial relevante. Sus principales efectos se reflejaron en el cierre de empresas, reducción del crecimiento económico y desempleo. En efecto, los consumidores incorporaron modificaciones en sus patrones de consumo; aspecto que significó para las empresas multinacionales agroalimentarias la introducción de cambios en sus estrategias de sobrevivencia para garantizar su permanencia en el mercado. Esta investigación, tuvo como objetivo diseñar un conjunto de estrategias de sostenibilidad que permitieran a estas organizaciones enfrentar los cambios ocurridos en el consumo en tiempos de COVID-19, durante el periodo 2020-2022. Metodológicamente, el estudio se desarrolló desde el enfoque cuantitativo con un diseño investigativo correlacional. Para la recopilación de la información, se aplicó una encuesta a un censo a 9 ejecutivos con funciones de planificación estratégica en las nueve empresas multinacionales agroalimentarias de Santa Cruz de la Sierra y, a una muestra de 386 consumidores de la ciudad seleccionados por el método de muestreo no probabilístico bola de nieve. Como resultados del estudio, se encontró que no existe relación entre las estratégicas de sostenibilidad de las empresas multinacionales agroalimentarias de Santa Cruz de la Sierra y los efectos ocasionados por la pandemia por COVID-19, durante el periodo 2020-2022, toda vez que, el coeficiente de correlación obtenido fue p=0,061 lo que indica una correlación positiva, pero, extremadamente débil entre las variables. Así mismo, con un p= 0,000 existe evidencia estadísticamente significativa de una relación positiva moderada entre el comportamiento del consumidor de Santa Cruz de la Sierra y los efectos ocasionados por la pandemia por COVID-19, durante el periodo 2020-2022. Finalmente, entre los aportes, se plantearon estrategias sostenibles para desafiar e innovar ante los nuevos patrones de conducta de los consumidores, lo cual significa un replanteamiento de su desempeño productivo para no impactar negativamente al ambiente y promover el desarrollo de una economía circular, aunque existan limitaciones en la recolección de información entre los consumidores y el reconocimiento del cambio del consumo trascendiendo lo tradicional. Sandoval Vaca Diez, Priscila priscila.sandoval@doctorado.unini.edu.mx
Estrategias de sostenibilidad para las empresas multinacionales a los cambios en el comportamiento del consumidor en tiempos de COVID-19 durante el periodo 2020-2022. El caso de Santa Cruz de la Sierra (Bolivia).
Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español El área de gestión productiva de la población rural de la República de Guatemala presenta indicadores altos de pobreza y pobreza extrema, como consecuencia de dicha situación la productividad y competitividad son de importancia, razón por la que el trabajo de investigación dentro del contexto de la realidad, es decir, el espacio y la sociedad en que se desarrolla la vida de los habitantes del entorno de estudio y el conjunto de conocimientos y destrezas académicas, representa una oportunidad para estudiar y proponer una solución de carácter técnico para eliminar deficiencias en la productividad y competitividad. Se desarrolla una propuesta para reducir indicadores originados en deficiencias de la productividad y competitividad para mejorar el ingreso de la población objetivo a través del uso racional y sostenible de su potencial productivo por medio de un proyecto integrado. La investigación analizó las condiciones y características de actividad de la Federación para el Desarrollo Municipal Tucureño - FEDEMT - en el sector agroindustrial y presenta desde el lado de la oferta, un modelo de gestión comercial actualizado para que establezca una nueva relación de productividad y presencia competitiva que genere oportunidad de ingresos anuales superiores. El desarrollo del tema ofrece un enfoque de baja productividad y competitividad y su mejora de manera objetiva, técnica, sin sesgos de naturaleza alguna que integre elementos del área objeto de estudio con el contexto nacional e internacional haciendo posible el crecimiento económico sostenible con el uso de sus recursos y así, se obtenga fortalecimiento empresarial eficiente. Resultados esperados: Un Proyecto integrado, gestión comercial actualizada, estimación de recursos para gestión empresarial eficiente, conocimiento de normas y estándares de calidad, cuantificación interna de oferta y demanda de café y cardamomo, reducción de indicadores origen del problema. Posadas Barrera, Jaime Roberto jrposadasb@gmail.com
Estudio de productividad y competitividad en un área rural de San Miguel Tucurú, alta Verapaz, Guatemala.
Evaluación del desempeño de los planes municipales de desarrollo (PMD) 2008-20239 en la Planeación prospectiva del Municipio de Florencia-Caquetá.
Evaluación del efecto de un portafolio de proyectos de infraestructura natural sobre el caudal base del río Rímac – Lima, Perú.
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español Esta investigación evalúa el impacto de las Tecnologías del Aprendizaje y Conocimiento (TACs) en la competencia digital de los docentes de la Facultad de Ciencias y Tecnologías de la Universidad Dominicana O&M durante el período 2019-2020. Los resultados revelan una carencia significativa en la formación y el uso de tecnologías educativas modernas por parte del cuerpo docente, lo que afecta negativamente la calidad del proceso de enseñanza-aprendizaje. Las TACs, al ofrecer nuevas herramientas para la construcción del conocimiento, representan una oportunidad crucial para optimizar la educación en la era digital y preparar a los estudiantes para los retos del mercado laboral contemporáneo. Dado el rezago en la adopción de TACs en América Latina, esta investigación aporta información relevante para diseñar programas de formación docente y políticas educativas más efectivas. Utilizando un enfoque metodológico mixto que combina análisis cuantitativo y cualitativo, se examina el nivel de competencias digitales del profesorado, las herramientas tecnológicas empleadas en el aula y las barreras percibidas. La evaluación se basa en modelos teóricos como el marco de Tourón y busca generar propuestas concretas para el fortalecimiento de las competencias digitales, contribuyendo así a la mejora del proceso educativo y a la reducción de las brechas tecnológicas en la región. Encarnación Dicent, José Del Carmen JDICENT35@GMAIL.COM
Evaluación e Impulso de las Competencias Digitales en Docentes de Ciencias y Tecnologías mediante Tecnologías de Aprendizaje y Conocimiento (TACs): Un Análisis Integral en la Universidad Dominicana O&M, 2019-2020".
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Accurate solar and photovoltaic (PV) power forecasting is essential for optimizing grid integration, managing energy storage, and maximizing the efficiency of solar power systems. Deep learning (DL) models have shown promise in this area due to their ability to learn complex, non-linear relationships within large datasets. This study presents a systematic literature review (SLR) of deep learning applications for solar PV forecasting, addressing a gap in the existing literature, which often focuses on traditional ML or broader renewable energy applications. This review specifically aims to identify the DL architectures employed, preprocessing and feature engineering techniques used, the input features leveraged, evaluation metrics applied, and the persistent challenges in this field. Through a rigorous analysis of 26 selected papers from an initial set of 155 articles retrieved from the Web of Science database, we found that Long Short-Term Memory (LSTM) networks were the most frequently used algorithm (appearing in 32.69% of the papers), closely followed by Convolutional Neural Networks (CNNs) at 28.85%. Furthermore, Wavelet Transform (WT) was found to be the most prominent data decomposition technique, while Pearson Correlation was the most used for feature selection. We also found that ambient temperature, pressure, and humidity are the most common input features. Our systematic evaluation provides critical insights into state-of-the-art DL-based solar forecasting and identifies key areas for upcoming research. Future research should prioritize the development of more robust and interpretable models, as well as explore the integration of multi-source data to further enhance forecasting accuracy. Such advancements are crucial for the effective integration of solar energy into future power grids. Khouili, Oussama; Hanine, Mohamed; Louzazni, Mohamed; López Flores, Miguel Ángel; García Villena, Eduardo y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, miguelangel.lopez@uneatlantico.es, eduardo.garcia@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Evaluating the impact of deep learning approaches on solar and photovoltaic power forecasting: A systematic review.
Formulation, élaboration et caractérisation des briques de terre comprimée composées du mélange des sciures de Milicia excelsa et Entandrophragma cylindricum.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Background Deep learning models assist ophthalmologists in early detection of diseases from retinal images and timely treatment. Aim Owing to robust and accurate results from deep learning models, we aim to use convolutional neural network (CNN) to provide a non-invasive method for early detection of eye diseases. Methodology We used a hybridized CNN with deep learning (DL) based on two separate CNN blocks, to identify multiple Optic Disc Cupping, Diabetic Retinopathy, Media Haze, and Healthy images. We used the RFMiD dataset, which contains various categories of fundus images representing different eye diseases. Data augmenting, resizing, coping, and one-hot encoding are used among other preprocessing techniques to improve the performance of the proposed model. Color fundus images have been analyzed by CNNs to extract relevant features. Two CCN models that extract deep features are trained in parallel. To obtain more noticeable features, the gathered features are further fused utilizing the Canonical Correlation Analysis fusion approach. To assess the effectiveness, we employed eight classification algorithms: Gradient boosting, support vector machines, voting ensemble, medium KNN, Naive Bayes, COARSE- KNN, random forest, and fine KNN. Results With the greatest accuracy of 93.39%, the ensemble learning performed better than the other algorithms. Conclusion The accuracy rates suggest that the deep learning model has learned to distinguish between different eye disease categories and healthy images effectively. It contributes to the field of eye disease detection through the analysis of color fundus images by providing a reliable and efficient diagnostic system. Ejaz, Sara; Zia, Hafiz U; Majeed, Fiaz; Shafique, Umair; Carvajal-Altamiranda, Stefanía; Lipari, Vivian y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, stefania.carvajal@uneatlantico.es, vivian.lipari@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Fundus image classification using feature concatenation for early diagnosis of retinal disease.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés In the rapidly evolving landscape of artificial intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT), the significance of device diagnostics and prognostics is paramount for guaranteeing the dependable operation and upkeep of intricate systems. The capacity to precisely diagnose and preemptively predict potential failures holds the potential to considerably amplify maintenance efficiency, diminish downtime, and optimize resource allocation. The wealth of information offered by telemetry data gathered from IoT devices presents an opportunity for diagnostics and prognostics applications. However, extracting valuable insights and making well-timed decisions from this extensive data reservoir remains a formidable challenge. This study proposes a novel AI-driven framework that integrates forward chaining and backward chaining algorithms to analyze telemetry data from IoT devices. The proposed methodology utilizes rule-based inference to detect real-time anomalies and predict potential future failures, providing a dual-layered approach for diagnostics and prognostics. The results show that the diagnostics engine using forward chaining detects real-time issues like “High Temperature” and “Low Pressure,” while the prognostics engine with backward chaining predicts potential future occurrences of these issues, enabling proactive prevention measures. The experimental results demonstrate that adopting this approach could offer valuable assistance to authorities and stakeholders. Accurate early diagnosis and prediction of potential failures have the capability to greatly improve maintenance efficiency, minimize downtime, and optimize cost. Farooq, Muhammad Shoaib; Mir, Rizwan Pervez; Alvi, Atif; Tutusaus, Kilian; García Villena, Eduardo; Alrowais, Fadwa; Karamti, Hanen y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, kilian.tutusaus@uneatlantico.es, eduardo.garcia@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Harnessing AI forward and backward chaining with telemetry data for enhanced diagnostics and prognostics of smart devices.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Faced with anomalies in medical images, Deep learning is facing major challenges in detecting, diagnosing, and classifying the various pathologies that can be treated via medical imaging. The main challenges encountered are mainly due to the imbalance and variability of the data, as well as its complexity. The detection and classification of skin diseases is one such challenge that researchers are trying to overcome, as these anomalies present great variability in terms of appearance, texture, color, and localization, which sometimes makes them difficult to identify accurately and quickly, particularly by doctors, or by the various Deep Learning techniques on offer. In this study, an innovative and robust hybrid architecture is unveiled, underscoring the symbiotic potential of wavelet decomposition in conjunction with EfficientNet models. This approach integrates wavelet transformations with an EfficientNet backbone and incorporates advanced data augmentation, loss function, and optimization strategies. The model tested on the publicly accessible HAM10000 and ISIC2017 datasets has achieved an accuracy rate of 94.7%, and 92.2% respectively. Aboulmira, Amina; Hrimech, Hamid; Lachgar, Mohamed; Hanine, Mohamed; Osorio García, Carlos Manuel; Méndez Mezquita, Gerardo y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, carlos.osorio@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Hybrid Model with Wavelet Decomposition and EfficientNet for Accurate Skin Cancer Classification.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Background/Objectives: Estimating energy and macronutrients from food images is clinically relevant yet challenging, and rigorous evaluation requires transparent accuracy metrics with uncertainty and clear acknowledgement of reference data limitations across heterogeneous sources. This study assessed ChatGPT-5, a general-purpose vision-language model, across four scenarios differing in the amount and type of contextual information provided, using a composite dataset to quantify accuracy for calories and macronutrients. Methods: A total of 195 dishes were evaluated, sourced from Allrecipes.com, the SNAPMe dataset, and Home-prepared, weighed meals. Each dish was evaluated under Case 1 (image only), Case 2 (image plus standardized non-visual descriptors), Case 3 (image plus ingredient lists with amounts), and Case 4 (replicates Case 3 but excluding the image). The primary endpoint was kcal Mean Absolute Error (MAE); secondary endpoints included Median Absolute Error (MedAE) and Root Mean Square Error (RMSE) for kcal and macronutrients (protein, carbohydrates, and lipids), all reported with 95% Confidence Intervals (CIs) via dish-level bootstrap resampling and accompanied by absolute differences (Δ) between scenarios. Inference settings were standardized to support reproducibility and variance estimation. Source stratified analyses and quartile summaries were conducted to examine heterogeneity by curation level and nutrient ranges, with additional robustness checks for error complexity relationships. Results and Discussion: Accuracy improved from Case 1 to Case 2 and further in Case 3 for energy and all macronutrients when summarized by MAE, MedAE, and RMSE with 95% CIs, with absolute reductions (Δ) indicating material gains as contextual information increased. In contrast to Case 3, estimation accuracy declined in Case 4, underscoring the contribution of visual cues. Gains were largest in the Home-prepared dietitian-weighed subset and smaller yet consistent for Allrecipes.com and SNAPMe, reflecting differences in reference curation and measurement fidelity across sources. Scenario-level trends were concordant across sources, and stratified and quartile analyses showed coherent patterns of decreasing absolute errors with the provision of structured non-visual information and detailed ingredient data. Conclusions: ChatGPT-5 can deliver practically useful calorie and macronutrient estimates from food images, particularly when augmented with standardized nonvisual descriptors and detailed ingredients, as evidenced by reductions in MAE, MedAE, and RMSE with 95% CIs across scenarios. The decline in accuracy observed when the image was omitted, despite providing detailed ingredient information, indicates that visual cues contribute meaningfully to estimation performance and that improvements are not solely attributable to arithmetic from ingredient lists. Finally, to promote generalizability, it is recommended that future studies include repeated evaluations across diverse datasets, ensure public availability of prompts and outputs, and incorporate systematic comparisons with non-artificial-intelligence baselines. Rodríguez- Jiménez, Marcela; Martín-del-Campo-Becerra, Gustavo Daniel; Sumalla Cano, Sandra; Crespo-Álvarez, Jorge y Elío Pascual, Iñaki SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, sandra.sumalla@uneatlantico.es, jorge.crespo@uneatlantico.es, inaki.elio@uneatlantico.es
Image-Based Dietary Energy and Macronutrients Estimation with ChatGPT-5: Cross-Source Evaluation Across Escalating Context Scenarios.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español En este trabajo de investigación, se propuso el desarrollo de un protocolo de actuación de política ambiental, para la mejora de la gestión de impactos asociados al desarrollo urbano de la ciudad de Malabo, Isla de Bioko (Guinea Ecuatorial), dicho protocolo se desarrolló utilizando un enfoque mixto y se soporta en modelos de tipo cualitativo – descriptivo. Actualmente el país presenta una deficiencia de instrumentos administrativos de gestión ambiental, que busquen mitigar o contrastar los efectos de impactos ambientales generados por el desarrollo urbano excesivo de la Isla, lo que genera un profundo impacto asociado al desarrollo urbano de la ciudad de Malabo, y ello repercute en problemas ambientales. Tras efectuar los análisis y evaluaciones necesarias, con los resultados derivados de los diagramas de identificación de impactos y la Matriz de Leopold, se escogió un modelo de tipo cualitativo-descriptivo para elaborar el contenido del protocolo administrativo. La finalidad de uso, para el desarrollo de las actividades y se gestione de manera efectiva y adecuada. El enfoque mixto es el que aborda esta investigación exigió recopilar, analizar e integrar datos cualitativos y cuantitativos. También una rigurosa consulta bibliográfica de libros, informes, trabajos de investigaciones asociados al tema. La metodología usada fue la encuesta y la observación visual al campo. Los resultados obtenidos, demuestran que el desarrollo urbano de la ciudad de Malabo, en particular la actividad constructiva, es un proceso que afecta los medios agua, suelo, y aire. Los efectos ambientales, deficiente acceso al agua potable y saneamiento, la proliferación de residuo sólidos urbanos, contaminación de aire muestran el resultado de efectos de impactos ambientales. Siendo la deficiencia de instrumentos de gestión ambiental lo que aparece como el factor que impide la mitigación de los efectos de impactos ambientales generados por del desarrollo urbano excesivo de la isla. Moro Mba, Feliciano feliciano.moro@doctorado.unini.edu.mx
Impacto del desarrollo urbano en el medio ambiente: propuesta de un protocolo de actuación de política ambiental (PPAPA) para la mejora de la gestión de impactos asociados al desarrollo urbano de la Isla de Bioko, Malabo (Guinea Ecuatorial).
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés The agriculture field is the basis of a country’s change and financial system. Crops are the main source of revenue for the people. One of the farmer’s most challenging problems is choosing the right crops for their land. This critical decision has a direct impact on productivity and profit. Wrong crop selection not only reduces yields but also causes food shortages, creating more problems for farmers. The best crop depends on many parameters such as illustration humidity, N, K, P, pH, rainfall, and temperature of the soil. Getting advice from experts is not an easy task. This requires intelligent models in crop recommendations that use machine-learning models to suggest suitable crops for soil and other environmental conditions. Temperature, humidity, and pH are important data for growing crops in agriculture. In this study, we gather and preprocess relevant data. To recommend the most suitable crop, we propose a novel ensemble learning approach called RFXG based on random forest (RF) and extreme gradient boosting (XGB) to suggest the best crop out of the twenty-two major crops. To measure the capability of the proposed approach, various machine learning models are utilized including extra tree classifier, multilayer perceptron, RF, decision trees, logistic regression, and XGB classifiers. To get the best performance, optimization of hyperparameter, and K-fold cross-validation procedures are performed. Experimental outcomes show that the proposed RFXG technique achieves a recommendation accuracy is 98%. Specifically, the proposed solution provides immediate recommendations to help farmers make timely decisions. Afzal, Hadeeqa; Amjad, Madiha; Raza, Ali; Munir, Kashif; Gracia Villar, Santos; Dzul López, Luis Alonso y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, santos.gracia@uneatlantico.es, luis.dzul@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Incorporating soil information with machine learning for crop recommendation to improve agricultural output.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Cerrado Inglés The global economies depend heavily on commodity prices, which have an effect on businesses, investors, and consumers worldwide. It is important to be able to estimate commodity prices accurately because it facilitates risk management, distribution of resources, and intelligent decision-making. For the current status of research in this area, this study gives a systematic review of the available commodity price prediction models specifically for house prices in real estate. We determine and compare different commodity price prediction models and techniques used in academic and commercial settings. The paper is divided into three primary categories: house price prediction, stock price prediction, and natural gas price prediction. Within each category, various methodologies are utilized, including ensemble methods, neural networks, support vector machines, time series analysis, and regression analysis. This review offers a thorough analysis of both the strengths and limitations of current models, as well as the major variables affecting their performance. Additionally, potential challenges associated with models are discussed, and insights are provided for addressing different prediction issues. The review serves as an invaluable guide for researchers, practitioners, and policymakers seeking to gain deeper knowledge of the latest advancements in commodity price prediction. The findings indicate that machine learning holds significant potential for optimizing house price predictions. Saeed, Natasha; Shafi, Imran; Pervez, Sidra; Bautista Thompson, Ernesto; Kuc Castilla, Ángel Gabriel; Samad, Md Abdus y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, ernesto.bautista@unini.edu.mx, angel.kuc@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Intelligent Decision Making for Commodities Price Prediction: Opportunities, Challenges and Future Avenues.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La presente tesis de doctorado aborda el problema de la toma de decisiones empresariales, haciendo énfasis en qué tanto se tiene en cuenta o no los efectos medioambientales de los proyectos que una empresa como Ecopetrol lleva a cabo en Colombia, teniendo en cuenta que la industria de los combustibles fósiles es una de las que más contribuye en la producción de gases efecto invernadero, lo que a su vez ocasiona efectos negativos en el fenómeno del cambio climático. En este orden de ideas, se analizó la situación actual de la empresa, tanto en cuanto a su contribución con la economía nacional, como en su compromiso con el cuidado de los ecosistemas donde opera. Se observa que la empresa si toma medidas para disminuir los efectos de sus operaciones en el medio ambiente, pero estas no son suficientes. De otro lado, se analiza, si la empresa, y la industria petrolera en general, tiene en cuenta o no el factor de la Huella Ecológica (HE) en su modelo de toma de decisiones y cuáles serían los beneficios socioeconómicos de hacerlo. Se concluye que la empresa, aun conociendo los beneficios de este indicador no lo considera formalmente dentro de sus principios de Responsabilidad Social Empresarial, pero sus ejecutivos coinciden en afirmar que sí es necesario y pertinente adoptar un modelo más enfocado en la sostenibilidad ambiental, tomando como referencia el factor de la HE. Teniendo esto en cuenta, tras el análisis de la situación actual, se ofrece un modelo alternativo de toma de decisiones con un enfoque claramente socio-ambiental. Dicho modelo fue sometido, usando el método Delphi, a la revisión de trece expertos y de dicho ejercicio metodológico se llega a una propuesta final que es la contribución más importante de la presente tesis doctoral a la industria petrolera colombiana. Castro Bernal, German german.castro@doctorado.unini.edu.mx
Introducción de la Huella Ecológica en el Marco Estratégico de Toma de Decisiones Empresariales en la Industria Petrolera Estatal Colombiana.
Manual de recomendaciones para diseños de infraestructura de hospitales públicos mediante Building Information Modeling en Guatemala.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés This study emphasizes a multi-pronged approach to improving the energy efficiency of Multi-Effect Evaporator (MEE) in the paper industry. By incorporating traditional Energy-Saving Schemes (ESSs) and innovative renewable energy sources, the study demonstrates significant potential for reducing energy consumption and environmental impact, making it a decisive pathway for industrial sustainability. Key ESS strategies include Thermo-Vapor Compressors, Feed Preheaters, and Steam- and Feed-Split, which are employed to enhance Steam Economy (SE) to evaluate MEE efficiency. This integration results in a 67.93% enhancement in SE, reducing energy consumption significantly. Further, SE enhancement is achieved by integrating flash tanks that capture and reuse excess heat, which boosts SE by an additional 5.89%, leading to a total improvement of 73% without additional energy consumption. A significant innovation in the study is the integration of Linear Fresnel Reflectors (LFRs) based solar collectors and turbine-based wind energy sources to power the MEE and reduce reliance on conventional energy. This hybrid system decreases energy dependence by 62% for the base MEE and 34% for the hybrid MEE. The results are validated by comparing them with existing studies, confirming the effectiveness of the proposed method and offering significant energy and environment savings. Pati, Smitarani; Navin, Nandan Kumar; Verma, Om Prakash; Singh, Dwesh Kumar; Sharma, Tarun Kumar; Agarwal, Saurabh; Gracia Villar, Santos; Dzul López, Luis Alonso y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, santos.gracia@uneatlantico.es, luis.dzul@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Metaheuristic-based optimal energy assessment of hybrid multi-effect evaporator with synergy of solar and wind energy sources.
Materias > Ingeniería Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Español Se presumió una débil sensibilidad en la población local adyacente a la costa del estado de Quintana Roo (México), sobre la importancia ecológica de la especie Carcharhinus leucas (tiburón toro) y su vulnerabilidad debido al incremento del urbanismo en la Reserva de la Biósfera Caribe Mexicano. Para examinarlo, se propuso determinar el nivel de conocimiento sobre la situación de la especie en varias comunidades humanas de la región costera contigua a la Reserva. El estudio presentó un diseño de campo no experimental, de corte transversal y de tipo cualitativo exploratorio. Fueron aplicados cuatro cuestionarios, uno por cada grupo comunitario, los cuales indicaron niveles de conocimiento alto (gestores: 13), medio (agentes de turismo: 5.8) y bajos (pescadores: 3) (ciudadanos comunes: 1.85), utilizando un muestreo por conveniencia. Asimismo, fue develado que existen iniciativas para mejorar el monitoreo del área marina protegida, aunque escasos estudios sobre la eficacia de las campañas de educación ambiental. Existe una perentoria necesidad por sensibilizar a las comunidades para mejorar su conocimiento sobre Carcharhinus leucas, y el sentido de compromiso con la gestión medioambiental de la Reserva, esto mediante la formación crítica y continua en términos de protección de la biodiversidad marina Malavé-Figueroa, Adelso Nikolai y Collier's-Valencia, Carlos Adelso.malave@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Nivel de conocimiento sobre el tiburón toro (Carcharhinus leucas) como base para su conservación y gestión medioambiental en la Reserva de la Biósfera Caribe Mexicano.
Materias > Alimentación Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Artículos y libros
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Maize is a staple crop worldwide, essential for food security, livestock feed, and industrial uses. Its health directly impacts agricultural productivity and economic stability. Effective detection of maize crop health is crucial for preventing disease spread and ensuring high yields. This study presents VG-GNBNet, an innovative transfer learning model that accurately detects healthy and infected maize crops through a two-step feature extraction process. The proposed model begins by leveraging the visual geometry group (VGG-16) network to extract initial pixel-based spatial features from the crop images. These features are then further refined using the Gaussian Naive Bayes (GNB) model and feature decomposition-based matrix factorization mechanism, which generates more informative features for classification purposes. This study incorporates machine learning models to ensure a comprehensive evaluation. By comparing VG-GNBNet's performance against these models, we validate its robustness and accuracy. Integrating deep learning and machine learning techniques allows VG-GNBNet to capitalize on the strengths of both approaches, leading to superior performance. Extensive experiments demonstrate that the proposed VG-GNBNet+GNB model significantly outperforms other models, achieving an impressive accuracy score of 99.85%. This high accuracy highlights the model's potential for practical application in the agricultural sector, where the precise detection of crop health is crucial for effective disease management and yield optimization. Tanveer, Muhammad Usama; Munir, Kashif; Raza, Ali; Abualigah, Laith; Garay, Helena; Prado González, Luis Eduardo y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, helena.garay@uneatlantico.es, uis.prado@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Novel Transfer Learning Approach for Detecting Infected and Healthy Maize Crop Using Leaf Images.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Wheat is one of the world’s most widely cultivated cereal crops and is a primary food source for a significant portion of the population. Wheat goes through several distinct developmental phases, and accurately identifying these stages is essential for precision farming. Determining wheat growth stages accurately is crucial for increasing the efficiency of agricultural yield in wheat farming. Preliminary research identified obstacles in distinguishing between these stages, negatively impacting crop yields. To address this, this study introduces an innovative approach, MobDenNet, based on data collection and real-time wheat crop stage recognition. The data collection utilized a diverse image dataset covering seven growth phases ‘Crown Root’, ‘Tillering’, ‘Mid Vegetative’, ‘Booting’, ‘Heading’, ‘Anthesis’, and ‘Milking’, comprising 4496 images. The collected image dataset underwent rigorous preprocessing and advanced data augmentation to refine and minimize biases. This study employed deep and transfer learning models, including MobileNetV2, DenseNet-121, NASNet-Large, InceptionV3, and a convolutional neural network (CNN) for performance comparison. Experimental evaluations demonstrated that the transfer model MobileNetV2 achieved 95% accuracy, DenseNet-121 achieved 94% accuracy, NASNet-Large achieved 76% accuracy, InceptionV3 achieved 74% accuracy, and the CNN achieved 68% accuracy. The proposed novel hybrid approach, MobDenNet, that synergistically merges the architectures of MobileNetV2 and DenseNet-121 neural networks, yields highly accurate results with precision, recall, and an F1 score of 99%. We validated the robustness of the proposed approach using the k-fold cross-validation. The proposed research ensures the detection of growth stages with great promise for boosting agricultural productivity and management practices, empowering farmers to optimize resource distribution and make informed decisions. Naseer, Aisha; Amjad, Madiha; Raza, Ali; Munir, Kashif; Smerat, Aseel; Fabian Gongora, Henry; Uc Ríos, Carlos Eduardo y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, henry.gongora@uneatlantico.es, carlos.uc@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Novel hybrid transfer neural network for wheat crop growth stages recognition using field images.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Hand-drawn mathematical geometric shapes are geometric figures, such as circles, triangles, squares, and polygons, sketched manually using pen and paper or digital tools. These shapes are fundamental in mathematics education and geometric problem-solving, serving as intuitive visual aids for understanding complex concepts and theories. Recognizing hand-drawn shapes accurately enables more efficient digitization of handwritten notes, enhances educational tools, and improves user interaction with mathematical software. This research proposes an innovative machine learning algorithm for the automatic classification of mathematical geometric shapes to identify and interpret these shapes from handwritten input, facilitating seamless integration with digital systems. We utilized a benchmark dataset of mathematical shapes based on a total of 20,000 images with eight classes circle, kite, parallelogram, square, rectangle, rhombus, trapezoid, and triangle. We introduced a novel machine-learning algorithm CnN-RFc that uses convolution neural networks (CNN) for spatial feature extraction and the random forest classifier for probabilistic feature extraction from image data. Experimental results illustrate that using the CnN-RFc method, the Light Gradient Boosting Machine (LGBM) algorithm surpasses state-of-the-art approaches with high accuracy scores of 98% for hand-drawn shape classification. Applications of the proposed mathematical geometric shape classification algorithm span various domains, including education, where it enhances interactive learning platforms and provides instant feedback to students. Alam, Aneeza; Raza, Ali; Thalji, Nisrean; Abualigah, Laith; Garay, Helena; Alemany Iturriaga, Josep y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, helena.garay@uneatlantico.es, josep.alemany@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Novel transfer learning approach for hand drawn mathematical geometric shapes classification.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés A bone fracture is a medical condition characterized by a partial or complete break in the continuity of the bone. Fractures are primarily caused by injuries and accidents, affecting millions of people worldwide. The healing process for a fracture can take anywhere from one month to one year, leading to significant economic and psychological challenges for patients. The detection of bone fractures is crucial, and radiographic images are often relied on for accurate assessment. An efficient neural network method is essential for the early detection and timely treatment of fractures. In this study, we propose a novel transfer learning-based approach called MobLG-Net for feature engineering purposes. Initially, the spatial features are extracted from bone X-ray images using a transfer model, MobileNet, and then input into a tree-based light gradient boosting machine (LGBM) model for the generation of class probability features. Several machine learning (ML) techniques are applied to the subsets of newly generated transfer features to compare the results. K-nearest neighbor (KNN), LGBM, logistic regression (LR), and random forest (RF) are implemented using the novel features with optimized hyperparameters. The LGBM and LR models trained on proposed MobLG-Net (MobileNet-LGBM) based features outperformed others, achieving an accuracy of 99% in predicting bone fractures. A cross-validation mechanism is used to evaluate the performance of each model. The proposed study can improve the detection of bone fractures using X-ray images. Alam, Aneeza; Al-Shamayleh, Ahmad Sami; Thalji, Nisrean; Raza, Ali; Morales Barajas, Edgar Aníbal; Bautista Thompson, Ernesto; de la Torre Diez, Isabel y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, ernesto.bautista@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Novel transfer learning based bone fracture detection using radiographic images.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Ensuring safe and independent mobility for visually impaired individuals requires efficient obstacle detection systems. This study introduces an innovative smart knee glove, integrating machine learning technologies for real-time obstacle detection and alerting. The system is equipped with ultrasonic sensor, PIR sensor and a buzzer, with data processing managed by an Arduino Uno microcontroller. To enhance detection accuracy, multiple machine learning algorithms including Decision Tree (DT), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbour (KNN), Random Forest (RF) and Gaussian Naïve Bayes (GNB) are utilized. A novel Voting Classifier ensemble method is proposed, effectively combining the strengths of these classifiers to maximize performance. Rigorous cross-fold validation ensures robust evaluation under varying conditions. Experimental results demonstrates that the system achieves an impressive 98.34% detection accuracy within a 4-meter range, with high precision, recall and F1 scores. These findings underscore the system’s reliability and potential to empower visually impaired users with safer, more autonomous navigation, marking a significant advancement in obstacle detection technologies. Ikram, Sunnia; Bajwa, Imran Sarwar; Ikram, Amna; Díez, Isabel de la Torre; Uc Ríos, Carlos Eduardo y Kuc Castilla, Ángel Gabriel SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, carlos.uc@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Obstacle Detection and Warning System for Visually Impaired Using IoT Sensors.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Cerrado Inglés Icons are the first visual element users encounter when searching for applications in online store. Icons with eye-catching features can make an app stand out in user searches, playing a crucial role in attracting user attention and influencing selection. This increases the likelihood of downloads, which can expand the user base, improve revenue, and enhance engagement, contributing to the application’s overall success. However, the majority of research focused on evaluating appeal of apps through application icons is empirical in nature and may lack comprehensive data analytical approaches. While empirical research holds its significance, it may still be limited by the size of the dataset analyzed and could also be subjective. This proposed research presents a novel data-analytical methodology to analyze a large dataset of application icons from Google Play to determine their influence on downloads. It clusters the icons using three different techniques: -means clustering with two distinct feature vectors and agglomerative clustering, extracting various visual features from the clusters that are strongly correlated with application installs. Subsequently, validation of results has revealed that factors of varied colors, the dominance of white or black colors, text, and exposure in the icons can be linked to downloads. Bilal, Ahmad; Turab Mirza, Hamid; Ahmad, Adnan; Hussain, Ibrar; Raza, Ali; Garay, Helena; Alemany Iturriaga, Josep y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, helena.garay@uneatlantico.es, josep.alemany@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
On the correlation between Google Play Store application icons and downloads.
Optimización dinámica del rango de direccionamiento IP mediante la movilidad de dispositivos inalámbricos y el análisis del protocolo DHCP basado en software libre.
Otimização da gestão de projetos aplicada a uma empresa multinacional de Manaus, Brasil: um estudo de campo.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés In the world of remote sensing, hyperspectral imaging has emerged as a powerful tool that captures incredibly detailed information about our environment. These images contain hundreds of spectral bands that reveal what the human eye cannot see, making them invaluable for applications ranging from precision agriculture to environmental monitoring. However, extracting insights from complex data requires sophisticated analytical approaches. Our research dives into the performance comparison of two popular machine learning approaches: the support vector machine (SVM) and the more recent deep learning-based stacked autoencoder (SAE). We wanted to understand which approach works better under different real-world conditions that researchers and practitioners face. Through extensive experiments across five diverse public hyperspectral datasets, we discovered that the choice between these models is not straightforward, it depends significantly on your specific circumstances. When labeled data are scarce, which is a common challenge in remote sensing, SVM proves more reliable and efficient. Conversely, when abundant training data are available, SAE demonstrates impressive capabilities in learning complex patterns. One interesting finding was how active learning as a technique that intelligently selects the most informative samples for labeling, improved SAE’s performance on medium-sized datasets, potentially offering a practical solution to the data scarcity problem. The proposed approaches showed vulnerability to noise, highlighting the importance of preprocessing steps in real-world applications. Although SVM generally requires less computational resources, SAE’s potential to handle large and complex datasets makes it an attractive option when the appropriate computing infrastructure is available. The model training also achieved high accuracy, compared to other models published in the literature. The results achieved provide a practical path for researchers and practitione... Jabir, Brahim; Nadif, Bendaoud; De la Torre Díez, Isabel; Garay, Helena y Delgado Noya, Irene SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, helena.garay@uneatlantico.es, irene.delgado@uneatlantico.es
Performance Evaluation of Support Vector Machine and Stacked Autoencoder for Hyperspectral Image Analysis.
Materias > Ingeniería Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La investigación busca determinar si la producción agrícola femenina dirigida por mujeres indígenas en San Antonio de Palmito, Sucre, Colombia, es sostenible y promueve la seguridad alimentaria y la preservación de los sistemas productivos ancestrales. Se proponen métodos y herramientas para caracterizar los sistemas agrícolas y se analizan los aspectos técnicos, biofísicos, socioeconómicos y culturales relacionados con la soberanía y seguridad alimentaria. La investigación se lleva a cabo en el municipio de San Antonio de Palmito, Departamento Sucre, ColombiaEl objetivo general de la tesis es estudiar la calidad de las unidades de producción agrícola familiar, manejadas por mujeres indígenas, frente a otros modelos de producción para garantizar sostenibilidad, preservación de sistemas productivos ancestrales, soberanía y seguridad alimentaria. Los objetivos específicos son a) analizar las características de los sistemas productivos agrícolas manejados por mujeres indígenas; b) estudiar los sistemas productivos y su contribución a la seguridad y soberanía alimentaria; c) analizar en qué medida los sistemas productivos manejados por mujeres indígenas contribuyen al equilibrio ambiental y sostenibilidad; d) estudiar en qué medida los sistemas productivos manejados por mujeres indígenas contribuyen a conservar el sistema productivo ancestral; e) proponer las bases para el diseño de una política pública para la seguridad y soberanía alimentaria, que permita mejorar las condiciones y la calidad de vida de las familias y una propuesta de métodos de gestión que mejore la organización de la producción o en los procesos de trabajo.. El diseño metodológico es mixto, con un enfoque no experimental, descriptivo y transversal. Se llevará a cabo la observación y el análisis de los sistemas productivos, se utilizarán fuentes de información primaria, se medirán variables e indicadores a fin de diagnosticar la situación actual y plantear propuestas para su mejora Trespalacios Martinez, Jaime Enrique jaime.trespalacios@doctorado.unini.edu.mx
Producción familiar agrícola femenina en San Antonio de Palmito Sucre: mujeres indígenas, sostenibilidad, tradiciones ancestrales, seguridad y soberanía alimentaria.
Propuesta de un marco de trabajo de aplicación de las buenas prácticas PMI, COBIT e ISO / IEC 38500, para el gobierno y la gestión de proyectos de tecnología informática.
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La presente investigación doctoral desarrolla una propuesta metodológica denominada Architectural Design Thinking System (ADTS), destinada a integrar el pensamiento sistémico (System Thinking) y el pensamiento de diseño (Design Thinking) en los procesos proyectuales -mentales y creativos- del diseño arquitectónico. Esta sistema de pensamiento, pretende abordar la fragmentación entre los procesos cognitivos mediante la integración de diversos tipos de pensamiento, fomentando un enfoque holístico y sistémico que optimice tanto la práctica profesional como la enseñanza del diseño arquitectónico. La investigación se fundamenta en un riguroso análisis bibliográfico y metodológico basado en herramientas como protocolos de revisión sistemática de literatura, matrices de análisis conceptual, mapas conceptuales y protocolos de validación. El diseño investigativo, de naturaleza cualitativa, se organiza en etapas que abarcan la recopilación, sistematización y categorización de elementos de metodologías anteriores, así como su posterior integración en una herramienta replicable. La validación teórica fue supervisada por expertos en enseñanza del diseño arquitectónico, estadística y ciencia de datos, garantizando rigor metodológico y fiabilidad. Los resultados demostraron que ADTS puede contribuir a mejorar la capacidad de diseñadores y educadores para enfrentar problemas arquitectónicos complejos, fortaleciendo la creatividad, el pensamiento crítico y la empatía hacia el usuario final. La propuesta se ajusta a las exigencias actuales de técnica, sostenibilidad y funcionalidad, destacándose como una contribución innovadora al ámbito académico y profesional en la rama del diseño y producción arquitectónica. Izquierdo Guerrero, Hellen Viviana hellen.izquierdo@doctorado.unini.edu.mx
Propuesta metodológica para el diseño arquitectónico con enfoque sistémico aplicable a los procesos proyectuales del arquitecto.
Realidad medio ambiental durante y después de la admisión de Colombia a la OCDE. Casos Barrancabermeja y Bucaramanga (Santander – Colombia).
Rediseño de la unidad VSH-2 de bombeo mecánico de petróleo mediante el análisis del mantenimiento preventivo basado en confiabilidad para la optimización de los recursos económicos de mantenimiento del campo Tibú, Norte de Santander - Colombia.
Reducción del uso del ancho de banda de los enlaces a internet mediante la implementación de una granja de servidores CACHE basados en software libre.
Relación entre crecimiento poblacional y la demanda de agua potable en el Distrito de La Chorrera, Provincia de Panamá Oeste, República de Panamá: Propuesta de una alternativa de solución.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Cleaning and inspection of pipelines and gun barrels are crucial for ensuring safety and integrity to extend their lifespan. Existing automatic inspection approaches lack high robustness, as well as portability, and have movement restrictions and complexity. This study presents the design and development of a scalable, comprehensive automated inspection, cleaning, and evaluation mechanism (CAICEM) for large-sized pipelines and barrels with diameters in the range of 105 mm–210 mm. The proposed system is divided into electrical and mechanical assemblies that are independently designed, tested, fabricated, integrated, and controlled with industrial grid controllers and processors. These actuators are suitably programmed to provide the desired actions through toggle switches on a simple housing subassembly. The stress analysis and material specifications are obtained using ANSYS to ensure robustness and practicability. Later, on-ground testing and optimization are performed before industrial prototyping. The inspection system of the proposed mechanism includes barrel-mounted and brush-mounted cameras with sensors utilized to keep track of the pipeline deposits and monitor user activity. The experimental results demonstrate that the proposed mechanism is cost-effective and achieves the desired objectives with minimum human efforts in the least possible time for both smooth and rifled large-diameter pipes and barrels. Shafi, Imran; Khan, Imad; Breñosa, Jose; López Flores, Miguel Ángel; Martínez Espinosa, Julio César; Choi, Jin-Ghoo; Ashraf, Imran y Murray, Richard SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, josemanuel.brenosa@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, ulio.martinez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Scalable Comprehensive Automatic Inspection, Cleaning, and Evaluation Mechanism for Large‐Diameter Pipes.
Sistema de gestión de proyectos basado en el talento humano para las empresas españolas de ingeniería y construcción.
Sistematización para el análisis de costo y gestión de asistencia tecnológica personalizada en Chile.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Gender classification plays a vital role in various applications, particularly in security and healthcare. While several biometric methods such as facial recognition, voice analysis, activity monitoring, and gait recognition are commonly used, their accuracy and reliability often suffer due to challenges like body part occlusion, high computational costs, and recognition errors. This study investigates gender classification using gait data captured by Ultra-Wideband radar, offering a non-intrusive and occlusion-resilient alternative to traditional biometric methods. A dataset comprising 163 participants was collected, and the radar signals underwent preprocessing, including clutter suppression and peak detection, to isolate meaningful gait cycles. Spectral features extracted from these cycles were transformed using a novel integration of Feedforward Artificial Neural Networks and Random Forests , enhancing discriminative power. Among the models evaluated, the Random Forest classifier demonstrated superior performance, achieving 94.68% accuracy and a cross-validation score of 0.93. The study highlights the effectiveness of Ultra-wideband radar and the proposed transformation framework in advancing robust gender classification. Saleem, Adil Ali; Siddiqui, Hafeez Ur Rehman; Raza, Muhammad Amjad; Dudley, Sandra; Martínez Espinosa, Julio César; Dzul López, Luis Alonso y de la Torre Díez, Isabel SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, ulio.martinez@unini.edu.mx, luis.dzul@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Ultra Wideband radar-based gait analysis for gender classification using artificial intelligence.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Objectives: Mechanical ventilator plays a vital role in saving millions of lives. Patients with COVID-19 symptoms need a ventilator to survive during the pandemic. Studies have reported that the mortality rates rise from 50% to 97% in those requiring mechanical ventilation during COVID-19. The pumping of air into the patient’s lungs using a ventilator requires a particular air pressure. High or low ventilator pressure can result in a patient’s life loss as high air pressure in the ventilator causes the patient lung damage while lower pressure provides insufficient oxygen. Consequently, precise prediction of ventilator pressure is a task of great significance in this regard. The primary aim of this study is to predict the airway pressure in the ventilator respiratory circuit during the breath. Methods: A novel hybrid ventilator pressure predictor (H-VPP) approach is proposed. The ventilator exploratory data analysis reveals that the high values of lung attributes R and C during initial time step values are the prominent causes of high ventilator pressure. Results: Experiments using the proposed approach indicate H-VPP achieves a 0.78 R2, mean absolute error of 0.028, and mean squared error of 0.003. These results are better than other machine learning and deep learning models employed in this study. Conclusion: Extensive experimentation indicates the superior performance of the proposed approach for ventilator pressure prediction with high accuracy. Furthermore, performance comparison with state-of-the-art studies corroborates the superior performance of the proposed approach. Raza, Ali; Rustam, Furqan; Siddiqui, Hafeez Ur Rehman; Soriano Flores, Emmanuel; Vidal Mazón, Juan Luis; de la Torre Díez, Isabel; Ripoll, María Asunción Vicente y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, emmanuel.soriano@uneatlantico.es, juanluis.vidal@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Ventilator pressure prediction employing voting regressor with time series data of patient breaths.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Introduction: The rapid expansion of generated data through social networks has introduced significant challenges, which underscores the need for advanced methods to analyze and interpret these complex systems. Deep learning has emerged as an effective approach, offering robust capabilities to process large datasets, and uncover intricate relationships and patterns. Methods: In this systematic literature review, we explore research conducted over the past decade, focusing on the use of deep learning techniques for community detection in social networks. A total of 19 studies were carefully selected from reputable databases, including the ACM Library, Springer Link, Scopus, Science Direct, and IEEE Xplore. This review investigates the employed methodologies, evaluates their effectiveness, and discusses the challenges identified in these works. Results: Our review shows that models like graph neural networks (GNNs), autoencoders, and convolutional neural networks (CNNs) are some of the most commonly used approaches for community detection. It also examines the variety of social networks, datasets, evaluation metrics, and employed frameworks in these studies. Discussion: However, the analysis highlights several challenges, such as scalability, understanding how the models work (interpretability), and the need for solutions that can adapt to different types of networks. These issues stand out as important areas that need further attention and deeper research. This review provides meaningful insights for researchers working in social network analysis. It offers a detailed summary of recent developments, showcases the most impactful deep learning methods, and identifies key challenges that remain to be explored. El-Moussaoui, Mohamed; Hanine, Mohamed; Kartit, Ali; Gracia Villar, Mónica; Garay, Helena y de la Torre Díez, Isabel SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, monica.gracia@uneatlantico.es, helena.garay@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
A systematic review of deep learning methods for community detection in social networks.
2024
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Extracting knowledge from hybrid data, comprising both categorical and numerical data, poses significant challenges due to the inherent difficulty in preserving information and practical meanings during the conversion process. To address this challenge, hybrid data processing methods, combining complementary rough sets, have emerged as a promising approach for handling uncertainty. However, selecting an appropriate model and effectively utilizing it in data mining requires a thorough qualitative and quantitative comparison of existing hybrid data processing models. This research aims to contribute to the analysis of hybrid data processing models based on neighborhood rough sets by investigating the inherent relationships among these models. We propose a generic neighborhood rough set-based hybrid model specifically designed for processing hybrid data, thereby enhancing the efficacy of the data mining process without resorting to discretization and avoiding information loss or practical meaning degradation in datasets. The proposed scheme dynamically adapts the threshold value for the neighborhood approximation space according to the characteristics of the given datasets, ensuring optimal performance without sacrificing accuracy. To evaluate the effectiveness of the proposed scheme, we develop a testbed tailored for Parkinson’s patients, a domain where hybrid data processing is particularly relevant. The experimental results demonstrate that the proposed scheme consistently outperforms existing schemes in adaptively handling both numerical and categorical data, achieving an impressive accuracy of 95% on the Parkinson’s dataset. Overall, this research contributes to advancing hybrid data processing techniques by providing a robust and adaptive solution that addresses the challenges associated with handling hybrid data, particularly in the context of Parkinson’s disease analysis. Raza, Imran; Jamal, Muhammad Hasan; Qureshi, Rizwan; Shahid, Abdul Karim; Rojas Vistorte, Angel Olider; Samad, Md Abdus y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, angel.rojas@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Adaptive neighborhood rough set model for hybrid data processing: a case study on Parkinson’s disease behavioral analysis.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés The provision of Wireless Fidelity (Wi-Fi) service in an indoor environment is a crucial task and the decay in signal strength issues arises especially in indoor environments. The Line-of-Sight (LOS) is a path for signal propagation that commonly impedes innumerable indoor objects damage signals and also causes signal fading. In addition, the Signal decay (signal penetration), signal reflection, and long transmission distance between transceivers are the key concerns. The signals lose their power due to the existence of obstacles (path of signals) and hence destroy received signal strength (RSS) between different communicating nodes and ultimately cause loss of the packet. Thus, to solve this issue, herein we propose an advanced model to maximize the LOS in communicating nodes using a modern indoor environment. Our proposal comprised various components for instance signal enhancers, repeaters, reflectors,. these components are connected. The signal attenuation and calculation model comprises of power algorithm and hence it can quickly and efficiently find the walls and corridors as obstacles in an indoor environment. We compared our proposed model with state of the art model using Received Signal Strength (RSS) and Packet Delivery Ratio (PDR) (different scenario) and found that our proposed model is efficient. Our proposed model achieved high network throughput as compared to the state-of-the-art models. Khan, Muhammad Nasir; Waqas, Muhammad; Abbas, Qamar; Qureshi, Ahsan; Amin, Farhan; de la Torre Díez, Isabel; Uc Ríos, Carlos Eduardo y Fabian Gongora, Henry SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, carlos.uc@unini.edu.mx, henry.gongora@uneatlantico.es
Advanced Line-of-Sight (LOS) model for communicating devices in modern indoor environment.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Cerrado Inglés The correct analysis of medical images requires the medical knowledge and expertise of radiologists to understand, clarify, and explain complex patterns and diagnose diseases. After analyzing, radiologists write detailed and well-structured reports that contribute to the precise and timely diagnosis of patients. However, manually writing reports is often expensive and time-consuming, and it is difficult for radiologists to analyze medical images, particularly images with multiple views and perceptions. It is challenging to accurately diagnose diseases, and many methods are proposed to help radiologists, both traditional and deep learning-based. Automatic report generation is widely used to tackle this issue as it streamlines the process and lessens the burden of manual labeling of images. This paper introduces a systematic literature review with a focus on analyses and evaluating existing research on medical report generation. This SLR follows a proper protocol for the planning, reviewing, and reporting of the results. This review recognizes that the most commonly used deep learning models are encoder-decoder frameworks (45 articles), which provide an accuracy of around 92–95%. Transformers-based models (20 articles) are the second most established method and achieve an accuracy of around 91%. The remaining articles explored in this SLR are attention mechanisms (10), RNN-LSTM (10), Large language models (LLM-10), and graph-based methods (4) with promising results. However, these methods also face certain limitations such as overfitting, risk of bias, and high data dependency that impact their performance. The review not only highlights the strengths and challenges of these methods but also suggests ways to handle them in the future to increase the accuracy and timely generation of medical reports. The goal of this review is to direct radiologists toward methods that lessen their workload and provide precise medical diagnoses. Rehman, Marwareed; Shafi, Imran; Ahmad, Jamil; Osorio García, Carlos Manuel; Pascual Barrera, Alina Eugenia y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, carlos.osorio@uneatlantico.es, alina.pascual@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Advancement in medical report generation: current practices, challenges, and future directions.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Public concern regarding health systems has experienced a rapid surge during the last two years due to the COVID-19 outbreak. Accordingly, medical professionals and health-related institutions reach out to patients and seek feedback to analyze, monitor, and uplift medical services. Such views and perceptions are often shared on social media platforms like Facebook, Instagram, Twitter, etc. Twitter is the most popular and commonly used by the researcher as an online platform for instant access to real-time news, opinions, and discussion. Its trending hashtags (#) and viral content make it an ideal hub for monitoring public opinion on a variety of topics. The tweets are extracted using three hashtags #healthcare, #healthcare services, and #medical facilities. Also, location and tweet sentiment analysis are considered in this study. Several recent studies deployed Twitter datasets using ML and DL models, but the results show lower accuracy. In addition, the studies did not perform extensive comparative analysis and lack validation. This study addresses two research questions: first, what are the sentiments of people toward medical services worldwide? and second, how effective are the machine learning and deep learning approaches for the classification of sentiment on healthcare tweets? Experiments are performed using several well-known machine learning models including support vector machine, logistic regression, Gaussian naive Bayes, extra tree classifier, k nearest neighbor, random forest, decision tree, and AdaBoost. In addition, this study proposes a transfer learning-based LSTM-ETC model that effectively predicts the customer’s satisfaction level from the healthcare dataset. Results indicate that despite the best performance by the ETC model with an 0.88 accuracy score, the proposed model outperforms with a 0.95 accuracy score. Predominantly, the people are happy about the provided medical services as the ratio of the positive sentiments is substantially higher than the negative sentiments. The sentiments, either positive or negative, play a crucial role in making important decisions through customer feedback and enhancing quality. Usman, Muhammad; Mujahid, Muhammad; Rustam, Furqan; Soriano Flores, Emmanuel; Vidal Mazón, Juan Luis; Díez, Isabel de la Torre y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, emmanuel.soriano@uneatlantico.es, juanluis.vidal@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Analyzing patients satisfaction level for medical services using twitter data.
Análisis termoeconómico de un sistema asistido/híbrido de calentamiento para el descongelamiento de productos alimenticios.
Articulación de teoría y práctica sobre resiliencia urbana y gestión del riesgo de desastres, basada en análisis causa-efecto. Vivienda de interés social urbana Popayan Colombia.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The wheat crop that fulfills 35% of human food demand is facing several problems due to a lack of transparency, security, reliability, and traceability in the existing agriculture supply chain. Many systems have been developed for the agriculture supply chain to overcome such issues, however, monopolistic centralized control is the biggest hurdle to realizing the use of such systems. It has eventually gained consumers’ trust in branded products and rejected other products due to the lack of traceable supply chain information. This study proposes a blockchain-based framework for supply chain traceability which provides trustable, transparent, secure, and reliable services for the wheat crop. A crypto token called wheat coin (WC) has been introduced to keep track of transactions among the stakeholders of the wheat supply chain. Moreover, an initial coin offering (ICO) of WC, crypto wallets, and an economic model are proposed. Furthermore, a smart contract-based transaction system has been devised for the transparency of wheat crop transactions and conversion of WC to fiat and vice versa. We have developed the interplanetary file system (IPFS) to improve data availability, security, and transparency which stores encrypted private data of farmers, businesses, and merchants. Lastly, the results of the experiments show that the proposed framework shows better performance as compared to previous crop supply chain solutions in terms of latency to add-blocks, per-minute transactions, average gas charge for the transaction, and transaction verification time. Performance analysis with Bitcoin and Ethereum shows the superior performance of the proposed system. Alam, Shadab; Farooq, Muhammad Shoaib; Ansari, Zain Khalid; Alvi, Atif; Rustam, Furqan; Díez, Isabel De La Torre; Vidal Mazón, Juan Luis; Rodríguez Velasco, Carmen Lilí y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, juanluis.vidal@uneatlantico.es, carmen.rodriguez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Blockchain based transparent and reliable framework for wheat crop supply chain.
Caracterización Experimental y por Simulación Numérica del Comportamiento Térmico de una Tostadora de Café Tipo Tambor Rotatorio por Convección Interna Forzada.
Challenges and opportunities in engineering next-generation 3D microelectronic devices: improved performance and higher integration density.
Colector de niebal en el municipio de Kañuma Bolivia. Entre la escasez del agua y aprovechamiento de la niebla.
Materias > Ciencias Sociales
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español Los empresarios de la región amazónica de Colombia, han encontrado en el sacha inchi un ingreso económico alternativo. Sin embargo, la imposibilidad de medir la justicia y/o injusticia económica en la cadena de suministros, genera una inestabilidad en el logro del alcance económico integral. Esta investigación permite responder a la pregunta: ¿Qué tan justo o injusto es el comercio en cada una de las etapas de la cadena de suministros de la fruta Sacha Inchi en la zona amazónica de Colombia?; estableciendo como objetivo principal, la generación de un instrumento de medición del comercio justo en cada una de las etapas de la cadena de suministros de la fruta sacha inchi en la zona amazónica de Colombia. Para su cumplimiento, es importante determinar en primer lugar las principales variables, la escala de valoración, los grados de cumplimiento, la relación existente entre la valoración y el logro ideal, el alcance integral; y finalmente, la metodología para el seguimiento, valoración de las oportunidades de mejora, resultantes de la evaluación del alcance integral de la justicia económica en cada una de las etapas de la cadena de suministros. Se emplea una metodología mixta con el fin de analizar cada uno de los eslabones de la cadena de suministros. El tipo de muestreo es probabilístico; con una muestra estimada de 913 empresas (Producción 500 y comercialización 413). Se pone a prueba una serie de hipótesis investigativas que permiten identificar la existencia de un comercio justo y/o injusto en cada una de las etapas de la cadena de suministros de la fruta Sacha Inchi en la zona amazónica de Colombia. Lo anterior, permite plasmar un precedente académico e investigativo acerca de la fruta sacha inchi, con un fundamento teórico práctico valioso para la gestión de la cadena de suministros en la zona amazónica de Colombia. Silva Munar, John Jairo johnja1093@outlook.com
Comercio justo en la zona amazónica de Colombia: Caso de la fruta Sacha Inchi.
Materias > Ciencias Sociales
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Aim: The development of predictive models for patients treated by emergency medical services (EMS) is on the rise in the emergency field. However, how these models evolve over time has not been studied. The objective of the present work is to compare the characteristics of patients who present mortality in the short, medium and long term, and to derive and validate a predictive model for each mortality time. Methods: A prospective multicenter study was conducted, which included adult patients with unselected acute illness who were treated by EMS. The primary outcome was noncumulative mortality from all causes by time windows including 30-day mortality, 31- to 180-day mortality, and 181- to 365-day mortality. Prehospital predictors included demographic variables, standard vital signs, prehospital laboratory tests, and comorbidities. Results: A total of 4830 patients were enrolled. The noncumulative mortalities at 30, 180, and 365 days were 10.8%, 6.6%, and 3.5%, respectively. The best predictive value was shown for 30-day mortality (AUC = 0.930; 95% CI: 0.919–0.940), followed by 180-day (AUC = 0.852; 95% CI: 0.832–0.871) and 365-day (AUC = 0.806; 95% CI: 0.778–0.833) mortality. Discussion: Rapid characterization of patients at risk of short-, medium-, or long-term mortality could help EMS to improve the treatment of patients suffering from acute illnesses. Enriquez de Salamanca Gambara, Rodrigo; Sanz-García, Ancor; del Pozo Vegas, Carlos; López-Izquierdo, Raúl; Sánchez Soberón, Irene; Delgado Benito, Juan F.; Martínez Díaz, Raquel; Mazas Pérez-Oleaga, Cristina; Martínez López, Nohora Milena; Dominguez Azpíroz, Irma y Martín-Rodríguez, Francisco SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, raquel.martinez@uneatlantico.es, cristina.mazas@uneatlantico.es, nohora.martinez@uneatlantico.es, irma.dominguez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
A Comparison of the Clinical Characteristics of Short-, Mid-, and Long-Term Mortality in Patients Attended by the Emergency Medical Services: An Observational Study.
Confort acústico en edificaciones de uso educativo, utilizando madera y sus derivados, en cumplimiento de la ley general de salud N°26842 en el distrito de Iquitos, provincia de Maynas, departamento de Loreto – Perú.
Construcción del Índice de Sostenibilidad Socioambiental (ISS) para el diseño de estrategias de medios de vida con enfoque territorial para el desarrollo rural sostenible en el Distrito de Monzón – Huánuco – Perú, 2023.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Generative intelligence relies heavily on the integration of vision and language. Much of the research has focused on image captioning, which involves describing images with meaningful sentences. Typically, when generating sentences that describe the visual content, a language model and a vision encoder are commonly employed. Because of the incorporation of object areas, properties, multi-modal connections, attentive techniques, and early fusion approaches like bidirectional encoder representations from transformers (BERT), these components have experienced substantial advancements over the years. This research offers a reference to the body of literature, identifies emerging trends in an area that blends computer vision as well as natural language processing in order to maximize their complementary effects, and identifies the most significant technological improvements in architectures employed for image captioning. It also discusses various problem variants and open challenges. This comparison allows for an objective assessment of different techniques, architectures, and training strategies by identifying the most significant technical innovations, and offers valuable insights into the current landscape of image captioning research. Jamil, Azhar; Rehman, Saif Ur; Mahmood, Khalid; Gracia Villar, Mónica; Prola, Thomas; Diez, Isabel De La Torre; Samad, Md Abdus y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, monica.gracia@uneatlantico.es, thomas.prola@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Deep Learning Approaches for Image Captioning: Opportunities, Challenges and Future Potential.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés The classification of bird species is of significant importance in the field of ornithology, as it plays an important role in assessing and monitoring environmental dynamics, including habitat modifications, migratory behaviors, levels of pollution, and disease occurrences. Traditional methods of bird classification, such as visual identification, were time-intensive and required a high level of expertise. However, audio-based bird species classification is a promising approach that can be used to automate bird species identification. This study aims to establish an audio-based bird species classification system for 264 Eastern African bird species employing modified deep transfer learning. In particular, the pre-trained EfficientNet technique was utilized for the investigation. The study adapts the fine-tune model to learn the pertinent patterns from mel spectrogram images specific to this bird species classification task. The fine-tuned EfficientNet model combined with a type of Recurrent Neural Networks (RNNs) namely Gated Recurrent Unit (GRU) and Long short-term memory (LSTM). RNNs are employed to capture the temporal dependencies in audio signals, thereby enhancing bird species classification accuracy. The dataset utilized in this work contains nearly 17,000 bird sound recordings across a diverse range of species. The experiment was conducted with several combinations of EfficientNet and RNNs, and EfficientNet-B7 with GRU surpasses other experimental models with an accuracy of 84.03% and a macro-average precision score of 0.8342. Shaikh, Asadullah; Baowaly, Mrinal Kanti; Sarkar, Bisnu Chandra; Walid, Md. Abul Ala; Ahamad, Md. Martuza; Singh, Bikash Chandra; Silva Alvarado, Eduardo René; Ashraf, Imran y Samad, Md. Abdus SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, eduardo.silva@funiber.org, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Deep transfer learning-based bird species classification using mel spectrogram images.
Materias > Psicología Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Artículos y libros
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Predicting depression intensity from microblogs and social media posts has numerous benefits and applications, including predicting early psychological disorders and stress in individuals or the general public. A major challenge in predicting depression using social media posts is that the existing studies do not focus on predicting the intensity of depression in social media texts but rather only perform the binary classification of depression and moreover noisy data makes it difficult to predict the true depression in the social media text. This study intends to begin by collecting relevant Tweets and generating a corpus of 210000 public tweets using Twitter public application programming interfaces (APIs). A strategy is devised to filter out only depression-related tweets by creating a list of relevant hashtags to reduce noise in the corpus. Furthermore, an algorithm is developed to annotate the data into three depression classes: ‘Mild,’ ‘Moderate,’ and ‘Severe,’ based on International Classification of Diseases-10 (ICD-10) depression diagnostic criteria. Different baseline classifiers are applied to the annotated dataset to get a preliminary idea of classification performance on the corpus. Further FastText-based model is applied and fine-tuned with different preprocessing techniques and hyperparameter tuning to produce the tuned model, which significantly increases the depression classification performance to an 84% F1 score and 90% accuracy compared to baselines. Finally, a FastText-based weighted soft voting ensemble (WSVE) is proposed to boost the model’s performance by combining several other classifiers and assigning weights to individual models according to their individual performances. The proposed WSVE outperformed all baselines as well as FastText alone, with an F1 of 89%, 5% higher than FastText alone, and an accuracy of 93%, 3% higher than FastText alone. The proposed model better captures the contextual features of the relatively small sample class and aids in the detection of early depression intensity prediction from tweets with impactful performances. Rizwan, Muhammad; Mushtaq, Muhammad Faheem; Rafiq, Maryam; Mehmood, Arif; Diez, Isabel de la Torre; Gracia Villar, Mónica; Garay, Helena y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, monica.gracia@uneatlantico.es, helena.garay@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Depression Intensity Classification from Tweets Using FastText Based Weighted Soft Voting Ensemble.
Desarrollo de un Modelo Predictivo usando técnicas de Machine Learning para Predecir la Experiencia del Cliente al interactuar con la Tecnología IVR de una empresa Mexicana de Servicios Financieros.
Desarrollo de un Modelo para determinar la Madurez y las Estrategias de Transformación Digital en las Pymes Manufactureras de Nuevo León.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés With the outbreak of the COVID-19 pandemic, social isolation and quarantine have become commonplace across the world. IoT health monitoring solutions eliminate the need for regular doctor visits and interactions among patients and medical personnel. Many patients in wards or intensive care units require continuous monitoring of their health. Continuous patient monitoring is a hectic practice in hospitals with limited staff; in a pandemic situation like COVID-19, it becomes much more difficult practice when hospitals are working at full capacity and there is still a risk of medical workers being infected. In this study, we propose an Internet of Things (IoT)-based patient health monitoring system that collects real-time data on important health indicators such as pulse rate, blood oxygen saturation, and body temperature but can be expanded to include more parameters. Our system is comprised of a hardware component that collects and transmits data from sensors to a cloud-based storage system, where it can be accessed and analyzed by healthcare specialists. The ESP-32 microcontroller interfaces with the multiple sensors and wirelessly transmits the collected data to the cloud storage system. A pulse oximeter is utilized in our system to measure blood oxygen saturation and body temperature, as well as a heart rate monitor to measure pulse rate. A web-based interface is also implemented, allowing healthcare practitioners to access and visualize the collected data in real-time, making remote patient monitoring easier. Overall, our IoT-based patient health monitoring system represents a significant advancement in remote patient monitoring, allowing healthcare practitioners to access real-time data on important health metrics and detect potential health issues before they escalate. Islam, Md. Milon; Shafi, Imran; Din, Sadia; Farooq, Siddique; Díez, Isabel de la Torre; Breñosa, Jose; Martínez Espinosa, Julio César y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, josemanuel.brenosa@uneatlantico.es, ulio.martinez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Design and development of patient health tracking, monitoring and big data storage using Internet of Things and real time cloud computing.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Retinitis pigmentosa (RP) is a group of genetic retinal disorders characterized by progressive vision loss, culminating in blindness. Identifying pigment signs (PS) linked with RP is crucial for monitoring and possibly slowing the disease’s degenerative course. However, the segmentation and detection of PS are challenging due to the difficulty of distinguishing between PS and blood vessels and the variability in size, shape, and color of PS. Recently, advances in deep learning techniques have shown impressive results in medical image analysis, especially in ophthalmology. This study presents an approach for classifying pigment marks in color fundus images of RP using a modified squeeze-and-excitation ResNet (SE-ResNet) architecture. This variant synergizes the efficiency of residual skip connections with the robust attention mechanism of the SE block to amplify feature representation. The SE-ResNet model was fine-tuned to determine the optimal layer configuration that balances performance metrics and computational costs. We trained the proposed model on the RIPS dataset, which comprises images from patients diagnosed at various RP stages. Experimental results confirm the efficacy of the proposed model in classifying different types of pigment signs associated with RP. The model yielded performance metrics, such as accuracy, sensitivity, specificity, and f-measure of 99.16%, 97.70%, 96.93%, 90.47%, 99.37%, 97.80%, 97.44%, and 90.60% on the testing set, based on GT1 & GT2 respectively. Given its performance, this model is an excellent candidate for integration into computer-aided diagnostic systems for RP, aiming to enhance patient care and vision-related healthcare services. Rashid, Rubina; Aslam, Waqar; Mehmood, Arif; Ramírez-Vargas, Debora L.; Diez, Isabel De La Torre y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, debora.ramirez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
A Detectability Analysis of Retinitis Pigmetosa Using Novel SE-ResNet Based Deep Learning Model and Color Fundus Images.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Cerrado Inglés Federated learning is a distributed machine-learning technique that enables multiple devices to learn a shared model while keeping their local data private. The approach poses security challenges, such as model integrity, that must be addressed to ensure the reliability of the learned models. In this context, software-defined networking (SDN) can play a crucial role in improving the security of federated learning systems; indeed, it can provide centralized control and management of network resources, enforcement of security policies, and detection and mitigation of network-level threats. The integration of SDN with federated learning can help achieve a secure and efficient distributed learning environment. In this paper, an architecture is proposed to detect attacks on Federated Learning using SDN; furthermore, the machine learning model is deployed on a number of devices for training. The simulation results are carried out using the N-BaIoT dataset and training models such as Random Forest achieves 99.6%, Decision Tree achieves 99.8%, and K-Nearest Neighbor achieves 99.3% with 20 features. Babbar, Himanshi; Rani, Shalli; Singh, Aman y Gianini, Gabriele SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Detecting Cyberattacks to Federated Learning on Software-Defined Networks.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Requirements specifications written in natural language enable us to understand a program’s intended functionality, which we can then translate into operational software. At varying stages of requirement specification, multiple ambiguities emerge. Ambiguities may appear at several levels including the syntactic, semantic, domain, lexical, and pragmatic levels. The primary objective of this study is to identify requirements’ pragmatic ambiguity. Pragmatic ambiguity occurs when the same set of circumstances can be interpreted in multiple ways. It requires consideration of the context statement of the requirements. Prior research has developed methods for obtaining concepts based on individual nodes, so there is room for improvement in the requirements interpretation procedure. This research aims to develop a more effective model for identifying pragmatic ambiguity in requirement definition. To better interpret requirements, we introduced the Concept Maximum Matching (CMM) technique, which extracts concepts based on edges. The CMM technique significantly improves precision because it permits a more accurate interpretation of requirements based on the relative weight of their edges. Obtaining an F-measure score of 0.754 as opposed to 0.563 in existing models, the evaluation results demonstrate that CMM is a substantial improvement over the previous method. Aslam, Khadija; Iqbal, Faiza; Altaf, Ayesha; Hussain, Naveed; Gracia Villar, Mónica; Soriano Flores, Emmanuel; Diez, Isabel De La Torre y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, monica.gracia@uneatlantico.es, emmanuel.soriano@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Detecting Pragmatic Ambiguity in Requirement Specification Using Novel Concept Maximum Matching Approach Based on Graph Network.
Materias > Ingeniería Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Artículos y libros
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Non-Insulin-Dependent Diabetes Mellitus (NIDDM) is a chronic health condition caused by high blood sugar levels, and if not treated early, it can lead to serious complications i.e. blindness. Human Activity Recognition (HAR) offers potential for early NIDDM diagnosis, emerging as a key application for HAR technology. This research introduces DiabSense, a state-of-the-art smartphone-dependent system for early staging of NIDDM. DiabSense incorporates HAR and Diabetic Retinopathy (DR) upon leveraging the power of two different Graph Neural Networks (GNN). HAR uses a comprehensive array of 23 human activities resembling Diabetes symptoms, and DR is a prevalent complication of NIDDM. Graph Attention Network (GAT) in HAR achieved 98.32% accuracy on sensor data, while Graph Convolutional Network (GCN) in the Aptos 2019 dataset scored 84.48%, surpassing other state-of-the-art models. The trained GCN analyzed retinal images of four experimental human subjects for DR report generation, and GAT generated their average duration of daily activities over 30 days. The daily activities in non-diabetic periods of diabetic patients were measured and compared with the daily activities of the experimental subjects, which helped generate risk factors. Fusing risk factors with DR conditions enabled early diagnosis recommendations for the experimental subjects despite the absence of any apparent symptoms. The comparison of DiabSense system outcome with clinical diagnosis reports in the experimental subjects was conducted using the A1C test. The test results confirmed the accurate assessment of early diagnosis requirements for experimental subjects by the system. Overall, DiabSense exhibits significant potential for ensuring early NIDDM treatment, improving millions of lives worldwide. Alam, Md Nuho Ul; Hasnine, Ibrahim; Bahadur, Erfanul Hoque; Masum, Abdul Kadar Muhammad; Briones Urbano, Mercedes; Masías Vergara, Manuel; Uddin, Jia; Ashraf, Imran y Samad, Md. Abdus SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, mercedes.briones@uneatlantico.es, manuel.masias@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
DiabSense: early diagnosis of non-insulin-dependent diabetes mellitus using smartphone-based human activity recognition and diabetic retinopathy analysis with Graph Neural Network.
Materias > Ingeniería Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Artículos y libros
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Objective Epileptic seizures are neurological events that pose significant risks of physical injuries characterized by sudden, abnormal bursts of electrical activity in the brain, often leading to loss of consciousness and uncontrolled movements. Early seizure detection is essential for timely treatments and better patient outcomes. To address this critical issue, there is a need for an advanced artificial intelligence approach for the early detection of epileptic seizure disorder. Methods This study primarily focuses on designing a novel ensemble approach to perform early detection of epileptic seizure disease with high performance. A novel ensemble approach consisting of a fast, independent component analysis random forest (FIR) and prediction probability is proposed, which uses electroencephalography (EEG) data to investigate the efficacy of the proposed approach for early detection of epileptic seizures. The FIR model extracts independent components and class prediction probability features, creating a new feature set. The proposed model combined integrated component analysis (ICA) with predicting probability to enhance seizure recognition accuracy scores. Extensive experimental evaluations demonstrate that FIR assists machine learning models to obtain superior results compared to original features. Results The research gap is addressed using combined features to improve the performance of epileptic seizure detection compared to a single feature set. In particular, the ensemble model FIR with support vector machine (FIR + SVM) outperforms other methods, achieving an accuracy of 98.4% for epileptic seizure detection. Conclusions The proposed FIR has the potential for early diagnosis of epileptic seizures and can significantly help the medical industry with enhanced detection and timely interventions. Khalid, Madiha; Raza, Ali; Akhtar, Adnan; Rustam, Furqan; Brito Ballester, Julién; Rodríguez Velasco, Carmen Lilí; Díez, Isabel de la Torre y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, julien.brito@uneatlantico.es, carmen.rodriguez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Diagnosing epileptic seizures using combined features from independent components and prediction probability from EEG data.
Diseño de matriz como herramienta para la evaluación de requerimientos de calidad, medio ambiente y seguridad para una empresa automotriz.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La investigación centró sus estudios en las MiPymes familiares del Departamento de San Marcos, Guatemala, entidades que operan en un contexto eco-nómico social competitivo y complejo, en el que se necesita que implementen instrumentos técnico-organizativos que les permitan su estabilidad y crecimiento sostenibles. Se considera que el diseño, científicamente fundamentado, de un modelo de estrategia empresarial adaptado a las características y retos actuales de esas instituciones, favorecerá el logro asertivo de sus objetivos e impactará en el desarrollo económico departamental. La investigación se diseñó no experimental y correlacional, con un enfoque cualicuantitativo, en la cual se utilizaron principalmente los métodos analítico-sintético, enfoque sistémico e histórico lógico, que permitieron arribar a los resultados logrados. En el presente documento se describe la medida en que las estrategias coadyuvan a superar los retos de esas entidades familiares, dado el contexto social, económico, político y cultural, entre otros, en el que se desarrolló la investigación; también se resalta lo relacionado con la pandemia mundial Covid19, toda vez que además de afectar a la salud de la población guatemalteca, ha modificado la forma de actuación de los negocios competitivos, situación que impacta en la economía de las MiPymes familiares, así como en los retos a los que se enfrentan actualmente. Se aplicaron encuestas para recabar datos e informaciones y para ello se utilizó el muestreo estadístico como método estandarizado. Los resultados obtenidos se refieren a la caracterización de la situación existente en las entidades objeto de estudio del territorio y al diseño de un modelo estratégico específico para las MiPymes familiares del Departamento, que se describen en el contenido de la presente tesis y que facilitarán el éxito frente a los retos del entorno, lo que permitirá la expansión de sus negocios de manera sostenida y contribuirá al desarrollo socio económico regional. Santistéban Orozco, Aroldo Alberto aroldo.santisteban@doctorado.unini.edu.mx
Diseño de un Modelo Estratégico Empresarial para las Micro, Pequeñas y Medianas Empresas Familiares del Departamento de San Marcos, Guatemala.
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español El objetivo de esta investigación es diseñar un modelo administrativo de capacitación virtual a través de un Ambiente Virtual de Aprendizaje (AVA), que facilite la utilización de las diferentes posibilidades económicas, educativas y tecnológicas, que pueda tener una persona y/o grupo ubicado en una determinada zona geográfica. Para ello se presenta un estudio de naturaleza cualitativa, con fundamento en datos estadísticos de la población residente en el área específica de estudio, conformada por los municipios de Cali, Palmira y Jamundí del Departamento Valle del Cauca en Colombia. Con ello se obtuvo la categorización de las diferentes posibilidades tecnológicas y educativas, las cuales se correlacionaron con la situación socioeconómica de los municipios; se llega como resultado final al diseño del modelo, compuesto de cuatro dimensiones, a saber: El estudiante como punto focal, tecnología, pedagogía y administración. Garcia Jimenez, Juan Camilo juan.garcia@doctorado.unini.edu.mx
Diseño de un modelo administrativo de capacitación virtual según características educativas, tecnológicas y socioeconómicas de una determinada zona geográfica.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El cambio climático en conjunto con las actividades antrópicas no reguladas, generan problemas en la mitigación de la variación del clima, lo que impide que muchas poblaciones hagan gozo de un buen vivir, por lo que aquí se expone una propuesta para mitigar los efectos del cambio del clima en la ciudad de Guayaquil en Ecuador. Mendoza Delgado, Xavier Fernando javierncc2012@gmail.com
Diseño de un proyecto de infraestructura para adaptación de una franja verde de amortiguamiento ecológico, integrando al Bosque Protector Papagayo con el proyecto Bosques del Norte para mitigar los efectos del cambio climático en el área y limitar la zona de expansión urbana del noroeste de Guayaquil.
Diseño metodológico para la fase prospectiva de los recursos TIC en el desarrollo productivo, económico y los desafíos de desarrollo sostenible en comunidades del Departamento del Cauca.
Efectos de la Industria 4.0 en la gestión de proyectos.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Malaria is an extremely malignant disease and is caused by the bites of infected female mosquitoes. This disease is not only infectious among humans, but among animals as well. Malaria causes mild symptoms like fever, headache, sweating and vomiting, and muscle discomfort; severe symptoms include coma, seizures, and kidney failure. The timely identification of malaria parasites is a challenging and chaotic endeavor for health staff. An expert technician examines the schematic blood smears of infected red blood cells through a microscope. The conventional methods for identifying malaria are not efficient. Machine learning approaches are effective for simple classification challenges but not for complex tasks. Furthermore, machine learning involves rigorous feature engineering to train the model and detect patterns in the features. On the other hand, deep learning works well with complex tasks and automatically extracts low and high-level features from the images to detect disease. In this paper, EfficientNet, a deep learning-based approach for detecting Malaria, is proposed that uses red blood cell images. Experiments are carried out and performance comparison is made with pre-trained deep learning models. In addition, k-fold cross-validation is also used to substantiate the results of the proposed approach. Experiments show that the proposed approach is 97.57% accurate in detecting Malaria from red blood cell images and can be beneficial practically for medical healthcare staff. Mujahid, Muhammad; Rustam, Furqan; Shafique, Rahman; Caro Montero, Elizabeth; Silva Alvarado, Eduardo René; de la Torre Diez, Isabel y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, elizabeth.caro@uneatlantico.es, eduardo.silva@funiber.org, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Efficient deep learning-based approach for malaria detection using red blood cell smears.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español Los inmuebles declarados Patrimonio Cultural de la Nación del Centro Histórico de Lima – Perú cuentan con muy pocas investigaciones que permitan conocer sus valores patrimoniales. Es paradójico que estos edificios hayan sufrido un constante deterioro a lo largo de los años considerando que se ubican en el Centro Histórico de Lima, testimonio de arquitectura y desarrollo urbano de la ciudad colonial española de gran importancia política, económica y cultural de América Latina. Ante estas circunstancias, esta investigación se centró en determinar el valor cultural del patrimonio inmueble para la renovación del turismo cultural. Para ello se examinaron los valores culturales (histórico, arquitectónico, social, tecnológico, estético y artístico) y el Valor Universal Excepcional asociados, a través de una investigación mixta que incluyó tres instrumentos: análisis documental, ficha estructurada de registro con la participación de expertos y encuestas a turistas culturales nacionales. Los resultados demostraron que los 17 edificios patrimoniales seleccionados resaltan por ser únicos, especiales y conocidos por los peruanos con funcionalidades múltiples como museos, centros culturales, espacios de culto, etc. Asimismo, se observó que los inmuebles se encuentran en buen estado de conservación y son visitados por turistas nacionales y extranjeros. Se concluye que el reconocimiento de los valores culturales y Valor Universal Excepcional por parte de los encuestados constituye un elemento relevante para la renovación turística, permitiendo la puesta en valor y conservación del Centro Histórico de Lima. Lebrún Aspíllaga, Ana María analebrun@hotmail.com
El valor cultural del Patrimonio Inmueble en Perú para la renovación del turismo cultural. El caso del Centro Histórico de Lima, Patrimonio Mundial.
Empowering sustainability in the built environment: A technological Lens on industry 4.0 Enablers.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Diabetes is a persistent health condition led by insufficient use or inappropriate use of insulin in the body. If left undetected, it can lead to further complications involving organ damage such as heart, lungs, and eyes. Timely detection of diabetes helps obtain the right medication, diet, and exercise plan to lead a healthy life. ML approach has been utilized to obtain rapid and reliable diabetes detection, however, existing approaches suffer from the use of limited datasets, lack of generalizability, and lower accuracy. This study proposes a novel feature extraction approach to overcome these limitations by using an ensemble of convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) models. Multiple datasets are combined to make a larger dataset for experiments and multiple features are utilized for investigating the efficacy of the proposed approach. Features from the extra tree classifier, CNN, and LSTM are also considered for comparison. Experimental results reveal the superb performance of CNN-LSTM-based features with random forest model obtaining a 0.99 accuracy score. This performance is further validated by comparison with existing approaches and k-fold cross-validation which shows the proposed approach provides robust results. Rustam, Furqan; Al-Shamayleh, Ahmad Sami; Shafique, Rahman; Aparicio Obregón, Silvia; Calderón Iglesias, Rubén; Gonzalez, J. Pablo Miramontes y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, silvia.aparicio@uneatlantico.es, ruben.calderon@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Enhanced detection of diabetes mellitus using novel ensemble feature engineering approach and machine learning model.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Thyroid illness encompasses a range of disorders affecting the thyroid gland, leading to either hyperthyroidism or hypothyroidism, which can significantly impact metabolism and overall health. Hypothyroidism can cause a slowdown in bodily processes, leading to symptoms such as fatigue, weight gain, depression, and cold sensitivity. Hyperthyroidism can lead to increased metabolism, causing symptoms like rapid weight loss, anxiety, irritability, and heart palpitations. Prompt diagnosis and appropriate treatment are crucial in managing thyroid disorders and improving patients’ quality of life. Thyroid illness affects millions worldwide and can significantly impact their quality of life if left untreated. This research aims to propose an effective artificial intelligence-based approach for the early diagnosis of thyroid illness. An open-access thyroid disease dataset based on 3,772 male and female patient observations is used for this research experiment. This study uses the nominal continuous synthetic minority oversampling technique (SMOTE-NC) for data balancing and a fine-tuned light gradient booster machine (LGBM) technique to diagnose thyroid illness and handle class imbalance problems. The proposed SNL (SMOTE-NC-LGBM) approach outperformed the state-of-the-art approach with high-accuracy performance scores of 0.96. We have also applied advanced machine learning and deep learning methods for comparison to evaluate performance. Hyperparameter optimizations are also conducted to enhance thyroid diagnosis performance. In addition, we have applied the explainable Artificial Intelligence (XAI) mechanism based on Shapley Additive exPlanations (SHAP) to enhance the transparency and interpretability of the proposed method by analyzing the decision-making processes. The proposed research revolutionizes the diagnosis of thyroid disorders efficiently and helps specialties overcome thyroid disorders early. Raza, Ali; Eid, Fatma; Caro Montero, Elisabeth; Delgado Noya, Irene y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, elizabeth.caro@uneatlantico.es, irene.delgado@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Enhanced interpretable thyroid disease diagnosis by leveraging synthetic oversampling and machine learning models.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Humans can carry various diseases, some of which are poorly understood and lack comprehensive solutions. Such a disease can exists in human eye that can affect one or both eyes is diabetic retinopathy (DR) which can impair function, vision, and eventually result in permanent blindness. It is one of those complex complexities. Therefore, early detection of DR can significantly reduce the risk of vision impairment by appropriate treatment and necessary precautions. The primary aim of this study is to leverage cutting-edge models trained on diverse image datasets and propose a CNN model that demonstrates comparable performance. Specifically, we employ transfer learning models such as DenseNet121, Xception, Resnet50, VGG16, VGG19, and InceptionV3, and machine learning models such as SVM, and neural network models like (RNN) for binary and multi-class classification. It has been shown that the proposed approach of multi-label classification with softmax functions and categorical cross-entropy works more effectively, yielding perfect accuracy, precision, and recall values. In particular, Xception achieved an impressive 82% accuracy among all the transfer learning models, setting a new benchmark for the dataset used. However, our proposed CNN model shows superior performance, achieving an accuracy of 95.27% on this dataset, surpassing the state-of-the-art Xception model. Moreover, for single-label (binary classifications), our proposed model achieved perfect accuracy as well. Through exploration of these advances, our objective is to provide a comprehensive overview of the leading methods for the early detection of DR. The aim is to discuss the challenges associated with these methods and highlight potential enhancements. In essence, this paper provides a high-level perspective on the integration of deep learning techniques and machine learning models, coupled with explainable artificial intelligence (XAI) and gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM). We prese... Ahnaf Alavee, Kazi; Hasan, Mehedi; Hasnayen Zillanee, Abu; Mostakim, Moin; Uddin, Jia; Silva Alvarado, Eduardo René; de la Torre Diez, Isabel; Ashraf, Imran y Abdus Samad, Md SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, eduardo.silva@funiber.org, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Enhancing Early Detection of Diabetic Retinopathy Through the Integration of Deep Learning Models and Explainable Artificial Intelligence.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Efficient traffic management has become a major concern within the framework of smart city projects. However, the increasing complexity of data exchanges and the growing importance of big data makes this task more challenging. Vehicular ad hoc networks (VANETs) face various challenges, including the management of massive data generated by different entities in their environment. In this context, a proposal is put forth for a real-time anomaly detection system with parallel data processing, thereby speeding up data processing. This approach accurately computes vehicle density for each section at any given time, enabling precise traffic management and the provision of information to vehicles regarding traffic density and the safest route to their destination. Furthermore, a machine learning-based prediction system has been developed to mitigate congestion problems and reduce accident risks. Simulations demonstrate that the proposed solution effectively addresses transportation issues while maintaining low latency and high precision. Driss Laanaoui, My; Lachgar, Mohamed; Mohamed, Hanine; Hamid, Hrimech; Gracia Villar, Santos y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, santos.gracia@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Enhancing Urban Traffic Management Through Real-Time Anomaly Detection and Load Balancing.
Evaluación del Riesgo Ergonómico en el proceso de fabricación de la tortilla para la detección de Trastornos Musculoesqueléticos.
Experiment and FEA simulation for predicting maximum distortion in the submerged arc welding process.
Exploring Microstructural, Interfacial, Mechanical, and Wear Properties of AlSi7Mg0.3 Composites with TiMOVWCr High-Entropy Alloy Powder.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés With the rapid growth of Internet of Things (IoT) systems, ensuring robust security measures has become paramount. Microservices Architecture (MSA) has emerged as a promising approach for enhancing IoT systems security, yet its adoption in this context lacks comprehensive analysis. This systematic review addresses this research gap by examining the incorporation of MSA in IoT systems from 2010 to 2024. From an initial pool of 4388 studies, selected articles underwent thorough quality assessment with weighted critical appraisal questions and a defined inclusion threshold. This study represents the first comprehensive systematic review to investigate the potential of microservices in IoT, with a particular focus on security aspects. The review explores the merits of MSA, highlighting twelve benefits, eight key challenges, and eight security risks. Additionally, the eight best practices for implementing MSA in IoT systems are extracted. The findings underscore MSA’s utility in fortifying IoT security while also acknowledging complexities and potential vulnerabilities. Moreover, the study calls attention to the importance of incorporating complementary technologies including blockchain and machine learning to address identified gaps effectively. Finally, we propose a taxonomic classification for Microservice-based IoT security patterns, facilitating the categorization and organization of security measures in this context. Such a review can help researchers and practitioners identify existing gaps, highlight potential research directions, and provide guidelines for designing secure and efficient microservice-based IoT systems. El Akhdar, Abir; Baidada, Chafik; Kartit, Ali; Hanine, Mohamed; Osorio García, Carlos Manuel; García Lara, Roberto y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, carlos.osorio@uneatlantico.es, roberto.garcia@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Exploring the Potential of Microservices in Internet of Things: A Systematic Review of Security and Prospects.
Factores Influyentes en Manufactura Esbelta para mejorar desempeño de fabricantes de autopartes de Nuevo León.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La competencia global y el entorno turbulento ha provocado cambios fundamentales en el entorno competitivo de las industrias manufactureras, obligándolas a revisar sus procesos productivos, reducir costos operativos y ser más eficientes en el uso de sus recursos. Las organizaciones desean encontrar la fórmula con la mejor estrategia para el logro de sus objetivos y a menudo sufren de la escasez de una metodología sistemática y consistente. Los metas claves son lograr cero desperdicios, cero inventarios, cero defectos, cero paros y cero accidentes. En este sentido organizaciones han implementado metodologías o nuevos sistemas de gestión integral de manufactura para mejorar simultáneamente su rendimiento. El World Class Manufacturing es un sistema de gestión integral de operaciones de manufactura creado por el Dr. Hajime Yamashina en conjunto con algunas corporaciones multinacionales y el WCM Association. El sistema es una de las estrategias más innovadoras creadas para mejorar integralmente las organizaciones, ya que su metodología permite determinar las necesidades específicas financieras de la organización, permite priorizar las acciones basadas en estas necesidades y así focalizar los recursos directamente a estas necesidades. Sus técnicas se basan en el concepto de cero residuos, cero paros operativos, cero defectos y cero inventarios. Esta estrategia se vuelve adecuada para empresas que buscan minimizar los costos de sus actividades, aumentar su excelencia y, por lo tanto, la competitividad en todos los sectores. Tomando como base los datos estadísticos económicos en México y la importancia que tiene el sector automotriz en la economía se pretende detallar cuales los factores críticos de éxito que afectan la implementación exitosa del World Class Manufacturing en organizaciones automotrices en México. Este análisis permitirá desarrollar acciones para mitigar los riesgos y así también poder planificar estratégicamente los resultados y recursos necesarios a corto, mediano y largo plazo dentro de las organizaciones. Silva Sprock, Oscar Antonio oscar.silva@doctorado.unini.edu.mx
Factores críticos para el éxito del World Class Manufacturing en empresas automotrices de México.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés In contemporary society, depression has emerged as a prominent mental disorder that exhibits exponential growth and exerts a substantial influence on premature mortality. Although numerous research applied machine learning methods to forecast signs of depression. Nevertheless, only a limited number of research have taken into account the severity level as a multiclass variable. Besides, maintaining the equality of data distribution among all the classes rarely happens in practical communities. So, the inevitable class imbalance for multiple variables is considered a substantial challenge in this domain. Furthermore, this research emphasizes the significance of addressing class imbalance issues in the context of multiple classes. We introduced a new approach Feature group partitioning (FGP) in the data preprocessing phase which effectively reduces the dimensionality of features to a minimum. This study utilized synthetic oversampling techniques, specifically Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) and Adaptive Synthetic (ADASYN), for class balancing. The dataset used in this research was collected from university students by administering the Burn Depression Checklist (BDC). For methodological modifications, we implemented heterogeneous ensemble learning stacking, homogeneous ensemble bagging, and five distinct supervised machine learning algorithms. The issue of overfitting was mitigated by evaluating the accuracy of the training, validation, and testing datasets. To justify the effectiveness of the prediction models, balanced accuracy, sensitivity, specificity, precision, and f1-score indices are used. Overall, comprehensive analysis demonstrates the discrimination between the Conventional Depression Screening (CDS) and FGP approach. In summary, the results show that the stacking classifier for FGP with SMOTE approach yields the highest balanced accuracy, with a rate of 92.81%. The empirical evidence has demonstrated that the FGP approach, when combined with the SMOTE, able to produce better performance in predicting the severity of depression. Most importantly the optimization of the training time of the FGP approach for all of the classifiers is a significant achievement of this research. Shaha, Tumpa Rani; Begum, Momotaz; Uddin, Jia; Yélamos Torres, Vanessa; Alemany Iturriaga, Josep; Ashraf, Imran y Samad, Md. Abdus SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, vanessa.yelamos@funiber.org, josep.alemany@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Feature group partitioning: an approach for depression severity prediction with class balancing using machine learning algorithms.
Français.
Gestión del cambio y gobernabilidad en la administración de justicia en Cantabria, para alcanzar el expediente judicial electrónico.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Portugués É apresentada uma Arquitetura da Informação (AI) aplicada à Gestão de Projetos de Tecnologia da Informação (TI) no Exército Brasileiro, abordando desafios multidisciplinares relacionados à aquisição, classificação, processamento, armazenamento e distribuição da informação. A motivação do estudo advém da necessidade de organizar a informação cientificamente, assegurando que esta atinja o destinatário desejado de maneira precisa, tempestiva e consistente. Adota-se uma metodologia mista que incorpora análises qualitativas e quantitativas, assumindo um caráter exploratório-explicativo e empregando técnicas como revisão de literatura, pesquisa documental e estudos de campo. A AI proposta otimiza o uso da informação, integrando a gestão da informação, de negócios, de projetos e de sistemas. Foram utilizados modelos teóricos e práticas de gestão, incluindo o Gerenciamento Estratégico da Informação, Modelos Ecológico e Processual, bem como, metodologias GPD, PDCA, PMBOK, NEGAPEB, KANBAN e SCRUM, evidenciando a importância de uma abordagem integrada para potencializar a eficiência operacional, a inovação e a resiliência organizacional. Os resultados demonstram a capacidade do modelo em mapear o fluxo de informação, desde sua origem até a entrega ao usuário final, incorporando princípios da Ciência da Informação, Ciência da Computação e Gestão de Projetos. Esta abordagem pioneira no Exército promove um aprimoramento com os padrões estabelecidos, trazendo benefícios tangíveis para a gestão estratégica de projetos. Para trabalhos futuros, sugere-se a aplicação prática do modelo em outras organizações para validar e refinar a abordagem. Além disso, recomenda-se explorar a integração de tecnologias emergentes, o estudo do impacto na cultura organizacional, bem como, o desenvolvimento de métricas específicas para avaliação de sucesso. A formação específica para gestores em AI e a colaboração interdisciplinar podem complementar a aplicação prática do modelo, enriquecendo-o com novas perspectivas e garantindo sua evolução e resposta às mudanças tecnológicas e de mercado. Ferreira dos Santos, Rômulo romulodba@gmail.com
Gestão de Projetos de TI no Exército Brasileiro: uma proposta de Arquitetura da Informação Aplicada.
Guía metodológica híbrida RCM-PMBOK para la Gestión del Mantenimiento de equipos biomédicos críticos en IPS de mediana complejidad de Cúcuta, Colombia.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Wafer mappings (WM) help diagnose low-yield issues in semiconductor production by offering vital information about process anomalies. As integrated circuits continue to grow in complexity, doing efficient yield analyses is becoming more essential but also more difficult. Semiconductor manufacturers require constant attention to reliability and efficiency. Using the capabilities of convolutional neural network (CNN) models improved by hierarchical attention module (HAM), wafer hotspot detection is achieved throughout the fabrication process. In an effort to achieve accurate hotspot detection, this study examines a variety of model combinations, including CNN, CNN+long short-term memory (LSTM) LSTM, CNN+Autoencoder, CNN+artificial neural network (ANN), LSTM+HAM, Autoencoder+HAM, ANN+HAM, and CNN+HAM. Data augmentation strategies are utilized to enhance the model’s resilience by optimizing its performance on a variety of datasets. Experimental results indicate a superior performance of 94.58% accuracy using the CNN+HAM model. K-fold cross-validation results using 3, 5, 7, and 10 folds indicate mean accuracy of 94.66%, 94.67%, 94.66%, and 94.66%, for the proposed approach, respectively. The proposed model performs better than recent existing works on wafer hotspot detection. Performance comparison with existing models further validates its robustness and performance. Shahroz, Mobeen; Ali, Mudasir; Tahir, Alishba; Fabian Gongora, Henry; Uc Ríos, Carlos Eduardo; Abdus Samad, Md y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, henry.gongora@uneatlantico.es, carlos.uc@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Hierarchical Attention Module-Based Hotspot Detection in Wafer Fabrication Using Convolutional Neural Network Model.
Identificación de factores que limitan la implementación de la Metodología BIM como alternativa de incremento en la productividad en la ejecución de proyectos de construcción.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Nanotechnology has opened new avenues for advanced research in various fields of soft materials. Materials scientists, chemists, physicists, and computational mathematicians have begun to take a keen interest in soft materials due to their potential applications in nanopatterning, membrane separation, drug delivery, nanolithography, advanced storage media, and nanorobotics. The unique properties of soft materials, particularly self-assembly, have made them useful in fields ranging from nanotechnology to biomedicine. The discovery of new morphologies in the diblock copolymer system in curved geometries is a challenging problem for mathematicians and theoretical scientists. Structural frustration under the effects of confinement in the system helps predict new structures. This mathematical study evaluates the effects of confinement and curvature on symmetric diblock copolymer melt using a cell dynamic simulation model. New patterns in lamella morphologies are predicted. The Laplacian involved in the cell dynamic simulation model is approximated by generating a 17-point stencil discretized to a polar grid by the finite difference method. Codes are programmed in FORTRAN to run the simulation, and IBM open DX is used to visualize the results. Comparison of computational results with existing studies validates this study and identifies defects and new patterns. Iqbal, Muhammad Javed; Soomro, Inayatullah; Razzaq, Mirza Abdur; Omar-Martinez, Erislandy; Velázquez Martínez, Zaily Leticia y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, zaily.velazquez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Investigation of structural frustration in symmetric diblock copolymers confined in polar discs through cell dynamic simulation.
La interacción urbana del valor del suelo en proyectos de arquitectura y urbanismo en San Salvador.
Materias > Ciencias Sociales
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La presente investigación se propuso la formulación de una propuesta metodológica para el diseño de un software cívico que permita el fomento de la sensibilidad cívica y la ciudadanía en los jóvenes estudiantes universitarios de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano, con el propósito de aportar un dispositivo para la construcción de una ciudad sensible. La investigación consistió en un estudio de caso con metodología cualitativa basada en procesos interpretativos (hermenéutica), combinados con procesos cuantitativos, que le otorgan mayor rigurosidad al estudio. Los resultados indican que son altas las oportunidades de diseño de software cívico que permita que los jóvenes ejerzan ciudadanía en función de la construcción de una ciudad sensible, dada la gran afinidad de estos con las nuevas tecnologías de información y comunicación y el internet y su gran interacción con estas herramientas. Rodríguez Forero, Carolina carolinarodriguezf01@gmail.com
La transdisciplinariedad para la construcción de un software cívico como incremento de ciudades sensibles en la ciudad de Bogotá, Colombia.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Diabetic retinopathy (DR) can be defined as visual impairment caused by prolonged diabetes affecting the blood vessels in the retina. Globally, it stands as the primary contributor to blindness, impacting approximately 191 million individuals. While prior research has addressed DR classification using retinal fundus images, existing methods often focus on isolated lesion detection, lacking a comprehensive framework for the simultaneous identification of all lesions. Previous studies concentrated on early-stage features like exudates, aneurysms, hemorrhages, and blood vessels, sidelining severe-stage lesions such as cotton wool spots, venous beading, very severe intraretinal microvascular abnormalities (IRMA), diffuse intraretinal hemorrhages, capillary degeneration, highly activated microglia, and retinal pigment epithelium (RPE) damage. In this study, a deep learning approach is proposed to classify DR fundus images by severity levels, utilizing GoogleNet and ResNet models based on adaptive particle swarm optimizer (APSO), for enhanced feature extraction. The extracted features from the hybrid model are further used with different machine learning models like random forest, support vector machine, decision tree, and linear regression models. Experimental results showcased the proposed hybrid framework outperforming advanced approaches with a remarkable 94% accuracy on the benchmark dataset. This method demonstrates potential enhancements in precision, recall, accuracy, and F1 score for different DR severity levels. Jabbar, Ayesha; Liaqat, Hannan Bin; Akram, Aftab; Sana, Muhammad Usman; Dominguez Azpíroz, Irma; de la Torre Díez, Isabel y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, irma.dominguez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
A Lesion-Based Diabetic Retinopathy Detection Through Hybrid Deep Learning Model.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Cerrado Inglés An extensive examination reveals that Wireless Sensor Networks (WSNs) offer a promising solution for essential sensing and event-driven data communication needs. WSNs hold significant potential for event-driven communication, primarily owing to their decentralized and infrastructure-free operational characteristics. However, the traditional WSN’s inherent static nature imposes limitations on its applicability, particularly in scenarios requiring generic operating characteristics or routing protocols for Vehicle-to-Vehicle (V2V) communication. This constraint arises from the immobility of sensor nodes within the network. Nonetheless, adopting a forward-looking perspective that incorporates mobility into WSNs opens up opportunities to create a mobile-WSN solution tailored for V2V communication. In response to the challenges posed by mobile-WSNs and the pursuit of a cost-effective V2V communication solution, a Lightweight Energy-Efficient Cross-layer Routing (LRECR) scheme has been proposed for WSN-VANET-based networks. The proposed routing model aims to enhance the timely delivery of Real-Time Data (RTD) with low latency, provide optimal resources for Non-Real Time (NRT) data delivery, optimize resource allocation, minimize delay, reduce energy consumption, and lower buffer and holding costs. These comprehensive parameters empower mobile-WSNs to fulfill the requirements of a Quality of Service (QoS)-oriented and energy-efficient V2V communication system. Chithaluru, Premkumar; Uyyala, Ravi; Singh, Aman; Alfarraj, Osama; Dzul López, Luis Alonso; Khatak, Satish y Alkhayyat, Ahmed Hussein SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, luis.dzul@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
A Lightweight Energy-Efficient Routing Scheme for Real-Time WSN-VANET-Based Applications.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La Revista Prisma Tecnológica requiere continuar con su proceso de indexación internacional. Para lograr esta meta es condición sine qua non una serie de procedimientos editoriales establecidos, documentados, revisados y aprobados bajo los requisitos de la norma ISO 9001 vigente, en lugar de un conjunto buenas prácticas de la Dirección del Comité editorial de esta revista. El objetivo de este trabajo de fin de máster es un manual de procedimientos para la gestión editorial de la revista Prisma Tecnológico de acuerdo con los requerimientos de la norma ISO 9001 en la Universidad Tecnológica de Panamá. La metodología utilizada corresponde a los procedimientos, guía e instructivos del sistema de gestión de la calidad institucional. Los resultados corresponden al desarrollo de 4 procedimientos: procedimiento de control antiplagio para la revista Prisma Tecnológico, propuesta de procedimiento para la selección, actualización de biografías científicas, propuesta de procedimiento para sección de juegos, adivinan-zas, acertijos científicos y propuesta de procedimiento para selección y elaboración de las entrevistas a personalidades del mundo de la ciencia, tecnología y cultura. Los resultados incluyen un análisis esta-dístico de medidas de tendencia central y variación de los artículos publicados. Adicionalmente se presenta un plan general de implementación de estos procedimientos que abarca aspectos como cronograma propuesto, detalla de las actividades de la fase de implementación, plan de la calidad, plan de la gestión de riesgos, plan de comunicaciones y plan de divulgación. Berbey Alvarez, Aranzazu aranzazu.berbey@utp.ac.pa
Manual de Procedimientos para la revista Prisma Tecnológico de la Universidad Tecnológica de Panamá.
Materias > Ingeniería
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español El objetivo de este estudio es desarrollar un modelo de Big Data y gestión de conocimiento para mejorar los procesos académicos de la Universidad Amazónica de Pando, específicamente en la Dirección de Información Académica. Se enfoca en los procesos académicos de admisión, matriculación y certificaciones académicas. La investigación es de tipo explicativa y tiene como población objetivo a los decanos, directores de carrera, personal de la DIA y estudiantes del área urbana de la universidad. Se utilizan diversos instrumentos de investigación, como cuestionarios, análisis de contenido cuantitativo y observación. El estudio se desarrolla en varias etapas, que incluyen la definición de variables independientes y dependientes, el diseño de instrumentos de medición, selección de muestra, aplicación de un diseño experimental, la organización de los participantes y la construcción y validación del modelo de Big Data y gestión de conocimiento. El resultado más relevante de la investigación es la creación de un modelo integrado que combina Big Data, gestión de conocimiento y las perspectivas del cuadro de mando integral. Este modelo se basa en la definición de ejes estratégicos para la DIA, asociados con las perspectivas del cuadro de mando integral, y en la cuantificación de activos intangibles. Además, se introduce una nueva dimensión de capital intelectual denominado "capital Big Data". En conclusión, este estudio aporta mejoras significativas a los procesos académicos de la universidad mediante la implementación de un modelo innovador. Los resultados obtenidos tienen implicaciones estratégicas y contribuyen a la optimización de la calidad de los servicios académicos. Se espera que este modelo sea una herramienta valiosa no solo para la universidad en cuestión, sino también para otras instituciones que busquen una gestión más eficiente y basada en el conocimiento. Huanca Guanca, Juan Carlos juan.huanca@doctorado.unini.edu.mx
Modelo de Big Data y gestión de conocimiento para los procesos académicos de la Universidad Amazónica de Pando, Bolivia.
Modelo de Evaluación del Desempeño Operacional de la Infraestructura de Tránsito Urbano y Sistemas Inteligentes para Ciudades Latinoamericanas.
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español Con el pasar del tiempo y la pandemia global del COVID-19, el mundo ha evolucionado en el ámbito tecnológico, donde el petróleo del futuro son los datos. De esta manera es importante que toda empresa o institución pública o priva, con fines de lucro y sin fines de lucro, analice la gran cantidad de datos que posee y que es la base para el marco axiomático de la planificación estratégica y por ende de su gestión. Los datos almacenados deben pasar por un procesamiento y conversión en información confiable y verás. Adicionalmente, mediante herramientas de analítica de datos se obtendrá el conocimiento hasta llegar a convertirse a un nivel de sabiduría, el cual se logra de manera positiva la predicción para la toma de decisiones. Este procesamiento de los datos y los resultados obtenidos incide en la curva del aprendizaje que logrará tener la institución. En este sentido la presente investigación tiene como objetivo el desarrollo de un Modelo de Gestión Estratégica para Instituciones de Educación Superior (IES), basado en la Analítica de Datos - Business Analytics (BA), el mismo que será tomado como caso de estudio la Universidad Tecnológica Israel (UISRAEL), de Quito-Ecuador. Este modelo será desarrollado basado en un proceso de mejora continua, donde se posee un modelo tradicional de gestión de la UISRAEL, que será el punto de inflexión al modelo propuesto. La investigación utilizará un enfoque metodológico mixto, con datos cualitativos y cuantitativos, donde se utilizará la recolección de datos para identificar pautas de comportamiento y probar la hipótesis planteada, con base en la medición numérica y el análisis estadístico; lo cualitativo, basado en entrevistas, focus group y análisis campo fuerza. Los instrumentos serán validados a través de juicio de expertos mediante la técnica del Alfa de Cronbach. Baldeón Egas, Paúl Francisco paul.baldeon@doctorado.unini.edu.mx
Modelo de Gestión Estratégica para la mejora de la articulación de las funciones sustantivas, basado en Analítica de Datos de Instituciones de Educación Superior. Caso: Universidad Tecnológica Israel.
Modelo de visualización de datos para mejorar la representación de datos en la gestión académica de la Universidad Tecnológica Israel en Ecuador.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés New approaches to software testing are required due to the rising complexity of today’s software applications and the rapid growth of software engineering practices. Among these methods, one that has shown promise is the introduction of Natural Language Processing (NLP) tools to software testing practices. NLP has witnessed a rise in popularity within all IT fields, especially in software engineering, where its use has improved the way we extract information from textual data. The goal of this systematic literature review (SLR) is to provide an in-depth analysis of the present body of the literature on the expanding subject of NLP-based software testing. Through a repeatable process, that takes into account the quality of the research, we examined 24 papers extracted from Web of Science and Scopus databases to extract insights about the usage of NLP techniques in the field of software testing. Requirements analysis and test case generation popped up as the most hot topics in the field. We also explored NLP techniques, software testing types, machine/deep learning algorithms, and NLP tools and frameworks used in the studied body of literature. This study also stressed some recurrent open challenges that need further work in future research such as the generalization of the NLP algorithm across domains and languages and the ambiguity in the natural language requirements. Software testing professionals and researchers can get important insights from the findings of this SLR, which will help them comprehend the advantages and challenges of using NLP in software testing. Boukhlif, Mohamed; Hanine, Mohamed; Kharmoum, Nassim; Ruigómez Noriega, Atenea; García Obeso, David y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, atenea.ruigomez@uneatlantico.es, david.garcia@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Natural Language Processing-Based Software Testing: A Systematic Literature Review.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The IoT (Internet of Things) has played a promising role in e-healthcare applications during the last decade. Medical sensors record a variety of data and transmit them over the IoT network to facilitate remote patient monitoring. When a patient visits a hospital he may need to connect or disconnect medical devices from the medical healthcare system frequently. Also, multiple entities (e.g., doctors, medical staff, etc.) need access to patient data and require distinct sets of patient data. As a result of the dynamic nature of medical devices, medical users require frequent access to data, which raises complex security concerns. Granting access to a whole set of data creates privacy issues. Also, each of these medical user need to grant access rights to a specific set of medical data, which is quite a tedious task. In order to provide role-based access to medical users, this study proposes a blockchain-based framework for authenticating multiple entities based on the trust domain to reduce the administrative burden. This study is further validated by simulation on the infura blockchain using solidity and Python. The results demonstrate that role-based authorization and multi-entities authentication have been implemented and the owner of medical data can control access rights at any time and grant medical users easy access to a set of data in a healthcare system. The system has minimal latency compared to existing blockchain systems that lack multi-entity authentication and role-based authorization. Alam, Shadab; Aslam, Muhammad Shehzad; Altaf, Ayesha; Iqbal, Faiza; Nigar, Natasha; Castanedo Galán, Juan; Gavilanes Aray, Daniel; Díez, Isabel de la Torre y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, juan.castanedo@uneatlantico.es, daniel.gavilanes@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Novel model to authenticate role-based medical users for blockchain-based IoMT devices.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Pneumonia is a potentially life-threatening infectious disease that is typically diagnosed through physical examinations and diagnostic imaging techniques such as chest X-rays, ultrasounds or lung biopsies. Accurate diagnosis is crucial as wrong diagnosis, inadequate treatment or lack of treatment can cause serious consequences for patients and may become fatal. The advancements in deep learning have significantly contributed to aiding medical experts in diagnosing pneumonia by assisting in their decision-making process. By leveraging deep learning models, healthcare professionals can enhance diagnostic accuracy and make informed treatment decisions for patients suspected of having pneumonia. In this study, six deep learning models including CNN, InceptionResNetV2, Xception, VGG16, ResNet50 and EfficientNetV2L are implemented and evaluated. The study also incorporates the Adam optimizer, which effectively adjusts the epoch for all the models. The models are trained on a dataset of 5856 chest X-ray images and show 87.78%, 88.94%, 90.7%, 91.66%, 87.98% and 94.02% accuracy for CNN, InceptionResNetV2, Xception, VGG16, ResNet50 and EfficientNetV2L, respectively. Notably, EfficientNetV2L demonstrates the highest accuracy and proves its robustness for pneumonia detection. These findings highlight the potential of deep learning models in accurately detecting and predicting pneumonia based on chest X-ray images, providing valuable support in clinical decision-making and improving patient treatment. Ali, Mudasir; Shahroz, Mobeen; Akram, Urooj; Mushtaq, Muhammad Faheem; Carvajal-Altamiranda, Stefanía; Aparicio Obregón, Silvia; Díez, Isabel De La Torre y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, stefania.carvajal@uneatlantico.es, silvia.aparicio@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Pneumonia Detection Using Chest Radiographs With Novel EfficientNetV2L Model.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Leukemia is a type of blood cell cancer that is in the bone marrow’s blood-forming cells. Two types of Leukemia are acute and chronic; acute enhances fast and chronic growth gradually which are further classified into lymphocytic and myeloid leukemias. This work evaluates a unique deep convolutional neural network (CNN) classifier that improves identification precision by carefully examining concatenated peptide patterns. The study uses leukemia protein expression for experiments supporting two different techniques including independence and applied cross-validation. In addition to CNN, multilayer perceptron (MLP), gated recurrent unit (GRU), and recurrent neural network (RNN) are applied. The experimental results show that the CNN model surpasses competitors with its outstanding predictability in independent and cross-validation testing applied on different features extracted from protein expressions such as amino acid composition (AAC) with a group of AAC (GAAC), tripeptide composition (TPC) with a group of TPC (GTPC), and dipeptide composition (DPC) for calculating its accuracies with their receiver operating characteristic (ROC) curve. In independence testing, a feature expression of AAC and a group of GAAC are applied using MLP and CNN modules, and ROC curves are achieved with overall 100% accuracy for the detection of protein patterns. In cross-validation testing, a feature expression on a group of AAC and GAAC patterns achieved 98.33% accuracy which is the highest for the CNN module. Furthermore, ROC curves show a 0.965% extraordinary result for the GRU module. The findings show that the CNN model is excellent at figuring out leukemia illnesses from protein expressions with higher accuracy. Khawaja, Seher Ansar; Farooq, Muhammad Shoaib; Ishaq, Kashif; Alsubaie, Najah; Karamti, Hanen; Caro Montero, Elizabeth; Silva Alvarado, Eduardo René y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, elizabeth.caro@uneatlantico.es, eduardo.silva@funiber.org, SIN ESPECIFICAR
Prediction of leukemia peptides using convolutional neural network and protein compositions.
Materias > Ciencias Sociales
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español Se presenta la tesis doctoral orientada al uso, manejo y conservación del ecosistema subterráneo Hoyo del Aire, localizado en la región cárstica del municipio de La Paz, en el departamento de Santander – Colombia. Este ambiente hipogeo cuenta con dos sectores: el hoyo propiamente dicho con una profundidad superior a 260 m y una formación boscosa en el fondo, y una caverna interna con fauna y formaciones espeleológicas. El estudio involucró la recopilación de información literaria especializada, aplicación de técnicas de descenso–ascenso en alturas para el ingreso al fondo del Hoyo del Aire, conocimiento de la flora, fauna y espeleotemas más representativos, descripción cualitativa de los recursos naturales, así como valoración del potencial ecoturístico de la zona. La cobertura vegetal del fondo del hoyo contiene grupos de plantas muy diversas y propias de ambientes cálidos. A nivel de fauna se reportaron especies de aves, insectos y artrópodos nativos de Colombia. Finalmente, este estudio permitió identificar un evento de extinción local de una especie de ave reportada únicamente en el siglo XIX. Debido al potencial turístico del Hoyo del Aire, el lugar frecuentemente es visitado por turistas locales y extranjeros que en algunas ocasiones descienden hasta el final del hoyo, actividad que pueden provocar un riesgo de alteración de las condiciones naturales de este ecosistema. Este trabajo demostró que, sustentado en su riqueza biótica, abiótica y escenario paisajístico único en la región, este ecosistema representa un área de interés para el desarrollo proyectos ecoturísticos a gran escala, fundamentalmente de carácter contemplativo, pero que, no cuentan aún con ningún tipo de medidas de protección local o nacional. Se plantea la creación de una Reserva Natural de la Sociedad Civil, una figura legal de conservación que requiere el apoyo de los propietarios del perímetro del Hoyo del Aire para su consolidación. Castellanos Morales, Cesar Augusto cesarcas1a@gmail.com
Propuesta de plan de manejo del sistema subterráneo hoyo del aire (Santander, Colombia); conocimiento, uso y conservación de la diversidad espeleobiológica.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés In the context of decision-making, the DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory) method stands out for its systematic approach to complex systems. By incorporating fuzzy logic, the DEMATEL fuzzy method takes traditional techniques a step further, effectively managing the uncertainties and imprecision inherent in expert assessments. This hybrid method has proved useful in a variety of fields, including business, engineering, healthcare, environmental management, and education. Its ability to refine subjective judgments into actionable information enables decision-makers to improve organizational performance, optimize resource allocation, and achieve more accurate results. The development of software tools for these methods makes them more accessible and practical, enabling more effective analysis and application. In this paper, we propose a flexible implementation that integrates seamlessly into Python-based applications, offering full access to all parameters, matrices, and intermediary calculations of the method. Additionally, the tool also provides a user-friendly graphical interface. Chekry, Abderrahman; Bakkas, Jamal; Hanine, Mohamed; Caro Montero, Elizabeth; Garat de Marin, Mirtha Silvana y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, elizabeth.caro@uneatlantico.es, silvana.marin@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
PyDEMATEL: A Python-based tool implementing DEMATEL and fuzzy DEMATEL methods for improved decision making.
Random Modulus Decomposition for Color Images Optical Asymmetric Cryptosystem Using Gyrator Domain.
Redensificación urbana en Zacatecas-Guadalupe, una opción sostenible para una mejor calidad de vida.
Rediseño del sistema nacional de metrología de Ghana, acorde con prácticas de medición actuales y conforme con los criterios internacionales.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés With the rapid increase of users over social media, cyberbullying, and hate speech problems have arisen over the past years. Automatic hate speech detection (HSD) from text is an emerging research problem in natural language processing (NLP). Researchers developed various approaches to solve the automatic hate speech detection problem using different corpora in various languages, however, research on the Urdu language is rather scarce. This study aims to address the HSD task on Twitter using Roman Urdu text. The contribution of this research is the development of a hybrid model for Roman Urdu HSD, which has not been previously explored. The novel hybrid model integrates deep learning (DL) and transformer models for automatic feature extraction, combined with machine learning algorithms (MLAs) for classification. To further enhance model performance, we employ several hyperparameter optimization (HPO) techniques, including Grid Search (GS), Randomized Search (RS), and Bayesian Optimization with Gaussian Processes (BOGP). Evaluation is carried out on two publicly available benchmarks Roman Urdu corpora comprising HS-RU-20 corpus and RUHSOLD hate speech corpus. Results demonstrate that the Multilingual BERT (MBERT) feature learner, paired with a Support Vector Machine (SVM) classifier and optimized using RS, achieves state-of-the-art performance. On the HS-RU-20 corpus, this model attained an accuracy of 0.93 and an F1 score of 0.95 for the Neutral-Hostile classification task, and an accuracy of 0.89 with an F1 score of 0.88 for the Hate Speech-Offensive task. On the RUHSOLD corpus, the same model achieved an accuracy of 0.95 and an F1 score of 0.94 for the Coarse-grained task, alongside an accuracy of 0.87 and an F1 score of 0.84 for the Fine-grained task. These results demonstrate the effectiveness of our hybrid approach for Roman Urdu hate speech detection. Ashiq, Waqar; Kanwal, Samra; Rafique, Adnan; Waqas, Muhammad; Khurshaid, Tahir; Caro Montero, Elizabeth; Bustamante Alonso, Alicia y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, elizabeth.caro@uneatlantico.es, alicia.bustamante@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Roman urdu hate speech detection using hybrid machine learning models and hyperparameter optimization.
Seismic Rehabilitation of a Soft Story Structure with Hysteretic Dampers.
Short-Term Effect of Biopolymer-Based Coatings on Surface Hardness and Color of Limestone Exposed to Tropical Outdoor Conditions.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Telephysiotherapy has emerged as a vital solution for delivering remote healthcare, particularly in response to global challenges such as the COVID-19 pandemic. This study seeks to enhance telephysiotherapy by developing a system capable of accurately classifying physiotherapeutic exercises using PoseNet, a state-of-the-art pose estimation model. A dataset was collected from 49 participants (35 males, 14 females) performing seven distinct exercises, with twelve anatomical landmarks then extracted using the Google MediaPipe library. Each landmark was represented by four features, which were used for classification. The core challenge addressed in this research involves ensuring accurate and real-time exercise classification across diverse body morphologies and exercise types. Several tree-based classifiers, including Random Forest, Extra Tree Classifier, XGBoost, LightGBM, and Hist Gradient Boosting, were employed. Furthermore, two novel ensemble models called RandomLightHist Fusion and StackedXLightRF are proposed to enhance classification accuracy. The RandomLightHist Fusion model achieved superior accuracy of 99.6%, demonstrating the system’s robustness and effectiveness. This innovation offers a practical solution for providing real-time feedback in telephysiotherapy, with potential to improve patient outcomes through accurate monitoring and assessment of exercise performance. Hussain, Shahzad; Siddiqui, Hafeez Ur Rehman; Saleem, Adil Ali; Raza, Muhammad Amjad; Alemany Iturriaga, Josep; Velarde-Sotres, Álvaro; Díez, Isabel De la Torre y Dudley, Sandra SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, josep.alemany@uneatlantico.es, alvaro.velarde@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Smart Physiotherapy: Advancing Arm-Based Exercise Classification with PoseNet and Ensemble Models.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Plant stress reduction research has advanced significantly with the use of Artificial Intelligence (AI) techniques, such as machine learning and deep learning. This is a significant step toward sustainable agriculture. Innovative insights into the physiological responses of plants mostly crops to drought stress have been revealed through the use of complex algorithms like gradient boosting, support vector machines (SVM), recurrent neural network (RNN), and long short-term memory (LSTM), combined with a thorough examination of the TYRKC and RBR-E3 domains in stress-associated signaling proteins across a range of crop species. Modern resources were used in this study, including the UniProt protein database for crop physiochemical properties associated with specific signaling domains and the SMART database for signaling protein domains. These insights were then applied to deep learning and machine learning techniques after careful data processing. The rigorous metric evaluations and ablation analysis that typified the study’s approach highlighted the algorithms’ effectiveness and dependability in recognizing and classifying stress events. Notably, the accuracy of SVM was 82%, while gradient boosting and RNN showed 96%, and 94%, respectively and LSTM obtained an astounding 97% accuracy. The study observed these successes but also highlights the ongoing obstacles to AI adoption in agriculture, emphasizing the need for creative thinking and interdisciplinary cooperation. In addition to its scholarly value, the collected data has significant implications for improving resource efficiency, directing precision agricultural methods, and supporting global food security programs. Notably, the gradient boosting and LSTM algorithm outperformed the others with an exceptional accuracy of 96% and 97%, demonstrating their potential for accurate stress categorization. This work highlights the revolutionary potential of AI to completely disrupt the agricultural industry while simultaneously advancing our understanding of plant stress responses. Ali, Tariq; Rehman, Saif Ur; Ali, Shamshair; Mahmood, Khalid; Aparicio Obregón, Silvia; Calderón Iglesias, Rubén; Khurshaid, Tahir y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, silvia.aparicio@uneatlantico.es, ruben.calderon@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Smart agriculture: utilizing machine learning and deep learning for drought stress identification in crops.
Synthesis and characterizations of super adsorbent hydrogel based on biopolymer, Guar Gum-grafted-Poly (hydroxyethyl methacrylate) (Gg-g-Poly (HEMA)) for the removal of Bismarck brown Y dye from aqueous solution.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The enormous increase in the volume of waste caused by the population boom in cities is placing a considerable burden on waste processing in cities. The inefficiency and high costs of conventional approaches exacerbate the risks to the environment and human health. This article proposes a thorough approach that combines deep learning models, IoT technologies, and easily accessible resources to overcome these challenges. Our main goal is to advance a framework for intelligent waste processing that utilizes Internet of Things sensors and deep learning algorithms. The proposed framework is based on Raspberry Pi 4 with a camera module and TensorFlow Lite version 2.13. and enables the classification and categorization of trash in real time. When trash objects are identified, a servo motor mounted on a plastic plate ensures that the trash is sorted into appropriate compartments based on the model’s classification. This strategy aims to reduce overall health risks in urban areas by improving waste sorting techniques, monitoring the condition of garbage cans, and promoting sanitation through efficient waste separation. By streamlining waste handling processes and enabling the creation of recyclable materials, this framework contributes to a more sustainable waste management system. Gude, Dhanvanth Kumar; Bandari, Harshavardan; Challa, Anjani Kumar Reddy; Tasneem, Sabiha; Tasneem, Zarin; Bhattacharjee, Shyama Barna; Lalit, Mohit; López Flores, Miguel Ángel y Goyal, Nitin SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, miguelangel.lopez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Transforming Urban Sanitation: Enhancing Sustainability through Machine Learning-Driven Waste Processing.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Driving while drowsy poses significant risks, including reduced cognitive function and the potential for accidents, which can lead to severe consequences such as trauma, economic losses, injuries, or death. The use of artificial intelligence can enable effective detection of driver drowsiness, helping to prevent accidents and enhance driver performance. This research aims to address the crucial need for real-time and accurate drowsiness detection to mitigate the impact of fatigue-related accidents. Leveraging ultra-wideband radar data collected over five minutes, the dataset was segmented into one-minute chunks and transformed into grayscale images. Spatial features are retrieved from the images using a two-dimensional Convolutional Neural Network. Following that, these features were used to train and test multiple machine learning classifiers. The ensemble classifier RF-XGB-SVM, which combines Random Forest, XGBoost, and Support Vector Machine using a hard voting criterion, performed admirably with an accuracy of 96.6%. Additionally, the proposed approach was validated with a robust k-fold score of 97% and a standard deviation of 0.018, demonstrating significant results. The dataset is augmented using Generative Adversarial Networks, resulting in improved accuracies for all models. Among them, the RF-XGB-SVM model outperformed the rest with an accuracy score of 99.58%. Siddiqui, Hafeez Ur Rehman; Akmal, Ambreen; Iqbal, Muhammad; Saleem, Adil Ali; Raza, Muhammad Amjad; Zafar, Kainat; Zaib, Aqsa; Dudley, Sandra; Arambarri, Jon; Kuc Castilla, Ángel Gabriel y Rustam, Furqan SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, jon.arambarri@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Ultra-Wide Band Radar Empowered Driver Drowsiness Detection with Convolutional Spatial Feature Engineering and Artificial Intelligence.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés This paper studies the latest and state-of-the-art underwater thermal energy harvesting algorithms and techniques designed in the latest decade (2014-2024). The techniques are classified based on their unique operations for energy harvesting. This classification includes thermal energy harvesting using a phase change material (PCM), thermoelectric generator (TEG) and multi-source harvesting. Every class of techniques is described by its operation using a schematic diagram and a mathematical model to fully understand its working principle. Moreover, every individual technique is also described in terms of its operation, amount of harvested energy/power and the aspect(s) where margin of further improvement exists. Also, a comparative analysis of the classified algorithms is performed with each other as well as with other underwater energy harvesting techniques (solar, piezoelectric, wave) to highlight their effectiveness and feasibility in a diverse set of underwater and various other applications. The classified techniques are also compared in terms of harvested output to indicate their harvesting efficiency. Furthermore, the publications made in the latest decade in terms of thermal energy harvesting using PCM, TEG and multi-source methods are also graphically depicted. Such a description of the studied techniques and classified methods is unique from the already existing underwater energy harvesting reviews in literature where an in-depth and thorough analysis is absent, rather only marginal description is given. The harvesting results indicate that hybrid (multi-source) and PCM methods have the greatest amount of harvested power and energy, respectively. Finally, the research challenges in underwater thermal energy harvesting are specified and areas of further research are highlighted for future investigation. Khan, Anwar; Gracia Villar, Santos; Dzul López, Luis Alonso; Almaleh, Abdulaziz; Alqahtani, Abdullah M. y Alnaimi, Raja’A SIN ESPECIFICAR, santos.gracia@uneatlantico.es, luis.dzul@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Underwater Thermal Energy Harvesting: Frameworks, Challenges, Applications, and Future Investigation.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Virtual histopathology is an emerging technology in medical imaging that utilizes advanced computational methods to analyze tissue images for more precise disease diagnosis. Traditionally, histopathology relies on manual techniques and expertise, often resulting in time-consuming processes and variability in diagnoses. Virtual histopathology offers a more consistent, and automated approach, employing techniques like machine learning, deep learning, and image processing to simulate staining and enhance tissue analysis. This review explores the strengths, limitations, and clinical applications of these methods, highlighting recent advancements in virtual histopathological approaches. In addition, important areas are identified for future research to improve diagnostic accuracy and efficiency in clinical settings. Imran, Muhammad Talha; Shafi, Imran; Ahmad, Jamil; Butt, Muhammad Fasih Uddin; Gracia Villar, Santos; García Villena, Eduardo; Khurshaid, Tahir y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, santos.gracia@uneatlantico.es, eduardo.garcia@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Virtual histopathology methods in medical imaging - a systematic review.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Named Entity Recognition (NER) is a natural language processing task that has been widely explored for different languages in the recent decade but is still an under-researched area for the Urdu language due to its rich morphology and language complexities. Existing state-of-the-art studies on Urdu NER use various deep-learning approaches through automatic feature selection using word embeddings. This paper presents a deep learning approach for Urdu NER that harnesses FastText and Floret word embeddings to capture the contextual information of words by considering the surrounding context of words for improved feature extraction. The pre-trained FastText and Floret word embeddings are publicly available for Urdu language which are utilized to generate feature vectors of four benchmark Urdu language datasets. These features are then used as input to train various combinations of Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM (BiLSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), CRF, and deep learning models. The results show that our proposed approach significantly outperforms existing state-of-the-art studies on Urdu NER, achieving an F-score of up to 0.98 when using BiLSTM+GRU with Floret embeddings. Error analysis shows a low classification error rate ranging from 1.24% to 3.63% across various datasets showing the robustness of the proposed approach. The performance comparison shows that the proposed approach significantly outperforms similar existing studies. Khan, Hikmat Ullah; Anam, Rimsha; Anwar, Muhammad Waqas; Jamal, Muhammad Hasan; Bajwa, Usama Ijaz; Diez, Isabel de la Torre; Silva Alvarado, Eduardo René; Soriano Flores, Emmanuel y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, eduardo.silva@funiber.org, emmanuel.soriano@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
A deep learning approach for Named Entity Recognition in Urdu language.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Accurately predicting the remaining useful life (RUL) of lithium-ion (Li-ion) batteries is vital for improving battery performance and safety in applications such as consumer electronics and electric vehicles. While the prediction of RUL for these batteries is a well-established field, the current research refines RUL prediction methodologies by leveraging deep learning techniques, advancing prediction accuracy. This study proposes AccuCell Prodigy, a deep learning model that integrates auto-encoders and long short-term memory (LSTM) layers to enhance RUL prediction accuracy and efficiency. The model’s name reflects its precision (“AccuCell”) and predictive strength (“Prodigy”). The proposed methodology involves preparing a dataset of battery operational features, split using an 80–20 ratio for training and testing. Leveraging 22 variations of current (critical parameter) across three Li-ion cells, AccuCell Prodigy significantly reduces prediction errors, achieving a mean square error of 0.1305%, mean absolute error of 2.484%, and root mean square error of 3.613%, with a high R-squared value of 0.9849. These results highlight its robustness and potential for advancing battery health management. Iftikhar, Mahrukh; Shoaib, Muhammad; Altaf, Ayesha; Iqbal, Faiza; Gracia Villar, Santos; Dzul López, Luis Alonso y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, santos.gracia@uneatlantico.es, luis.dzul@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
A deep learning approach to optimize remaining useful life prediction for Li-ion batteries.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The essence of quantum machine learning is to optimize problem-solving by executing machine learning algorithms on quantum computers and exploiting potent laws such as superposition and entanglement. Support vector machine (SVM) is widely recognized as one of the most effective classification machine learning techniques currently available. Since, in conventional systems, the SVM kernel technique tends to sluggish down and even fail as datasets become increasingly complex or jumbled. To compare the execution time and accuracy of conventional SVM classification to that of quantum SVM classification, the appropriate quantum features for mapping need to be selected. As the dataset grows complex, the importance of selecting an appropriate feature map that outperforms or performs as well as the classification grows. This paper utilizes conventional SVM to select an optimal feature map and benchmark dataset for predicting air quality. Experimental evidence demonstrates that the precision of quantum SVM surpasses that of classical SVM for air quality assessment. Using quantum labs from IBM’s quantum computer cloud, conventional and quantum computing have been compared. When applied to the same dataset, the conventional SVM achieved an accuracy of 91% and 87% respectively, whereas the quantum SVM demonstrated an accuracy of 97% and 94% respectively for air quality prediction. The study introduces the use of quantum Support Vector Machines (SVM) for predicting air quality. It emphasizes the novel method of choosing the best quantum feature maps. Through the utilization of quantum-enhanced feature mapping, our objective is to exceed the constraints of classical SVM and achieve unparalleled levels of precision and effectiveness. We conduct precise experiments utilizing IBM’s state-of-the-art quantum computer cloud to compare the performance of conventional and quantum SVM algorithms on a shared dataset. Farooq, Omer; Shahid, Maida; Arshad, Shazia; Altaf, Ayesha; Iqbal, Faiza; Vera, Yini Airet Miro; Flores, Miguel Angel Lopez y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR
An enhanced approach for predicting air pollution using quantum support vector machine.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Video content on the web platform has increased explosively during the past decade, thanks to the open access to Facebook, YouTube, etc. YouTube is the second-largest social media platform nowadays containing more than 37 million YouTube channels. YouTube revealed at a recent press event that 30,000 new content videos per hour and 720,000 per day are posted. There is a need for an advanced deep learning-based approach to categorize the huge database of YouTube videos. This study aims to develop an artificial intelligence-based approach to categorize YouTube videos. This study analyzes the textual information related to videos like titles, descriptions, user tags, etc. using YouTube exploratory data analysis (YEDA) and shows that such information can be potentially used to categorize videos. A deep convolutional neural network (DCNN) is designed to categorize YouTube videos with efficiency and high accuracy. In addition, recurrent neural network (RNN), and gated recurrent unit (GRU) are also employed for performance comparison. Moreover, logistic regression, support vector machines, decision trees, and random forest models are also used. A large dataset with 9 classes is used for experiments. Experimental findings indicate that the proposed DCNN achieves the highest receiver operating characteristics (ROC) area under the curve (AUC) score of 99% in the context of YouTube video categorization and 96% accuracy which is better than existing approaches. The proposed approach can be used to help YouTube users suggest relevant videos and sort them by video category. Raza, Ali; Younas, Faizan; Siddiqui, Hafeez Ur Rehman; Rustam, Furqan; Gracia Villar, Mónica; Silva Alvarado, Eduardo René y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, monica.gracia@uneatlantico.es, eduardo.silva@funiber.org, SIN ESPECIFICAR
An improved deep convolutional neural network-based YouTube video classification using textual features.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Air-writing is a widely used technique for writing arbitrary characters or numbers in the air. In this study, a data collection technique was developed to collect hand motion data for Bengali air-writing, and a motion sensor-based data set was prepared. The feature set as then utilized to determine the most effective machine learning (ML) model among the existing well-known supervised machine learning models to classify Bengali characters from air-written data. Our results showed that medium Gaussian SVM had the highest accuracy (96.5%) in the classification of Bengali character from air writing data. In addition, the proposed system achieved over 81% accuracy in real-time classification. The comparison with other studies showed that the existing supervised ML models predicted the created data set more accurately than many other models that have been suggested for other languages. Kader, Mohammed Abdul; Ullah, Muhammad Ahsan; Islam, Md Saiful; Ferriol Sánchez, Fermín; Samad, Md Abdus y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, fermin.ferriol@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
A real-time air-writing model to recognize Bengali characters.
2023
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Adaptive equalization is crucial in mitigating distortions and compensating for frequency response variations in communication systems. It aims to enhance signal quality by adjusting the characteristics of the received signal. Particle swarm optimization (PSO) algorithms have shown promise in optimizing the tap weights of the equalizer. However, there is a need to enhance the optimization capabilities of PSO further to improve the equalization performance. This paper provides a comprehensive study of the issues and challenges of adaptive filtering by comparing different variants of PSO and analyzing the performance by combining PSO with other optimization algorithms to achieve better convergence, accuracy, and adaptability. Traditional PSO algorithms often suffer from high computational complexity and slow convergence rates, limiting their effectiveness in solving complex optimization problems. To address these limitations, this paper proposes a set of techniques aimed at reducing the complexity and accelerating the convergence of PSO. Khan, Arooj; Shafi, Imran; Khawaja, Sajid Gul; de la Torre Díez, Isabel; López Flores, Miguel Ángel; Castanedo Galán, Juan y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, miguelangel.lopez@uneatlantico.es, juan.castanedo@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Adaptive Filtering: Issues, Challenges, and Best-Fit Solutions Using Particle Swarm Optimization Variants.
Materias > Comunicación Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Artículos y libros
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Chatbots are AI-powered programs designed to replicate human conversation. They are capable of performing a wide range of tasks, including answering questions, offering directions, controlling smart home thermostats, and playing music, among other functions. ChatGPT is a popular AI-based chatbot that generates meaningful responses to queries, aiding people in learning. While some individuals support ChatGPT, others view it as a disruptive tool in the field of education. Discussions about this tool can be found across different social media platforms. Analyzing the sentiment of such social media data, which comprises people’s opinions, is crucial for assessing public sentiment regarding the success and shortcomings of such tools. This study performs a sentiment analysis and topic modeling on ChatGPT-based tweets. ChatGPT-based tweets are the author’s extracted tweets from Twitter using ChatGPT hashtags, where users share their reviews and opinions about ChatGPT, providing a reference to the thoughts expressed by users in their tweets. The Latent Dirichlet Allocation (LDA) approach is employed to identify the most frequently discussed topics in relation to ChatGPT tweets. For the sentiment analysis, a deep transformer-based Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model with three dense layers of neural networks is proposed. Additionally, machine and deep learning models with fine-tuned parameters are utilized for a comparative analysis. Experimental results demonstrate the superior performance of the proposed BERT model, achieving an accuracy of 96.49%. R, Sudheesh; Mujahid, Muhammad; Rustam, Furqan; Shafique, Rahman; Chunduri, Venkata; Gracia Villar, Mónica; Brito Ballester, Julién; Diez, Isabel de la Torre y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, monica.gracia@uneatlantico.es, julien.brito@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Analyzing Sentiments Regarding ChatGPT Using Novel BERT: A Machine Learning Approach.
Análisis de la innovación en los procesos y la productividad respecto al uso de TIC en las empresas panificadoras del Municipio de Campeche, México.
Aporte de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) para minimizar la deserción de carreras universitarias en tecnología.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés In the last decade, artificial intelligence (AI) and AI-mediated technologies have undergone rapid evolution in healthcare and medicine, from apps to computer software able to analyze medical images, robotic surgery and advanced data storage system. The main aim of the present commentary is to briefly describe the evolution of AI and its applications in healthcare, particularly in nutrition and clinical biochemistry. Indeed, AI is revealing itself to be an important tool in clinical nutrition by using telematic means to self-monitor various health metrics, including blood glucose levels, body weight, heart rate, fat percentage, blood pressure, activity tracking and calorie intake trackers. In particular, the application of the most common digital technologies used in the field of nutrition as well as the employment of AI in the management of diabetes and obesity, two of the most common nutrition-related pathologies worldwide, will be presented. Salinari, Alessia; Machì, Michele; Armas Diaz, Yasmany; Cianciosi, Danila; Qi, Zexiu; Yang, Bei; Ferreiro Cotorruelo, Maria Soledad; Gracia Villar, Santos; Dzul López, Luis Alonso; Battino, Maurizio y Giampieri, Francesca SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, santos.gracia@uneatlantico.es, luis.dzul@uneatlantico.es, maurizio.battino@uneatlantico.es, francesca.giampieri@uneatlantico.es
The Application of Digital Technologies and Artificial Intelligence in Healthcare: An Overview on Nutrition Assessment.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a severe and chronic ailment that is currently ranked as the third most common cause of mortality across the globe. COPD patients often experience debilitating symptoms such as chronic coughing, shortness of breath, and fatigue. Sadly, the disease frequently goes undiagnosed until it is too late, leaving patients without the care they desperately need. So, COPD detection at an early stage is crucial to prevent further damage to the lungs and improve quality of life. Traditional COPD detection methods often rely on physical examinations and tests such as spirometry, chest radiography, blood gas tests, and genetic tests. However, these methods may not always be accurate or accessible. One of the key vital signs for detecting COPD is the patient’s respiration rate. However, it is crucial to consider a patient’s medical and demographic characteristics simultaneously for better detection results. To address this issue, this study aims to detect COPD patients using artificial intelligence techniques. To achieve this goal, a novel framework is proposed that utilizes ultra-wideband (UWB) radar-based temporal and spectral features to build machine learning and deep learning models. This new set of temporal and spectral features is extracted from respiration data collected non-invasively from 1.5 m distance using UWB radar. Different machine learning and deep learning models are trained and tested on the collected dataset. The findings are promising, with a high accuracy score of 100% for COPD detection. This means that the proposed framework could potentially save lives by identifying COPD patients at an early stage. The k-fold cross-validation technique and performance comparison with the state-of-the-art studies are applied to validate its performance, ensuring that the results are robust and reliable. The high accuracy score achieved in the study implies that the proposed framework has the potential for the efficient detection of COPD at an early stage. Siddiqui, Hafeez-Ur-Rehman; Raza, Ali; Saleem, Adil Ali; Rustam, Furqan; Díez, Isabel de la Torre; Gavilanes Aray, Daniel; Lipari, Vivian; Ashraf, Imran y Dudley, Sandra SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, daniel.gavilanes@uneatlantico.es, vivian.lipari@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
An Approach to Detect Chronic Obstructive Pulmonary Disease Using UWB Radar-Based Temporal and Spectral Features.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Behavioral economics and artificial intelligence (AI) have been two rapidly growing fields of research over the past few years. While behavioral economics aims to combine concepts from psychology, sociology, and neuroscience with classical economic thoughts to understand human decision-making processes in the complex economic environment, AI on the other hand, focuses on creating intelligent machines that can mimic human cognitive abilities such as learning, problem-solving, decision-making, and language understanding. The intersection of these two fields has led to thrilling research theories and practical applications. This study provides a bibliometric analysis of the literature on AI and behavioral economics to gain insight into research trends in this field. We conducted this bibliometric analysis using the Web of Science database on articles published between 2012 and 2022 that were related to AI and behavioral economics. VOSviewer and Bibliometrix R package were utilized to identify influential authors, journals, institutions, and countries in the field. Network analysis was also performed to identify the main research themes and their interrelationships. The analysis revealed that the number of publications on AI and behavioral economics has been increasing steadily over the past decade. We found that most studies focused on customer and consumer behavior, including topics such as decision-making under uncertainty, neuroeconomics, and behavioral game theory, combined mainly with machine learning and deep learning techniques. We also identified several emerging themes, including the use of AI in nudging and prospect theory in behavioral finance, as well as undeveloped themes such as AI-driven behavioral macroeconomics. The findings suggests that there is a need for more interdisciplinary collaboration between researchers in behavioral economics and AI. We also suggest that future research on AI and behavioral economics further consider the ethical implications of using AI and behavioral insights in decision-making. This study can serve as a valuable resource for researchers interested in AI and behavioral economics. Aoujil, Zakaria; Hanine, Mohamed; Soriano Flores, Emmanuel; Samad, Md Abdu y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, emmanuel.soriano@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Artificial Intelligence and Behavioral Economics: A Bibliographic Analysis of Research Field.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The precise prediction of power estimates of wind–solar renewable energy sources becomes challenging due to their intermittent nature and difference in intensity between day and night. Machine-learning algorithms are non-linear mapping functions to approximate any given function from known input–output pairs and can be used for this purpose. This paper presents an artificial neural network (ANN)-based method to predict hybrid wind–solar resources and estimate power generation by correlating wind speed and solar radiation for real-time data. The proposed ANN allows optimization of the hybrid system’s operation by efficient wind and solar energy production estimation for a given set of weather conditions. The proposed model uses temperature, humidity, air pressure, solar radiation, optimum angle, and target values of known wind speeds, solar radiation, and optimum angle. A normalization function to narrow the error distribution and an iterative method with the Levenberg–Marquardt training function is used to reduce error. The experimental results show the effectiveness of the proposed approach against the existing wind, solar, or wind–solar estimation methods. It is envisaged that such an intelligent yet simplified method for predicting wind speed, solar radiation, and optimum angle, and designing wind–solar hybrid systems can improve the accuracy and efficiency of renewable energy generation. Shafi, Imran; Khan, Harris; Farooq, Muhammad Siddique; Diez, Isabel de la Torre; Miró Vera, Yini Airet; Castanedo Galán, Juan y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, yini.miro@uneatlantico.es, juan.castanedo@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
An Artificial Neural Network-Based Approach for Real-Time Hybrid Wind–Solar Resource Assessment and Power Estimation.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Project-based organizations need to procure different commodities, and the failure/success of a project depends heavily on procurement management. Companies must refine and develop methods to simplify and optimize the procurement process in a highly competitive environment. This paper presents a methodology to help managers of project-based organizations analyze procurement processes to determine the optimal framework for simultaneously addressing multiple objectives. These goals include minimizing the time between the generation and required approval for a purchase, identifying unnamed activities, and allocating the budget efficiently. In this paper, we apply process mining algorithms to a dataset consisting of event logs on Oracle Financials-based enterprise resource planning (ERP) procurement processes in ERP systems and demonstrate interesting results leading to project procurement intelligence (PPI). The provided log data is the real-life data consisting of 180,462 events referring to seven activities within 43,101 cases. The logged procurement processes are filtered and analyzed using the open-source process mining frameworks PrOM and Disco. As a result of the process mining activities, a simulation of the discovered process model derived from the event log of the entire procurement process is presented, and the most frequent potential behaviors are identified. This analysis and extraction of frequent processes from corporate event logs help organizations understand, adapt, and redesign procurement operations and, most importantly, make them more efficient and of higher quality. This study shows that after the successful formulation of guiding principles, data refinement, and process structure optimization, the case study results are considered significant by the organization’s management. Butt, Naveed Anwer; Mahmood, Zafar; Sana, Muhammad Usman; Díez, Isabel de la Torre; Castanedo Galán, Juan; Brie, Santiago y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, juan.castanedo@uneatlantico.es, santiago.brie@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Behavioral and Performance Analysis of a Real-Time Case Study Event Log: A Process Mining Approach.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Internet of Things (IoT) has made significant strides in energy management systems recently. Due to the continually increasing cost of energy, supply–demand disparities, and rising carbon footprints, the need for smart homes for monitoring, managing, and conserving energy has increased. In IoT-based systems, device data are delivered to the network edge before being stored in the fog or cloud for further transactions. This raises worries about the data’s security, privacy, and veracity. It is vital to monitor who accesses and updates this information to protect IoT end-users linked to IoT devices. Smart meters are installed in smart homes and are susceptible to numerous cyber attacks. Access to IoT devices and related data must be secured to prevent misuse and protect IoT users’ privacy. The purpose of this research was to design a blockchain-based edge computing method for securing the smart home system, in conjunction with machine learning techniques, in order to construct a secure smart home system with energy usage prediction and user profiling. The research proposes a blockchain-based smart home system that can continuously monitor IoT-enabled smart home appliances such as smart microwaves, dishwashers, furnaces, and refrigerators, among others. An approach based on machine learning was utilized to train the auto-regressive integrated moving average (ARIMA) model for energy usage prediction, which is provided in the user’s wallet, to estimate energy consumption and maintain user profiles. The model was tested using the moving average statistical model, the ARIMA model, and the deep-learning-based long short-term memory (LSTM) model on a dataset of smart-home-based energy usage under changing weather conditions. The findings of the analysis reveal that the LSTM model accurately forecasts the energy usage of smart homes. Iqbal, Faiza; Altaf, Ayesha; Waris, Zeest; Gavilanes Aray, Daniel; López Flores, Miguel Ángel; Díez, Isabel de la Torre y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, daniel.gavilanes@uneatlantico.es, miguelangel.lopez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Blockchain-Modeled Edge-Computing-Based Smart Home Monitoring System with Energy Usage Prediction.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Breast cancer is prevalent in women and the second leading cause of death. Conventional breast cancer detection methods require several laboratory tests and medical experts. Automated breast cancer detection is thus very important for timely treatment. This study explores the influence of various feature selection technique to increase the performance of machine learning methods for breast cancer detection. Experimental results shows that use of appropriate features tend to show highly accurate prediction Shafique, Rahman; Rustam, Furqan; Choi, Gyu Sang; Díez, Isabel de la Torre; Mahmood, Arif; Lipari, Vivian; Rodríguez Velasco, Carmen Lilí y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, vivian.lipari@uneatlantico.es, carmen.rodriguez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Breast Cancer Prediction Using Fine Needle Aspiration Features and Upsampling with Supervised Machine Learning.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés SIN ESPECIFICAR Ali, Omer; Abbas, Qamar; Mahmood, Khalid; Bautista Thompson, Ernesto; Arambarri, Jon y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, ernesto.bautista@unini.edu.mx, jon.arambarri@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Competitive Coevolution-Based Improved Phasor Particle Swarm Optimization Algorithm for Solving Continuous Problems.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Artificial intelligence has made substantial progress in medicine. Automated dental imaging interpretation is one of the most prolific areas of research using AI. X-ray and infrared imaging systems have enabled dental clinicians to identify dental diseases since the 1950s. However, the manual process of dental disease assessment is tedious and error-prone when diagnosed by inexperienced dentists. Thus, researchers have employed different advanced computer vision techniques, and machine- and deep-learning models for dental disease diagnoses using X-ray and near-infrared imagery. Despite the notable development of AI in dentistry, certain factors affect the performance of the proposed approaches, including limited data availability, imbalanced classes, and lack of transparency and interpretability. Hence, it is of utmost importance for the research community to formulate suitable approaches, considering the existing challenges and leveraging findings from the existing studies. Based on an extensive literature review, this survey provides a brief overview of X-ray and near-infrared imaging systems. Additionally, a comprehensive insight into challenges faced by researchers in the dental domain has been brought forth in this survey. The article further offers an amalgamative assessment of both performances and methods evaluated on public benchmarks and concludes with ethical considerations and future research avenues. Shafi, Imran; Fatima, Anum; Afzal, Hammad; Díez, Isabel de la Torre; Lipari, Vivian; Breñosa, Jose y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, vivian.lipari@uneatlantico.es, josemanuel.brenosa@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
A Comprehensive Review of Recent Advances in Artificial Intelligence for Dentistry E-Health.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Renewable energy solutions are appropriate for on-grid and off-grid applications, acting as a supporter for the utility network or rural locations without the need to develop or extend costly and difficult grid infrastructure. As a result, hybrid renewable energy sources have become a popular option for grid-connected or standalone systems. This paper examines hybrid renewable energy power production systems with a focus on energy sustainability, reliability due to irregularities, techno-economic feasibility, and being environmentally friendly. In attaining a reliable, clean, and cost-effective system, sizing optimal hybrid renewable energy sources (HRES) is a crucial challenge. The presenters went further to outline the best sizing approach that can be used in HRES, taking into consideration the key components, parameters, methods, and data. Moreover, the goal functions, constraints from design, system components, optimization software tools, and meta-heuristic algorithm methodologies were highlighted for the available studies in this timely synopsis of the state of the art. Additionally, current issues resulting from scaling HRES were also identified and discussed. The latest trends and advances in planning problems were thoroughly addressed. Finally, this paper provides suggestions for further research into the appropriate component sizing in HRES. Agajie, Takele Ferede; Ali, Ahmed; Fopah-Lele, Armand; Amoussou, Isaac; Khan, Baseem; Rodríguez Velasco, Carmen Lilí y Tanyi, Emmanuel SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, carmen.rodriguez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
A Comprehensive Review on Techno-Economic Analysis and Optimal Sizing of Hybrid Renewable Energy Sources with Energy Storage Systems.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés In the field of natural language processing, machine translation is a colossally developing research area that helps humans communicate more effectively by bridging the linguistic gap. In machine translation, normalization and morphological analyses are the first and perhaps the most important modules for information retrieval (IR). To build a morphological analyzer, or to complete the normalization process, it is important to extract the correct root out of different words. Stemming and lemmatization are techniques commonly used to find the correct root words in a language. However, a few studies on IR systems for the Urdu language have shown that lemmatization is more effective than stemming due to infixes found in Urdu words. This paper presents a lemmatization algorithm based on recurrent neural network models for the Urdu language. However, lemmatization techniques for resource-scarce languages such as Urdu are not very common. The proposed model is trained and tested on two datasets, namely, the Urdu Monolingual Corpus (UMC) and the Universal Dependencies Corpus of Urdu (UDU). The datasets are lemmatized with the help of recurrent neural network models. The Word2Vec model and edit trees are used to generate semantic and syntactic embedding. Bidirectional long short-term memory (BiLSTM), bidirectional gated recurrent unit (BiGRU), bidirectional gated recurrent neural network (BiGRNN), and attention-free encoder–decoder (AFED) models are trained under defined hyperparameters. Experimental results show that the attention-free encoder-decoder model achieves an accuracy, precision, recall, and F-score of 0.96, 0.95, 0.95, and 0.95, respectively, and outperforms existing models Hafeez, Rabab; Anwar, Muhammad Waqas; Jamal, Muhammad Hasan; Fatima, Tayyaba; Martínez Espinosa, Julio César; Dzul López, Luis Alonso; Bautista Thompson, Ernesto y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, ulio.martinez@unini.edu.mx, luis.dzul@uneatlantico.es, ernesto.bautista@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Contextual Urdu Lemmatization Using Recurrent Neural Network Models.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés This paper presents a current- and voltage-driven protection scheme for transmission lines based on a hybrid mix of Stockwell transform (ST) and Hilbert transform (HT). Use of both current and voltage waveforms to detect and categorize faults, improves the reliability of this protection scheme and avoids false tripping. Current and voltage waveforms captured during a period of fault are analyzed using ST to compute a median intermediate fault index (MIFI), a maximum value intermediate fault index (MVFI), and a summation intermediate fault index (SIFI). Current and voltage signals are analyzed via applying HT to compute a Hilbert fault index (HFI). The proposed hybrid current and voltage fault index (HCVFI) is obtained from the MIFI, MVFI, SIFI, and HFI. A threshold magnitude for this hybrid current and voltage fault index (HCVFITH) is set to 500 to identify the faulty phase. The HCVFIT is selected after testing the method for various conditions of different fault locations, different fault impedances, different fault occurrence angles, and reverse flows of power. Fault classification is performed using the number of faulty phases and an index for ground detection (IGD). The ground involved in a fault is detected by comparison of peak IGD magnitude with a threshold for ground detection (THGD). THGD is considered equal to 1000 in this study. The study is carried out using a two-terminal transmission line modeled in MATLAB software. The performance of the proposed technique is better compared to a discrete wavelet transform (DWT)-based technique, a time–frequency approach, and an alienation method. Our algorithm effectively detected an AG fault, observed on a practical transmission line. Tang, Ligang; Mahela, Om Prakash; Khan, Baseem y Miró Vera, Yini Airet SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, yini.miro@uneatlantico.es
Current- and Voltage-Actuated Transmission Line Protection Scheme Using a Hybrid Combination of Signal Processing Techniques.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Automated dental imaging interpretation is one of the most prolific areas of research using artificial intelligence. X-ray imaging systems have enabled dental clinicians to identify dental diseases. However, the manual process of dental disease assessment is tedious and error-prone when diagnosed by inexperienced dentists. Thus, researchers have employed different advanced computer vision techniques, as well as machine and deep learning models for dental disease diagnoses using X-ray imagery. In this regard, a lightweight Mask-RCNN model is proposed for periapical disease detection. The proposed model is constructed in two parts: a lightweight modified MobileNet-v2 backbone and region-based network (RPN) are proposed for periapical disease localization on a small dataset. To measure the effectiveness of the proposed model, the lightweight Mask-RCNN is evaluated on a custom annotated dataset comprising images of five different types of periapical lesions. The results reveal that the model can detect and localize periapical lesions with an overall accuracy of 94%, a mean average precision of 85%, and a mean insection over a union of 71.0%. The proposed model improves the detection, classification, and localization accuracy significantly using a smaller number of images compared to existing methods and outperforms state-of-the-art approaches Fatima, Anum; Shafi, Imran; Afzal, Hammad; Mahmood, Khawar; Díez, Isabel de la Torre; Lipari, Vivian; Brito Ballester, Julién y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, vivian.lipari@uneatlantico.es, julien.brito@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Deep Learning-Based Multiclass Instance Segmentation for Dental Lesion Detection.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Monitoring tool conditions and sub-assemblies before final integration is essential to reducing processing failures and improving production quality for manufacturing setups. This research study proposes a real-time deep learning-based framework for identifying faulty components due to malfunctioning at different manufacturing stages in the aerospace industry. It uses a convolutional neural network (CNN) to recognize and classify intermediate abnormal states in a single manufacturing process. The manufacturing process for aircraft factory products comprises different phases; analyzing the components after the integration is labor-intensive and time-consuming, which often puts the company’s stake at high risk. To overcome these challenges, the proposed AI-based system can perform inspection and defect detection and alleviate the probability of components’ needing to be re-manufacturing after being assembled. In addition, it analyses the impact value, i.e., rework delays and costs, of manufacturing processes using a statistical process control tool on real-time data for various manufactured components. Defects are detected and classified using the CNN and teachable machine in the single manufacturing process during the initial stage prior to assembling the components. The results show the significance of the proposed approach in improving operational cost management and reducing rework-induced delays. Ground tests are conducted to calculate the impact value followed by the air tests of the final assembled aircraft. The statistical results indicate a 52.88% and 34.32% reduction in time delays and total cost, respectively. Shafi, Imran; Mazhar, Muhammad Fawad; Fatima, Anum; Álvarez, Roberto Marcelo; Miró Vera, Yini Airet; Martínez Espinosa, Julio César y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, roberto.alvarez@uneatlantico.es, yini.miro@uneatlantico.es, ulio.martinez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Deep Learning-Based Real Time Defect Detection for Optimization of Aircraft Manufacturing and Control Performance.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Cerrado Inglés Given that it provides nourishment for more than half of humanity, rice is regarded as one of the most significant plants in the world in agriculture. The quantity and quality of the product may be impacted by diseases that can damage rice plants which can occasionally cause crop losses ranging from 30 to 60%. This manuscript proposed a Convolutional Neural Network (CNN) and Visual Geometry Group (VGG)19 i.e. CNN-VGG19 model with a transfer learning-based method for the precise identification and classification of rice leaf diseases. This scheme employs a transfer learning technique based on the VGG19 which can identify the brown spot class. The accuracy is 93.0% in the deployment of the dataset of rice leaf disease. The other parameters are sensitivity, specificity, precision and F1-score with 89.9%, 94.7%, 92.4% and 90.5% respectively. The developed technique obtained better results as compared to the existing baseline models. Dogra, Roopali; Rani, Shalli; Singh, Aman; Albahar, Marwan Ali; Pascual Barrera, Alina Eugenia y Alkhayyat, Ahmed SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, alina.pascual@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Deep learning model for detection of brown spot rice leaf disease with smart agriculture.
Desenvolvimento de Energia Renováveis em Sistema Fotovoltaco, Sustentabilidade e Meio Ambiente.
Diseño de matriz como herramienta para la evaluación de requerimientos de calidad, medio ambiente y seguridad.
Diseño y automatización mediante un sistema web de una planta de tratamientos de agua residuales que utiliza paneles fotovoltaicos como fuente de energía: Comunidad Zona Chilón, Región Selva en el Estado de Chiapas.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Internet security is a major concern these days due to the increasing demand for information technology (IT)-based platforms and cloud computing. With its expansion, the Internet has been facing various types of attacks. Viruses, denial of service (DoS) attacks, distributed DoS (DDoS) attacks, code injection attacks, and spoofing are the most common types of attacks in the modern era. Due to the expansion of IT, the volume and severity of network attacks have been increasing lately. DoS and DDoS are the most frequently reported network traffic attacks. Traditional solutions such as intrusion detection systems and firewalls cannot detect complex DDoS and DoS attacks. With the integration of artificial intelligence-based machine learning and deep learning methods, several novel approaches have been presented for DoS and DDoS detection. In particular, deep learning models have played a crucial role in detecting DDoS attacks due to their exceptional performance. This study adopts deep learning models including recurrent neural network (RNN), long short-term memory (LSTM), and gradient recurrent unit (GRU) to detect DDoS attacks on the most recent dataset, CICDDoS2019, and a comparative analysis is conducted with the CICIDS2017 dataset. The comparative analysis contributes to the development of a competent and accurate method for detecting DDoS attacks with reduced execution time and complexity. The experimental results demonstrate that models perform equally well on the CICDDoS2019 dataset with an accuracy score of 0.99, but there is a difference in execution time, with GRU showing less execution time than those of RNN and LSTM. Ramzan, Mahrukh; Shoaib, Muhammad; Altaf, Ayesha; Arshad, Shazia; Iqbal, Faiza; Kuc Castilla, Ángel Gabriel y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR
Distributed Denial of Service Attack Detection in Network Traffic Using Deep Learning Algorithm.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Traffic accidents present significant risks to human life, leading to a high number of fatalities and injuries. According to the World Health Organization’s 2022 worldwide status report on road safety, there were 27,582 deaths linked to traffic-related events, including 4448 fatalities at the collision scenes. Drunk driving is one of the leading causes contributing to the rising count of deadly accidents. Current methods to assess driver alcohol consumption are vulnerable to network risks, such as data corruption, identity theft, and man-in-the-middle attacks. In addition, these systems are subject to security restrictions that have been largely overlooked in earlier research focused on driver information. This study intends to develop a platform that combines the Internet of Things (IoT) with blockchain technology in order to address these concerns and improve the security of user data. In this work, we present a device- and blockchain-based dashboard solution for a centralized police monitoring account. The equipment is responsible for determining the driver’s impairment level by monitoring the driver’s blood alcohol concentration (BAC) and the stability of the vehicle. At predetermined times, integrated blockchain transactions are executed, transmitting data straight to the central police account. This eliminates the need for a central server, ensuring the immutability of data and the existence of blockchain transactions that are independent of any central authority. Our system delivers scalability, compatibility, and faster execution times by adopting this approach. Through comparative research, we have identified a significant increase in the need for security measures in relevant scenarios, highlighting the importance of our suggested model. Farooq, Hamza; Altaf, Ayesha; Iqbal, Faiza; Castanedo Galán, Juan; Gavilanes Aray, Daniel y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, juan.castanedo@uneatlantico.es, daniel.gavilanes@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
DrunkChain: Blockchain-Based IoT System for Preventing Drunk Driving-Related Traffic Accidents.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Ubiquitous data monitoring and processing with minimal latency is one of the crucial challenges in real-time and scalable applications. Internet of Things (IoT), fog computing, edge computing, cloud computing, and the edge of things are the spine of all real-time and scalable applications. Conspicuously, this study proposed a novel framework for a real-time and scalable application that changes dynamically with time. In this study, IoT deployment is recommended for data acquisition. The Pre-Processing of data with local edge and fog nodes is implemented in this study. The threshold-oriented data classification method is deployed to improve the intrusion detection mechanism’s performance. The employment of machine learning-empowered intelligent algorithms in a distributed manner is implemented to enhance the overall response rate of the layered framework. The placement of respondent nodes near the framework’s IoT layer minimizes the network’s latency. For economic evaluation of the proposed framework with minimal efforts, EdgeCloudSim and FogNetSim++ simulation environments are deployed in this study. The experimental results confirm the robustness of the proposed system by its improvised threshold-oriented data classification and intrusion detection approach, improved response rate, and prediction mechanism. Moreover, the proposed layered framework provides a robust solution for real-time and scalable applications that changes dynamically with time. Aldribi, Abdulaziz; Singh, Aman y Breñosa, Jose SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, josemanuel.brenosa@uneatlantico.es
Edge of Things Inspired Robust Intrusion Detection Framework for Scalable and Decentralized Applications.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés A novel approach is presented in this study for the classification of lower limb disorders, with a specific emphasis on the knee, hip, and ankle. The research employs gait analysis and the extraction of PoseNet features from video data in order to effectively identify and categorize these disorders. The PoseNet algorithm facilitates the extraction of key body joint movements and positions from videos in a non-invasive and user-friendly manner, thereby offering a comprehensive representation of lower limb movements. The features that are extracted are subsequently standardized and employed as inputs for a range of machine learning algorithms, such as Random Forest, Extra Tree Classifier, Multilayer Perceptron, Artificial Neural Networks, and Convolutional Neural Networks. The models undergo training and testing processes using a dataset consisting of 174 real patients and normal individuals collected at the Tehsil Headquarter Hospital Sadiq Abad. The evaluation of their performance is conducted through the utilization of K-fold cross-validation. The findings exhibit a notable level of accuracy and precision in the classification of various lower limb disorders. Notably, the Artificial Neural Networks model achieves the highest accuracy rate of 98.84%. The proposed methodology exhibits potential in enhancing the diagnosis and treatment planning of lower limb disorders. It presents a non-invasive and efficient method of analyzing gait patterns and identifying particular conditions. Siddiqui, Hafeez Ur Rehman; Saleem, Adil Ali; Raza, Muhammad Amjad; Gracia Villar, Santos; Dzul Lopez, Luis; Diez, Isabel de la Torre; Rustam, Furqan y Dudley, Sandra SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, santos.gracia@uneatlantico.es, luis.dzul@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Empowering Lower Limb Disorder Identification through PoseNet and Artificial Intelligence.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Cricket has a massive global following and is ranked as the second most popular sport globally, with an estimated 2.5 billion fans. Batting requires quick decisions based on ball speed, trajectory, fielder positions, etc. Recently, computer vision and machine learning techniques have gained attention as potential tools to predict cricket strokes played by batters. This study presents a cutting-edge approach to predicting batsman strokes using computer vision and machine learning. The study analyzes eight strokes: pull, cut, cover drive, straight drive, backfoot punch, on drive, flick, and sweep. The study uses the MediaPipe library to extract features from videos and several machine learning and deep learning algorithms, including random forest (RF), support vector machine, k-nearest neighbors, decision tree, linear regression, and long short-term memory to predict the strokes. The study achieves an outstanding accuracy of 99.77% using the RF algorithm, outperforming the other algorithms used in the study. The k-fold validation of the RF model is 95.0% with a standard deviation of 0.07, highlighting the potential of computer vision and machine learning techniques for predicting batsman strokes in cricket. The study’s results could help improve coaching techniques and enhance batsmen’s performance in cricket, ultimately improving the game’s overall quality. Siddiqui, Hafeez Ur Rehman; Younas, Faizan; Rustam, Furqan; Soriano Flores, Emmanuel; Brito Ballester, Julién; Diez, Isabel de la Torre; Dudley, Sandra y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, emmanuel.soriano@uneatlantico.es, julien.brito@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Enhancing Cricket Performance Analysis with Human Pose Estimation and Machine Learning.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Classification is a commonly used technique in data mining and is applied in various fields such as sentiment analysis, fraud detection, and fault diagnosis. Multiclass classification, which involves more than two classes, is more complex than binary classification. There are mainly two ways to approach multiclass classification, one is to expand the binary classifier into a multiclass classifier through various strategies and the other is to divide the multiclass classification problem into multiple binary problems (binarization). Two popular approaches for binarization are One vs One (OvO) and One vs All (OvA). It is simpler to aggregate the outputs of all binary classifiers as the number of classifiers decreases. However, it causes an imbalance of positive and negative sample numbers, which affects the classification effect of each binary classifier. In this article, we contribute to the field of ensemble learning and multi-class classification by proposing a new method called Ensemble Partition Sampling (EPS). This article presents a new approach to multiclass classification using an "Ensemble Partition Sampling" method within the "one-vs-all" (OvA) framework. The primary goal of this method is to tackle the problem of data imbalance by incorporating ensemble learning and preprocessing techniques into each binary dataset. The study found that Ensemble Partition Sampling (EPS) is the most effective method for imbalanced and multiclass imbalanced classification, outperforming other methods including OvA, SMOTE, k-means-SMOTE, Bagging-RB, DES-MI, OvO-EASY, and OvO-SMB. The study used CART, Random Forest, and SVM as classifiers, and the results consistently showed that EPS outperformed all other algorithms. The findings suggest that EPS is a highly effective method for improving classification performance in imbalanced and multiclass imbalanced datasets. Jabir, Brahim; Díez, Isabel De la Torre; Bautista Thompson, Ernesto; Ramírez-Vargas, Debora L. y Kuc Castilla, Ángel Gabriel SIN ESPECIFICAR
Ensemble Partition Sampling (EPS) for Improved Multi-Class Classification.
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español Este trabajo expone una visión de negocio y arquitectura como cambio de paradigma: la implementación de un modelo informático a nivel organizacional, las estrategias utilizadas y cómo el diseño enfocado a dominios ayudará a crear un ecosistema tecnológico de una red de instituciones que se dedican a la educación superior. Se ahondará en esta problemática y sus implicaciones para abarcar todos los aspectos que conforman esta transformación digital como un cambio estratégico para la empresa, tomando como base las propuestas teóricas para el escalamiento de un ERP monolítico a otro orientado en los microservicios. Gavilanes Aray, Daniel Antonio daniel.gavilanes@doctorado.unini.edu.mx
Escalamiento estratégico de una ERP: Desarmando un sistema monolito. Estudio de caso en una empresa multinacional.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El trabajo presente se ha realizado con la finalidad de evaluar los riesgos laborales en la empresa Cementos del Norte S.A ubicada en Choloma, Cortés Honduras, para la generación de una propuesta de prevención, no obstante, se ha visto que, en este tipo de compañías, los problemas que se generan por riesgos son frecuentes. Este estudio fue realizado por medio de una metodología con enfoque de intervención profesionalizador, de manera que la información que fue recolectada es descriptiva. Seguidamente, la población tomada en cuenta para este estudio se encontraba compuesta de 100 operarios de la empresa estudiada. En los resultados se ha encontrado que la empresa muestra controlar los riesgos que se han presentado, sin embargo, estos deben ser reforzados mediante el monitoreo y así minimizar el impacto que generen a futuro. Se ha llegado a la conclusión que el riesgo del ruido se ha estimado como importante, debido a que el lugar debe ser evaluado y preparado para el desarrollo de los trabajos correspondientes al área en la que se localice. Molina Lopez, Roberto Florentino robertmolina_29@hotmail.com
Evaluación de Riesgos Laborales en la Empresa Cementos del Norte S.A. ubicada en Choloma, Cortés, Honduras en el Año 2023.
Evaluation of Organofunctionalized Polydimethylsiloxane Films for the Extraction of Furanic Compounds.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Pregnancy-associated anemia is a significant health issue that poses negative consequences for both the mother and the developing fetus. This study explores the triggering factors of anemia among pregnant females in India, utilizing data from the Demographic and Health Survey 2019–21. Chi-squared and gamma tests were conducted to find out the relationship between anemia and various socioeconomic and sociodemographic elements. Furthermore, ordinal logistic regression and multinomial logistic regression were used to gain deeper insight into the factors that affect anemia among pregnant women in India. According to these findings, anemia affects about 50% of pregnant women in India. Anemia is significantly associated with various factors such as geographical location, level of education, and wealth index. The results of our study indicate that enhancing education and socioeconomic status may serve as viable approaches for mitigating the prevalence of anemia disease developed in pregnant females in India. Employing both Ordinal and Multinominal logistic regression provides a more comprehensive understanding of the risk factors associated with anemia, enabling the development of targeted interventions to prevent and manage this health condition. This paper aims to enhance the efficacy of anemia prevention and management strategies for pregnant women in India by offering an in-depth understanding of the causative factors of anemia. Talin, Iffat Ara; Abid, Mahmudul Hasan; Samad, Md Abdus; Dominguez Azpíroz, Irma; de la Torre Diez, Isabel; Ashraf, Imran y Nahid, Abdullah-Al SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, irma.dominguez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Exploring factors influencing the severity of pregnancy anemia in India: a study using proportional odds model.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés A new artificial intelligence-based approach is proposed by developing a deep learning (DL) model for identifying the people who violate the face mask protocol in public places. To achieve this goal, a private dataset was created, including different face images with and without masks. The proposed model was trained to detect face masks from real-time surveillance videos. The proposed face mask detection (FMDNet) model achieved a promising detection of 99.0% in terms of accuracy for identifying violations (no face mask) in public places. The model presented a better detection capability compared to other recent DL models such as FSA-Net, MobileNet V2, and ResNet by 24.03%, 5.0%, and 24.10%, respectively. Meanwhile, the model is lightweight and had a confidence score of 99.0% in a resource-constrained environment. The model can perform the detection task in real-time environments at 41.72 frames per second (FPS). Thus, the developed model can be applicable and useful for governments to maintain the rules of the SOP protocol. Benifa, J. V. Bibal; Chola, Channabasava; Muaad, Abdullah Y.; Hayat, Mohd Ammar Bin; Bin Heyat, Md Belal; Mehrotra, Rajat; Akhtar, Faijan; Hussein, Hany S.; Ramírez-Vargas, Debora L.; Kuc Castilla, Ángel Gabriel; Díez, Isabel de la Torre y Khan, Salabat SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, debora.ramirez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
FMDNet: An Efficient System for Face Mask Detection Based on Lightweight Model during COVID-19 Pandemic in Public Areas.
Fabrication of polypyrrole gas sensor for detection of NH3 using an oxidizing agent and pyrrole combinations: Studies and characterizations.
Materias > Ingeniería Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español En esta investigación se presenta el estudio para identificar los factores más significativos para el éxito de proyectos de construcción privada en Nuevo León México. En dicho estado es frecuente tener obras fallidas, por lo cual es necesario realizar un diagnóstico de las causalidades que se tienen. En este estudio se presenta un análisis de las variables independientes tales como inicio, planeación, ejecución, organizacional, causas ambientales, seguridad, capital humano, conflictos políticos y corrupción, condiciones climáticas y factores financieros. Además, se considera la variable dependiente, éxito, el cual contempla las sub variables de costo, alcance, tiempo, calidad, cumplimiento de las expectativas del cliente y sustentabilidad. Para este estudio se diseñó un instrumento de diagnóstico aplicado a líderes de proyectos el cual fue validado por expertos y las variables independientes dentro de estos instrumentos fueron analizados a través del método de una regresión lineal múltiple. La validación de los instrumentos fue realizada por métodos estadísticos para detectar el impacto de cada una de las variables, el tipo de selección de la muestra fue probabilística añadiendo un 10% adicional del valor n para enriquecer la muestra. Los resultados de la hipótesis H_0:〖β´〗_(s)=0 para las variables Y_1,Y_2,Y_3,Y_4,Y_5 y Y_6 muestran que las betas son diferentes que cero por lo que se rechaza la hipótesis nula y para la hipótesis H_0:〖β´〗_(Factor humano) ≤〖β´〗_s las betas de otras variables diferentes al factor humano son estadísticamente más significativas por lo que no se rechaza la hipótesis nula. La variable que más aparece es el factor humano seguido del factor financiero. Esta investigación sugiere un esfuerzo intenso concentrado en la comunicación, liderazgo y salud financiera. La aportación de esta investigación se centra en el enriquecimiento para la toma de decisiones de los directivos del ramo de la construcción. Se puede realizar un nuevo análisis añadiendo la variable tecnología. Torres Vázquez, José Guadalupe jose.torres1@doctorado.unini.edu.mx
Factores determinantes del éxito de los proyectos de construcción privada: El caso de Nuevo León, México.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The purpose of this research article was to contrast the benefits of the optimal probability threshold adjustment technique with other imbalanced data processing techniques, in its application to the prediction of post-graduate students’ late dropout from distance learning courses in two universities in the Ibero-American space. In this context, the optimization of the Logistic Regression, Random Forest, and Neural Network classifiers, together with different techniques, attributes, and algorithms (Hyperparameters, SMOTE, SMOTE_SVM, and ADASYN) resulted in a set of metrics for decision-making, prioritizing the reduction of false negatives. The best model was the Neural Network model in combination with SMOTE_SVM, obtaining a recall index of 0.75 and an f1-Score of 0.60. Likewise, the robustness of the Random Forest classifier for imbalanced data was demonstrated by achieving, with an optimal threshold of 0.427, very similar metrics to those obtained by the consensus of the three best models found. This demonstrates that, for Random Forest, the optimal prediction probability threshold is an excellent alternative to resampling techniques with different optimal thresholds. Finally, it is hoped that this research paper will contribute to boost the application of this simple but powerful technique, which is highly underrated with respect to data resampling techniques for imbalanced data. Rodríguez Velasco, Carmen Lilí; García Villena, Eduardo; Brito Ballester, Julién; Durántez Prados, Frigdiano Álvaro; Silva Alvarado, Eduardo René y Crespo Álvarez, Jorge carmen.rodriguez@uneatlantico.es, eduardo.garcia@uneatlantico.es, julien.brito@uneatlantico.es, durantez@uneatlantico.es, eduardo.silva@funiber.org, jorge.crespo@uneatlantico.es
Forecasting of Post-Graduate Students’ Late Dropout Based on the Optimal Probability Threshold Adjustment Technique for Imbalanced Data.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés In the Internet of things (IoT), data packets are accumulated and disseminated across IoT devices without human intervention, therefore the privacy and security of sensitive data during transmission are crucial. For this purpose, multiple routing techniques exist to ensure security and privacy in IoT Systems. One such technique is the routing protocol for low power and lossy networks (RPL) which is an IPv6 protocol commonly used for routing in IoT systems. Formal modeling of an IoT system can validate the reliability, accuracy, and consistency of the system. This paper presents the formal modeling of RPL protocol and the analysis of its security schemes using colored Petri nets that applies formal validation and verification for both the secure and non-secure modes of RPL protocol. The proposed approach can also be useful for formal modeling-based verification of the security of the other communication protocols. Balfaqih, Mohammed; Ahmad, Farooq; Chaudhry, Muhammad Tayyab; Jamal, Muhammad Hasan; Sohail, Muhammad Amar; Gavilanes Aray, Daniel; Masías Vergara, Manuel y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, daniel.gavilanes@uneatlantico.es, manuel.masias@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Formal modeling and analysis of security schemes of RPL protocol using colored Petri nets.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés A high penetration of renewable energy (RE) in utility grids creates the problems of power system flexibility, high transmission losses, and voltage variations. These problems can be solved using a hybrid combination of transmission network restructuring and optimal placement of distributed energy generator (DEG) units. Hence, this work investigated a technologically and economically feasible solution for improving the flexibility of power networks and reducing losses in a practical transmission utility network by implementing a restructuring of the network and optimal deployment of the distributed energy generators (DEGs). Two solutions for this network restructuring were proposed. Furthermore, a grid-oriented genetic algorithm (GOGA) was designed by combining the conventional genetic algorithm (GA) and mathematical solutions to identify optimal DEG placement. A power system restructuring and GOGA flexibility index (PSRGFI) was formulated for the assessment of network flexibility. A cost–benefit assessment was also performed to estimate the payback period for the investment required for restructuring of the network and DEG placement. The least-square approximation technique was applied for load projection for the year 2031 considering the base year 2021. It was established that minimization of transmission losses, reduction in voltage deviations, and improvement of network flexibility were achieved through hybrid application of network restructuring and DEG placement using GOGA. A network loss saving of 61.19 MW was achieved via optimal restructuring and GOGA. For the projected year 2031, the PSRGFI increased from 30.94 to 132.78 after the placement of DEGs using GOGA and optimal restructuring, indicating that network flexibility increased significantly. The payback period for the investment was very small, equal to 0.985 years. The performance of the designed method was superior to the GA-based method, simulated annealing technique, and bee colony algorithm (BCA) used for placement of DEG units in the test network. The study was completed using MATLAB software, considering data from a practical transmission network owned by Rajasthan Rajya Vidyut Prasaran Nigam Ltd. (RVPN), India. Kaushik, Ekata; Prakash, Vivek; Ghandour, Raymond; Al Barakeh, Zaher; Ali, Ahmed; Mahela, Om Prakash; Álvarez, Roberto Marcelo y Khan, Baseem SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, roberto.alvarez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Hybrid Combination of Network Restructuring and Optimal Placement of Distributed Generators to Reduce Transmission Loss and Improve Flexibility.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Forecasting of sediment load (SL) is essential for reservoir operations, design of water resource structures, risk management, water resource planning and for preventing natural disasters in the river basin systems. Direct measurement of SL is difficult, labour intensive, and expensive. The development of an accurate and reliable model for forecasting the SL is required. Sediment transport is highly non-linear and is influenced by a variety of factors. Forecasting of the SL using various conventional methods is not highly accurate because of the association of various complex phenomena. In this study, major key factors such as rock type (RT), relief (R), rainfall (RF), water discharge (WD), temperature (T), catchment area (CA), and SL are recognized in developing the one-step-ahead SL forecasting model in the Mahanadi River (MR), which is among India’s largest rivers. Artificial neural networks (ANN) in conjunction with multi-objective genetic algorithm (ANN-MOGA)-based forecasting models were developed for forecasting the SL in the MR. The ANN-MOGA model was employed to optimize the two competing objective functions (bias and error variance) with simultaneous optimization of all associated ANN parameters. The performances of the proposed novel model were finally compared to other existing methods to verify the forecasting capability of the model. The ANN-MOGA model improved the performance by 12.81% and 10.19% compared to traditional AR and MAR regression models, respectively. The results suggested that hybrid ANN-MOGA models outperform traditional autoregressive and multivariate autoregressive forecasting models. Overall, hybrid ANN-MOGA intelligent techniques are recommended for the forecasting of SL in rivers Yadav, Arvind; Ali Albahar, Marwan; Chithaluru, Premkumar; Singh, Aman; Alammari, Abdullah; Kumar, Gogulamudi Vijay y Miró Vera, Yini Airet SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, yini.miro@uneatlantico.es
Hybridizing Artificial Intelligence Algorithms for Forecasting of Sediment Load with Multi-Objective Optimization.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés With the advancement in information technology, digital data stealing and duplication have become easier. Over a trillion bytes of data are generated and shared on social media through the internet in a single day, and the authenticity of digital data is currently a major problem. Cryptography and image watermarking are domains that provide multiple security services, such as authenticity, integrity, and privacy. In this paper, a digital image watermarking technique is proposed that employs the least significant bit (LSB) and canny edge detection method. The proposed method provides better security services and it is computationally less expensive, which is the demand of today’s world. The major contribution of this method is to find suitable places for watermarking embedding and provides additional watermark security by scrambling the watermark image. A digital image is divided into non-overlapping blocks, and the gradient is calculated for each block. Then convolution masks are applied to find the gradient direction and magnitude, and non-maximum suppression is applied. Finally, LSB is used to embed the watermark in the hysteresis step. Furthermore, additional security is provided by scrambling the watermark signal using our chaotic substitution box. The proposed technique is more secure because of LSB’s high payload and watermark embedding feature after a canny edge detection filter. The canny edge gradient direction and magnitude find how many bits will be embedded. To test the performance of the proposed technique, several image processing, and geometrical attacks are performed. The proposed method shows high robustness to image processing and geometrical attacks Faheem, Zaid Bin; Ishaq, Abid; Rustam, Furqan; de la Torre Díez, Isabel; Gavilanes, Daniel; Masías Vergara, Manuel y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, daniel.gavilanes@uneatlantico.es, manuel.masias@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Image Watermarking Using Least Significant Bit and Canny Edge Detection.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés This research paper aims to examine the impact of innovative HRM practices, including employee participation, performance appraisal, reward and compensation, recruitment and selection, and redeployment–retraining on firm performance. For this purpose, four different models are utilized to examine the impact of innovative HRM department practices on the performance of small and medium enterprises (SMEs) in a country. The dependent variable, firm performance, is proxified by different variables such as labor productivity, product innovation, process innovation, and marketing innovation. For empirical analysis, primary data are collected using a questionnaire. Estimation is conducted using ordinary least squares (OLS) and logit regression techniques. The estimated results indicate that most innovative HRM practices have a statistically significant impact on firm performance in terms of labor productivity, product, process, and marketing innovations. These results imply that SMEs in a country may observe the benefits of devoting greater attention to innovative HRM practices to achieve their future growth potential. Aslam, Mahvish; Shafi, Imran; Ahmed, Jamil; Garat de Marin, Mirtha Silvana; Soriano Flores, Emmanuel; Rojo Gutiérrez, Marco Antonio y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, silvana.marin@uneatlantico.es, emmanuel.soriano@uneatlantico.es, marco.rojo@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Impact of Innovation-Oriented Human Resource on Small and Medium Enterprises’ Performance.
Indagación sistémica para la mejora continua de las herramientas de gestión de proyectos: el caso Gestiona de la Universidad Estatal a Distancia.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Agriculture is a critical domain, where technology can have a significant impact on increasing yields, improving crop quality, and reducing environmental impact. The use of renewable energy sources such as solar power in agriculture has gained momentum in recent years due to the potential to reduce the carbon footprint of farming operations. In addition to providing a source of clean energy, solar tracking systems can also be used for remote weather monitoring in the agricultural field. The ability to collect real-time data on weather parameters such as temperature, humidity, and rainfall can help farmers make informed decisions on irrigation, pest control, and other crop management practices. The main idea of this study is to present a system that can improve the efficiency of solar panels to provide constant power to the sensor in the agricultural field and transfer real-time data to the app. This research presents a mechanism to improve the arrangement of a photovoltaic (PV) array with solar power and to produce maximum energy. The proposed system changes its direction in two axes (azimuth and elevation) by detecting the difference between the position of the sun and the panel to track the sun using a light-dependent resistor. A testbed with a hardware experimental setup is designed to test the system’s capability to track according to the position of the sun effectively. In the end, real-time data are displayed using the Android app, and the weather data are transferred to the app using a GSM/WiFi module. This research improves the existing system, and results showed that the relative increase in power generation was up to 52%. Using intelligent artificial intelligence techniques with the QoS algorithm, the quality of service produced by the existing system is improved. Kanwal, Tabassum; Rehman, Saif Ur; Ali, Tariq; Mahmood, Khalid; Gracia Villar, Santos; Dzul Lopez, Luis y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, santos.gracia@uneatlantico.es, luis.dzul@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
An Intelligent Dual-Axis Solar Tracking System for Remote Weather Monitoring in the Agricultural Field.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The Internet of Things (IoT) has positioned itself globally as a dominant force in the technology sector. IoT, a technology based on interconnected devices, has found applications in various research areas, including healthcare. Embedded devices and wearable technologies powered by IoT have been shown to be effective in patient monitoring and management systems, with a particular focus on pregnant women. This study provides a comprehensive systematic review of the literature on IoT architectures, systems, models and devices used to monitor and manage complications during pregnancy, postpartum and neonatal care. The study identifies emerging research trends and highlights existing research challenges and gaps, offering insights to improve the well-being of pregnant women at a critical moment in their lives. The literature review and discussions presented here serve as valuable resources for stakeholders in this field and pave the way for new and effective paradigms. Additionally, we outline a future research scope discussion for the benefit of researchers and healthcare professionals. Hossain, Mohammad Mobarak; Kashem, Mohammod Abul; Islam, Md. Monirul; Sahidullah, Md.; Mumu, Sumona Hoque; Uddin, Jia; Gavilanes Aray, Daniel; de la Torre Diez, Isabel; Ashraf, Imran y Samad, Md Abdus SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, daniel.gavilanes@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Internet of Things in Pregnancy Care Coordination and Management: A Systematic Review.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés An Internet of Things (IoT) network is prone to many ways of threatening individuals. IoT sensors are lightweight, lack complicated security protocols, and face threats to privacy and confidentiality. Hackers can attack the IoT network and access personal information and confidential data for blackmailing, and negatively manipulate data. This study aims to propose an IoT threat protection system (IoTTPS) to protect the IoT network from threats using an ensemble model RKSVM, comprising a random forest (RF), K nearest neighbor (KNN), and support vector machine (SVM) model. The software-defined networks (SDN)-based IoT network datasets such as KDD cup 99, NSL-KDD, and CICIDS are used for threat detection based on machine learning. The experimental phase is conducted by using a decision tree (DT), logistic regression (LR), Naive Bayes (NB), RF, SVM, gradient boosting machine (GBM), KNN, and the proposed ensemble RKSVM model. Furthermore, performance is optimized by adding a grid search hyperparameter optimization technique with K-Fold cross-validation. As well as the NSL-KDD dataset, two other datasets, KDD and CIC-IDS 2017, are used to validate the performance. Classification accuracies of 99.7%, 99.3%, 99.7%, and 97.8% are obtained for DoS, Probe, U2R, and R2L attacks using the proposed ensemble RKSVM model using grid search and cross-fold validation. Experimental results demonstrate the superior performance of the proposed model for IoT threat detection. Akram, Urooj; Sharif, Wareesa; Shahroz, Mobeen; Mushtaq, Muhammad Faheem; Gavilanes Aray, Daniel; Bautista Thompson, Ernesto; Diez, Isabel de la Torre; Djuraev, Sirojiddin y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, daniel.gavilanes@uneatlantico.es, ernesto.bautista@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
IoTTPS: Ensemble RKSVM Model-Based Internet of Things Threat Protection System.
Liderazgo directivo y desarrollo productivo del sector automotriz.
Metodología para la Evaluación en Proyectos de Energía Solar Fotovoltaica.
The Microstructure and Properties of Ni-Si-La2O3 Coatings Deposited on 304 Stainless Steel by Microwave Cladding.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés 5G has been launched in a few countries of the world, so now all focus shifted towards the development of future 6G networks. 5G has connected all aspects of society. Ubiquitous connectivity has opened the doors for more data sharing. Although 5G is providing low latency, higher data rates, and high-speed yet there are some security-related vulnerabilities. Those security issues need to be mitigated for securing 6G networks from existing challenges. Classical cryptography will not remain enough for securing the 6G network. As all classical cryptography can be disabled with the help of quantum mechanics. Therefore, in the place of traditional security solutions, in this article, we have reviewed all the existing quantum solutions of 5G existing security issues to mitigate them and secure 6G in a Future Quantum World. Mangla, Cherry; Rani, Shalli; Faseeh Qureshi, Nawab Muhammad y Singh, Aman SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es
Mitigating 5G security challenges for next-gen industry using quantum computing.
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Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The integration of a flexible alternating current transmission system (FACTS) and a power system stabilizer (PSS) can increase dynamic stability. This paper presents the enhancement of power system dynamic stability through the optimal design of a power system stabilizer and UPFC using an ant lion optimization (ALO) technique to enhance transmission line capacity. The gained damping ratio, eigenvalue and time domain results of the suggested ALO technique were compared with a base case system, ALO-based PSS and ALO-based PSS-UPFC to test the effectiveness of the proposed system in different loading cases. Eigenvalues gained from an ant lion approach-based UPFC with a PSS and a base case system are compared to examine the robustness of the ALO method for various loading conditions. Thus, this paper addresses the mechanism regarding the power system dynamic stability of transmission lines by integrating the optimal size of a PSS and UPFC into the power system. Therefore, the main contribution of this manuscript is the optimal coordination of a power system stabilizer, power oscillation damper and unified power flow using ant lion optimization for the mitigation of low-frequency oscillation. Solomon, Endeshaw; Khan, Baseem; Boulkaibet, Ilyes; Neji, Bilel; Khezami, Nadhira; Ali, Ahmed; Mahela, Om Prakash y Pascual Barrera, Alina Eugenia SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, alina.pascual@unini.edu.mx
Mitigating Low-Frequency Oscillations and Enhancing the Dynamic Stability of Power System Using Optimal Coordination of Power System Stabilizer and Unified Power Flow Controller.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Society and the environment are severely impacted by catastrophic events, specifically floods. Inadequate emergency preparedness and response are frequently the result of the absence of a comprehensive plan for flood management. This article proposes a novel flood disaster management (FDM) system using the full lifecycle disaster event model (FLCNDEM), an abstract model based on the function super object. The proposed FDM system integrates data from existing flood protocols, languages, and patterns and analyzes viewing requests at various phases of an event to enhance preparedness and response. The construction of a task library and knowledge base to initialize FLCNDEM results in FLCDEM flooding response. The proposed FDM system improves the emergency response by offering a comprehensive framework for flood management, including pre-disaster planning, real-time monitoring, and post-disaster evaluation. The proposed system can be modified to accommodate various flood scenarios and enhance global flood management. Khan, Saad Mazhar; Shafi, Imran; Butt, Wasi Haider; Díez, Isabel de la Torre; López Flores, Miguel Ángel; Castanedo Galán, Juan y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, miguelangel.lopez@uneatlantico.es, juan.castanedo@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Model Driven Approach for Efficient Flood Disaster Management with Meta Model Support.
Método FORTE v. 1.0: una contribución a la gestión de megaproyectos de ingeniería en Brasil.
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Universidad de La Romana > Investigación > Herramientas TIC Abierto Inglés La aplicación “Navigating Tourism in Crisis” está dirigida directamente a nuevos empresarios y con experiencia, interesados en prosperar en el difícil sector turístico, especialmente durante crisis turbulentas. Contiene enlaces a todos los recursos creados dentro de este proyecto, incluidos vídeos, podcasts, estudios de casos y cursos modulares, centrándose especialmente en la accesibilidad de los materiales de aprendizaje para aquellos que quieren evitar pasar largas horas delante de un ordenador. SIN ESPECIFICAR SIN ESPECIFICAR
Navigating SMEs in the tourism sector through crisis (T-CRISIS-NAV).
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Lumbar spine stenosis (LSS) is caused by low back pain that exerts pressure on the nerves in the spine. Detecting LSS is a significantly important yet difficult task. It is detected by analyzing the area of the anteroposterior diameter of the patient’s lumbar spine. Currently, the versatility and accuracy of LSS segmentation algorithms are limited. The objective of this research is to use magnetic resonance imaging (MRI) to automatically categorize LSS. This study presents a convolutional neural network (CNN)-based method to detect LSS using MRI images. Radiological grading is performed on a publicly available dataset. Four regions of interest (ROIs) are determined to diagnose LSS with normal, mild, moderate, and severe gradings. The experiments are performed on 1545 axial-view MRI images. Furthermore, two datasets—multi-ROI and single-ROI—are created. For training and testing, an 80:20 ratio of randomly selected labeled datasets is used, with fivefold cross-validation. The results of the proposed model reveal a 97.01% accuracy for multi-ROI and 97.71% accuracy for single-ROI. The proposed computer-aided diagnosis approach can significantly improve diagnostic accuracy in everyday clinical workflows to assist medical experts in decision making. The proposed CNN-based MRI image segmentation approach shows its efficacy on a variety of datasets. Results are compared to existing state-of-the-art studies, indicating the superior performance of the proposed approach. Shahzadi, Turrnum; Ali, Muhammad Usman; Majeed, Fiaz; Sana, Muhammad Usman; Martínez Díaz, Raquel; Samad, Md Abdus y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, raquel.martinez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Nerve Root Compression Analysis to Find Lumbar Spine Stenosis on MRI Using CNN.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés COVID-19 is an infectious disease caused by the deadly virus SARS-CoV-2 that affects the lung of the patient. Different symptoms, including fever, muscle pain and respiratory syndrome, can be identified in COVID-19-affected patients. The disease needs to be diagnosed in a timely manner, otherwise the lung infection can turn into a severe form and the patient’s life may be in danger. In this work, an ensemble deep learning-based technique is proposed for COVID-19 detection that can classify the disease with high accuracy, efficiency, and reliability. A weighted average ensemble (WAE) prediction was performed by combining three CNN models, namely Xception, VGG19 and ResNet50V2, where 97.25% and 94.10% accuracy was achieved for binary and multiclass classification, respectively. To accurately detect the disease, different test methods have been proposed and developed, some of which are even being used in real-time situations. RT-PCR is one of the most successful COVID-19 detection methods, and is being used worldwide with high accuracy and sensitivity. However, complexity and time-consuming manual processes are limitations of this method. To make the detection process automated, researchers across the world have started to use deep learning to detect COVID-19 applied on medical imaging. Although most of the existing systems offer high accuracy, different limitations, including high variance, overfitting and generalization errors, can be found that can degrade the system performance. Some of the reasons behind those limitations are a lack of reliable data resources, missing preprocessing techniques, a lack of proper model selection, etc., which eventually create reliability issues. Reliability is an important factor for any healthcare system. Here, transfer learning with better preprocessing techniques applied on two benchmark datasets makes the work more reliable. The weighted average ensemble technique with hyperparameter tuning ensures better accuracy than using a randomly selected single CNN model. Chakraborty, Gouri Shankar; Batra, Salil; Singh, Aman; Muhammad, Ghulam; Yélamos Torres, Vanessa y Mahajan, Makul SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, vanessa.yelamos@funiber.org, SIN ESPECIFICAR
A Novel Deep Learning-Based Classification Framework for COVID-19 Assisted with Weighted Average Ensemble Modeling.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Access to inexpensive, clean energy is a key factor in a country’s ability to grow sustainably The production of electricity using fossil fuels contributes significantly to global warming and is becoming less and less profitable nowadays. This work therefore proposes to study the different possible scenarios for the replacement of light fuel oil (LFO) thermal power plants connected to the electrical network in northern Cameroon by renewable energy plants. Several scenarios such as the combination of solar photovoltaic (PV) with a pumped hydro storage system (PHSS), Wind and PHSS and PV-Wind-PHSS have been studied. The selected scenarios are evaluated based on two factors such as the system’s total cost (TC) and the loss of load probability (LOLP). To achieve the results, metaheuristics such the non-dominated sorting whale optimization algorithm (NSWOA) and non-dominated sorting genetic algorithm-II (NSGA-II) have been applied under MATLAB software. The optimal sizing of the components was done using hourly meteorological data and the hourly power generated by the thermal power plants connected to the electrical grid. Both algorithms provided satisfactory results. However, the total cost in the PV-PHSS, Wind-PHSS, and PV-Wind-PHSS scenarios with NSWOA is, respectively, 1%, 6%, and 0.2% lower than with NSGA-II. According to NSWOA results, the total cost for the PV-Wind-PHSS scenario at LOLP 0% is 4.6% and 17% less than the Wind-PHS and PV-PHSS scenarios, respectively. The profitability study of all three scenarios showed that the project is profitable regardless of the scenario considered. Amoussou, Isaac; Tanyi, Emmanuel; Ali, Ahmed; Agajie, Takele Ferede; Khan, Baseem; Brito Ballester, Julién y Nsanyuy, Wirnkar Basil SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, julien.brito@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Optimal Modeling and Feasibility Analysis of Grid-Interfaced Solar PV/Wind/Pumped Hydro Energy Storage Based Hybrid System.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés This paper presents grid-oriented multiobjective harmony search algorithm (GOMOHSA) to incorporate the multiple grid parameters for minimization of the active power loss, reactive power loss, and total voltage deviations (TVD) in a part of practical transmission network of Rajasthan Rajya Vidyut Prasaran Nigam Limited (RVPN) in southern parts of Rajasthan state of India. This is achieved by optimal deployment of optimally sized renewable energy (RE) generators using GOMOHSA. Performance indexes such as active power loss minimization index (APMLI), the reactive power loss minimization index (RPMLI), and the total voltage deviation improvement index (TVDII) are introduced to evaluate the health of the test network with different load scenarios. Performance of proposed GOMOHSA has been tested for five different operating scenarios of loads and RE generation. It is established that the proposed GOMOHSA finds the optimal deployment of optimally sized RE generators, and the investment cost of deployment of these RE generators can be recovered within a time period that is less than 5 years. Performance of GOMOHSA is superior compared to a conventional genetic algorithm (GA) in terms of performance indexes, RE generator capacity, payback period, and parameter sensitivity. Study is performed using MATLAB software for loading scenario of base year 2021 and projected year 2031. Kumar, Pramod; Swarnkar, Nagendra Kumar; Mahela, Om Prakash; Khan, Baseem; Anand, Divya; Singh, Aman; Vidal Mazón, Juan Luis; Alharithi, Fahd S. y Saikia, Lalit Chandra SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, divya.anand@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, juanluis.vidal@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Optimal Sizing and Deployment of Renewable Energy Generators in Practical Transmission Network Using Grid-Oriented Multiobjective Harmony Search Algorithm for Loss Reduction and Voltage Profile Improvements.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés In this paper, the electrical parameters of a hybrid power system made of hybrid renewable energy sources (HRES) generation are primarily discussed. The main components of HRES with energy storage (ES) systems are the resources coordinated with multiple photovoltaic (PV) cell units, a biogas generator, and multiple ES systems, including superconducting magnetic energy storage (SMES) and pumped hydro energy storage (PHES). The performance characteristics of the HRES are determined by the constant power generation from various sources, as well as the shifting load perturbations. Constant power generation from a variety of sources, as well as shifting load perturbations, dictate the HRES’s performance characteristics. As a result of the fluctuating load demand, there will be steady generation but also fluctuating frequency and power. A suitable control strategy is therefore needed to overcome the frequency and power deviations under the aforementioned load demand and generation conditions. An integration in the environment of fractional order (FO) calculus for proportion-al-integral-derivative (PID) controllers and fuzzy controllers, referred to as FO-Fuzzy-PID controllers, tuned with the opposition-based whale optimization algorithm (OWOA), and compared with QOHSA, TBLOA, and PSO has been proposed to control the frequency deviation and power deviations in each power generation unites. The results of the frequency deviation obtained by using FO-fuzzy-PID controllers with OWOA tuned are 1.05%, 2.01%, and 2.73% lower than when QOHSA, TBLOA, and PSO have been used to tune, respectively. Through this analysis, the algorithm’s efficiency is determined. Sensitivity studies are also carried out to demonstrate the robustness of the technique under consideration in relation to changes in the sizes of the HRES and ES system parameters. Agajie, Takele Ferede; Fopah-Lele, Armand; Ali, Ahmed; Amoussou, Isaac; Khan, Baseem; Elsisi, Mahmoud; Mahela, Om Prakash; Álvarez, Roberto Marcelo y Tanyi, Emmanuel SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, roberto.alvarez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Optimal Sizing and Power System Control of Hybrid Solar PV-Biogas Generator with Energy Storage System Power Plant.
Optimización de un ciclón tipo Stairmand mediante el uso de simulación aerodinámica y tecnología de monitoreo IoT, con implementación de sistema de alarma para la colección de material particulado de entre 2 y 10 µm.
Optimización y Caracterización de un Bioplástico a base Almidón de Yuca Modificado con Colágeno Derivado de Escamas de Pescado y Aceite de Limón con Propiedades Antimicrobianas para la Elaboración de Envases.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Cerrado Inglés Blockchain technology may provide a potential solution to the Internet of Things (IoT) security challenges by providing a decentralized and secure method for storing, managing, and sharing data. The Secure Hash Algorithm (SHA-256) hashed value of preliminary data (block) is retained in one block along with transaction data in tree form and timestamp in a chain of blocks. However, there are observations about blockchain limitations such as higher energy consumption, secure data, self-maintenance reliance, and higher cost. These constraints can be overcome by incorporating encryption algorithms into accepting blocks of data. In this paper, we propose a secure intelligent computational model for a large-scale interconnected IoT environment; an analytical modeling technique is considered for the proposed system. The proposed system takes advantage of the potential security feature of blockchain, which is considered the most appropriate secure communication system in an IoT. A computational model is built using the proposed blockchain technology to incorporate a secure and intelligent communication system. The proposed system uses the enhanced McEliece encryption approach’s potential to link the blockchain due to the faster mode of encryption and decryption process with a highly reduced number of steps. Kumar, Sunil; Singh, Aman; Benslimane, Abderrahim; Chithaluru, Premkumar; Albahar, Marwan Ali; Rathore, Rajkumar Singh y Álvarez, Roberto Marcelo SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, roberto.alvarez@uneatlantico.es
An Optimized Intelligent Computational Security Model for Interconnected Blockchain-IoT System & Cities.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The rising popularity of online shopping has led to a steady stream of new product evaluations. Consumers benefit from these evaluations as they make purchasing decisions. Many research projects rank products using these reviews, however, most of these methodologies have ignored negative polarity while evaluating products for client needs. The main contribution of this research is the inclusion of negative polarity in the analysis of product rankings alongside positive polarity. To account for reviews that contain many sentiments and different elements, the suggested method first breaks them down into sentences. This process aids in determining the polarity of products at the phrase level by extracting elements from product evaluations. The next step is to link the polarity to the review’s sentence-level features. Products are prioritized following user needs by assigning relative importance to each of the polarities. The Amazon review dataset has been used in the experimental assessments so that the efficacy of the suggested approach can be estimated. Experimental evaluation of PRUS utilizes rank score ( RS ) and normalized discounted cumulative gain ( nDCG ) score. Results indicate that PRUS gives independence to the user to select recommended list based on specific features with respect to positive or negative aspects of the products. Hussain, Naveed; Mirza, Hamid Turab; Iqbal, Faiza; Altaf, Ayesha; Shoukat, Ahtsham; Gracia Villar, Mónica; Soriano Flores, Emmanuel; Rojo Gutiérrez, Marco Antonio y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, monica.gracia@uneatlantico.es, emmanuel.soriano@uneatlantico.es, marco.rojo@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
PRUS: Product Recommender System Based on User Specifications and Customers Reviews.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés This paper introduces a power quality (PQ) detection and categorization algorithm actuated by multiple signal processing techniques and rule-based decision tree (RBDT). This is aimed to recognize PQ events of simple nature and higher order multiplicity with less computational time using hybridization of the signal processing techniques. A voltage waveform with a PQ event (PQE) is processed using the Stockwell transform (ST) to compute the Stockwell PQ detection index (SPDI). The voltage waveform is also processed using the Hilbert transform (HT) to compute the Hilbert PQ detection index (HPDI). A voltage waveform is also decomposed using the Discrete Wavelet transform (DWT) to compute the classification feature index (CFI) [CFI1 to CFI4]. A combined PQ detection index (CPDI) is computed by multiplication of the SPDI, the HPDI and CFI1 to CFI4. Incidence of a PQE on a voltage signal is located with the help of a location PQ disturbance index (LPDI) which is computed by differentiating the CPDI with respect to time. CFI5, CFI6 and CFI7 are computed from the SPDI, the HPDI and the CPDI, respectively. Categorization of PQ events is performed using CFI1 to CFI7 by the rule-based decision tree (RBDT) with the help of simple decision rules. We conclude that the proposed algorithm is effective to identify the PQE with an accuracy of 98.58% in a noise-free environment and 97.62% in the presence of 20 dB SNR (signal-to-noise ratio) noise. Ten simple nature PQEs and eight combined PQ events (CPQEs) with multiplicity of two, three and four are effectively detected and categorized using the algorithm. The algorithm is also tested to detect a sag PQ event due to a line-to-ground (LG) fault incident on a practical distribution utility network. The performance of the investigated method is compared with a DWT-based technique in terms of accuracy of classification with and without noise, maximum computational time of PQ detection and multiplicity of PQE which can be effectively detected. A simulation is performed using the MATLAB software. MATLAB codes are used for modelling the PQE disturbances and the proposed algorithm using mathematical formulations. Singh, Surendra; Sharma, Avdhesh; Garg, Akhil Ranjan; Mahela, Om Prakash; Khan, Baseem; Boulkaibet, Ilyes; Neji, Bilel; Ali, Ahmed y Brito Ballester, Julién SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, julien.brito@uneatlantico.es
Power Quality Detection and Categorization Algorithm Actuated by Multiple Signal Processing Techniques and Rule-Based Decision Tree.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Cerrado Inglés Correct identification of tumor in brain images is critical for treatment. In the medical domain, class distributions of recorded data could differ with locations and require high levels of privacy while collaboratively training the deep learning (DL) models for classifications. The main aim of this paper is to propose a privacy-preserving collaborative model for the classification of brain tumor in heterogeneously distributed magnetic resonance imaging (MRI) images. In this paper, initially, an open-source dataset has been acquired and analyzed as per the required competencies. The acquired dataset has four types of MRI images: pituitary tumor, meningioma tumor, glioma tumor, and no tumor. First, the acquired dataset was analyzed using DL and transfer learning algorithms. By applying implementations of basic algorithms, better algorithms were identified for further implementations in a federated learning ecosystem. DenseNet201-based transfer learning was identified as a better neural network and further utilized for collaborative transfer learning implementations. Here, the paper also focused on developing a suitable system for a heterogeneous distributed tumor database. Heterogeneous data were converted from the available data by applying nonidentical data distribution. The study discovered that the federated DL models, involving multiple clients, exhibited superior performance compared to conventional pretrained models. The proposed framework possesses distinctive characteristics that distinguish it from existing classification methods for brain tumor identification, particularly in terms of ensuring data privacy for edge devices with limited resources. Due to these additional features, the framework stands as the optimal alternative solution for early diagnosis of brain tumor. Aggarwal, Meenakshi; Khullar, Vikas; Goyal, Nitin; Rastogi, Rashi; Singh, Aman; Yélamos Torres, Vanessa y Albahar, Marwan Ali SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, vanessa.yelamos@funiber.org, SIN ESPECIFICAR
Privacy preserved collaborative transfer learning model with heterogeneous distributed data for brain tumor classification.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Railway track faults may lead to railway accidents and cause human and financial loss. Spatial, temporal, and weather elements, and wear and tear, lead to ballast, loose nuts, misalignment, and cracks leading to accidents. Manual inspection of such defects is time-consuming and prone to errors. Automatic inspection provides a fast, reliable, and unbiased solution. However, highly accurate fault detection is challenging due to the lack of public datasets, noisy data, inefficient models, etc. To obtain better performance, this study presents a novel approach that relies on mel frequency cepstral coefficient features from acoustic data. The primary objective of this study is to increase fault detection performance. As well as designing an ensemble model, we utilize selective features using chi-square(chi2) that have high importance with respect to the target class. Extensive experiments were carried out to analyze the efficiency of the proposed approach. The experimental results suggest that using 60 features, 40 original features, and 20 chi2 features produces optimal results both regarding accuracy and computational complexity. A mean accuracy score of 0.99 was obtained using the proposed approach with machine learning models using the collected data. Moreover, this performance was significantly better than that of existing approaches; however, the performance of models may vary in real-world settings. Rustam, Furqan; Ishaq, Abid; Hashmi, Muhammad Shadab Alam; Siddiqui, Hafeez Ur Rehman; Dzul Lopez, Luis; Castanedo Galán, Juan y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, luis.dzul@unini.edu.mx, juan.castanedo@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Railway Track Fault Detection Using Selective MFCC Features from Acoustic Data.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Non-word and real-word errors are generally two types of spelling errors. Non-word errors are misspelled words that are nonexistent in the lexicon while real-word errors are misspelled words that exist in the lexicon but are used out of context in a sentence. Lexicon-based lookup approach is widely used for non-word errors but it is incapable of handling real-word errors as they require contextual information. Contrary to the English language, real-word error detection and correction for low-resourced languages like Urdu is an unexplored area. This paper presents a real-word spelling error detection and correction approach for the Urdu language. We develop an extensive lexicon of 593,738 words and use this lexicon to develop a dataset for real-word errors comprising 125562 sentences and 2,552,735 words. Based on the developed lexicon and dataset, we then develop a contextual spell checker that detects and corrects real-word errors. For the real-word error detection phase, word-gram features are used along with five machine learning classifiers, achieving a precision, recall, and F1-score of 0.84,0.79, and 0.81 respectively. We also test the proposed approach with a 40% error density. For real-word error correction, the Damerau-Levenshtein distance is used along with the n-gram model for further ranking of the suggested candidate words, achieving an accuracy of up to 83.67%. Aziz, Romila; Anwar, Muhammad Waqas; Jamal, Muhammad Hasan; Bajwa, Usama Ijaz; Kuc Castilla, Ángel Gabriel; Uc-Rios, Carlos; Bautista Thompson, Ernesto y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, carlos.uc@unini.edu.mx, ernesto.bautista@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Real Word Spelling Error Detection and Correction for Urdu Language.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Recent developments in quantum computing have shed light on the shortcomings of the conventional public cryptosystem. Even while Shor’s algorithm cannot yet be implemented on quantum computers, it indicates that asymmetric key encryption will not be practicable or secure in the near future. The National Institute of Standards and Technology (NIST) has started looking for a post-quantum encryption algorithm that is resistant to the development of future quantum computers as a response to this security concern. The current focus is on standardizing asymmetric cryptography that should be impenetrable by a quantum computer. This has become increasingly important in recent years. Currently, the process of standardizing asymmetric cryptography is coming very close to being finished. This study evaluated the performance of two post-quantum cryptography (PQC) algorithms, both of which were selected as NIST fourth-round finalists. The research assessed the key generation, encapsulation, and decapsulation operations, providing insights into their efficiency and suitability for real-world applications. Further research and standardization efforts are required to enable secure and efficient post-quantum encryption. When selecting appropriate post-quantum encryption algorithms for specific applications, factors such as security levels, performance requirements, key sizes, and platform compatibility should be taken into account. This paper provides helpful insight for post-quantum cryptography researchers and practitioners, assisting in the decision-making process for selecting appropriate algorithms to protect confidential data in the age of quantum computing. Farooq, Sana; Altaf, Ayesha; Iqbal, Faiza; Bautista Thompson, Ernesto; Ramírez-Vargas, Debora L.; Díez, Isabel de la Torre y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, ernesto.bautista@unini.edu.mx, debora.ramirez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Resilience Optimization of Post-Quantum Cryptography Key Encapsulation Algorithms.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The rapid generation of data from various sources by the public sector, private corporations, business associations, and local communities is referred to as big data. This large and complex dataset is often regarded as the ‘new oil’ by public administrations (PAs), and data-driven approaches are employed to transform it into valuable insights that can improve governance, transparency, digital services, and public engagement. The government’s big-data ecosystem (GBDE) is a result of this initiative. Effective data management is the first step towards large-scale data analysis, which yields insights that benefit your work and your customers. However, managing big data throughout its life cycle is a daunting challenge for public agencies. Despite its widespread use, big data management is still a significant obstacle. To address this issue, this study proposes a hybrid approach to secure the data management life cycle for GBDE. Specifically, we use a combination of the ECC algorithm with AES 128 BITS encryption to ensure that the data remain confidential and secure. We identified and analyzed various data life cycle models through a systematic literature review to create a data management life cycle for data-driven governments. This approach enhances the security and privacy of data management and addresses the challenges faced by public agencies. Zahid, Reeba; Altaf, Ayesha; Ahmad, Tauqir; Iqbal, Faiza; Miró Vera, Yini Airet; López Flores, Miguel Ángel y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, yini.miro@uneatlantico.es, miguelangel.lopez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Secure Data Management Life Cycle for Government Big-Data Ecosystem: Design and Development Perspective.
Silicon photonics interfaced with microelectronics for integrated photonic quantum technologies: a new era in advanced quantum computers and quantum communications?
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Software cost and effort estimation is one of the most significant tasks in the area of software engineering. Research conducted in this field has been evolving with new techniques that necessitate periodic comparative analyses. Software project success largely depends on accurate software cost estimation as it gives an idea of the challenges and risks involved in the development. The great diversity of ML and Non-ML techniques has generated a comparison and progressed into the integration of these techniques. Based on varying advantages it has become imperative to work out preferred estimation techniques to improve the project development process. This study aims to present a systematic literature review (SLR) to investigate the trends of the articles published in the recent one and a half decades and to propose a way forward. This systematic literature review has proposed a three-stage approach to plan (Tollgate approach), conduct (Likert type scale), and report the results from five renowned digital libraries. For the selected 52 articles, artificial neural network model (ANN) and constructive cost model (COCOMO) based approaches have been the favored techniques. The mean magnitude of relative error (MMRE) has been the preferred accuracy metric, software engineering, and project management are the most relevant fields, and the promise repository has been identified as the widely accessed database. This review is likely to be of value for the development, cost, and effort estimations. Rashid, Chaudhary Hamza; Shafi, Imran; Ahmad, Jamil; Bautista Thompson, Ernesto; Masías Vergara, Manuel; Diez, Isabel De La Torre y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, ernesto.bautista@unini.edu.mx, manuel.masias@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Software Cost and Effort Estimation: Current Approaches and Future Trends.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Safety critical spare parts hold special importance for aviation organizations. However, accurate forecasting of such parts becomes challenging when the data are lumpy or intermittent. This research paper proposes an artificial neural network (ANN) model that is able to observe the recent trends of error surface and responds efficiently to the local gradient for precise spare prediction results marked by lumpiness. Introduction of the momentum term allows the proposed ANN model to ignore small variations in the error surface and to behave like a low-pass filter and thus to avoid local minima. Using the whole collection of aviation spare parts having the highest demand activity, an ANN model is built to predict the failure of aircraft installed parts. The proposed model is first optimized for its topology and is later trained and validated with known historical demand datasets. The testing phase includes introducing input vector comprising influential factors that dictate sporadic demand. The proposed approach is found to provide superior results due to its simple architecture and fast converging training algorithm once evaluated against some other state-of-the-art models from the literature using related benchmark performance criteria. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed approach. The accurate prediction of the cost-heavy and critical spare parts is expected to result in huge cost savings, reduce downtime, and improve the operational readiness of drones, fixed wing aircraft and helicopters. This also resolves the dead inventory issue as a result of wrong demands of fast moving spares due to human error. Shafi, Imran; Sohail, Amir; Ahmad, Jamil; Martínez Espinosa, Julio César; Dzul Lopez, Luis Alonso; Bautista Thompson, Ernesto y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, luis.dzul@unini.edu.mx, ernesto.bautista@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Spare Parts Forecasting and Lumpiness Classification Using Neural Network Model and Its Impact on Aviation Safety.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Stress is now a serious disease that exists due to changes in working life and food ecosystems around the world. In general, it is difficult for a person to know if they are under stress. According to previous research, temperature, heart rate variability (HRV), humidity, and blood pressure are used to assess stress levels with the use of instruments. With the development of sensor technology and wireless connectivity, people around the world are adopting and using smart devices. In this study, a bio signal detection device with Internet of Things (IoT) capability with a galvanic skin reaction (GSR) sensor is proposed and built for real-time stress monitoring. The proposed device is based on an Arduino controller and Bluetooth communication. To evaluate the performance of the system, physical stress is created on 10 different participants with three distinct tasks namely reading, visualizing the timer clock, and watching videos. MATLAB analysis is performed for identifying the three different levels of stress and obtaining the threshold values as if the person GSR voltage i.e., relaxed for <1.75 volts; Normal: between 1.75 and 1.44 volts and stressed: >1.44 volts. In addition, LabVIEW is used as a data acquisition system, and a Blueterm mobile application is also used to view the sensor reading received from the device through Bluetooth communication. Singh, Rajesh; Gehlot, Anita; Saxena, Ritika; Alsubhi, Khalid; Anand, Divya; Delgado Noya, Irene; Vaseem Akram, Shaik y Choudhury, Sushabhan SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, divya.anand@uneatlantico.es, irene.delgado@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Stress Detector Supported Galvanic Skin Response System with IoT and LabVIEW GUI.
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Data mining is an analytical approach that contributes to achieving a solution to many problems by extracting previously unknown, fascinating, nontrivial, and potentially valuable information from massive datasets. Clustering in data mining is used for splitting or segmenting data items/points into meaningful groups and clusters by grouping the items that are near to each other based on certain statistics. This paper covers various elements of clustering, such as algorithmic methodologies, applications, clustering assessment measurement, and researcher-proposed enhancements with their impact on data mining thorough grasp of clustering algorithms, its applications, and the advances achieved in the existing literature. This study includes a literature search for papers published between 1995 and 2023, including conference and journal publications. The study begins by outlining fundamental clustering techniques along with algorithm improvements and emphasizing their advantages and limitations in comparison to other clustering algorithms. It investigates the evolution measures for clustering algorithms with an emphasis on metrics used to gauge clustering quality, such as the F-measure and the Rand Index. This study includes a variety of clustering-related topics, such as algorithmic approaches, practical applications, metrics for clustering evaluation, and researcher-proposed improvements. It addresses numerous methodologies offered to increase the convergence speed, resilience, and accuracy of clustering, such as initialization procedures, distance measures, and optimization strategies. The work concludes by emphasizing clustering as an active research area driven by the need to identify significant patterns and structures in data, enhance knowledge acquisition, and improve decision making across different domains. This study aims to contribute to the broader knowledge base of data mining practitioners and researchers, facilitating informed decision making and fostering advancements in the field through a thorough analysis of algorithmic enhancements, clustering assessment metrics, and optimization strategies. Chaudhry, Mahnoor; Shafi, Imran; Mahnoor, Mahnoor; Ramírez-Vargas, Debora L.; Bautista Thompson, Ernesto y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, debora.ramirez@unini.edu.mx, ernesto.bautista@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
A Systematic Literature Review on Identifying Patterns Using Unsupervised Clustering Algorithms: A Data Mining Perspective.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Disaster management is a critical area that requires efficient methods and techniques to address various challenges. This comprehensive assessment offers an in-depth overview of disaster management systems, methods, obstacles, and potential future paths. Specifically, it focuses on flood control, a significant and recurrent category of natural disasters. The analysis begins by exploring various types of natural catastrophes, including earthquakes, wildfires, and floods. It then delves into the different domains that collectively contribute to effective flood management. These domains encompass cutting-edge technologies such as big data analysis and cloud computing, providing scalable and reliable infrastructure for data storage, processing, and analysis. The study investigates the potential of the Internet of Things and sensor networks to gather real-time data from flood-prone areas, enhancing situational awareness and enabling prompt actions. Model-driven engineering is examined for its utility in developing and modeling flood scenarios, aiding in preparation and response planning. This study includes the Google Earth engine (GEE) and examines previous studies involving GEE. Moreover, we discuss remote sensing; remote sensing is undoubtedly a valuable tool for disaster management, and offers geographical data in various situations. We explore the application of Geographical Information System (GIS) and Spatial Data Management for visualizing and analyzing spatial data and facilitating informed decision-making and resource allocation during floods. In the final section, the focus shifts to the utilization of machine learning and data analytics in flood management. These methodologies offer predictive models and data-driven insights, enhancing early warning systems, risk assessment, and mitigation strategies. Through this in-depth analysis, the significance of incorporating these spheres into flood control procedures is highlighted, with the aim of improving disaster management techniques and enhancing resilience in flood-prone regions. The paper addresses existing challenges and provides future research directions, ultimately striving for a clearer and more coherent representation of disaster management techniques. Khan, Saad Mazhar; Shafi, Imran; Butt, Wasi Haider; Diez, Isabel de la Torre; López Flores, Miguel Ángel; Castanedo Galán, Juan y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, miguelangel.lopez@uneatlantico.es, juan.castanedo@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
A Systematic Review of Disaster Management Systems: Approaches, Challenges, and Future Directions.
Materias > Ingeniería
Materias > Alimentación Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Artículos y libros
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Cerrado Inglés Obesity and overweight has increased in the last year and has become a pandemic disease, the result of sedentary lifestyles and unhealthy diets rich in sugars, refined starches, fats and calories. Machine learning (ML) has proven to be very useful in the scientific community, especially in the health sector. With the aim of providing useful tools to help nutritionists and dieticians, research focused on the development of ML and Deep Learning (DL) algorithms and models is searched in the literature. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) protocol has been used, a very common technique applied to carry out revisions. In our proposal, 17 articles have been filtered in which ML and DL are applied in the prediction of diseases, in the delineation of treatment strategies, in the improvement of personalized nutrition and more. Despite expecting better results with the use of DL, according to the selected investigations, the traditional methods are still the most used and the yields in both cases fluctuate around positive values, conditioned by the databases (transformed in each case) to a greater extent than by the artificial intelligence paradigm used. Conclusions: An important compilation is provided for the literature in this area. ML models are time-consuming to clean data, but (like DL) they allow automatic modeling of large volumes of data which makes them superior to traditional statistics. Ferreras, Antonio; Sumalla Cano, Sandra; Martínez-Licort, Rosmeri; Elío Pascual, Iñaki; Tutusaus, Kilian; Prola, Thomas; Vidal Mazón, Juan Luis; Sahelices, Benjamín y de la Torre Díez, Isabel SIN ESPECIFICAR, sandra.sumalla@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, inaki.elio@uneatlantico.es, kilian.tutusaus@uneatlantico.es, thomas.prola@uneatlantico.es, juanluis.vidal@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Systematic Review of Machine Learning applied to the Prediction of Obesity and Overweight.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros
Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Abierto Inglés Artificial intelligence (AI)-based models have emerged as powerful tools in financial markets, capable of reducing investment risks and aiding in selecting highly profitable stocks by achieving precise predictions. This holds immense value for investors, as it empowers them to make data-driven decisions. Identifying current and future trends in multi-class forecasting techniques employed within financial markets, particularly profitability analysis as an evaluation metric is important. The review focuses on examining stud-ies conducted between 2018 and 2023, sourced from three prominent academic databases. A meticulous three-stage approach was employed, encompassing the systematic planning, conduct, and analysis of the se-lected studies. Specifically, the analysis emphasizes technical assessment, profitability analysis, hybrid mod-eling, and the type of results generated by models. Articles were shortlisted based on inclusion and exclusion criteria, while a rigorous quality assessment through ten quality criteria questions, utilizing a Likert-type scale was employed to ensure methodological robustness. We observed that ensemble and hybrid models with long short-term memory (LSTM) and support vector machines (SVM) are being more adopted for financial trends and price prediction. Moreover, hybrid models employing AI algorithms for feature engineering have great potential at par with ensemble techniques. Most studies only employ performance metrics and lack utilization of profitability metrics or investment or trading strategy (simulated or real-time). Similarly, research on multi-class or output is severely lacking in financial forecasting and can be a good avenue for future research. Khattak, Bilal Hassan Ahmed; Shafi, Imran; Khan, Abdul Saboor; Soriano Flores, Emmanuel; García Lara, Roberto; Samad, Md. Abdus y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, emmanuel.soriano@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
A Systematic Survey of AI Models in Financial Market Forecasting for Profitability Analysis.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés With a view of the post-COVID-19 world and probable future pandemics, this paper presents an Internet of Things (IoT)-based automated healthcare diagnosis model that employs a mixed approach using data augmentation, transfer learning, and deep learning techniques and does not require physical interaction between the patient and physician. Through a user-friendly graphic user interface and availability of suitable computing power on smart devices, the embedded artificial intelligence allows the proposed model to be effectively used by a layperson without the need for a dental expert by indicating any issues with the teeth and subsequent treatment options. The proposed method involves multiple processes, including data acquisition using IoT devices, data preprocessing, deep learning-based feature extraction, and classification through an unsupervised neural network. The dataset contains multiple periapical X-rays of five different types of lesions obtained through an IoT device mounted within the mouth guard. A pretrained AlexNet, a fast GPU implementation of a convolutional neural network (CNN), is fine-tuned using data augmentation and transfer learning and employed to extract the suitable feature set. The data augmentation avoids overtraining, whereas accuracy is improved by transfer learning. Later, support vector machine (SVM) and the K-nearest neighbors (KNN) classifiers are trained for lesion classification. It was found that the proposed automated model based on the AlexNet extraction mechanism followed by the SVM classifier achieved an accuracy of 98%, showing the effectiveness of the presented approach. Shafi, Imran; Sajad, Muhammad; Fatima, Anum; Gavilanes Aray, Daniel; Lipari, Vivian; Diez, Isabel de la Torre y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, daniel.gavilanes@uneatlantico.es, vivian.lipari@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Teeth Lesion Detection Using Deep Learning and the Internet of Things Post-COVID-19.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés This paper introduced a method using hybrid combination of network restructuring and optimal placement of optimally sized distributed generators (DG) to reduce loss and improve voltage profile in a practical transmission network for scenario of high load demand for a period of ten years. A study is performed for four study cases which includes the test transmission network without considering optimal DG placement and network restructuring, considering network restructuring, optimal placement of DG units using proposed grid parameter oriented harmony search algorithm (GPOHSA) and considering hybrid combination of network restructuring and DG placement using GPOHSA. Network restructuring is achieved by addition of a new 400 kV Grid-substation (GSS) and a 220 kV GSS along with associated transmission system. GPOHSA is obtained by a modification in the conventional harmony search algorithm (HSA) where grid coordinates are used for locating the individuals in an objective space. Performance Improvement Indicators such as real power loss reduction indicator (SPLRI), reactive power loss reduction indicator (SQLRI) and summation of node voltage deviation reduction indicator (SNVDRI) are proposed to evaluate performance of each case of study. The period of investment return is assessed to evaluate the pay back period of the investments incurred in network restructuring and DG units. It is established that hybrid combination of network restructuring and DG units placement using GPOHSA is effective to meet the increased load demand for time period of ten years with reduced losses and improved voltage profile. Investment incurred on the network restructuring and DG units placement will be recovered in a time period of 4 years. Effectiveness of the GPOHSA is better relative to the conventional genetic algorithm (GA) for DG unit placement. The study is performed using the MATLAB software on a practical transmission network in India. Kumar, Pramod; Swarnkar, Nagendra Kumar; Ali, Ahmed; Mahela, Om Prakash; Khan, Baseem; Anand, Divya y Brito Ballester, Julién SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, julien.brito@uneatlantico.es
Transmission Network Loss Reduction and Voltage Profile Improvement Using Network Restructuring and Optimal DG Placement.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés In this paper, a novel ultra-wideband UWB antenna element with triple-band notches is proposed. The proposed UWB radiator element operates from 2.03 GHz up to 15.04 GHz with triple rejected bands at the WiMAX band (3.28–3.8 GHz), WLAN band (5.05–5.9 GHz), and X-band (7.78–8.51 GHz). In addition, the radiator supports the Bluetooth band (2.4–2.483 GHz). Three different techniques were utilized to obtain the triple-band notches. An alpha-shaped coupled line with a stub-loaded resonator (SLR) band stop filter was inserted along the main feeding line before the radiator to obtain a WiMAX band notch characteristic. Two identical U-shaped slots were etched on the proposed UWB radiator to achieve WLAN band notch characteristics with a very high degree of selectivity. Two identical metallic frames of an octagon-shaped electromagnetic band gap structure (EBG) were placed along the main feeding line to achieve the notch characteristic with X-band satellite communication with high sharpness edges. A novel UWB multiple-input multiple-output (MIMO) radiator is proposed. The proposed UWB-MIMO radiator was fabricated on FR-4 substrate material and measured. The isolation between every two adjacent ports was below −20 dB over the FCC-UWB spectrum and the Bluetooth band for the four MIMO antennas. The envelope correlation coefficient (ECC) between the proposed antennas in MIMO does not exceed 0.05. The diversity gains (DG) for all the radiators are greater than 9.98 dB. El-Gendy, Mohamed S.; Ali, Mohamed Mamdouh M.; Bautista Thompson, Ernesto y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, ernesto.bautista@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Triple-Band Notched Ultra-Wideband Microstrip MIMO Antenna with Bluetooth Band.
Un problema en los PPA de contratos de suministro de energía eléctrica, la indexación.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Blockchain and machine learning (ML) has garnered growing interest as cutting-edge technologies that have witnessed tremendous strides in their respective domains. Blockchain technology provides a decentralized and immutable ledger, enabling secure and transparent transactions without intermediaries. Alternatively, ML is a sub-field of artificial intelligence (AI) that empowers systems to enhance their performance by learning from data. The integration of these data-driven paradigms holds the potential to reinforce data privacy and security, improve data analysis accuracy, and automate complex processes. The confluence of blockchain and ML has sparked increasing interest among scholars and researchers. Therefore, a bibliometric analysis is carried out to investigate the key focus areas, hotspots, potential prospects, and dynamical aspects of the field. This paper evaluates 700 manuscripts drawn from the Web of Science (WoS) core collection database, spanning from 2017 to 2022. The analysis is conducted using advanced bibliometric tools (e.g., Bibliometrix R, VOSviewer, and CiteSpace) to assess various aspects of the research area regarding publication productivity, influential articles, prolific authors, the productivity of academic countries and institutions, as well as the intellectual structure in terms of hot topics and emerging trends. The findings suggest that upcoming research should focus on blockchain technology, AI-powered 5G networks, industrial cyber-physical systems, IoT environments, and autonomous vehicles. This paper provides a valuable foundation for both academic scholars and practitioners as they contemplate future projects on the integration of blockchain and ML. Akrami, Nouhaila El; Hanine, Mohamed; Flores, Emmanuel Soriano; Aray, Daniel Gavilanes y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR
Unleashing the Potential of Blockchain and Machine Learning: Insights and Emerging Trends From Bibliometric Analysis.
Universidad Internacional do Cuanza > Docencia > Trabajos finales de Grado Abierto Inglés Power Quality (PQ) has become a significant issue in power networks. Power quality disturbances must be precisely and appropriately identified. This activity involves identifying, classifying, and mitigating power quality problems. A case study of the Awada industrial zone in Ethiopia is taken into consideration to show the practical applicability of the proposed work. It is found that the current harmonic distortion levels exceed the restrictions with a maximum percentage Total Harmonic Distortion of Current (THDI) value of up to 23.09%. The signal processing technique, i.e., Stockwell Transform (ST) is utilized for the identification of power quality issues, and it covers the most important and common power quality issues. The Support Vector Machine (SVM) method is used to categorize power quality issues, which enhances the classification procedure. The ST scored better in terms of accuracy than the Wavelet Transform (WT), Fourier Transform (FT), and Hilbert Transform (HT), obtaining 97.1%, as compared to 91.08%, 88.91%, and 86.8%, respectively. The maximum classification accuracy of SVM was 98.3%. To lower the current level of harmonic distortion in the industrial sector, a Distribution Static Compensator (D-STATCOM) is developed in the current control mode. To evaluate the performance of the D-STATCOM, the performance of the distribution network with and without D-STATCOM is simulated. The simulation results show that THDI is reduced to 4.36% when the suggested D-STATCOM is applied in the system. Mengistu, Epaphros; Khan, Baseem; Qasaymeh, Yazeed; Alghamdi, Ali S.; Zubair, Muhammad; Awan, Ahmed Bilal; Ashiq, Muhammad Gul Bahar; Ali, Samia Gharib y Mazas Pérez-Oleaga, Cristina SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, cristina.mazas@uneatlantico.es
Utilization of Stockwell Transform, Support Vector Machine and D-STATCOM for the Identification, Classification and Mitigation of Power Quality Problems.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés This study sought to investigate how different brain regions are affected by Alzheimer’s disease (AD) at various phases of the disease, using independent component analysis (ICA). The study examines six regions in the mild cognitive impairment (MCI) stage, four in the early stage of Alzheimer’s disease (AD), six in the moderate stage, and six in the severe stage. The precuneus, cuneus, middle frontal gyri, calcarine cortex, superior medial frontal gyri, and superior frontal gyri were the areas impacted at all phases. A general linear model (GLM) is used to extract the voxels of the previously mentioned regions. The resting fMRI data for 18 AD patients who had advanced from MCI to stage 3 of the disease were obtained from the ADNI public source database. The subjects include eight women and ten men. The voxel dataset is used to train and test ten machine learning algorithms to categorize the MCI, mild, moderate, and severe stages of Alzheimer’s disease. The accuracy, recall, precision, and F1 score were used as conventional scoring measures to evaluate the classification outcomes. AdaBoost fared better than the other algorithms and obtained a phenomenal accuracy of 98.61%, precision of 99.00%, and recall and F1 scores of 98.00% each. Shahzadi, Samra; Butt, Naveed Anwer; Sana, Muhammad Usman; Elío Pascual, Iñaki; Briones Urbano, Mercedes; Díez, Isabel de la Torre y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, inaki.elio@uneatlantico.es, mercedes.briones@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Voxel Extraction and Multiclass Classification of Identified Brain Regions across Various Stages of Alzheimer’s Disease Using Machine Learning Approaches.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Cerrado Inglés The Internet of Things (IoT) is a network of interconnected devices that includes low-end devices (sensors) and high-end devices (servers). The routing protocol used the Low-Power and Lossy Networks (RPL) protocol, which was designed to collect data in Low-Power and Lossy Networks (LLN) efficiently and reliably. The RPL rank property specifies how sensor nodes are placed in Destination Oriented Directed Acyclic Graphs (DODAG) based on an Objective Function (OF). The OF includes information such as the Expected Transmission Count (ETX) and packet delivery rate. The rank property aids in routing path optimization, reducing control overhead, and maintaining a loop-free topology by using rank-based data path validation. However, it causes many issues, such as optimal parent selection, next-hop node selection, and network instability. We proposed an Enhanced Opportunistic Rank-based Parent Node Selection for Sustainable and Smart IoT Networks to address these issues. The optimal parent node is determined by forecasting the expected energy of each node using Received Signal Strength (RSS) and an enhanced reinforcement learning algorithm. The proposed method addresses the issue of selecting the next-hop neighbor node and improves routing stability. Furthermore, when a large number of new nodes try to join the sustainable IoT-based smart cities, the proposed technique provides optimal load balance Chithaluru, Premkumar; Singh, Aman; Mahmoud, Mahmoud Shuker; Kumar, Sunil; Vidal Mazón, Juan Luis; Alkhayyat, Ahmed y Anand, Divya SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, juanluis.vidal@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, divya.anand@uneatlantico.es
An enhanced opportunistic rank-based parent node selection for sustainable & smart IoT networks.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Objective This study aims to develop a lightweight convolutional neural network-based edge federated learning architecture for COVID-19 detection using X-ray images, aiming to minimize computational cost, latency, and bandwidth requirements while preserving patient privacy. Method The proposed method uses an edge federated learning architecture to optimize task allocation and execution. Unlike in traditional edge networks where requests from fixed nodes are handled by nearby edge devices or remote clouds, the proposed model uses an intelligent broker within the federation to assess member edge cloudlets' parameters, such as resources and hop count, to make optimal decisions for task offloading. This approach enhances performance and privacy by placing tasks in closer proximity to the user. DenseNet is used for model training, with a depth of 60 and 357,482 parameters. This resource-aware distributed approach optimizes computing resource utilization within the edge-federated learning architecture. Results The experimental results demonstrate significant improvements in various performance metrics. The proposed method reduces training time by 53.1%, optimizes CPU and memory utilization by 17.5% and 33.6%, and maintains accurate COVID-19 detection capabilities without compromising the F1 score, demonstrating the efficiency and effectiveness of the lightweight convolutional neural network-based edge federated learning architecture. Conclusion Existing studies predominantly concentrate on either privacy and accuracy or load balancing and energy optimization, with limited emphasis on training time. The proposed approach offers a comprehensive performance-centric solution that simultaneously addresses privacy, load balancing, and energy optimization while reducing training time, providing a more holistic and balanced solution for optimal system performance. Alvi, Sohaib Bin Khalid; Nayyer, Muhammad Ziad; Jamal, Muhammad Hasan; Raza, Imran; de la Torre Diez, Isabel; Rodríguez Velasco, Carmen Lilí; Breñosa, Jose y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, carmen.rodriguez@uneatlantico.es, josemanuel.brenosa@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
A lightweight deep learning approach for COVID-19 detection using X-ray images with edge federation.
A novel study on the influence of graphene-based nanofluid concentrations on the response characteristics and surface-integrity of Hastelloy C-276 during minimum quantity lubrication.
2022
AI-Assisted Tuberculosis Detection and Classification from Chest X-Rays Using a Deep Learning Normalization-Free Network Model.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Artificial intelligence has been widely used in the field of dentistry in recent years. The present study highlights current advances and limitations in integrating artificial intelligence, machine learning, and deep learning in subfields of dentistry including periodontology, endodontics, orthodontics, restorative dentistry, and oral pathology. This article aims to provide a systematic review of current clinical applications of artificial intelligence within different fields of dentistry. The preferred reporting items for systematic reviews (PRISMA) statement was used as a formal guideline for data collection. Data was obtained from research studies for 2009–2022. The analysis included a total of 55 papers from Google Scholar, IEEE, PubMed, and Scopus databases. Results show that artificial intelligence has the potential to improve dental care, disease diagnosis and prognosis, treatment planning, and risk assessment. Finally, this study highlights the limitations of the analyzed studies and provides future directions to improve dental care Fatima, Anum; Shafi, Imran; Afzal, Hammad; Díez, Isabel De La Torre; Lourdes, Del Rio-Solá M.; Breñosa, Jose; Martínez Espinosa, Julio César y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, josemanuel.brenosa@uneatlantico.es, ulio.martinez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Advancements in Dentistry with Artificial Intelligence: Current Clinical Applications and Future Perspectives.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The fast expansion of ICT (information and communications technology) has provided rich sources of data for the analysis, modeling, and interpretation of human mobility patterns. Many researchers have already introduced behavior-aware protocols for a better understanding of architecture and realistic modeling of behavioral characteristics, similarities, and aggregation of mobile users. We are introducing the similarity analytical framework for the mobile encountering analysis to allow for more direct integration between the physical world and cyber-based systems. In this research, we propose a method for finding the similarity behavior of users’ mobility patterns based on location and time. This research was conducted to develop a technique for producing co-occurrence matrices of users based on their similar behaviors to determine their encounters. Our approach, named SAA (similarity analysis approach), makes use of the device info i.e., IP (internet protocol) and MAC (media access control) address, providing an in-depth analysis of similarity behaviors on a daily basis. We analyzed the similarity distributions of users on different days of the week for different locations based on their real movements. The results show similar characteristics of users with common mobility behaviors based on location and time to showcase the efficacy. The results show that the proposed SAA approach is 33% more accurate in terms of recognizing the user’s similarity as compared to the existing similarity approach. Memon, Ambreen; Kilby, Jeff; Breñosa, Jose; Martínez Espinosa, Julio César y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, josemanuel.brenosa@uneatlantico.es, ulio.martinez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Analysis and Implementation of Human Mobility Behavior Using Similarity Analysis Based on Co-Occurrence Matrix.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Innovation plays a pivotal role in the progress and goodwill of an organization, and its ability to thrive. Consequently, the impact analysis of innovation on the performance of an organization holds great importance. This paper presents a two-stage analytical framework to examine the impact of business innovation on a firm’s performance, especially firms from the manufacturing sector. The prime objective is to identify the factors that have an impact on firm-level innovation, and to examine the impact of firm-level innovation on business performance. The framework and its analysis are based on the latest World Bank enterprise survey, with a sample size of 696 manufacturing firms. The first stage of the proposed framework establishes the analytical results through Bivariate Probit, which indicates that research and development (R&D) has a significantly positive impact on the product, process, marketing, and organizational innovations. It thus highlights the important role of the allocation of lump-sum amounts for R&D activities. The statistical analysis shows that innovation does not depend on the size of the firms. Moreover, the older firms are found to be wiser at conducting R&D than newer firms that are reluctant to take risks. The second stage of the proposed framework separately analyzes the impacts of the product and organizational innovation, and the process and marketing innovation on the firm performance, and finds them to be statistically significant and insignificant, respectively. Aslam, Mahrukh; Shafi, Imran; Ahmad, Jamil; Álvarez, Roberto Marcelo; Miró Vera, Yini Airet; Soriano Flores, Emmanuel y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, roberto.alvarez@uneatlantico.es, yini.miro@uneatlantico.es, emmanuel.soriano@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
An Analytical Framework for Innovation Determinants and Their Impact on Business Performance.
Analytical, Dynamic, and Interactive Platform for Generation and Managing Predictive Models Focused on Energy Sector.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés With the global spread of COVID-19, the governments advised the public for adopting safety precautions to limit its spread. The virus spreads from people, contaminated places, and nozzle droplets that necessitate strict precautionary measures. Consequently, different safety precautions have been implemented to fight COVID-19 such as wearing a facemask, restriction of social gatherings, keeping 6 feet distance, etc. Despite the warnings, highlighted need for such measures, and the increasing severity of the pandemic situation, the expected number of people adopting these precautions is low. This study aims at assessing and understanding the public perception of COVID-19 safety precautions, especially the use of facemask. A unified framework of sentiment lexicon with the proposed ensemble EB-DT is devised to analyze sentiments regarding safety precautions. Extensive experiments are performed with a large dataset collected from Twitter. In addition, the factors leading to a negative perception of safety precautions are analyzed by performing topic analysis using the Latent Dirichlet allocation algorithm. The experimental results reveal that 12% of the tweets correspond to negative sentiments towards facemask precaution mainly by its discomfort. Analysis of change in peoples’ sentiment over time indicates a gradual increase in the positive sentiments regarding COVID-19 restrictions. Qamar, Usman; Ahmad, Ayaz; Rustam, Furqan; Saad, Eysha; Siddique, Muhammad Abubakar; Lee, Ernesto; Ortega-Mansilla, Arturo; Díez, Isabel de la Torre y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, arturo.ortega@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Analyzing preventive precautions to limit spread of COVID-19.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Industries need solutions that can automatically monitor oil leakage from deployed underwater pipelines and to rapidly report any damage. The location prediction of mineral reservoirs like oil, gas, or metals in deep water is a challenge during the extraction of these resources. Moreover, the problem of ores and mineral deposits on the seafloor comes into play. The abovementioned challenges necessitate for the deployment of underwater wireless sensor networks (UWSNs). Anchor-based localization techniques are segregated into range-free and range-based processes. Range-based schemes depend on various techniques like angle of arrival (AoA), time of arrival (ToA), time difference of arrival (TDoA), and received signal strength indicator (RSSI). In this article, the localization of these leakages is performed by using range-based metrics for calculating the distance among anchor nodes (ANs) and target nodes (TNs). This estimated distance is further optimized to minimize the estimation error. A multilateralism procedure is used to estimate the optimal position of each TN. The results exhibit that the proposed algorithm shows a high performance when compared to previous works, in terms of minimum energy consumption, lower packet loss, rapid location estimation, and lowest localization error. The benefit of using the proposed methodology greatly impacts on identifying the leakage area in mobility-assisted UWSN, where rapid reporting helps to lower the loss of resources. Goyal, Nitin; Nain, Mamta; Singh, Aman; Abualsaud, Khalid; Alsubhi, Khalid; Ortega-Mansilla, Arturo y Zorba, Nizar SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, arturo.ortega@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
An Anchor-Based Localization in Underwater Wireless Sensor Networks for Industrial Oil Pipeline Monitoring.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The demand for cloud computing has drastically increased recently, but this paradigm has several issues due to its inherent complications, such as non-reliability, latency, lesser mobility support, and location-aware services. Fog computing can resolve these issues to some extent, yet it is still in its infancy. Despite several existing works, these works lack fault-tolerant fog computing, which necessitates further research. Fault tolerance enables the performing and provisioning of services despite failures and maintains anti-fragility and resiliency. Fog computing is highly diverse in terms of failures as compared to cloud computing and requires wide research and investigation. From this perspective, this study primarily focuses on the provision of uninterrupted services through fog computing. A framework has been designed to provide uninterrupted services while maintaining resiliency. The geographical information system (GIS) services have been deployed as a test bed which requires high computation, requires intensive resources in terms of CPU and memory, and requires low latency. Keeping different types of failures at different levels and their impacts on service failure and greater response time in mind, the framework was made anti-fragile and resilient at different levels. Experimental results indicate that during service interruption, the user state remains unaffected. Mir, Tahira Sarwar; Liaqat, Hannan Bin; Kiren, Tayybah; Sana, Muhammad Usman; Álvarez, Roberto Marcelo; Miró Vera, Yini Airet; Pascual Barrera, Alina Eugenia y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, roberto.alvarez@uneatlantico.es, yini.miro@uneatlantico.es, alina.pascual@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Antifragile and Resilient Geographical Information System Service Delivery in Fog Computing.
Análise da Flutuação dos Preços dos Materiais Recicláveis nos Vales do Aço, Mucuri e Rio Doce.
Materias > Alimentación Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Portugués Esse trabalho traz como título “Análise financeira para construção de uma planta industrial produtiva na empresa SAGRO”, nesse irá se analisar do ponto de vista de mecanismo indicativo financeiro os indicadores como VPL, TIR, TMA, Payback e EVA onde serão destacados o resultado de cada indicador para saber se o projeto traz aspecto financeiro positivo ou não, ou seja, se será viável ou não. Ainda como análise se trará visibilidade dos indicativos da parte mais especifica dos ganhos de produção como aumento da autonomia do parque fabril com a construção da nova planta industrial produtiva, análise dos custos de produção como custo fixo unitário e custo total de produção, análise do fluxo de caixa, análise do ganho por meio de Gross Margin, todas as análises estarão voltadas para mostrar os benefícios do projeto por meio de uma visão clara e concisa e as oportunidades que o projeto trará para empresa. Luís de Sousa, Pedro Edoval PEDRO.SOUSA@SUMITOMOCHEMICAL.COM
Análise financeira para construção de uma planta industrial produtiva na empresa SAGRO.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En el estado de Guanajuato se ha potencializado la industria del calzado, teniendo 3 municipios conurbados como lideres en la producción de estos productos, sin embargo, no cuentan con una gestión adecuada de residuos manteniendo un total de 210,212.25 toneladas al año de RME que llegan a sitios de disposición final en los municipios donde las industrian se establecen. No obstante, se conoce y reconoce que algunos de estos residuos pueden ser susceptibles de aprovechamiento en otras industrias, un caso específico es el de los recortes de piel, que de acuerdo a su tamaño pueden reutilizarse en la industria joyera o artesanal, de igual manera puede convertirse en un biocombustible, otro de los casos son los recortes de tela, que al no ser clasificados adecuadamente estos llegan a los rellenos sanitarios donde son pepenados y enviados a fabricas donde producen colchones, sin embargo derivado de lo anterior se desconoce el tipo de recorte de tela y la cantidad requerida. Por lo que se propone la implementación de una herramienta llamada bolsa de subproductos, como un medio de comunicación entre empresas para el intercambio de materiales que pueden ser reaprovechados. Siempre y cuando se reconozcan y clasifiquen de manera adecuada los subproductos y residuos generados. Esto se realizó a través de un análisis, donde se reconocieron de manera cualitativa los principales procesos de la industria, así como las materias primas requeridas para el producción del calzado y los flujos residuales que se generan. Teniendo que es posible que realizando la clasificación adecuada y acumulando volúmenes para que el traslado sea renderizado. Asimismo, considera que con la implementación de la bolsa de subproductos para la industria del calzado, esta pueda migrar al modelo económico denominado economía circular, ya que conociendo los flujos que genera podrá tomar decisiones para el rediseño y reemplazo de materiales y apoyaría desviando residuos para su redistribución y reciclaje, contribuyendo así al aprovechamiento completo de los materiales ya sea como materia prima de otra o secundaria de otra industria, o transformándose en energía para otros procesos industriales. Solís Jiménez, Estephanie María de los Ángeles phanniesolisj@gmail.com
Análisis de bolsa de subproductos como factor incluyente para el desarrollo de la economía circular en el sector calzado en Guanajuato.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Complementar la alimentación de animales bovinos con sales mineralizadas ha pasado de ser un deber ser a una obligación en Colombia, esto debido, a que los minerales en los suelos del país son muy diversos en composiciones y no tienen la cantidad requerida para suplir las necesidades del ganado, especialmente fosforo, calcio y azufre, elementos esenciales para el desarrollo y productividad óptima de los bovinos. Por otro lado, se conoce que las sales minerales tienen precios elevados en el mercado, por lo que los pequeños ganaderos han optado por suministrar sal corriente a los bovinos, lo cual actualmente es solo un costo, porque nutricionalmente no se está haciendo ningún aporte a los animales, por lo que se ha decido, crear una empresa productora de sales minerales de alta calidad para bovinos, amigable con el medio ambiente, de origen mineral y a un costo que permita a los pequeños ganaderos la compra de la misma, buscando la rentabilidad y productividad de los ellos. Considerando lo antes mencionado, se realiza un análisis de mercado e indicadores técnico-financieros que permitieron determinar la viabilidad para la creación de una empresa productora de sales minerales para ganadería, porque no solo se buscó apoyar el sector ganadero, sino también buscar puntos de equilibrio que permitieran la creación y la sostenibilidad de la compañía emergente.Una vez realizado el análisis técnico-financiero, apoyado del estudio de mercado y todo el marco legal y nutricional relacionado con empresas productoras de sales minerales para bovinos, se ha encontrado que la compañía es rentable, basándose en los resultados obtenidos para cada uno delos indicadores financieros como VAN, TIR y B/C y con una recuperación estimada de capital en 2 año, aunque la proyección inicial es de 3 años.Debido a que la rentabilidad y productividad de la ganadería depende de los suplementos y alimentación de los animales, el mercado ganadero respecto a las sales se vuelve de gran importancia e innovador, por lo que después de crear esta compañía y empezar producciones con gran aceptabilidad por los clientes se concluye que la compañía tiene prospección de viabilidad y sostenibilidad en el tiempo, sin embargo, existen factores externos que pueden afectar el funcionamiento normal de la empresa, tal y como los tiempos de respuesta de los entes gubernamentales, tiempos de entrega de resultados por parte de los laboratorios analíticos, los que afectan la rotación del producto terminado, incremento de precios debido a problemáticas sociales que se relaciona directamente con el transporte de las mismas. Los factores externos antes mencionados, pueden son tenidos en cuenta en las programaciones con el fin de mitigar el impacto de los mismos en el funcionamiento de la empresa. Palacio Arbelaez, Carolina karol.p.43@gmail.com
Análisis de factibilidad para la creación de una empresa productora de Sales Minerales para el sector ganadero “Sales el Rancho S.A.S” En la ciudad de Itagüí - Colombia.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Esta tesis tiene como objetivo principal ayudar en la gestión de las empresas constructoras de la ciudad de Santiago caballero a través del aumento de la productividad y a si mejorar la reputación y solides del mercado inmobiliario. Para ello se ha tomado como muestras para el estudio y valoración, constructora ORDUM empresa la cual es reconocida por su constante flujo laboral en el sector construcción y su desarrollo local. Con diferentes métodos se evaluará la empresa para obtener resultados de su deficiencia en la productividad, estos métodos a utilizar serán encuetas de diferentes interrogantes para ayudar a entender la raíz de estés mal, también entrevistas al personal que labora en dichas empresas constructoras.La falta de procedimientos de un plan que desarrolle la productividad, también la falta de una buena gestión administrativa ha llevado a dichas empresas a la disminución de su productividad a la hora de desarrollar un proyecto inmobiliario y con ella ha bajado la tasa de confiabilidad de los clientes a invertir. Según los resultados mencionados anteriormente de la situación general de las empresas y la aplicación de indicadores en estas, se plantearon las perspectivas con las diferentes actividades y estas con una descripción general de cada proceso que manejan las empresas, de este modo proponer de una manera más adecuada el mejoramiento de la productividad.Las perspectivas a evaluar fueron: financiera, administración, Calidad, Salarios, supervisión y mano de obra; las cuales para una mejor interpretación se elaboró un cuestionario para su evaluación por el método de Likert con el cual nos arrojó como resultado que la parte financiera y administrativa son la mayor causa de la negatividad en la productividad de la constructora ORDUM. Finalmente, se procedió al diseño y formulación de un sistema y diagnóstico de la constructora ORDUM con el cual de implementa una renovación del personal, capacitación e implementación de un sistema de seguimiento y control de las obras. Tejada Grullón, Lelvin Ramón ing.tejada22@hotmail.com
Análisis de la Productividad en las Obras de Construcción Inmobiliaria de la Constructora ORDUM de la Ciudad de Santiago de los Caballeros, Rep. Dom.
Análisis de la calidad del agua de la Quebrada Manizales con base en los efluentes industriales vertidos por las empresas ubicadas en parque industrial Juanchito (Manizales, Colombia).
Análisis de la eficiencia de un colector solar de disco con motor Stirling en la ciudad de Armenia, Colombia.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Actualmente el talento humano está reconocido como uno de los componentes de mayor valor para el desarrollo organizacional dentro de una empresa; la asesoría en recursos humanos específicamente busca la construcción y sustento de un clima organizacional de excelencia. Se estima obtener el máximo rendimiento del talento humano, sin desamparar de lado el desarrollo y crecimiento del individuo, respetando los derechos laborales y acatando las normativas vigentes emitidas por los organismos de control del país. La investigación exploratoria se aplica debido a la falta de datos históricos que brinden información veraz y confiable; El estudio está dirigido a las ONG, teniendo en cuenta los aspectos sociales, económicos, geográficos, culturales y técnicos; en la provincia de Pichincha.Al finalizar el trabajo de investigación y en base a la información obtenida en este estudio, queda claro que las ONG necesitan un servicio de asesoría en el campo de los recursos humanos. Gálvez Vásquez, Daysi Anabel daysilink@gmail.com
Análisis de pertinencia para determinar la viabilidad técnica para la implementación de servicios profesionales externalizados de asesoría laboral para ONG ́s en la Ciudad de Quito, provincia de Pichincha-Ecuador.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente estudio analizó la viabilidad y la selección de un terreno para el depósito final de residuos urbanos en el Distrito de Ocoruro, provincia de Espinar – Cusco. Se revisó los terrenos disponibles dentro de la delimitación, realizando mapas que permitan un examen espacial mediante el sistema de información geográfica ArcGIS 10.4, además se efectuó una prueba en un laboratorio certificado para medir la permeabilidad, granulometría y napa freática. Luego de estos pasos se asignó puntajes a cada sitio para escoger el que cumpla con los criterios técnicos, legales, sociales, económicos y ambientales. Los resultados indican que, los sitios valorados en la matriz de calificación con base en las 21 variables son los siguientes: 368 - Chila, 354 - Chillaje y 272 - Huanaco. Se concluye que la aptitud propicia es para la Familia Chila siendo la primera opción para instalar un relleno sanitario, porque cumple con los requisitos establecidos. Es así que, para su elección se elaboraron en total 12 mapas temáticos. Huamani Huaspa, Ernesto ernestohhuaspa@gmail.com
Análisis de viabilidad y selección del terreno para la disposición final de residuos sólidos en el Distrito de Ocoruro, Provincia de Espinar-Cusco.
Análisis del avance tecnológico y su efecto en la productividad en las Empresas al por mayor del Municipio de Campeche. Una propuesta de mejora.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La informática ha venido a revolucionar nuestro mundo, desde sus inicios el manejo de la información a través de los diferentes dispositivos electrónicos que fueron evolucionando ha sido un arma muy poderosa para la toma de decisiones y la generación de ventajas competitivas en aquellos que han sabido manipularla e interpretarla, la correcta metodología para el análisis de los datos recolectados a través de medios electrónicos es hoy en día una característica con una importancia trascendental para cualquier organización con la visión de permanecer a la vanguardia de su sector. Sin embargo la actual situación de la pandemia del SARS-CoV-2 (COVID19) ha venido a transformar el mundo que se conocía hacía una nueva “normalidad” donde muchas microempresas han venido a cierre debido a las bajas ventas a causa del confinamiento obligado por el gobierno de México, algunas han sobrevivido, el conocer cómo lo han logrado es una situación muy importante para lograr concebir el modelo de negocio adoptado con la finalidad de replicarlo en la medida de lo posible en otras unidades económicas y mejorar los ratios locales y nacionales. El presente trabajo de investigación se desarrolla con la finalidad de medir el impacto de la pandemia de COVID-19 en factores sobre tecnologías de la información, financieros, fiscales y de responsabilidad social en las microempresas del sector comercio al por menor de la Región II Atlacomulco, del Estado de México, se contempla la elaboración de un instrumento de medición con nivel de validación y confiabilidad pertinente, obtener estadísticos descriptivos para posteriormente denotar cómo se relacionan a través de un análisis correlacional y el punto álgido será lograr desarrollar el análisis factorial exploratorio, como metodología para el análisis de los datos obtenidos, con lo cual permitirá medir e identificar las variables que finalmente interactúan para alcanzar el objetivo de investigación. Baltazar Vilchis, Carlos Alberto cabvman@outlook.com
Análisis del impacto del Covid-19 en las microempresas del sector comercio al por menor mediante análisis factorial (Atlacomulco, Estado De México, 2021).
Análisis del marco constitucional y normativo para la delegación de puertos marítimos en el Ecuador.
Análisis del nivel de rendimiento de megaprojets en Camerún: caso del proyecto de construcción del segundo puente sobre el Wouri = Analysis of the performance level of megaprojects in Cameroon: the case of the second wouri bridge construction project.
Análisis exergético y modelado matemático del proceso de secado de soya en climas cálidos-húmedos.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La empresa constructora CONSTRUCOR&BAI S.A. empieza sus operaciones el 28 de julio del 2017, es una empresa cuya actividad está orientada al sector de la construcción. Al ser una pyme, está en un sector bastante competitivo y por tener pocos años de existencia en el mercado, se ha evidenciado la falta de estrategias que le permitan administrar de manera eficiente cada una de las áreas que conforman la organización. Una de las herramientas que dan orientación a las empresas para la consecución de sus objetivos en todas sus áreas, está el Cuadro de Mando Integral (CMI), el cual consiste en un conjunto de indicadores que brindan a los ejecutivos de las organizaciones una visión comprensiva del negocio. El objetivo general del presente trabajo de investigación está en desarrollar un proyecto de Cuadro de Mando Integral en la empresa CONSTRUCOR&BAI S.A., en las áreas financiera, atención a clientes, aprendizaje y procesos internos. La metodología aplicada fue de enfoque cuali-cuantitativo, aplicando como instrumento de recolección de datos la encuesta y la entrevista. En cada una de ellas, se aplicó como instrumento el cuestionario, el cual consta de 27 preguntas de tipo cerrado para empleados y 21 preguntas para clientes, referentes a aspectos fundamentales del CMI. En cuanto a la entrevista, se la aplicó para los directivos de la empresa CONSTRUCOR&BAI S.A., con un cuestionario de 10 preguntas abiertas, quienes tuvieron la oportunidad de dar su opinión referente a la temática investigativa para su respectivo análisis. La muestra seleccionada constó de 8 empleados, entre los cuales están 2 funcionarios de mandos altos y 6 empleados de mando bajo dentro de la empresa, al igual que se seleccionaron los 20 clientes que cuenta la empresa. Dentro de los resultados hallados, se evidenció el profesionalismo que existe en los empleados, lo cual implica que la empresa cuenta con un personal preparado para las funciones designadas. En lo que respecta a los puntos débiles, se evidencia la falta de un plan estratégico para administrar de forma eficiente cada uno de los planes y proyectos contratados. Otro de los aspectos a tomar en cuenta, están los equipos y maquinarias que no están modernizados para el desarrollo de las obras, y existen atrasos en los tiempos de entrega. Como parte de la propuesta, se establecieron 6 pasos fundamentales para lograr el éxito esperado. Se concluye que, con la implementación del CMI ayudará a la gerencia a la identificación de los procesos decisivos en generar valor agregado a la empresa. Baidal Mendoza, Alexandra Jesús alexandrabaidalm@hotmail.com
Análisis y diseño de cuadro de mando integral como herramienta de control interno para la empresa CONSTRUCOR & BAI S.A. de la ciudad de Guayaquil, Ecuador.
Materias > Psicología Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Este proyecto tuvo como objetivo evaluar el nivel de los factores de riesgos en los colaboradores de cuatro empresas pertenecientes a un grupo financiero durante el contexto de pandemia por COVID-19, en el año 2021, para luego realizar una propuesta para mejorar los mismos. La población estuvo conformada por trabajadores de ambos sexos de estas empresas, que accedieron a formar parte del estudio. La metodología utilizada fue cuantitativa, transversal, con un diseño descriptivo y no experimental, usando una muestra no probabilística - intencional de 208 personas. Para la recolección de datos, se utilizó el Modelo SUSESO ISTAS-21 con su respectivo cuestionario. Asimismo, este proyecto se estructuró de la siguiente manera: En primer lugar, se describe las características de las empresas que forman parte de este proyecto, luego se define los conceptos básicos del tema, desde la salud ocupacional hasta la definición de los riesgos psicosociales y la ejecución del monitoreo de riesgos psicosociales. Por último, luego de identificar los riesgos presentes en las organizaciones, se propone un plan de mejora de estos. Jiménez Pérez, Aimée Araceli ajimenez_tesis@outlook.com
Análisis y evaluación de los Factores de riesgos psicosociales en los colaboradores de cuatro empresas pertenecientes a un grupo financiero durante el contexto de pandemia por COVID-19, en Lima – Perú durante el año 2021.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Debido a las muertes y ceguera permanente que sufrieron algunas personas por el consumo de licor artesanal adulterado con metanol, se realiza este trabajo de investigación para determinar como el licor fue adulterado, es decir si se originó en los procesos de producción o terceras personas fueron quienes adulteraron el producto, por lo tanto se obtendrá una muestra de licor en condiciones tradicionales de producción, luego se realizara una encuesta a una muestra de agricultores para investigar si tienen conocimiento de cómo el licor fue adulterado, por otra parte se realizara una inspección de todos los procesos de producción para determinar malas prácticas que afecten al producto, en un segundo plano se corregirá todo los materiales y procesos inadecuados para obtener una segunda muestra y poder enviar al laboratorio las dos muestras el antes y después con el objetivo de compararlas y determinar su contenido de metanol, dependiendo de los resultados se instalara una planta de filtrado para embotellar el licor y gestionar el registro sanitario y poder vender libremente el producto. Peña Paredes, Julio Iván peitaivann@gmail.com
Análisis y mejoras de los procesos de producción de licor artesanal en base a caña de azúcar para evitar la presencia de componentes tóxicos.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés, Español Actualmente la gestión de proyectos cuenta con muchas herramientas y metodologías que buscan desarrollar proyectos exitosos, no siempre es posible cumplir con los objetivos fijados desde su concepción. Una gran parte de los proyectos de construcción son ejecutados sin ser evaluados y documentados adecuadamente a lo largo de su ciclo de vida, aumentando las probabilidades de ser un proyecto fallido y de no cumplir con la rentabilidad o uso esperado. El caso de estudio es sobre un proyecto hidroeléctrico que fue iniciado con personal propio de una empresa privada hondureña (EPH)[1], que al poco tiempo empezó a presentar una serie de inconvenientes que generaron desfases en costos y en tiempo. Cuando se había utilizado el 85% del presupuesto original estimado y se observa un avance de obra menor al 50%, la EPH decidió contratar a una empresa supervisora externa (ESE) para darle seguimiento al proyecto, revisar el diseño del mismo y que se asegurara que el proyecto fuera culminado. El proyecto fue culminado con un año y ocho meses adicionales de construcción y el costo del total final superó en 7.5 millones de dólares americanos del presupuesto original. El objetivo principal de esta investigación es la de analizar la eficiencia y sostenibilidad del proyecto para obtener lecciones que posibiliten la identificación de las fallas y aciertos en los desvíos alcanzados a lo largo del mismo y, a partir de ellos, generar recomendaciones que le permitan a la organización corregir y mejorar su actual metodología para sus futuros proyectos. Ramírez López, Ana Mellissa y Mazzetto, Matías Ariel SIN ESPECIFICAR
Análisis y mejores prácticas proyectuales de una obra civil hidroeléctrica de Honduras.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente trabajo consiste en un análisis, diseño e implementación para el control y manejo de inventarios para la empresa Philips Costa Rica en el período 2020-2021. El objetivo prin-cipal del diseño de las herramientas reside en la optimización de los recursos existentes. Con el uso de una metodología cuantitativa, bajo el diseño de investigación tipo proyecto y con subcategoría cuasiexperimental; se realizó desde el equipo de compras, una recolección de datos y análisis que permitió comprender cuáles son las necesidades y posibles mejoras. La creación de 5 herramientas orientadas a reducir el nivel de inventario fuera de norma da co-mo resultado una mejora en las métricas disminuyendo un total de $23,000,000 del valor del inventario, equivalente a una reducción del 99% de la meta. Dentro de los principales hallaz-gos, se destacó la creación de herramientas como la parametrización correcta de los materia-les, limpieza del sistema, seguimiento de las órdenes de compra y la revisión de inventarios, las cuales permitieron la estandarización de la información y el seguimiento por parte del equipo de compras, dando como resultado una mejoría notoria en niveles de inventario de la empresa. Manko Konanets, Anna Andreyevna annakonanets@hotmail.com
Análisis, diseño e implementación para el control y manejo de inventarios para la empresa Philips Costa Rica para el período 2020-2021.
Aplicabilidad de tratamientos biológicos en suelos contaminados con hidrocarburos pesados, como alternativa a la incineración, en la industria petrolera Argentina.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La presente investigación está enfocada en el análisis de diferentes características físicas y medioambientales de la Ciudad de Cajamarca que se está enfrentando a la insustentabilidad de su sistema de abastecimiento de agua debido al alto crecimiento demográfico, teniendo una escases de agua del 35.6 % en toda la ciudad. Pérez Díaz, Marco Antonio perez191947@gmail.com
Aplicación Del Sistema De Reutilización De Agua De Lluvia, En Edificaciones en La Ciudad De Cajamarca.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En el presente proyecto se han utilizado técnicas, herramientas y metodologías de la administración y gestión de operaciones, las cuales nos ayudaron a mejorar los balances para asignar eficientemente los recursos en las series TCSD y FFSD en el área de IDC Samtec CR. Para esto, se plantearon objetivos que fueran razonablemente alcanzables y que pudieran definir la ruta de trabajo de una forma ordenada y sistema. Es por ello, que el estudio inició con entender la distribución del proceso y su layout, el cómo estaba conformada la secuencia de operaciones en cada una de las etapas de fabricación y no menos importante, en analizar el flujo de proceso a través de toda la cadena de valor y determinar cuáles eran las debilidades del área. Samtec es una empresa multinacional desarrollada en la industria electrónica y ha tenido un crecimiento importante durante el año 2021 y lo que lleva del 2022, pero sin un estudio detallado que le ayude a determinar cuál es verdaderamente su capacidad instalada y como debe de gestionar sus recursos en los diferentes procesos. También, se crean herramientas de cálculo numérico para que el administrador tenga un panorama general de cuando, donde y como asignar los insumos disponibles dentro del área IDC. Estos métodos integran acciones para la toma de decisiones y así comprender en el corto plazo cuales son las necesidades inmediatas para lograr cumplir con los pedidos del cliente de una forma planeada, organizada y controlada. Para esto fue requerido un estudio de tiempos, la actualización de la cantidad de unidades producidas por hora, conocer la cantidad de personal necesario dentro de la línea de producción, la maquinaria, herramienta y equipo que se tiene en cada una de las estaciones de trabajo entre otros insumos importantes dentro del análisis. Por otro lado, al tener un mejor uso y manejo eficiente de los recursos, el aporte dentro de los indicadores de calidad, productividad, entrega de órdenes a tiempo y scrap será notorio en el tiempo dentro del área. Hoy en día la responsabilidad de la eficiencia y los resultados están posicionados en los administradores y dueños de los procesos y este proyecto abre esa visión de gestión. Quesada Calvo, Bruno Manrique bquesada16@hotmail.com
Aplicación de metodologías de la Administración y Gestión de Operaciones en los procesos productivos de las series IDC en Samtec CR.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Population and industrial growth in Mexico’s Bajío region demand greater electricity consumption. The production of electricity from fuel oil has severe implications on climate change and people’s health due to SO2 emissions. This study describes the simulation of eight different scenarios for SO2 pollutant dispersion. It takes into account distance, geoenvironmental parameters, wind, terrain roughness, and Pasquill–Gifford–Turner atmospheric stability and categories of dispersion based on technical information about SO2 concentration from stacks and from one of the atmospheric monitoring stations in Salamanca city. Its transverse character, its usefulness for modeling, and epidemiological, meteorological, and fluid dynamics studies, as suggested by the models approved by the Environmental Protection Agency (EPA), show a maximum average concentration of 399 µg/m3, at an average distance of 1800 m. The best result comparison in the scenarios was scenery 8. Maximum nocturnal dispersion was shown at a wind speed of 8.4 m/s, and an SO2 concentration of 280 µg/m3 for stack 4, an atypical situation due to the geography of the city. From the validation process, a relative error of 14.7 % was obtained, which indicates the reliability of the applied Gaussian model. Regarding the mathematical solution of the model, this represents a reliable and low-cost tool that can help improve air quality management, the location or relocation of atmospheric monitoring stations, and migration from the use of fossil fuels to environmentally friendly fuels. Violante Gavira, Amanda Enrriqueta; Sosa González, Wadi Elim; Pali-Casanova, Ramón; Yam Cervantes, Marcial Alfredo; Aguilar Vega, Manuel; Chacha Coto, Javier; Zavala Loría, José del Carmen; Dzul López, Luis Alonso y García Villena, Eduardo amanda@ugto.mx, SIN ESPECIFICAR, ramon.pali@unini.edu.mx, marcial.yam@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, jose.zavala@unini.edu.mx, luis.dzul@uneatlantico.es, eduardo.garcia@uneatlantico.es
Application of the Gaussian Model for Monitoring Scenarios and Estimation of SO2 Atmospheric Emissions in the Salamanca Area, Bajío, Mexico.
Aprovechamiento de frutas de poco consumo en la producción de productos no perecederos aplicando procesos tecnológicos: fermentación y destilación.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés With rapid urbanization, high rates of industrialization, and inappropriate waste disposal, water quality has been substantially degraded during the past decade. So, water quality prediction, an essential element for a healthy society, has become a task of great significance to protecting the water environment. Existing approaches focus predominantly on either water quality or water consumption prediction, utilizing complex algorithms that reduce the accuracy of imbalanced datasets and increase computational complexity. This study proposes a simple architecture of neural networks which is more efficient and accurate and can work for predicting both water quality and water consumption. An artificial neural network (ANN) consisting of one hidden layer and a couple of dropout and activation layers is utilized in this regard. The approach is tested using two datasets for predicting water quality and water consumption. Results show a 0.96 accuracy for water quality prediction which is better than existing studies. A 0.99 R2 score is obtained for water consumption prediction which is superior to existing state-of-the-art approaches. Rustam, Furqan; Ishaq, Abid; Kokab, Sayyida Tabinda; de la Torre Diez, Isabel; Vidal Mazón, Juan Luis; Rodríguez Velasco, Carmen Lilí y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, juanluis.vidal@uneatlantico.es, carmen.rodriguez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
An Artificial Neural Network Model for Water Quality and Water Consumption Prediction.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En la presente investigación se realizó una auditoría ambiental de cumplimiento al plan demanejo de residuos sólidos de la ciudad Francisco de Orellana, para lo cual se desarrollaronentrevistas a los funcionarios de la Dirección de Ambiente del Gobierno AutónomoDescentralizo Municipal Francisco de Orellana y una visita in situ al sitio de disposición final,recopilando toda la información necesaria para conocer la situación actual. Se evaluó elnivel de cumplimiento del plan de manejo de residuos sólidos del Cantón Francisco deOrellana elaborado en el año 2019 a través de una matriz con un sistema de hallazgosdeterminando el Cumplimiento, No Cumplimiento Menor, No Cumplimiento Mayor, NoAplica, Reiteraciones y Observaciones en base a los documentos e información obtenida.De los incumplimientos menores y mayores hallados se elaboró un plan de acción paracumplir con el plan de manejo de residuos sólidos. De los resultados obtenidos, elDepartamento de Residuos sólidos cuenta con el Área de Aseo y Limpieza de EspaciosPúblicos, mismo que se encarga del barrido y limpieza de la ciudad atendiendo a 37 zonasde la ciudad, el Área de Recolección y Transporte de residuos sólidos, realiza la recolecciónde residuos sólidos a través del uso de camiones recolectores de carga trasera y volquetas,mediante el método de aceras, por lo que los moradores deben colocar las fundas debasuras en las aceras de la ruta correspondiente; y el Área de Tratamiento y Disposiciónfinal es la última fase del proceso en donde actualmente se opera en un botadero a cieloabierto controlado y además se encuentra construida la celda N°4 del relleno sanitario endonde se debe realizar unas adecuaciones para la apertura de su operación. De laevaluación de cumplimiento del plan de manejo de residuos sólidos se determinó 17Conformidades (C), 2 No Conformidades Menores (NC-), 1 No Conformidad Mayor (NC+),y 27 No Aplica (NA) debido a que existen medidas propuestas en el Plan de Manejo que nopueden ser evaluadas ya que el relleno sanitario aún no se encuentra operando. De las 3No Conformidades encontradas se establecieron medidas correctivas, medios deverificación y plazo de ejecución en el plan de acción. Riofrio Cordero, Heidy Anahi cordero_anahi@hotmail.com
Auditoría ambiental de cumplimiento al plan de manejo de residuos sólidos de la ciudad de Francisco de Orellana.
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Portugués A Tecnologia é uma grande aliada da educação no século XXI, o ensino nas escolas e colégios no mundo inteiro vem mudando a cada ano que se passa com o seu uso. As salas de aula podem ter retroprojetores, salas de informática com computadores e laboratórios com peças de robótica para desenvolver lógica de programação e ajudar os alunos a desenvolver projetos práticos online. A educação pode utilizar a tecnologia como uma ferramenta na aulas para seus professores. Bonifácio, João Marcos joaomarcos_ssp@hotmail.com
Aulas online no sistema de ensino: uma análise sobre o uso da Tecnologia na educação.
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Portugués A busca por ensino a distância aumentou em uma velocidade exponencialmente nunca vista, devido aos acontecimentos recentes de pandemia.Nesse sentido, há uma reação das instituições de ensino buscando atender essa demanda.Essas instituições buscam atender as’ expectativas dos alunos, capacitá-los para o mundo corporativo e competir igualmente no mercado.O assunto se torna pertinente a nossa realidade na medida que cada vez mais alunos optam por esse tipo de ensino. Buscando, principalmente, a versatilidade de horário e local físico de ensino, eficiência no aprendizado e aplicação prática nas empresas dos conceitos aprendidos nas aulas.O desenvolvimento dessa pesquisa nos trará uma visão sobre o ensino a distância e sua imersão necessária à sociedade, pela qual não está integralmente definida.Dessa maneira, será apresentado o treinamento online de Green Belt Lean Seis Sigma através da empresa Método CPA.Acompanharemos todo o conteúdo do treinamento Green Belt Lean Seis Sigma, sua pertinência prática dentro das empresas e seus resultados com seus alunos, nos posicionando assim de maneira geral sobre esse tema. da Silva Saito, Douglas doug-saito@hotmail.com
Avaliação da eficácia do treinamento à distância de Green Belt Lean Seis Sigma.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés SIN ESPECIFICAR Kimothi, Sanjeev; Thapliyal, Asha; Akram, Shaik Vaseem; Singh, Rajesh; Gehlot, Anita; Mohamed, Heba G.; Anand, Divya; Ibrahim, Muhammad y Delgado Noya, Irene SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, divya.anand@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, irene.delgado@uneatlantico.es
Big Data Analysis Framework for Water Quality Indicators with Assimilation of IoT and ML.
Materias > Ingeniería Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Con el paso del tiempo la tecnología ha ido avanzando y siempre lo ha hecho a través de pasos agigantados, desde la invención de la primera computadora hasta la fecha los cambios son incontables y lograr entender su magnitud muchas veces resulta complejo para la sociedad en general. Si bien es cierto los cambios más notables siempre han sido los ojos de la sociedad pueden ver, no obstante, más allá de esos cambios “materiales” existen cambios lógicos y cambios a nivel de procesos que no son fáciles de percibir por la mayoría de personas. Procesos o tecnologías que ya existían resurgen y son utilizadas para propósitos diferentes para lo que fueron creados en su momento, tal es el caso de blockchain(‘tecnología blockchain’ o ‘cadena de bloques’ es un conjunto de tecnologías que permite realizar transferencias, ya sea monetarias (por lo general criptomonedas) un otros elementos entre los dispositivos participantes de la misma red, lo particular de esto es que no existe el concepto de un intermediario encargado de validar las transacciones, sino más bien, cada uno de los participantes en la red se encarga de validar las transacciones y validar la autenticidad es las mismas a través de un consenso lo que ayuda a reforzar la transparencia de las transacciones (https://www.bbva.com/es/claves-para-entender-la-tecnologia-blockchain/)) , como cadena de bloques fue creada para poder brindar seguridad a través de criptografía a distintas áreas de tecnología. Fue hasta los años 2,000 que blockchain resurge y esta vez su tecnología es utilizada para funcionar como base de lo que ahora en día conocemos como criptomonedas (las criptomonedas son monedas o dinero digital que utilizan métodos de criptografía para validar las transacciones. Es un sistema que esta desligado de cualquier sistema financiero tradicional, basado en blockchain por lo tanto validado por los mismos miembros de la cadena de bloques (https://www.nationalgeographic.com.es/mundo-ng/que-son-criptomonedas-y-como-funcionan_16981)), de las cuales existen muchas, pero entre ellas la más famosa Bitcoin (‘Bitcoin’ o su abreviación ‘BTC’ es un tipo de criptomoneda que por su popularidad y utilización ha ido ganando terreno y fuerza a diferencia del resto de criptomonedas, como cualquier tipo de dinero su valor cambia con el tiempo pero su variabilidad es mucho más elevada comparándola con una moneda tangible como el dólar estadounidense o el euro. Actualmente funciona en ciertos países y en ciertos negocios es aceptado como pago por transferencia de bienes o servicios, pero a diferencia de las monedas tangibles antes mencionadas BTC no está regulado por ninguna entidad externa, sino, por el consenso de usuarios conectados a la red blockchain, tecnología en la que está basada (https://www.bbc.com/mundo/noticias-57066481)). Conocer Bitcoin y cómo esta puede dar nuevos lineamientos, cambiar y mejorar la manera en que ciertos procesos son realizados se convierte en un punto clave cuando esta criptomoneda se incorpora a la economía de un país como nueva moneda legal, evento que ocurre en el país El Salvador. A través de la investigación y uso de entrevistas se ha demostrado que la introducción de una criptomoneda a un sistema económico real sugiere un reto enorme, partiendo principalmente de ciertas barreras y miedo que la población muestra ante los cambios que esto conlleva. Sin embargo, con la ayuda de capacitación, constante concientización y elaboración de manuales o lineamientos de buenas practicas la introducción y uso de Bitcoin puede resultar de beneficio y ayudar a agilizar procedimientos anteriores. Flores Salazar, Jesús Alberto jfloressalazar91@gmail.com
Blockchain la base de Bitcoin, la cripto-divisa legalizada en El Salvador. Un nuevo modelo de aplicación a los registros contables.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Building energy consumption prediction has become an important research problem within the context of sustainable homes and smart cities. Data-driven approaches have been regarded as the most suitable for integration into smart houses. With the wide deployment of IoT sensors, the data generated from these sensors can be used for modeling and forecasting energy consumption patterns. Existing studies lag in prediction accuracy and various attributes of buildings are not very well studied. This study follows a data-driven approach in this regard. The novelty of the paper lies in the fact that an ensemble model is proposed, which provides higher performance regarding cooling and heating load prediction. Moreover, the influence of different features on heating and cooling load is investigated. Experiments are performed by considering different features such as glazing area, orientation, height, relative compactness, roof area, surface area, and wall area. Results indicate that relative compactness, surface area, and wall area play a significant role in selecting the appropriate cooling and heating load for a building. The proposed model achieves 0.999 R2 for heating load prediction and 0.997 R2 for cooling load prediction, which is superior to existing state-of-the-art models. The precise prediction of heating and cooling load, can help engineers design energy-efficient buildings, especially in the context of future smart homes Chaganti, Rajasekhar; Rustam, Furqan; Daghriri, Talal; Díez, Isabel de la Torre; Vidal Mazón, Juan Luis; Rodríguez Velasco, Carmen Lilí y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, juanluis.vidal@uneatlantico.es, carmen.rodriguez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Building Heating and Cooling Load Prediction Using Ensemble Machine Learning Model.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Developments in medical care have inspired wide interest in the current decade, especially to their services to individuals living prolonged and healthier lives. Alzheimer’s disease (AD) is the most chronic neurodegeneration and dementia-causing disorder. Economic expense of treating AD patients is expected to grow. The requirement of developing a computer-aided technique for early AD categorization becomes even more essential. Deep learning (DL) models offer numerous benefits against machine learning tools. Several latest experiments that exploited brain magnetic resonance imaging (MRI) scans and convolutional neural networks (CNN) for AD classification showed promising conclusions. CNN’s receptive field aids in the extraction of main recognizable features from these MRI scans. In order to increase classification accuracy, a new adaptive model based on CNN and support vector machines (SVM) is presented in the research, combining both the CNN’s capabilities in feature extraction and SVM in classification. The objective of this research is to build a hybrid CNN-SVM model for classifying AD using the MRI ADNI dataset. Experimental results reveal that the hybrid CNN-SVM model outperforms the CNN model alone, with relative improvements of 3.4%, 1.09%, 0.85%, and 2.82% on the testing dataset for AD vs. cognitive normal (CN), CN vs. mild cognitive impairment (MCI), AD vs. MCI, and CN vs. MCI vs. AD, respectively. Finally, the proposed approach has been further experimented on OASIS dataset leading to accuracy of 86.2%. Sethi, Monika; Rani, Shalli; Singh, Aman; Vidal Mazón, Juan Luis y Bhatia, Surbhi SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, juanluis.vidal@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
A CAD System for Alzheimer’s Disease Classification Using Neuroimaging MRI 2D Slices.
Ciclo de inteligencia, contrainteligencia y modelo organizacional para la toma de decisiones en las empresas, por medio de la investigación Documental.
Materias > Ingeniería Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En la investigación cientifica sobre la Clasificación de riesgos en el manejo y transporte de cargas para la prevención de los problemas osteomusculares en los trabajadores de exportadora de cacao Verapaz, un tema relacionado al trabajo que realizan hombre y mujeres en la comercialización del cacao de cuatro comunidades del departamento de Alta Verapaz.La exportadora de Cacao Verapaz es la organización que dirige la producción y comercialización del cacao en Alta Verapaz, Guatemala. El objetivo general de la investigación es desarrollar un programa para la clasificación de riesgos en el manejo y transporte de cargas para la aplicación de procedimientos técnicos y operativos que eviten la aparición de problemas osteomusculares en los trabajadores de la exportadora de cacao Verapaz, dándole enfoque preventivo y para buscar oportunidades de mejora en el área de la prevencion de riesgos, por lo que se toman los objetivos específicos de: Identificar las tareas que tienen riesgo extremadamente alto, alto y moderado en el manejo de cargas para los trabajadores, así como clasificar el nivel de riesgo en el manejo de cargas, para posteriormente desarrollar un programa para el control de riesgos de trabajadores clasificados en el nivel de riesgo extremadamente alto, alto y moderado y al mismo tiempo proponer medidas de prevención, sustitución y eliminación de riesgos que implican desarrollar problemas osteomusculares. Para dicha investigación se utiliza una metodología cuantitativa con un diseño de Investigación Descriptivo. Se tiene un universo de 930 trabajadores de sexo masculino y femenino de las regiones de Cahabón, La Chúa, San Juan Chivite, y la finca Chimelb todos de Alta Verapaz y se toma una muestra por conveniencia no probabilística de 25 trabajadores, con los criterio de inclusión a) sexo masculino, b) edad de 18 a 40 años, c) trabajadores de selección manual del cacao d) trabajador encargado del volteo del cacao en caja de fermentación d) trabajadores encargados de transporte del cacao hacia el secado en el sol e) trabajadores que trasportan y apilan la carga en bodega de forma manual se aplican criterios de exclusión tales como a) trabajadores vacacionistas. b) trabajadores que no tienen horario de trabajo establecido c) trabajadores con menos de un año de trabajo en manejo de cargas d) trabajadores que trasportan las cargas en grupos e) trabajadores que refieran enfermedades preexistentes. Para la realización de la investigación se utiliza como técnica de recolección de datos la herramienta de inspección MAC (Manual Handling Assessment Charts) desarrollada por la Dirección de Salud y Seguridad en Inglaterra. Health and Safety Executive, UK. (2003). Técnica que utiliza una escala cuantitativa para medir el riesgo y un código de colores para calificar cada factor. La inspección se realiza a trabajadores que realizan las tareas de levantamiento, descenso y transporte individual de la carga, durante un periodo de ocho horas por una semana, identificando factores ambientales.Los resultados más importantes que se tienen son primer resultado manejo, descenso y trasporte de cargas con un peso superior al establecido en Acuerdo Gubernativo 29-2014 de Guatemala, un segundo resultado importante es una mala distancia entre los brazos y el cuerpo al levantar, defender y transportar la carga, otro resultado importante es un mal acoplamiento mano objeto debido a una mala técnica y a herramientas que no poseen una forma adecuada de sujeción, así mismo el transporte de la carga de forma manual y con peso superior al establecido coloca este tarea como un riesgo extremadamente alto al subir el peso por sobre la cabeza y transportarlo a una distancia superior a diez metros. Como oportunidad de mejora inmediata se plantea un programa de prevención con principios de Biomecánica, mecanización del peso permitido, selección/uso adecuado de las herramientas manuales y el análisis para la mitigación de los riesgos no tolerados por medio de medidas administrativa y organización de tareas en el trabajo. La estrategia a utilizar es el entrenamiento a los trabajadores en un periodo de seis meses y posteriormente evaluar las tareas con reducción de riesgos por medio de los indicadores:•Reducción del peso de la carga mínimo a 45 kilogramos para hombres mayores de 22 años en adelante.•80 % de trabajadores no inclinan la espalda y mantiene una postura ergonómica correcta.•100 % de trabajadores colocan los brazo pegados al cuerpo para hacer la fuerza física.•El 100% de los trabajadores que recolectan cacao hacen giros no mayores a 30 grados, evitando lateralización de tronco.•El 100 % de los trabajadores aplica la técnica correcta para el manejo de la carga. Sintuj Cetino, Beatriz beatrizsintuj19@gmail.com
Clasificación de riesgos en el manejo y transporte de cargas para la prevención de los problemas osteomusculares en los trabajadores de exportadora de cacao Verapaz.
Materias > Ingeniería Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Cerrado Inglés According to the World Health Organization (WHO), Parkinson’s disease (PD) is a neurodegenerative disease of the brain that causes motor symptoms including slower movement, rigidity, tremor, and imbalance in addition to other problems like Alzheimer’s disease (AD), psychiatric problems, insomnia, anxiety, and sensory abnormalities. Techniques including artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and deep learning (DL) have been established for the classification of PD and normal controls (NC) with similar therapeutic appearances in order to address these problems and improve the diagnostic procedure for PD. In this article, we examine a literature survey of research articles published up to September 2022 in order to present an in-depth analysis of the use of datasets, various modalities, experimental setups, and architectures that have been applied in the diagnosis of subjective disease. This analysis includes a total of 217 research publications with a list of the various datasets, methodologies, and features. These findings suggest that ML/DL methods and novel biomarkers hold promising results for application in medical decision-making, leading to a more methodical and thorough detection of PD. Finally, we highlight the challenges and provide appropriate recommendations on selecting approaches that might be used for subgrouping and connection analysis with structural magnetic resonance imaging (sMRI), DaTSCAN, and single-photon emission computerized tomography (SPECT) data for future Parkinson’s research. Rana, Arti; Dumka, Ankur; Singh, Rajesh; Panda, Manoj Kumar y Priyadarshi, Neeraj SIN ESPECIFICAR
A Computerized Analysis with Machine Learning Techniques for the Diagnosis of Parkinson’s Disease: Past Studies and Future Perspectives.
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Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La conservación de especies florísticas es el resultado de un sistema de valoración para la biodiversidad. El objetivo general fue conservar las especies vegetativas del rio Huallaga en la construcción del Puente Huallaga y accesos mediante parcelas y subparcelas. Presentó una metodología de tipo descriptiva, enfoque sistemático analizando muestras aleatorias estratificadas. Se observó un distanciamiento bajo en diversidad a través del tiempo. Ortiz Yanayaco, Ricardo Gerald ricardogerald@gmail.com
Conservación de especies vegetativas del río Huallaga del proyecto Puente Huallaga y Accesos, Distrito Santa Lucía, Perú.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Asthma is a deadly disease that affects the lungs and air supply of the human body. Coronavirus and its variants also affect the airways of the lungs. Asthma patients approach hospitals mostly in a critical condition and require emergency treatment, which creates a burden on health institutions during pandemics. The similar symptoms of asthma and coronavirus create confusion for health workers during patient handling and treatment of disease. The unavailability of patient history to physicians causes complications in proper diagnostics and treatments. Many asthma patient deaths have been reported especially during pandemics, which necessitates an efficient framework for asthma patients. In this article, we have proposed a blockchain consortium healthcare framework for asthma patients. The proposed framework helps in managing asthma healthcare units, coronavirus patient records and vaccination centers, insurance companies, and government agencies, which are connected through the secure blockchain network. The proposed framework increases data security and scalability as it stores encrypted patient data on the Interplanetary File System (IPFS) and keeps data hash values on the blockchain. The patient data are traceable and accessible to physicians and stakeholders, which helps in accurate diagnostics, timely treatment, and the management of patients. The smart contract ensures the execution of all business rules. The patient profile generation mechanism is also discussed. The experiment results revealed that the proposed framework has better transaction throughput, query delay, and security than existing solutions Farooq, Muhammad Shoaib; Suhail, Maryam; Qureshi, Junaid Nasir; Rustam, Furqan; de la Torre Díez, Isabel; Vidal Mazón, Juan Luis; Rodríguez Velasco, Carmen Lilí y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, juanluis.vidal@uneatlantico.es, carmen.rodriguez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Consortium Framework Using Blockchain for Asthma Healthcare in Pandemics.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Large-scale distributed systems have the advantages of high processing speeds and large communication bandwidths over the network. The processing of huge real-world data within a time constraint becomes tricky, due to the complexity of data parallel task scheduling in a time constrained environment. This paper proposes data parallel task scheduling in cloud to address the minimization of cost and time constraints. By running concurrent executions of tasks on multi-core cloud resources, the number of parallel executions could be increased correspondingly, thereby, finishing the task within the deadline is possible. A mathematical model is developed here to minimize the operational cost of data parallel tasks by feasibly assigning a load to each virtual machine in the cloud data center. This work experiments with a machine learning model that is replicated on the multi-core cloud heterogeneous resources to execute different input data concurrently to accomplish distributive learning. The outcome of concurrent execution of data-intensive tasks on different parts of the input dataset gives better solutions in terms of processing the task by the deadline at optimized cost. Rajalakshmi, N. R.; Dumka, Ankur; Kumar, Manoj; Singh, Rajesh; Gehlot, Anita; Akram, Shaik Vaseem; Anand, Divya; Elkamchouchi, Dalia H. y Delgado Noya, Irene SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, divya.anand@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, irene.delgado@uneatlantico.es
A Cost-Optimized Data Parallel Task Scheduling with Deadline Constraints in Cloud.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente trabajo propone la creación de una empresa que brinde a consumidores de interés la opción de adquirir, por sistemas completos o individualmente, equipos tecnológicos y de seguridad electrónica a toda escala, con la opción de alimentación autosustentable (energía solar), que va acompañado de un servicio personalizado desde asesoría hasta la culminación de la compra, en la ciudad de Guayaquil – Ecuador.Si bien es cierto existen muchas empresas en Ecuador que comercializan con este tipo de equipos, pero pocas tratan de brindar opciones eco amigables al momento de sus instalaciones, como por ejemplo: la opción del uso de paneles solares; y hasta ahora, al menos en nuestra localidad (Guayaquil), ninguna otra empresa brinda servicios de asesoría completa, desde el diagnóstico de necesidades hasta la venta o instalación del equipos, permitiéndoles a los potenciales clientes adquirir todo lo necesario en un solo lugar.Finalmente, con lo indicado consideramos que nuestro proyecto será un aporte valioso en el ámbito empresarial, que se constituirá como una guía para los nuevos emprendedores que deseen iniciar una perspectiva similar de negocio. Figueroa Freire, Olga Maria olgafigueroafreire@gmail.com
Creación de una empresa proveedora de equipos tecnológicos y de seguridad electrónica con opciones autosustentables, en la ciudad de Guayaquil, provincia del Guayas.
Cuantificación de metales pesados en vegetación asociada en antiguos jales mineros de Sombrerete Zacatecas para su valoración en programas de fitorremediación y fitoextracción.
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Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El cambio climático presenta escenarios contraproducentes para la producción agrícola. Generando especial interés en el estudio de medidas de adaptación que eviten establecer prácticas erróneas, debido a que sus efectos podrán ser más contraproducentes que los beneficios generados (Naciones Unidas 2017). El presente estudio evalúa el efecto de la aplicación de riego el cultivo de palma de aceite como medida adaptativa al cambio climático por medio de la utilización de modelos de simulación de producción agrícola calibrados para condiciones del Pacifico Central de Costa Rica.Para poder realizar lo planteado, se realizó un análisis clúster sobre el conjunto de unidad de producción, permitiendo identificar un grupo de lotes de trabajo representativos. Sobre este grupo se generaron simulaciones de sistemas de producción calibradas en el software APSIM. En estos modelos calibrados se corrieron tres escenarios; una Línea base para el periodo 2000-2019, un escenario de cambio climático para mediados de siglo del 2040 al 2059 (ECC1) y otro para finales de siglo del 2080 al 2099 (ECC2). La comparación de las corridas de Línea base contra ECC1 y ECC2 permitió cuantificar los efectos del cambio climático sobre el rendimiento del cultivo de palma de aceite. Finalmente, en las simulaciones los ECC 1 y 2 se aplicó irrigación como medida adaptativa. Determinando los valores de agua disponible en el suelo que mantenga los rendimientos generados en la Línea base.Se establece que para el ECC1 se tendrá una disminución de las lluvias acumuladas anuales del 5.55% y un aumento en la temperatura promedio de 1.73°C, variaciones que generan una disminuirá del rendimiento de la producción del cultivo de un 7.86%. Para el ECC2 las variaciones son mayores con una disminución de la precipitación del 18.06% y un aumento de la temperatura de 3.31°C, afectando el rendimiento en un 37.86% respecto de la producción media de la Línea Base (21.63 t/ha/año). Se concluye que, según las simulaciones realizadas, el riego permite adaptar las condiciones de agua disponible en el suelo, al punto que mantener los rendimientos de la Línea base del cultivo de palma para los escenarios de cambio climático propuestos (ECC1 y ECC2). En ambos casos, en el análisis interanual mostro un incremento en los requerimientos hídricos del cultivo de palma de aceite conforme se establece la época seca. Además, que conforme el ECC se vuelva más intenso el agua disponible en el suelo disminuye aumentando los requerimientos de riego del cultivo de palma de aceite. Watson Hernandez, Fernando fwatson@itcr.ac.cr
Cuantificación y evaluación de la aplicación de riego en el cultivo de palma de aceite como medida adaptativa al cambio climático para condiciones del Pacífico Central de Costa Rica.
Cursos abiertos masivos en línea (MOOC) y capacitación del personal: la experiencia del sistema penitenciario costarricense.
A Deep Learning-Based Intelligent Garbage Detection System Using an Unmanned Aerial Vehicle.
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Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Dentro de las actividades institucionales, se hace necesario contar con herramientas que permitan discernir sobre posibles factores que podrían influir en el desempeño académico y de la personalidad de los educandos en el entorno escolar. Por tanto, surge esta investigación como una puerta que posibilite la detección de los posibles trastornos de personalidad, como uno de los factores que puede afectar los procesos educativos de los estudiantes. Dicha investigación está dirigida a estudiantes que, o bien tienen un diagnóstico confirmado o se presume que lo puedan presentar. Esta investigación pretende facilitar la creación de un sistema de detección de posibles trastornos de personalidad, para ello se pretende, a través de algoritmos tipo Inteligencia Artificial (AI), la presentación y elaboración de diversos test que permitan la detección temprana de posibles trastornos de personalidad que podrían o no influir sobre el desarrollo social, cultural y académico de los estudiantes. A su vez, se espera que la investigación pueda ser utilizada a futuro, como estrategia de mejora a través del direccionamiento estratégico Avendaño Morales, José Daniel jdmoralescorproe@gmail.com
Dentro de las actividades institucionales, se hace necesario contar con herramientas que permitan discernir sobre posibles factores que podrían influir en el desempeño académico y de la personalidad de los educandos en el entorno escolar. Por tanto, surge esta investigación como una puerta que posibilite la detección de los posibles trastornos de personalidad, como uno de los factores que puede afectar los procesos educativos de los estudiantes. Dicha investigación está dirigida a estudiantes que, o bien tienen un diagnóstico confirmado o se presume que lo puedan presentar. Esta investigación pretende facilitar la creación de un sistema de detección de posibles trastornos de personalidad, para ello se pretende, a través de algoritmos tipo Inteligencia Artificial (AI), la presentación y elaboración de diversos test que permitan la detección temprana de posibles trastornos de personalidad que podrían o no influir sobre el desarrollo social, cultural y académico de los estudiantes. A su vez, se espera que la investigación pueda ser utilizada a futuro, como estrategia de mejora a través del direccionamiento estratégico.
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español El propósito de esta investigación es desarrollar una nueva metodología de dirección de proyectos de construcción en Panamá, en donde los procesos de los métodos tradicionales sean fortalecidos con técnicas ágiles para lograr proyectos de construcción más dinámicos, eficientes, orientados a resultados y exitosos. Las empresas constructoras en Panamá no cuentan con profesionales, procesos ni la cultura organizacional necesaria para lograr los resultados esperados, existe una deficiente dirección; esto origina proyectos no culminados dentro del plazo, costo ni con la calidad esperada, otros no se terminan, gastos inasumibles, mala imagen empresarial, penalizaciones, pérdida de clientes, conflictos internos y externos. El origen del problema es que en Panamá no existe una metodología aplicable por los profesionales como guía general para proyectos de construcción. Esta investigación será descriptiva, utilizando el método inductivo, se partirá de normativas internacionales de metodologías tradicionales y ágiles actualmente aplicadas separadamente en el campo de dirección de proyectos. Mediante la presente investigación, se desarrollará una metodología híbrida en la que lo tradicional y lo ágil se complementan, con dicha integración se espera lograr gestiones robustas que incrementen la posibilidad de éxito en los proyectos de construcciones panameñas. El enfoque será mixto integrando datos cuantitativos y cualitativos. En esta investigación, se utilizará como base la Norma Internacional “Directrices para la Dirección y Gestión de Proyectos, ISO 21500”, que proporciona una descripción de alto nivel sobre conceptos y procesos de dirección de proyectos; los que se integrarán con conceptos y técnicas de metodologías ágiles. Al culminar esta investigación se espera validar una metodología híbrida de dirección para proyectos de construcción más dinámica y flexible, que permita a los directores planificar, ejecutar y dirigir más adecuadamente los proyectos de construcción en Panamá; logrando proyectos más exitosos, mayores beneficios económicos para las empresas constructoras, clientes más satisfechos y profesionales más capacitados. Frangakis Cano, Yaiseth yaiseth.frangakis@doctorado.unini.edu.mx
Desarrollo de Metodología Híbrida de Dirección de Proyectos, Fundamentada en La Norma Internacional Une-Iso 21500, complementada con Métodos Ágiles. Caso: Aplicación a Construcciones de Panamá.
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español En el mundo actual tanto internet como las TIC juegan un rol crucial en todos los aspectos de la sociedad. Con el desarrollo de las redes sociales se ha cambiado el modo de comunicarse, esto no excluye a los ámbitos educativos, en el marco del e-learning se ha dado el surgimiento de las redes sociales educacionales, las cuales son una herramienta que permite superar barreras espaciales y temporales. Se aplicó un modelo de gestión del conocimiento a estudiantes del área de programación de tres universidades privadas en Bogotá, Colombia, tomando una muestra de 76 estudiantes, de los cuales se toma un grupo experimental y un grupo control, se realizan evaluaciones cuantitativas de aspectos como la participación de los estudiantes y su rendimiento académico, además de una valoración cualitativa del modelo que fue aplicada a estudiantes y docentes del grupo experimental. Se observa que el modelo mejora la participación tanto grupal como individual, así como el desempeño académico, facilitando además la ejecución del programa en el tiempo establecido y haciendo más fluida la comunicación entre estudiantes y docentes, se concluye que el modelo es superior con respecto al modelo tradicional y ampliamente aceptado tanto por estudiantes como docentes. Ángel Moreno, Augusto José augusto.angel@doctorado.unini.edu.mx
Desarrollo de un modelo de gestión de conocimiento a través de una red social educativa, en el área de programación de software, para las Instituciones de Educación Superior privadas en Bogotá, Colombia.
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Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La mora (Rubus glaucus Benth), una fruta de alta demanda en el mercado por su aporte nutricional y cualidades agroindustriales. En Ecuador, es cultivada por pequeños y medianos productores de la sierra. La provincia con el nivel de producción más alto en 2019 fue Tungurahua con el 39 % de la producción nacional y rendimiento de 7.46 t/ha. El consumo de mora ha disminuido por temor de consumidores de comprar una fruta que está relacionada altas aplicaciones de agroquímicos. El uso de éstos se relaciona con un mayor costo de producción; y, riesgo para el ambiente y salud de agricultores como también de consumidores. Como objetivo general tenemos el diferenciar el impacto ambiental y económico de la producción convencional y agroecológica de mora en Tungurahua, Ecuador. Se realizó una revisión del manejo agronómico de los cultivos de mora con los productores de Tungurahua a través de entrevistas. Se registró una base de datos, donde se detalló: área de cultivo, agroquímicos utilizados detallando ingrediente activo y su concentración, número de aplicaciones y dosis de producto. En base a esta información se determinó la tasa de impacto ambiental de cada uno de los agricultores entrevistados. Se determinó la rentabilidad de cada agricultor entrevistado, determinando la tasa interna de retorno, periodo de recuperación de inversión y valor actual neto. Se obtuvieron los siguientes resultados y conclusiones. Se obtuvo una reducción del 24.54% de impacto ambiental con un manejo limpio en comparación con un manejo convencional del cultivo de mora. Al realizar el cálculo de indicadores de rentabilidad, los resultados nos proporcionaron excelentes resultados para inversión en este cultivo, como también el tiempo de recuperación de la inversión nos indica que en definitiva el cultivo es factible y vale la pena la inversión. Barona Martínez, Darío Paúl dabadray@hotmail.com
Desarrollo de un plan de manejo agroecológico de mora (Rubus glaucus Benth) en la provincia de Tungurahua, Ecuador.
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Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En el Ecuador, una de las enfermedades de mayor preocupación es la diabetes mellitus por la cantidad de personas que la padecen y el número de fallecidos que se le atribuyen. En el año 2019 los hospitales declararon un total de 16.621 pacientes con Diabetes y según el registro estadístico de defunciones emitido por el INEC, es considerada como segunda causa principal de muerte del país al presentar una tasa de letalidad del 6.7% con un total de 4.890 fallecidos, justo por debajo de las enfermedades isquémicas del corazón que reportó una tasa letal del 11.7% representada por un total de 8.574 fallecidos. Por otro lado, a pesar de la influencia del ámbito genético, la alimentación juega un papel muy importante tanto para su desarrollo en una persona sana como para que aquella persona que la padece logre tener control de esta y pueda mantener un buen estilo de vida; sin embargo existen muchas razones por las que una mala alimentación es adquirida, una de ellas es la escasa cantidad de alternativas de alimentos pensados para el cuidado de la salud del consumidor o destinados a un sector específico de personas como es el caso de las personas diabéticas que debido a determinada actividad o rutina de ejercicio se ven limitadas a beber agua en lugar de las bebidas hidratantes del mercado debido al aporte de azúcar que estas brindan y que pueden generar un efecto adverso como la hiperglucemia al ser consumida en exceso. Ante esto, el presente trabajo tiene como objetivo el desarrollo de una bebida isotónica a base de fibra prebiótica soluble y determinar su efecto en la hidratación y en los niveles de glucemia de personas diabéticas tipo 2 como prototipo de nueva alternativa de recuperar electrolitos y mantener la salud intestinal sin inducir a hiperglucemia. Para este fin se realizó una investigación que permitió conocer los tipos de bebidas hidratantes, su composición y el papel de una buena hidratación en el organismo, así como también explorar las alternativas que el mercado local ofrece para la hidratación de personas diabéticas mediante una visita de campo a supermercados y una encuesta que permitió identificar el conocimiento de las personas sobre este tipo de productos. Finalmente, se logró desarrollar la bebida planteada pero sin embargo no fue posible cumplir el objetivo propuesto ya que la bebida desarrollada al ser comparada con el agua estadísticamente, no presentó diferencias significativas en el efecto sobre los indicadores del nivel de hidratación, es decir, los resultados sanguíneos obtenidos mostraron una pequeña diferencia en sus valores post-ingesta reflejando un descenso de la osmolalidad, pero de manera estadística no fueron significativos dichos efectos, por lo que se recomienda realizar una reformulación del producto y ampliar el tamaño de muestra en un posterior estudio para tener resultados mucho más reales. Medina Salguero, José Fernando jose.medisalge@hotmail.com
Desarrollo de un prototipo de bebida isotónica a base de fibra prebiótica soluble y estudio de su efecto a nivel glucémico y capacidad hidratante en personas con Diabetes Mellitus tipo 2.
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Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Es de conocimiento general que, debido a la coyuntura, la sociedad mexicana ha tenido que usar capital propio para poder generar riqueza y dar empleo a aquellas personas perjudicadas por la salida de empresas extranjeras del país. Es a razón de esta problemática que se realiza esta investigación, ya que se busca dar a conocer la importancia de que se emplee un sistema de gestión de calidad durante la administración del emprendimiento. Es por ello que en los próximos apartados se va a formular una investigación para conocer si el sistema de gestión influye en el éxito de los emprendimientos. En este caso se ha buscado la correcta literatura para dar a conocer el marco teórico y se definió que la metodología sería de carácter no experimental y longitudinal tomando una muestra no probabilística por conveniencia.Esta investigación ha tenido interesantes resultados a partir de las variables de la hipótesis, los cuales pueden ser analizados en posteriores trabajos. Estas variables que se han investigado están ligadas al éxito a partir de la experiencia y uso y conocimiento del sistema de gestión. Así como también, se ha analizado la importancia de los beneficios que puede otorgar un sistema de gestión y el empleo de métricos a fin de utilizar la mejora continua en los procesos. Al haber recopilado, analizado y comparado la información con otras investigaciones, se puede suponer que el sistema de gestión podría conseguir que los emprendimientos sean exitosos si se emplea adecuadamente, Palabras clave: Sistema de gestión; éxito; emprendimientos; calidad; fracaso. Salinas Reséndez, Rosbel rosbelsalinas_95@hotmail.com
Desarrollo de una estructura empresarial para pequeñas y medianas empresas enfocada en un sistema de gestión.
Materias > Ingeniería
Materias > Alimentación
Materias > Educación física y el deporte
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Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La alimentación saludable ha cobrado relevancia en los últimos años de manera acelerada dentro de la sociedad y sobre todo en los últimos días por el caso de la COVID-19, los consumidores cada vez exigen alimentos sanos y de calidad, y a esto se le añade la búsqueda de propiedades benéficas para el organismo, quedando las opciones comerciales por debajo de las expectativas del usuario. Siendo el sector infantil unos de los más expuestos a la entropía alimentaria por alimentos no saludables, este trabajo prende aportar una alternativa con mejores características en comparación de los productos comerciales de fácil acceso en las escuelas primarias, por lo que el objetivo consistió en desarrollar una galleta con harinas de haba (Vicia faba), chapulines (Sphenarium purpurascens charpentier), y totomoxtle de maíz (Zea mayz) con dos variantes vainilla y nuez con arándanos se sustituyó el azúcar por el jarabe de agave para que tenga mayor funcionalidad y que brinde beneficios a la salud. Se utilizaron como base para la composición de la galleta harinas de haba, chapulín, y totomoxtle, las cuales proporcionan funciones benéficas. Al presentar propiedades antioxidantes, fibra y prebióticos. Para buscar un mejor balance entre composición y sabor se diseñaron dos formulaciones diferentes modificando los porcentajes de harina de haba, chapulín y totomoxtle en el producto. Ya elaboradas las variantes de la galleta estas se dieron a probar a un grupo de colégialos de entre 9 y 11 años de edad de un centro educativo, los cuales calificaron ambos productos según las sus características organolépticas y eligieron a la galleta número 2 como preferida. Hernández Loaiza, Luis Manuel kimistilla82@hotmail.com
Desarrollo de una galleta con harinas de haba (Vicia faba), chapulines (Sphenarium purpurascens charpentier) y totomoxtle de maíz (Zea mayz) y evaluación sensorial en niños de la Primaria Enrique C. Rebsamen de Oriental Puebla.
Descarte incorrecto de máscaras em tempo de pandemia de covid-19.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés To address the current pandemic, multiple studies have focused on the development of new mHealth apps to help in curbing the number of infections, these applications aim to accelerate the identification and self-isolation of people exposed to SARS-CoV-2, the coronavirus known to cause COVID-19, by being in close contact with infected individuals. The main objectives of this paper are: (1) Analyze the current status of COVID-19 apps available on the main virtual stores: Google Play Store and App Store for Spain, and (2) Propose a novel mobile application that allows interaction and doctor-patient follow-up without the need for real-time consultations (face-to-face or telephone). In this research, a search for eHealth and telemedicine apps related to Covid-19 was performed in the main online stores: Google Play Store and App Store, until May 2021. Keywords were entered into the search engines of the online stores and relevant apps were selected for study using a PRISMA methodology. For the design and implementation of the proposed app named COVINFO, the main weaknesses of the apps studied were taken into account in order to propose a novel and useful app for healthcare systems. The search yielded a total of 50 apps, of which 24 were relevant to this study, of which 23 are free and 54% are available for Android and iOS operating systems (OS). The proposed app has been developed for mobile devices with Android OS being compatible with Android 4.4 and higher. This app enables doctor-patient interaction and constant monitoring of the patient's progress without the need for calls, chats or face-to-face consultation in real time. This work addresses design and development of an application for the transmission of the user's symptoms to his regular doctor, based on the fact that only 16.6% of existing applications have this functionality. The COVINFO app offers a novel service: asynchronous doctor-patient communication, as well as constant monitoring of the patient’s condition and evolution. This app makes it possible to better manage the time of healthcare personnel and avoid overcrowding in hospitals, with the aim of preventing the collapse of healthcare systems and the spread of the coronavirus. Herrera Montano, Isabel; Pérez Pacho, Javier; Gracia Villar, Santos; Aparicio Obregón, Silvia; Breñosa, Jose y de la Torre Díez, Isabel SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, santos.gracia@uneatlantico.es, silvia.aparicio@uneatlantico.es, josemanuel.brenosa@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Descriptive Analysis of Mobile Apps for Management of COVID-19 in Spain and Development of an Innovate App in that field.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Español Patient care and convenience remain the concern of medical professionals and caregivers alike. An unconscious patient confined to a bed may develop fluid accumulation and pressure sores due to inactivity and deficiency of oxygen flow. Moreover, weight monitoring is crucial for an effective treatment plan, which is difficult to measure for bedridden patients. This paper presents the design and development of a smart and cost-effective independent system for lateral rotation, movement, weight measurement, and transporting immobile patients. Optimal dimensions and practical design specifications are determined by a survey across various hospitals. Subsequently, the proposed hoist-based weighing and turning mechanism is CAD-modeled and simulated. Later, the structural analysis is carried out to select suitable metallurgy for various sub-assemblies to ensure design reliability. After fabrication, optimization, integration, and testing procedures, the base frame is designed to mount a hydraulic motor for the actuator, a DC power source for self-sustenance, and lockable wheels for portability. The installation of a weighing scale and a hydraulic actuator is ensured to lift the patient for weight measuring up to 600 pounds or lateral turning of 80 degrees both ways. The developed system offers simple operating characteristics, allows for keeping patient weight records, and assists nurses in changing patients’ lateral positions both ways, comfortably massage patients’ backs, and transport them from one bed to another. Additionally, being lightweight offers reduced contact with the patient to increase the healthcare staff’s safety in pandemics; it is also height adjustable and portable, allowing for use with multiple-sized beds and easy transportation across the medical facility. The feedback from paramedics is encouraging regarding reducing labor-intensive nursing tasks, alleviating the discomfort of long-term bed-ridden patients, and allowing medical practitioners to suggest better treatment plans Shafi, Imran; Farooq, Muhammad Siddique; De La Torre Díez, Isabel; Breñosa, Jose; Martínez Espinosa, Julio César y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, josemanuel.brenosa@uneatlantico.es, ulio.martinez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Design and Development of Smart Weight Measurement, Lateral Turning and Transfer Bedding for Unconscious Patients in Pandemics.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La identificación de desperdicios de producción o actividades que afectan a los procesos de producción, con la finalidad de reducirlos o eliminarlos, es un esfuerzo que las organizaciones, de todo tipo, realizan para mejorar su sistema de producción, incrementar su rentabilidad y productividad, y además reducir costos. En este sentido y con base en lo expuesto, en este proyecto de investigación de diseño no experimental, con un enfoque cualitativo y cuantitativo, de tipo documental, descriptivo y evaluativo, se realizará un trabajo de observación en el lugar de los hechos con el fin de identificar los desperdicios de producción (sobreproducción, movimiento, espera, transporte, sobre proceso, stock o inventario, defectos) presentes en el proceso de preparación de canastas agroecológicas del Centro de Acopio de Productos Agropecuarios de la Compañía de Economía Mixta AGROAZUAY GPA, en la ciudad de Cuenca, Ecuador, así como, describir las características que acompañan a estos desperdicios, y a partir de esto, analizar los efectos de los desperdicios identificados en el proceso de estudio. Una vez situados en este punto y como parte complementaria de la investigación, se diseñará una propuesta para reducir estos desperdicios de producción que se encuentran presentes en el proceso sobre el cual se investiga. Rea Parra, Pablo Humberto pablorhea@hotmail.com
Desperdicios de producción en el proceso de preparación de canastas agroecológicas del centro de acopio de productos agropecuarios de la compañía de economía mixta AGROAZUAY GPA, en la ciudad de Cuenca, Ecuador.
Determinación de la Calidad del agua del rio Chirapi (Quito-Ecuador) mediante índices de calidad del agua (ICA).
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Según Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura (IICA, 2015), en Costa Rica se ocupa un 41,7% del territorio en actividades agropecuarias. Las mismas han sido señaladas por su fuerte emisión de gases de efecto invernadero (GEI); sin embargo, dicha actividad promueve la formación de reservorios de carbono en el suelo. Por medio de la producción de materia seca neta fotosíntesis y su posterior deposición como materia orgánica; esto causa una relación entre la ganadería y el cambio climático, al lograr que parte de los GEI se depositen en el suelo.Se realizaron comparaciones entre tres diferentes usos de suelo (bosque, cultivos perenes, semi perennes y anuales) por medio de calicatas. Se dio a conocer el porcentaje de carbono, densidad aparente y carbono orgánico total del suelo a cada 20 cm de profundidad en cada calicata. Se tenía el conocimiento que podían existir diferencias entre los diferentes escenarios, sin embargo, la intención del proyecto fue conocer el cuanto, en un tiempo definido, dependiendo del uso de suelo. El estudio se realizó en la finca FEIMA-Turrialba, Costa Rica; en un suelo Anthrosol con una particularidad, el cual el material parental, viene de otro sitio, precisamente donde se encuentra la represa de Angostura, en Turrialba, Cartago, Costa Rica. El material en su momento llegó por medio de maquinaria y el ser humano hace aproximadamente 20 años. Ha sido del mismo propietario y el uso al suelo ha sido el mismo desde que se formó. Esta particularidad permitió definir y realizar una comparación en igualdad de condiciones y tiempo en los diferentes escenarios. El suelo con la cobertura de cultivo semi perenne (banano), fue el obtuvo mayor porcentaje de carbono en los primeros 20 cm, seguidamente por los cultivos anuales. En cuanto la variable de la densidad aparente, no hubo diferencias significativas en ninguna comparación de las coberturas. Obteniendo resultados entre 1.1-1.3 g/cm3 indicando que no hay compactación en el suelo sin importar la cobertura en donde se encuentre. En referencia al carbono orgánico total, cobertura con cultivo semi perenne fue el que obtuvo mayor cantidad de COS, un total de 169 ton/ha, seguido por los cultivos anuales de 154 ton/ha. Rojas Solano, Jennifer jrsolano93@hotmail.com
Determinación del aporte de carbono en suelos con cultivos anuales, semi perennes y perennes en comparación con un bosque en La FEIMA, Turrialba, Costa Rica.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El trabajo a continuación ha tenido un diseño metodológico de tipo cuantitativo. Esta idea nació básicamente con el objetivo de poder determinar en una comunidad de amigos situada en la Localidad de Tárrega, cuál era el impacto de nuestros hábitos de la vida cotidiana en el medio ambiente. A través de este apartado se ha trazado un punto de partida para entender qué es la huella de carbono y qué significa el enfoque personal, así como qué tipo de emisiones se contemplaron para el caso de estudio. Así mismo se procedió a realizar el análisis de la población de estudio. A posteriori se encontraron posibles alternativas modificando sustancialmente nuestros hábitos en el hogar y fuera de él. Uno de los caminos para disminuir el impacto de la huella de carbono ha sido tomar conciencia con información de lo sucedido, para poder pasar de la intención a la acción, por nuestro bien y por el de todos los seres que vivimos en el planeta. El momento para tomar medidas es Hoy. Así mismo importante trabajar sobre la educación de los seres humanos, sino todo lo bueno que se haya efectuado en esta instancia la próxima generación lo truncará por falta de información-concientización Barberá, Santiago Joaquin barbera1984@hotmail.com
Determinación del impacto de la huella de carbono desde un enfoque personal en la comunidad de amigos en Tárrega.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En la presente investigación se realizó un Diagnóstico y propuesta del modelo Z2 Altman en la empresa Constructora Etinar S.A. de la ciudad de Guayaquil-Ecuador en el periodo 2017 -2020, en donde se verificó la situación económica y financiera de la empresa durante el periodo antes mencionado. A partir de ello, se tuvo como objetivo, elaborar un diagnóstico financiero y una propuesta a futuro de poder aplicar en la empresa el modelo econométrico Z2 Altman y así detectar si la misma estaría en una posible bancarrota o insolvencia financiera. La metodología que se aplicó es el trabajo de campo y documental, en la primera técnica se efectúa una entrevista al gerente general y contador general de la empresa para así contar con información valiosa que pueda ayudar con la aplicación de cada uno de los objetivos planteados y en la segunda técnica se realiza el análisis vertical, horizontal y los ratios financieros del balance de situación y cuenta de resultados. Los resultados obtenidos permiten rebelar la situación financiera de la empresa, en donde se encuentra económicamente con cierta variabilidad pero estable durante todo el periodo, identificando que el año 2017 fue el mejor de todos ya que el total de sus activos fue de $32.132.243,00 con utilidad neta de $940.322,00 siendo el de mayor crecimiento durante los 4 años y referente a la aplicación del modelo Z2 Altman se alcanzó resultados muy interesantes en donde la empresa para el año 2017 estuvo en zona gris pero no en peligro de quiebra y el resto de años no tuvo ningún peligro de quiebra, es decir los resultados fueron muy positivos. Se determina que el modelo econométrico Z2-Score de Edward Altman usa una técnica estadística de nombre análisis discriminante múltiple lo cual es totalmente práctico y de fácil aplicación, en donde sus resultados nos permiten conocer el escenario económico durante el periodo 2017 – 2020 suministrando información positiva para la toma de decisiones de los accionistas y directivos de la empresa Etinar S.A. concluyendo que es totalmente viable y necesario aplicar este modelo en un futuro. Zambrano Tapia, Jonathan David catjonathann@hotmail.com
Diagnóstico y Propuesta del Modelo Z2 Altman en la Empresa Constructora Etinar S.A. de la Ciudad de Guayaquil-Ecuador en el periodo 2017-2020.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La construcción de las diferentes obras civiles que se adelantan hoy en día tiene como unos de sus tantos objetivos satisfacer las necesidades básicas de la población, mejorando notablemente el entorno y la calidad de vida. Sin embargo, todos estos objetivos se ven afectados notoriamente por el impacto ambiental negativo generado por el mal manejo residuos de construcción y demolición resultantes. El gran volumen de RCD generados por esta actividad, ha venido afectando de alguna forma, áreas de importancia ecológica en el ambiente como el agua, el suelo, el aire; deteriorando así la calidad de estos recursos naturales y la calidad de vida de la población. (Zapata, 2016).En la ciudad de San Francisco de Macorís no se aplica una política de manejo de dichos residuos, ni existen escombreras o centros de acopio donde poder tratarlos y se puede observar en diversos solares baldíos y otros puntos de la ciudad donde estos desechos son depositados sin ningún manejo ambiental, por lo que se propuso Realizar el diagnostico y propuesta para la gestión de los residuos de construcción y demolición en San Francisco de Macorís, República Dominicana, para lo que cual se realizaron dos encuestas a los principales generadores de residuos que son las casas constructoras. Se identificaron tres puntos estratégicos donde establecer los centros de acopio que se proponen, los cuales se determinaron siguiendo algunos criterios básicos ambientales y sociales.A través de la aplicación de las encuestas se determinó que los principales residuos generados en la ciudad son los de Madera y Hormigón, de manera que estos están presentes en el 100% de las obras de la ciudad. La generación de residuos de construcción y demolición oscila en una media entre 204 y 417 m3 por mes. En base a la falta de normativas que regulen el manejo de los RCD lo cual expresaron las casas constructoras en en las encuestas se propuso la elaboración e implementación de una política municipal para la buena gestión de estos Infante Balbi, Amaury José amaury17111994@gmail.com
Diagnóstico y propuesta para la gestión de los residuos de construcción y demolición en San Francisco de Macorís, República Dominicana.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La diversidad de actividades industriales en la actualidad, incorporan en sus procesos el uso constante de agua ya sea como materia prima o como un recurso adicional para llevar a cabo sus procesos; este uso constante repercute en un deterioro en la calidad de esta una vez ha terminado el proceso productivo, por lo que es responsabilidad de cada empresa el tratamiento de las aguas residuales generadas para no alterar los ecosistemas ni generar impactos ambientales negativos. En el caso del sector petrolero el agua es un subproducto generado a partir de la extracción de petróleo y gas de los pozos productores, y es catalogada como el mayor producto contaminante del proceso productivo, debido a la cantidad diaria producida y a sus características fisicoquímicas y biológicas que hacen complejo su tratamiento y disposición final. En este documento; el estudio se centra en el diseño de una planta de tratamiento de aguas residuales adaptable a las características fisicoquímicas y biológicas del agua de producción de campo platanillo, generando así una reestructuración, nuevo diseño o complemento de la planta de tratamiento de inyección de agua (PIA) ya existente. La metodología desarrollada para el proyecto se realiza bajo enfoque cuantitativo y cualitativo y bajo el esquema de diseño de proyecto, del tipo cuasiexperimental, con un corte transversal; mediante el cual se presenta la oportunidad y necesidad de mejora de la planta de tratamiento de aguas de formación de campo, para mejorar las características del efluente a inyectar, reduciendo los impactos ambientales negativos que surgen al momento de la inyección del agua al pozo inyector establecido en campo y aumentando la eficiencia del proceso de tratamiento, aprovechando el agua tratada para usos sostenibles como riego, uso agrícola o vertimiento a cuerpos de agua.En el desarrollo del trabajo se centra al lector en la normatividad ambiental aplicable en Colombia, fundamentos de pretratamientos, tratamientos primarios, secundarios y terciarios; así como en las características de los fluidos provenientes de pozos productores, para posteriormente entrar en el proceso de caracterización del agua de formación de campo platanillo, el diseño de la planta de tratamiento y la evaluación de los resultados a través de la simulación del proceso con ayuda de los resultados obtenidos de la caracterización del efluente.Finalmente se simula el proceso con ayuda del software GPS-X, utilizando el modelo estacionario y variables cinéticas y estequiométricos establecidas por defecto en el programa; estableciendo en el tratamiento etapas de pretratamiento, tratamiento primario, secundario y tratamiento terciario; como parte final se proponen como estrategias para el uso sostenible del agua de formación, actividades como riego, uso agrícola, reutilización en actividades propias de campo; así como también se recomienda que las opciones de vertimiento y reinyección deben ser actividades consideradas entre las ultimas opciones de destino de efluentes. Palacios Jacome, Ferney Rigoberto ferpal87@hotmail.com
Diseño de la planta de tratamiento de agua de formación proveniente de pozos productores de hidrocarburos aplicable para campo platanillo – plataforma sur 09 ubicado en Puerto Asís, cuenca del Putumayo – Colombia.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Inversiones MR, S.A. de C.V. es una empresa familiar fundada en 2004, ubicada en El Salvador, Centroamérica que se dedica a brindar servicios de ingeniería térmica.En sus inicios solamente se ofrecían servicios de mantenimiento y reparación de calderas de vapor y con el paso del tiempo se han ido agregando servicios y productos a disposición de sus clientes.Como complemento al mantenimiento y reparación de calderas, se invirtió en la compra de analizadores de combustión para ofrecer el servicio de lectura, análisis y emisión de certificados de gases de combustión en calderas para cumplimiento de normativas que marcan los límites para la emisión de gases al medio ambiente.Por tratarse de una empresa familiar en un principio el fundador fue quien se capacitó para el manejo de los analizadores y luego su hijo también recibió capacitaciones en la fabrica de analizadores de gases Bacharach en Pittsburgh, PA en Estados Unidos. Dicha marca es distribuida por la empresa desde 2012.Por motivos de costos y desconocimiento sobre trámites de exportación se coordinaba un viaje anual para calibrar tanto analizadores propios de la empresa como analizadores propiedad de algunos clientes para quienes era complicado coordinar la disponibilidad de enviar sus analizadores por lo que se decidió montar un laboratorio de calibración local avalado por el fabricante.Debido a que solamente personal limitado tuvo la oportunidad de capacitarse con el fabricante para la reparación, mantenimiento y calibración de los equipos estas actividades están limitadas a la disponibilidad de tiempo de estas personas quienes desempeñan labores gerenciales-administrativas por lo que es necesario transferir los conocimientos y delegar en otros empleados las labores del laboratorio de calibración.Por lo tanto resulta de suma importancia diseñar un manual de procedimiento para la gestión del laboratorio de calibración de analizadores de gases de combustión que sirva como guía técnica para el o los empleados encargados de brindar los servicios de calibración puedan brindar los servicios contando con la supervisión del personal originalmente capacitado para dicha labor.El diseño de la investigación fue no experimental ya que los fenómenos observados fueron tomados tal como se dan en su contexto natural, además fue de tipo descriptivo ya que el fin de estudio es describir los procesos que lleva a cabo la organización. Considerando la información obtenida con antelación, la investigación inicialmente fue exploratoria ya que se investigaron los problemas que existen en la organización, lo cual reveló el funcionamiento de la empresa para posteriormente sugerir soluciones. Se realizó una encuesta a los clientes actuales para evaluar su apreciación sobre los servicios brindados dando resultados favorables a la empresa. Recinos Melgar, Eduardo Emmanuel eduardo.recinos@inversionesmr.com
Diseño de manual de procedimientos para laboratorio de calibración de analizadores de gases de combustión de la empresa Inversiones MR, S.A. de C.V.
Diseño de un Centro de Gestión Integral de Residuos Sólidos Urbanos Voluminosos para el Área Metropolitana de Misiones, Argentina.
Diseño de un Generador Alternativo de Energía Eléctrica, para Iluminación en el Sector Industrial Pesquero de Chanduy, Ecuador.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En el proyecto final presentado se expone el diseño de un Sistema Integrado de Gestión de Calidad y Seguridad y Salud en el trabajo para la empresa “Industria de Alimento Don Pancito S.A.S.”, ubicada en la ciudad de Barranquilla, Colombia, aplicando un diagnóstico inicial que busca identificar el cumplimiento de la normatividad vigente. Los Sistemas de gestión de Calidad en la actualidad se han convertido en una necesidad en un mercado globalizado así mismo la gestión en la seguridad y salud en el trabajo (SST) es una obligación legal y social para todas las organizaciones, adicionalmente estos sistemas brindan ventajas competitivas para las empresas y sus trabajadores. Es por ello que el diseñar un Sistema Integrado de Calidad y Seguridad y Salud en el trabajo se considera un elemento fundamental para el éxito de cualquier organización y así lo ha entendido la alta gerencia de la empresa Industria de Alimento Don Pancito S.A.S, objeto del desarrollo del proyecto Final. Para poder entrar en el mercado global, es necesario implementar sistemas de gestión, no solo para competir, si no para poder responder a la creciente demanda del mercado y poder brindar los estándares de calidad del producto, medio ambiente, seguridad y salud ocupacional, los cuales trabajan en el mantenimiento y mejoramiento continuo. La Industria de Alimento Don Pancito S.A.S., con el propósito de lograr productos con altos estándares de calidad decidió implantar un sistema integrado de gestión de calidad con base en cuatro normas de referencia las cuales son BPM, normas HACCP, la norma ISO 9001:2015 y la norma ISO 45001, que se desarrollaran en conjunto para lograr garantizar la inocuidad de sus productos, satisfacer las necesidades del cliente y ser competitivos en el mercado global. Así mismo el diseño propuesto encuentra su justificación al plantearse necesidades de conducir procesos estratégicos, operacionales y de apoyo a fin de fomentar la mejora continua e integración de todas las áreas internas de la organización. También busca dar cabida a todos los entes que interactúan con la organización y deben obtener satisfacción de la organización. Esto se logra, mediante el apego de la organización a una misión, visión, valores para asegurar encaminar la organización en este sentido. Molina Arteta, Angie Melissa artetangie@gmail.com
Diseño de un Sistema Integrado de Gestión de Calidad y Seguridad y Salud en el trabajo en la empresa Industria de Alimento Don Pancito S.A.S.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La seguridad vial y los accidentes de tránsito están relacionados a diferentes causas la cuales se pueden evitar con la implementación y desarrollo de estrategias que permitan mitigar la ocurrencia de estos. Neumática del Caribe tiene establecido un plan estratégico de seguridad vial, el cual mediante los diferentes pilares permite que se lleven a cabo las diferentes actividades dentro de la organización logrando mitigar los accidentes laborales en seguridad vial, así mimo la empresa tiene implementado un sistema de gestión de calidad basado en la norma ISO 9001:2015 y un sistema de gestión de seguridad y salud en el trabajo ISO 45001: 2018, dichos sistemas de gestión tienen la misma estructura y requisitos los cuales permiten su integración, así mismo estos sistemas tienen una estructura basada en el ciclo PHVA. Diseñar un sistema de gestión de seguridad vial permite la integración con los demás sistemas de gestión ya que tienen la misma estructura. Los resultados del diagnóstico de evaluación basado en los requisitos de la ISO 39001 permitió determinar cuáles son los requisitos que se deben implementar y cual es el porcentaje de cumplimiento en cada una de las fases del ciclo PHVA. Palabras clave: Seguridad vial, accidentes de tránsito, norma ISO, sistema de gestión. Solano Santos, Sonia Sofia sofia.solanosst@gmail.com
Diseño de un Sistema de Gestión de Seguridad Vial según ISO 39001 para la Empresa Neumática del Caribe S.A Colombia.
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La gestión del conocimiento es una disciplina académica, surge por el interés de gestionar en las organizaciones su activo intangible más valioso, el conocimiento, la aplicación en las instituciones de educación superior se ha incrementado en los últimos diez años. El propósito de esta investigación es diseñar un modelo de sistema de gestión de conocimiento (SGC) que aporte al mejoramiento de la calidad de la Universidad de Panamá, y en particular del Centro Regional Universitario de Veraguas (CRUV); se fundamenta en la revisión de literatura y una auditoría de conocimiento que busca determinar los requerimientos de información y conocimiento de los procesos de evaluación y acreditación institucional. Bajo el paradigma interpretativo, se utiliza el método de estudio de caso simple en una investigación transversal se describen cualitativamente los requerimientos necesarios para implementar una iniciativa de SGC. Los datos recopilados mediante entrevistas a directivos, coordinadores de facultad y/o escuela, y personal administrativo, se triangulan entre los diferentes grupos de informantes y mediante el análisis de documentos. Los resultados permiten describir el estado actual de los factores de éxito para la gestión del conocimiento (humanos, organizacionales, tecnológicos) y se sustenta el modelo de SGC propuesto, con el cual se orienta la integración de los diferentes sistemas de información existentes y la incorporación de nuevas herramientas de Tecnologías de Información y Comunicación (TIC) que faciliten los procesos de flujo del conocimiento (i.e. intercambio y representación del conocimiento). Gestionar el conocimiento de manera ordenada y responsable con el apoyo de las TIC, incidirá positivamente en la calidad de las funciones sustantivas de la institución y por ende tendrá un impacto en las transformaciones necesarias en la comunidad. La principal contribución es facilitar a los miembros de la institución el acceso, aplicación, retención y difusión del conocimiento institucional de manera eficiente y eficaz. Obtener una descripción de la situación actual de la gestión del conocimiento en la institución considerando aspectos humanos, organizacionales y tecnológicos, es una innovación y un aporte significativo en el mejoramiento del desempeño organizacional; de esta manera se potencia el conocimiento que reside en las personas y sus relaciones informales. Núñez Marín, Giannina giannina.nunez@doctorado.unini.edu.mx
Diseño de un modelo de gestión de conocimiento para el Centro Regional Universitario de Veraguas de la Universidad de Panamá.
Materias > Alimentación
Materias > Ciencias Sociales
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español Un problema principal en las MIPYMES agropecuarias, es establecer e implementar un modelo de gestión gerencial para aprovechar sus potencialidades e impulsar la innovación en las fincas, para subsanar tal carencia, se planteó como objetivo el diseño de un modelo de gestión adaptativo de proyectos como alternativa a la gestión gerencial de las MIPYMES agropecuarias del Norte de Santander (MANS), con base a los fundamentos del PMBOK7, y características específicas de su sistema de producción, para contribuir a la innovación, la transferencia de tecnología y la capacitación gerencial en las fincas. El nivel de investigación es correlacional, no experimental, se realizó entre los años 2020-2022. Respecto a la metodología es de enfoque cuantitativo. Los instrumentos de recolección de datos se aplicaron a cincuenta (50) gerentes agropecuarios en las Unidades de Producción Agropecuaria de Arroz, Café, y Piaractus brachypomus y Oreochromis sp., del Norte de Santander. Los resultados determinan correlación directa y estadísticamente significativa entre la falta de competencia de los gerentes y la falta de articulación con el sector público como factores que afectan la innovación en las MIPYMES agropecuarias (p < 0.05). Igualmente se evidenció correlación positiva entre la falta de competencias de los gerentes y la falta de articulación con el sector privado, la falta de transferencia tecnológica y gestión del conocimiento, como factores que afectan la innovación en las MIPYMES agropecuarias (p< 0.05). Asimismo, hay correlación positiva y estadísticamente significativa entre la falta de transferencia tecnológica y gestión del conocimiento, como factores determinantes de la poca innovación en estas empresas agropecuarias (p < 0.05). Se pudo determinar que la gestión gerencial, gerencial específicamente las competencias gerenciales se afectan y difieren significativamente respecto a las inversiones realizadas por los empresarios en el pago de servicios técnicos a universidades o instituciones, observándose una mayor falta de competencias gerenciales en aquellos empresarios que han invertido pocos recursos en la prestación de servicios técnicos (p < 0.05). Finalmente se diseñó el modelo de gestión adaptativa de proyectos a la gestión de las MIPYMES agropecuarias del Norte de Santander. Se concluye que la gestión adaptativa de proyectos es una alternativa adecuada a la gestión gerencial de las MANS. Contreras Rangel, Jael jael.contreras@doctorado.unini.edu.mx
Diseño de un modelo de gestión gerencial adaptado al PMBOK7 que permita innovar con éxito las MIPYMES agropecuarias del Norte de Santander.
Materias > Educación Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Esta investigación está enfocada en diseñar un plan de capacitación, encaminado principalmente, a la prevención de riesgos laborales dentro del sector de la construcción para la empresa denominada Flores y Castillo Constructores, S.A. de C.V., localizada en la ciudad de San Salvador, El Salvador. Dicha empresa se dedica a la ejecución de obras civiles, así como al área de mantenimiento y remodelación de infraestructuras de diferentes tipos. La metodología utilizada para esta investigación fue mixta, apoyándose tanto en métodos cuantitativos como cualitativos para la obtención de información de la población que se eligió para realizar la investigación, teniendo como resultado un proyecto de investigación, cuyas técnicas utilizadas fueron: la encuesta y la entrevista, para el área operativa se realizó la encuesta en tanto que para el área administrativa la entrevista. Se ha conseguido evidenciar la necesidad de la formación en cuanto a la prevención de riesgos laborales, ya que la mayor parte del personal no ha tenido una formación formal y desconoce sobre temas relacionados a la prevención de riesgos en los lugares de trabajo, principalmente aquellos referidos a las enfermedades profesionales. Se puede demostrar cuán importante es la formación a través de la capacitación para la prevención de riesgos laborales, ya que eleva el nivel de competencias técnicas y conductuales, que ayudan a los trabajadores a desempeñar de manera adecuada sus cargos, contribuyendo así a la disminución, control y eliminación de los factores de riesgos asociados al sector construcción. El personal de esta investigación está consciente que la capacitación es una parte importante en el desarrollo de sus actividades laborales. Además, se evidencia que hay desconocimiento de temas que se relacionan con la seguridad y salud ocupacional que son de relevancia para la prevención de riesgos, específicamente el tema de enfermedades profesionales, por lo que son temas que se incluyen en el plan de capacitación, como respuesta las necesidades detectadas durante la investigación. Finalmente, es importante que la formación del personal sea constante para que los resultados puedan generarse a niveles aceptables, considerando además las revisiones pertinentes al plan de capacitación diseñado, para que se cumpla la función del mismo. Rodríguez Velásquez, Ivonne Estela arq.ivonnerv@gmail.com
Diseño de un plan de capacitaciones para la prevención de riesgos laborales en la empresa del sector construcción denominada Flores y Castillo Constructores, S.A. de C.V., en la localidad de San Salvador, El Salvador.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Este proyecto trata sobre el desarrollo de una gestión ambiental de residuos sólidos y líquidos referidos una Planta Impresora, ubicado en la ciudad de Resistencia, Chaco Argentina. La realización del mismo fue basada en una búsqueda amplia de literaturas y normativas aplicables a los procesos de control de residuos peligrosos generados por las imprentas gráficas. Esta investigación busco fundamentar teóricamente la evaluación práctica, el inventario de residuos y plantear un sistema de gestión a través de las normativas existentes en Argentina para una Editorial, se estableció procedimientos para el correcto manejo y disposición final de los residuos peligrosos generados en la planta Cancelarich, Pablo Alejandro pablo_cancelarich@hotmail.com
Diseño de un plan de gestión ambiental de residuos solidos y líquidos referidos a una planta de impresión ubicada en el Gran Nordeste Argentino.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Esa investigación, se desarrolló en el Barrio Malvinas Argentinas, de la ciudad de Río Grande en la provincia de Tierra del Fuego. Está orientada en obtener información sobre antecedentes en el barrio con respecto a los residuos sólidos y también en diseñar un plan de gestión en donde se propongan estrategias de minimización de residuos sólidos para el barrio, en donde los habitantes se comprometan a cuidar el medio. Dentro de la ciudad de Río Grande, todavía no existe normativa alguna que regule ni la recolección de residuos diferenciada ni su posterior tratamiento, habiendo quedado atrasada en el tiempo con respecto a las nuevas metodologías que se aplican en el resto del país para ambos puntos. Por lo que esta investigación, tuvo como objetivo, indagar sobre lo que los habitantes conocen, y también incentivarlos a que, por sus propios medios, gestionen una minimización en la producción diaria de residuos sólidos utilizando acciones como el reciclaje y la reutilización de los materiales diarios, como también la separación de lo fermentable de lo no fermentable para producir compostaje, retribuyendo a la naturaleza con tierra rica en materia orgánica. El fin de esta investigación, fue concientizar a los habitantes, en primera instancia de este barrio, para que en un futuro no muy lejano y si así lo deseen, sea un tema a tratar por los políticos de turno, por lo que este trabajo pueda funcionar como puntapié inicial en el tema, donde se pueda dar la recolección diferenciada de los residuos, y también su posterior tratamiento. Sobre todas las cosas, que se genere un ida y vuelta entre los habitantes y las entidades correspondientes, donde se haga hincapié en la educación ambiental. Bais, Florencia Magali magaa.bais@gmail.com
Diseño de un plan de gestión para la minimización de residuos sólidos para los habitantes del barrio Malvinas Argentinas en la ciudad de Río Grande, provincia de Tierra Del Fuego, Argentina.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente proyecto corresponde a un plan de negocio para implementar un restaurante de comidas rápidas saludables, un negocio que resulta innovador en una Localidad, que en la actualidad no cuenta con un emprendimiento de este tipo, el cual consiste en ofrecer al público la comida rápida con controlados niveles de azúcar y colesterol en su elaboración.En la actualidad, los trabajadores del centro de Guayaquil viven su día a día de manera activa, destinando su limitado tiempo de almuerzo a conseguir comida rápida pero saturada en grasas y altos niveles de azúcar, lo que ha ocasionado un pico ascendente en diagnósticos de diabetes, triglicéridos y obesidad en la población.Los resultados de la investigación demuestran que la ciudad de Guayaquil es un mercado con una buena oportunidad para introducir productos de comida rápida.Los márgenes de utilidad son obtenidos en base a ganar el mercado por la opción que se brinda al cliente de una alimentación sana y rápida, ya que lo podrán disfrutar en el poco tiempo que tienen para almorzar en sus empresas, por ahora el nivel socioeconómico del lugar no permite manejar precios altos.Las estrategias planteadas según la información obtenida abordan las necesidades actuales de los trabajadores del sector como la calidad, seguridad y agilidad en el servicio. Vale indicar que la zona en donde se establecerá el primer local será en el casco bancario de la ciudad de Guayaquil.Por otra parte, se evidencia que el período de recuperación es menor a dos años y medio, además se presenta una TIR del 47,2% lo cual indica que el presente proyecto es viable de implementar. Así mismo, los datos económicos presentan un escenario bastante favorable dentro de la propuesta de implementar este emprendimiento en la ciudad más importante del Ecuador. Freire Cerezo, Harold Eduardo harold.freire@nrc.no
Diseño de un plan de negocios para la creación de un restaurante de comidas rápidas saludables en la ciudad de Guayaquil.
Materias > Psicología Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español |El Síndrome de Burnout también conocido como Síndrome del Quemado es una de las principales causas que está afectando a las personas en su medio laboral, por ello el presente proyecto tiene como finalidad diseñar un plan de prevención y control de estrés laboral dirigido al personal con el propósito de ayudar a manejar y disminuir los niveles de estrés laboral en la empresa TADEL S.A. El estrés laboral prolongado presenta problemas de gran deterioro en las capacidades fisiológicas y en la fase de agotamiento el personal reduce al mínimo sus capacidades de adaptación e interrelación con el medio, razón por la cual es conveniente tanto para la salud de los trabajadores como para la productividad de la empresa controlar el estrés laboral y evitar que el mismo desarrolle enfermedades psicosomáticas. El enfoque de la investigación es cuantitativo ya que identifica a través de la recolección y análisis de datos los niveles de estrés en las diferentes áreas de trabajo, así como la posible presencia de Síndrome de Burnout; el tipo de investigación es de campo, exploratoria y descriptiva, esto permitió recopilar, analizar y clasificar la información obtenida, mediante el empleo de tabulaciones se realizaron tablas y figuras que permitieron el diagnóstico del problema planteado. Como técnicas de investigación se aplicaron encuestas a todo el personal de la empresa a través del cuestionario de estrés laboral Método MBI (Inventario de Burnout de Malash) que valora las tres dimensiones del Burnout como el agotamiento emocional, despersonalización y la baja realización personal, con el fin de establecer los niveles de estrés al que están expuestos los trabajadores y de esta manera poder priorizar el desarrollo de los planes de acción, así también se realizaron entrevistas a los jefes de área para profundizar en la situación actual. Posterior al análisis de los datos obtenidos, se determinó que el nivel del Síndrome de Burnout en los colaboradores es bajo, sin embargo, se detectó un nivel alto en la dimensión de Baja realización personal que debe ser analizado para tomar las medidas correctivas necesarias de esta manera mejorar el bienestar y un mejor clima laboral alineado a la cultura organizacional de la empresa. La propuesta del proyecto plantea un programa de prevención y control de estrés que permita aumentar el rendimiento de los trabajadores y evidenciar a través de ello la calidad de trabajo con el cumplimiento de las metas de la empresa, así también permitirá cumplir con la normativa legal laboral evitando sanciones y denuncias. Soria Pinto, Maria Belen mabesoriapinto@hotmail.com
Diseño de un plan de prevención y control del estrés laboral del personal de Tadel S.A. de la ciudad de manta- Ecuador.
Diseño de un sistema basado en “Internet de las Cosas” para el monitoreo y administración de la red de distribución de agua potable.
Diseño de una Metodología de Transformación Digital que permita elevar la competitividad de las PYMES del sector logístico, caso: Perú.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente trabajo estuvo orientado al diseño de una planta de tratamiento de aguas residuales (PTAR) para la empresa Bioingeniería Autosustentable S.A. de C.V. en la ciudad de Metepec, Estado de México. Bioingeniería es una empresa dedicada al diseño, construcción, operación y mantenimiento de PTAR´S. A dicha empresa le es solicitado el diseño de una PTAR para sanear las aguas residuales de la industria de jugos denominada Jugos del Bajío dedicada al envasado de jugo o pulpa de fruta, dicha empresa de jugos tiene la necesidad de sanear sus aguas residuales para contribuir a un cuidado ambiental. Con este proyecto se busca cubrir la necesidad de sanear las aguas residuales generadas y al mismo tiempo se tiene la oportunidad de generar el proyecto para sanear las aguas residuales. El objetivo general fue diseñar una PTAR (diseño de un sistema de tratamiento de aguas residuales). Para el diseño de la PTAR se tomaron en cuenta diferentes situaciones que intervinieron en su desarrollo, como el caudal de descarga, características fisicoquímicas del agua residual, área disponible para la instalación de la PTAR. La metodología para el desarrollo de este proyecto tomo en cuenta la realización de análisis para la caracterización del agua residual, para la caracterización se contrató un laboratorio acreditado ante la Entidad Mexicana de Acreditación (EMA) dicho laboratorio utilizo como base el método de muestreo NMX-AA-003-1980, el muestreo se realizó de 6 muestras en un periodo de 24hrs debido a que así se recomienda en la NOM-002-SEMARNAT-1996 en su tabla 2 frecuencia de muestreo según el tiempo que opera el proceso productor de las aguas residuales. Se identificaron los parámetros a considerar para el diseño de la PTAR como Demanda Bioquímica de Oxígeno al 5to día (DBO5), Demanda Química de Oxigeno (DQO), Solidos Suspendidos Totales (SST) entre otros, así mismo la solicitud fue que el agua residual tratada cumpliera con la NOM-002-SEMARNAT-1996 dicha norma es para la descarga de aguas residuales tratadas y descargadas al sistema de alcantarillado municipal. Por lo que el contenido y estructura de dicho proyecto se genera con la caracterización del agua residual, se verifico la biodegradabilidad del agua residual para someterla a un proceso biológico de depuración, así mismo se analizó la presencia de agentes tóxicos, al mismo tiempo se generó un diagrama de bloques que nos ayudó a conocer que etapas del proceso son necesarias para adecuar el agua a las condiciones de saneamiento como lo son en pH y temperatura, dicho diagrama de bloques evoluciono hasta quedar plasmadoen un arreglo general el cual culmino con nuestro diseño de la PTAR, para llegar hasta esta evolución se pasó por el proceso de utilizar parámetros de diseño especialmente para el reactor y sedimentador los cuales son elementos base en el proceso de saneamiento, utilizando variables biocinéticas y otras, como lo son el coeficiente de crecimiento y decaimiento celular, tiempo medio de retención celular, relación alimento/microorganismo, ya que todo esto en conjunto proporcionaron las volumetrías necesarias para el sistema de tratamiento de aguas residuales. Nieves Galván, Alberto alberto_mexico@hotmail.com
Diseño de una PTAR industrial de envasado de bebidas no carbonatadas que contienen jugo o pulpa de fruta para la empresa Bioingeniería Autosustentable S.A. de C.V.
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Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Tomando en cuenta la relevancia en el proceso cognoscitivo de aprendizaje que tiene la experimentación en el laboratorio para la educación superior, se reconoce el papel fundamental que desempeña la División Administrativa de los Laboratorios en la institución de educación superior (IES) para la consecución de las metas trazadas en el marco del Plan de Desarrollo Institucional 2030, con el que se busca consolidar a la institución a través de la proyección, infraestructura, gestión, liderazgo y sostenibilidad financiera. Dando cumplimiento a los criterios trazados en dicho plan, en especial al “Desarrollo con Calidad y Gobernanza y Direccionamiento con Criterios de Efectividad”, se busca potenciar a la División Administrativa de los Laboratorios mediante una herramienta de gestión que reúna todas sus fortalezas actuales y fortalezca sus debilidades desde las perspectivas estratégicas de usuarios, financiera, aprendizaje e innovación y los procesos internos. Para ello, se realizó un diagnóstico preliminar del área teniendo en cuenta la participación de su personal que permitió detectar los puntos fuertes y aquellos en los que se debían reforzar o tomar decisiones de mejora; con ello, se elaboró el mapa estratégico para lograr encaminar las acciones estratégicas al logro de los objetivos institucionales y con ello, construir el Cuadro de Mando Integral para el área de estudio, herramienta con la que se logró traducir la estrategia, alineada con los objetivos trazados del Plan de Desarrollo 2030. Dicha herramienta será monitoreada y medida constantemente mediante la ficha de gestión elaborada para tal propósito y servirá para la toma de decisiones relevante futuras de la División. Pizza Londoño, Victoria Eugenia vicky146@gmail.com
Diseño del Cuadro de Mando Integral para la División Administrativa de Laboratorios en una institución de educación superior.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente proyecto busca diseñar el Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo para la empresa Subred Integrada de Servicios de Salud Centro Oriente E.S.E., que garantice la implementación y seguimiento del SSGT. Para esto, se tendrán directrices desde la OIT y la OMS en temas de seguridad y salud en el trabajo. Entendiendo a la problemática actual, este proyecto contribuirá a llenar ese vacío de conocimiento presentado tanto en la organización como en sus trabajadores y contribuirá al aprendizaje organizacional, a una sociedad que ve en los sistemas de salud la mejor elección y de cómo el estado debe garantizar el principio de salud colectiva. De esta forma se plantea como objetivo general, realizar el diseño del sistema integrado de gestión de seguridad y salud de los trabajadores SG-SST en la Subred Integrada de Servicios de Salud Centro Oriente E.S.E., ubicada en Colombia, en la Ciudad de Bogotá; con el fin de proteger la seguridad y salud de los trabajadores y como objetivos específicos, identificar la normatividad y legislación vigente en SST, realizar un diagnóstico situacional en cuanto condiciones de trabajo y salud para identificar el grado de cumplimiento con la aplicación de las normas resolución 0312 de 2019 y el decreto 1072 de 2015, diseñar en base a los resultados del diagnóstico situacional el SGSST, que incluya el compromiso gerencial y de sus trabajadores e implementar y evaluar el SG-SST a través de los indicadores de proceso, estructura y resultado. Para esta investigación se utilizó la no experimental de corte longitudinal, la población objeto de estudio fueron los 4871 trabajadores y colaboradores (1075 de planta y 3796 de contrato). El tipo de muestreo fue no probabilístico mediante muestreo por cuotas, para la ejecución del proyecto se utilizaron estudios exploratorios, descriptivos y explicativos. Como resultado de la aplicación de la matriz de la resolución 0312 de 2019, arrojó como resultado crítico, con un avance del 17,02 % y como plan de mejoramiento para el cumplimiento del 100% se elaboraron 11 documentos. Poveda Caicedo, Oscar ospovedaca29@hotmail.com
Diseño del Sistema Integrado de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo en la Subred Integrada de Servicios de Salud Centro Oriente E.S. E.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Las empresas del sector construcción representan altos índices de accidentabilidad dado la exposición a múltiples riesgos durante la ejecución de actividades rutinarias y no rutinarias, donde el Consorcio Seguridad MED 7042 no es ajena a esta problemática. Se realiza la propuesta de un Sistema de Gestión en Seguridad y Salud en el Trabajo de manera que incida positivamente en la tasa de ausentismo por accidentes de trabajo los cuales representan hoy día afectaciones a la programación de obra y por ende a los objetivos proyectados en los contratos adjudicados, siendo las altas por incapacidad laboral el principal problema que afecta la organización. El desarrollo del SG-SST inicia con un cuestionario proporcionado por la Resolución 0312 del 2019 (Estándares mínimos del SG-SST) del Ministerio del Trabajo, el cual permite realizar un diagnóstico inicial con el fin de evaluar el cumplimiento actual de los estándares del ciclo de mejora continua PHVA, realizado éste se logra identificar que existen una serie de falencias que afectan negativamente el cumplimiento de los parámetros establecidos en términos de normatividad legal vigente en el territorio nacional, identificado los aspectos a mejorar se prioriza y se inicia con el diseño del sistema de gestión de acuerdo a los lineamientos del Decreto 1072 del 2015 ( Reglamento único del sector trabajo) del Ministerio del Trabajo.Dada la implementación del SG-SST se evidencia un cumplimiento que pasa del 60,75% al 94,5% representando una optimización y evidente mejora del sistema, concluyendo que el desarrollo de las fases del ciclo de mejora continua PHVA permiten generar una cultura de seguridad y prevención al interior de la organización. Gonzalez Biojo, Jose Gerardo josegerardo0614@gmail.com
Diseño del Sistema de Gestión en Seguridad y Salud en el Trabajo para la empresa Consorcio Seguridad Med 7042 del sector construcción, en la ciudad de Medellín.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La seguridad y salud ocupacional constituye en la actualidad, una de las principales herramientas para salvaguardar la salud de los trabajadores de las diversas industrias a nivel mundial, siendo un arma muy importante en la detección oportuna de posibles factores de riesgo en el área laboral, creando programas que permiten eliminar dichos peligros mejorando de esta forma la calidad de vida laboral de los empleados. La empresa PIL S.A, dedicada a la prestación de servicios en varios sectores de la industria, se ha visto en la necesidad de aplicar un plan de seguridad y salud ocupacional, que proteja a sus trabajadores de eventos que pongan en riesgo su salud física y emocional. Resultados: se identificó los principales factores de riesgo laborales existentes en la empresa, y en base a ello se desarrollará un plan de salud y seguridad ocupacional. Tapia Lozada, Edwin Marcelo edwinmtl@gmail.com
Diseño del plan de implementación de un sistema de gestión de seguridad y salud en el trabajo empresa PIL SA.
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Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente diseño del plan de mejoramiento en el área administrativa de FURGONES EXPRESS la cual se dedica a la fabricación de carrocerías para vehículos automotores y fabricación de partes para vehículos, es organizar el área de dirección de la empresa, la compañía está conformada por más de 60 colaboradores incluyendo su propietario.La organización brinda a sus clientes productos con variedad en tamaños y materiales, colores contribuyendo al transporte de mercancías, alimentos, Y carga en el departamento de Antioquia. En el área administrativa se realizó un diagnóstico, seguido de un plan de mejoramiento donde se aplicó una técnica principal se utilizó la encuesta para conocer la perspectiva de los colaboradores y en la cual nos ayudó a construir la matriz D.O.F.A.Con la información obtenida de los empleados respecto a la calidad del servicio y la ex-pectativa del cliente. Sé desarrollo el organigrama de la compañía, se estableció el manual de funciones de los cargos del área administrativa, se creó la misión, visión de la compa-ñía, se creó los valores y principios de esta.Se crearon estrategias y planes de acción para los empleados con el fin de trabajar en equipo y velar que estos se cumplan.Lo que se concluyó, es de suma importancia implementar el plan de mejoramiento debido a la falta de procesos en la compañía y la relación calidad y servicio es fundamental para la satisfacción del cliente. Lozano Naranjo, Fernando Alejandro alejo_lozano7@hotmail.com
Diseño del plan de mejora, en el área administrativa, para la empresa furgo-nes express.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La empresa Rodio-Swissboring Nicaragua S.A, dedicada a la ingeniería del subsuelo pertenece al grupo francés SOLETANCHE BACHY, empresa referente a nivel mundial en el gremio geotécnico y de obra civil. Actualmente dicha organización cuenta con la certificación en sistemas de gestión de calidad bajo ISO 9001:2015 y sistemas de gestión de la seguridad bajo ISO 45001:2018, teniendo como reto principal obtener la certificación en sistemas de gestión ambiental bajo ISO 14001:2015 para el año 2024, lo anterior, para adoptar un enfoque sistémico con relación a la gestión ambiental empresarial y de esta manera contribuir a la sostenibilidad. La investigación comprende el diseño de un sistema de gestión ambiental, basado en la Norma ISO 14001:2015 aplicada a la empresa Rodio-Swissboring Nicaragua S.A, el cual permitirá gestionar los residuos, contaminación y riesgos ambientales que se presenten en la gestión de sus obras y gestión administrativa. Para el desarrollo de este proyecto se planteó una metodología basada en cinco fases, 1- Revisión de documentos, 2- Trabajo de campos, 3- Identificación de aspectos ambientales, 4- Formulación de documentación bajo ISO 14001:2015 y 5- Conclusiones y recomendaciones. Se recolectó información a través de observación de los procesos productivos, entrevistas no estructuradas y encuestas, que fueron aplicadas a los principales gerentes de la empresa de estudio, el instrumento fue alineado a los indicadores establecidos por la ISO 14001:2015 como son el compromiso de la alta dirección, el alcance, la política ambiental, planificación, implementación, verificación y evaluación del Sistema de Gestión Ambiental. Así mismo, se planificó parcialmente el SGA, donde se identificaron los riesgos ambientales que influyen en la ejecución de la política ambiental y de las metas ambientales. Al finalizar este trabajo se cumplió el objetivo planteado, el cual consistió en diseñar un sistema de gestión ambiental que cumpla con los requisitos de la norma ISO 14001:2015 y que sirva como base para el proceso de implementación y la futura certificación de la empresa donde se desarrolló. Mendoza Blandón, Jaredmary jaredmarym23@gmail.com
Diseño del sistema de gestión ambiental con base en la norma ISO 14001: 2015 para la empresa privada RODIO-SWISSBORING Nicaragua S.A, ubicada en la ciudad de Managua – Nicaragua.
Diseño y evaluación de un sistema para la optimización de procesos de la categoría de inocuidad en una empresa comercializadora industrial, Quito 2018-2021.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Cerrado Inglés The Internet of Things (IoT) is a revolutionary technique of sharing data for smart devices that generates huge amounts of data from smart healthcare systems. Therefore, healthcare systems utilize the convergence power and traffic analysis of sensors that cannot be satisfactorily handled by the IoT. In this article, a novel mutation operator is devised and incorporated with the differential evolution (DE) algorithm. Two tests have been conducted in the validation process. Firstly, the newly dual adaption-based operators incorporated with the differential evolution algorithm are being proposed. The proposed approach provides sufficient diversity and enhances the search speed of nature’s local and global search environments in the problem. The proposed method incorporates the application of IoT-based smart healthcare. Second, an application-based test has been conducted, in which the proposed approach is applied to the application in the smart healthcare system. Therefore, IoT sensor deployment is an optimization problem to minimize service time, delay, and energy loss by considering the communication constraint between sensors(objects). The proposed algorithm is applied in this article to solve this optimization problem. Further, in the experimentation and comparative study, the proposed method is superior to the standard evolutionary algorithms in IoT applications concerning the minimum number of function evaluations and minimization of traffic services. The proposed approach also achieves efficiency in the minimum loss of energy in each service and reduces load and delay Singh, Shailendra Pratap; Viriyasitavat, Wattana; Juneja, Sapna; Alshahrani, Hani; Shaikh, Asadullah; Dhiman, Gaurav; Singh, Aman y Kaur, Amandeep SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Dual adaption based evolutionary algorithm for optimized the smart healthcare communication service of the Internet of Things in smart city.
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Las limitaciones de los sistemas tradicionales de atención al cliente, derivados de los problemas de índole humana, generalmente por falta de capacitación, desidia, mal humor, problemas de salud, vacaciones y otras limitaciones propias del personal, disminuyen la eficiencia en el servicio de atención al cliente antes y despúes de las compras, la escalabilidad del negocio, es decir al aumentar las ventas, aumentan los reclamos de servicio, que conlleva a contratar a más personal, requiriendo de mayor capital a ser invertido, sin mencionar también que se deberá invertir el tiempo y la energía necesarias para formarlos y dirigirlos adecuadamente. Se plantea como Objetivo General, “Formular una propuesta de implementación de Inteligencia Artificial en áreas de Atención al Cliente, a través de la aplicación de un chatbot para los comercios de bienes y servicios que cuenten con una tienda virtual u e-commerce, en la ciudad de Asunción - Paraguay”. Para ello la Metodología utilizada fue de enfoque Cuantitativo, para medir la realidad objetiva investigada, es decir despúes de hacer la pregunta de investigación (encuesta) se ha planteado una respuesta alternativa, buscando comprobarla a través de técnicas de recolección de información estableciendo datos estandarizados, como por ejemplo haciendo la misma pregunta con igual número de respuesta, con las mismas formas a toda la población de estudio, ha permitido en nuestro caso de la encuestas presentar de manera estadística los resultados, que han arrojados unos indicadores muy alentadores como por ejemplo; el 80% de las respuestas de nuestro chatbot fueron correctas a las consultas planteadas por cada usuario o el sistema ha entendido correctamente, respondiendo con bastante claridad a cada pregunta; además se ha observado una reducción de mensajes vía correo electrónico, por implementación del chatbot en la tienda virtual de figpaltrading.com; también hemos experimentado un aumento de ventas en el mes de implementación del Chat Bot, lo que implica una cantidad cada vez mayor de clientes que han necesitado la asistencia en la operativa de atención al cliente para todo tipo de consultas en la tienda virtual, no requiriendo la contratación de más personal para el efecto, hecho que corrobora la escabilidad de nuestro chatbot. Se demuestra que la implementación de IA a través de la aplicación de un chat bot favorece el desarrollo y crecimiento de las plataformas de e-commerce, representando mayores ingresos por la escabilidad y mejora de servicio de atención al cliente antes y despues de cada compra. Al mismo tiempo, estamos utilizando un canal más barato, ni SMS, ni llamadas, ni email, sino un canal de Chat, contando con una interfaz super amigable, que ayudará que los usuarios usen más ese tipo de contacto a mediano y largo plazo. Figueredo Ojeda, Orlando Ramón orlando_figueredo@yahoo.com
Efectividad de la aplicación de Inteligencia Artificial (IA) en el área de atención al cliente, en Comercios Electrónicos del sector de Tecnología: Celulares, Electrodomésticos & Electrónica y Hogar: muebles y de ferretería, en Asunción-Paraguay.
Efectos de la cadena de valor del café en el desarrollo socioeconómico de los pequeños cafetaleros de Corquín, departamento de Copán-Honduras.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The diagnosis of early-stage lung cancer is challenging due to its asymptomatic nature, especially given the repeated radiation exposure and high cost of computed tomography(CT). Examining the lung CT images to detect pulmonary nodules, especially the cell lung cancer lesions, is also tedious and prone to errors even by a specialist. This study proposes a cancer diagnostic model based on a deep learning-enabled support vector machine (SVM). The proposed computer-aided design (CAD) model identifies the physiological and pathological changes in the soft tissues of the cross-section in lung cancer lesions. The model is first trained to recognize lung cancer by measuring and comparing the selected profile values in CT images obtained from patients and control patients at their diagnosis. Then, the model is tested and validated using the CT scans of both patients and control patients that are not shown in the training phase. The study investigates 888 annotated CT scans from the publicly available LIDC/IDRI database. The proposed deep learning-assisted SVM-based model yields 94% accuracy for pulmonary nodule detection representing early-stage lung cancer. It is found superior to other existing methods including complex deep learning, simple machine learning, and the hybrid techniques used on lung CT images for nodule detection. Experimental results demonstrate that the proposed approach can greatly assist radiologists in detecting early lung cancer and facilitating the timely management of patients. Shafi, Imran; Din, Sadia; Khan, Asim; Díez, Isabel De La Torre; Pali-Casanova, Ramón; Tutusaus, Kilian y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, ramon.pali@unini.edu.mx, kilian.tutusaus@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
An Effective Method for Lung Cancer Diagnosis from CT Scan Using Deep Learning-Based Support Vector Network.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Proyecto que trata de la Eficiencia energética por medio del uso de las TICS en el área eléctrica por medio del uso de las AMI, Smart Grid y Big Data, unificando las tres tecnologías como una sola herramienta de trabajo. Garzón Cuadro, Ronald Xavier xavier.gc.7@gmail.com
Eficiencia Energética en la Gestión del Servicio Eléctrico Mediante el Uso de las TIC’S Caso: Ecuador-Los Ríos.
Eficiencia de la electro-floculación en un rector piloto en comparación con un tratamiento de coagulación-floculación con cloruro férrico y hidróxido de calcio de aguas residuales.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El Liderazgo es un conjunto de habilidades importantes en las instituciones u organizaciones, que sirven para conducir y acompañar a los trabajadores y brindarles el apoyo necesario para que trabajen con entusiasmo en el logro de los objetivos comunes del Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del Cantón Caluma. Por lo tanto, en toda institución debe existir un líder capaz de guiar por el camino correcto a los colaboradores y a la misma institución, en pocas palabras debe ser el motivador, orientador, colaborador, comunicador, innovador y sobre todo solucionador de problemas. Por ello la presente investigación tiene como objetivo general analizar el Liderazgo y su incidencia en el desempeño laboral de los trabajadores del Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del Cantón Caluma, para posteriormente brindar sugerencias que permita elevar la incidencia del liderazgo en el funcionamiento eficaz de la institución antes mencionada. La metodología utilizada en el presente proyecto de investigación es de tipo cuantitativa y cualitativa, en cuanto a la población la compone todo el personal del Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del Cantón Caluma, que está conformada por ciento noventa y cinco trabajadores y al ser un universo de estudio pequeño se procedió a aplicar la encuesta a la totalidad de los trabajadores, es decir, desde el personal de limpieza hasta la máxima autoridad. Las técnicas e instrumentos de investigación utilizadas para la recolección de datos fueron: la encuesta/cuestionario y entrevista, es decir, el primer instrumento se aplicó a los trabajadores, mientras que la entrevista fue aplicado a la máxima autoridad de la institución. Los resultados del estudio indican que dentro de la organización no existe un correcto Liderazgo, debido a factores como: falta de comunicación, coordinación, no es sociable con los trabajadores, no cumple con los objetivos en el tiempo indicado etc. Por tal razón, se propuso un plan de acción, basado en el modelo de Fiedler con la finalidad de elevar la incidencia del Liderazgo en el funcionamiento eficaz del Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del Cantón Caluma. Además, se evidencia que en la institución no existe una comunicación afectiva y amigable entre sus trabajadores, tampoco han recibido capacitaciones, no existe compañerismo y en su mayoría lo califican a su líder como regular, ya que no aporta de manera positiva al desarrollo organizacional; así como también no soluciona los conflictos generados en la institución antes mencionada. El modelo de Fiedler se eligió, debido a que es una teoría utilizada para evaluar las cualidades de Liderazgo existente en la institución del Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del Cantón Caluma de la Provincia Bolívar, es decir, las empresas u organizaciones deben utilizar el presente modelo de Fiedler para ayudarse a cambiar la situación para que coincida con el líder en lugar de buscar nuevos líderes que coincidan con la situación. Además, este modelo también se puede usar para delegar a diferentes miembros de la administración las tareas o proyectos para los que son más adecuados.Por lo tanto, el autor Fiedler, argumenta que los líderes orientados a tareas son más efectivos o simplemente más eficaces en situaciones extremas de alto o bajo control, pero es importante mencionar que los líderes orientados a las relaciones tienden a ser más efectivos en situaciones extremas de control intermedio moderado.En la actualidad, las demandas del trabajo requieren que el líder esté completamente preparado para dirigir y administrar la organización, solo así es posible motivar a los empleados y aumentar la eficiencia de la empresa. El presente modelo de Fiedler, fue creado por el autor Fred Edward Fiedler, uno de los investigadores de psicología industrial y organizacional del siglo XX (1965 – 1967), con el propósito de gestionar la elección de líderes adecuados para cada tipo de grupo (Ruiz, 2019).El modelo de Fiedler, se encuentra en el libro de: A Theory of Leadership Effectiveness del autor Fred Edward Fiedler que fue publicado el 1 de enero de 1967. Hidalgo Rochina, Jaime Esteban jaime.hidalgo1993@gmail.com
El Liderazgo y su incidencia en el desempeño laboral de los trabajadores del Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del Cantón Caluma, Provincia Bolívar.
El método MACTOR para analizar los procesos de gestión de los proyectos y programas de desarrollo en África.
Fundación Universitaria Internacional de Colombia > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Facial emotion recognition (FER) is an important and developing topic of research in the field of pattern recognition. The effective application of facial emotion analysis is gaining popularity in surveillance footage, expression analysis, activity recognition, home automation, computer games, stress treatment, patient observation, depression, psychoanalysis, and robotics. Robot interfaces, emotion-aware smart agent systems, and efficient human–computer interaction all benefit greatly from facial expression recognition. This has garnered attention as a key prospect in recent years. However, due to shortcomings in the presence of occlusions, fluctuations in lighting, and changes in physical appearance, research on emotion recognition has to be improved. This paper proposes a new architecture design of a convolutional neural network (CNN) for the FER system and contains five convolution layers, one fully connected layer with rectified linear unit activation function, and a SoftMax layer. Additionally, the feature map enhancement is applied to accomplish a higher detection rate and higher precision. Lastly, an application is developed that mitigates the effects of the aforementioned problems and can identify the basic expressions of human emotions, such as joy, grief, surprise, fear, contempt, anger, etc. Results indicate that the proposed CNN achieves 92.66% accuracy with mixed datasets, while the accuracy for the cross dataset is 94.94%. Qazi, Awais Salman; Farooq, Muhammad Shoaib; Rustam, Furqan; Gracia Villar, Mónica; Rodríguez Velasco, Carmen Lilí y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, monica.gracia@uneatlantico.es, carmen.rodriguez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Emotion Detection Using Facial Expression Involving Occlusions and Tilt.
Materias > Ingeniería Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La industria licorera en el Ecuador ha presentado un incremento considerable en el mercado mundial en los últimos años, lo que ha permitido experimentar con nuevos productos que llegan a generar tendencia en el consumidor y adaptarse a nuevas culturas. El presente estudio está enfocado en la creación de la Empresa “Almur” productora de licor en base de caña de azúcar saborizada para la exportación a los Estados Unidos, y así lograr afianzar la producción local y destacar en mercados competitivos llenos de consumidores diversos. El objetivo principal consiste en evaluar la oportunidad de negocio que tiene el licor de caña de azúcar para la exportación al mercado norteamericano, a través de un diagnóstico de producción, financiero, marketing y plan de negocios, y de esta manera obtener una decisión asertiva para la creación de la empresa. El método de investigación inductivo permite entender y analizar el comportamiento de las decisiones dentro del proyecto, entender los paradigmas desde lo general hasta lo especifico, y de esta manera enfocar lo relevante y funcional para sobresalir con los objetivos planteados. El análisis tanto financiero como de negocio dan apertura a continuar con el proyecto, la inversión es equilibrada y la rentabilidad se genera en tiempos estables facilitando de esta manera a la mejora continua y expansión de nuevos productos y mercados, la retroalimentación de los usuarios a través de las encuestas revelará que las decisiones del proyecto son las adecuadas. En conclusión, la propuesta resulto favorable de implementar gracias a los indicadores financieros positivos, estabilidad de la producción, respuesta de los usuarios y también en el aporte económico que representa para la comunidad y el país. Torres Pareja, Andrés Patricio andres-torres-939@outlook.com
Empresa de producción de licor de caña de azúcar en la ciudad de Milagro – Ecuador para la exportación a Estados Unidos.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The demand for digitization has inspired organizations to move towards cloud computing, which has increased the challenge for cloud service providers to provide quality service. One of the challenges is energy consumption, which can shoot up the cost of using computing resources and has raised the carbon footprint in the atmosphere; therefore, it is an issue that it is imperative to address. Virtualization, bin-packing, and live VM migration techniques are the key resolvers that have been found to be efficacious in presenting sound solutions. Thus, in this paper, a new live VM migration algorithm, live migration with efficient ballooning (LMEB), is proposed; LMEB focuses on decreasing the size of the data that need to be shifted from the source to the destination server so that the total energy consumption of migration can be reduced. A simulation was performed with a specific configuration of virtual machines and servers, and the results proved that the proposed algorithm could trim down energy usage by 18%, migration time by 20%, and downtime by 20% in comparison with the existing approach of live migration with ballooning (LMB) Gupta, Neha; Gupta, Kamali; Qahtani, Abdulrahman M.; Gupta, Deepali; Alharithi, Fahd S.; Singh, Aman y Goyal, Nitin SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Energy-Aware Live VM Migration Using Ballooning in Cloud Data Center.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Rivers are dynamic geological agents on the earth which transport the weathered materials of the continent to the sea. Estimation of suspended sediment yield (SSY) is essential for management, planning, and designing in any river basin system. Estimation of SSY is critical due to its complex nonlinear processes, which are not captured by conventional regression methods. Rainfall, temperature, water discharge, SSY, rock type, relief, and catchment area data of 11 gauging stations were utilized to develop robust artificial intelligence (AI), similar to an artificial-neural-network (ANN)-based model for SSY prediction. The developed highly generalized global single ANN model using a large amount of data was applied at individual gauging stations for SSY prediction in the Mahanadi River basin, which is one of India’s largest peninsular rivers. It appeared that the proposed ANN model had the lowest root-mean-squared error (0.0089) and mean absolute error (0.0029) along with the highest coefficient of correlation (0.867) values among all comparative models (sediment rating curve and multiple linear regression). The ANN provided the best accuracy at Tikarapara among all stations. The ANN model was the most suitable substitute over other comparative models for SSY prediction. It was also noticed that the developed ANN model using the combined data of eleven stations performed better at Tikarapara than the other ANN which was developed using data from Tikarapara only. These approaches are suggested for SSY prediction in river basin systems due to their ease of implementation and better performance. Yadav, Arvind; Chithaluru, Premkumar; Singh, Aman; Joshi, Devendra; Elkamchouchi, Dalia H.; Mazas Pérez-Oleaga, Cristina y Anand, Divya SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, cristina.mazas@uneatlantico.es, divya.anand@uneatlantico.es
An Enhanced Feed-Forward Back Propagation Levenberg–Marquardt Algorithm for Suspended Sediment Yield Modeling.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Revistas Científicas Abierto Español La revista Environmental Sciences and Practices (ESAP) nace como una publicación semestral con el objetivo de invitar a la reflexión y el debate para entender correctamente cual es la función, aporte y responsabilidad medioambiental no solo del mundo académico sino además en el espacio profesional. Comenzando por entender que el área de ESAP, es un espacio interdisciplinario, bajo un concepto innovador, colaborativo e integral hacia todas las áreas que convergen en una temática de interés común: el medio ambiente. Los artículos incluidos en esta revista se publican en español, portugués e inglés, atendiendo de esta manera a un espacio internacional y multicultural que permita una gestión del conocimiento actual, propia y necesaria del área medioambiental. A partir de esta página, podrá acceder a los índices de todas las ediciones de la revista Environmental Sciences and Practices, los resúmenes del artículo y los textos completos. Asimismo, en la sección "Acerca de" encontrará toda la información sobre nuestra revista, su equipo editorial, sistema de publicación y envíos en línea. SIN ESPECIFICAR mls@devnull.funiber.org
Environmental Sciences and Practices.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La mortalidad y la incidencia por cáncer en el mundo, en Chile y en la Macro Región Sur, a la que se circunscribe este proyecto, ha crecido sostenidamente en los últimos 25 años, lo que lo convierte en un problema de salud pública. Por ello, el Ministerio de Salud Chileno insta a los Servicios de Salud, a intencionar esfuerzos para fortalecer la Red Asistencial Oncológica, a fin de resolver la demanda terapéutica, especialmente en quimioterapia y radioterapia, mejorando así el acceso y oportunidad a los tratamientos para el cáncer. El diseño de proyecto seleccionado como tipología de estudio, tiene como objetivo proponer un Diseño para la Red Oncológica Terapéutica para la Macro Región Sur, traducido en carteras terapéuticas más resolutivas para pacientes oncológicos y en mapas de derivación que cambian el actual flujo de pacientes que ingresan a tratamiento en cada Servicio de Salud involucrado. La metodología que utiliza el estudio comprende recopilación bibliográfica y estadística de daño por cáncer, a nivel de país y de la red asistencial analizada, a fin de explicitar la importancia del proyecto. La estadística de incidencia por cáncer, se utiliza para realizar un estudio de oferta y demanda, determinando brechas de prestaciones y recursos asistenciales necesarios para su resolución. Los resultados más relevantes, corresponden a la magnitud de la demanda de recursos asistenciales estimados, que superan en forma importante a la oferta existente. Es así como, la demanda sillones para quimioterapia es 2,6 veces la oferta, la demanda de camas hospitalarias para pacientes con cáncer es 3,9 veces la oferta y la demanda de aceleradores lineales es 4,5 veces la oferta. Estos resultados son la base del Diseño de Red, que aborda la reestructuración de la atención terapéutica en la Red Oncológica Macro Regional Sur y sus mapas de derivación, aportando además el fundamento para que los Servicios de Salud involucrados como Gestores de Red, planifiquen y gestionen su resolución. De las conclusiones más relevantes, consignar que la propuesta de Diseño de Red es sólo el punto de partida para las intervenciones que deben ser planificadas en conjunto por el colectivo los Servicios de Salud de la Red Macro Regional Sur. La tarea mayor, será el levantamiento de los proyectos de inversión en aquellos establecimientos que modifican su cartera de servicios para aumentar resolutividad, y luego, la gestión de los recursos financieros y humanos para la ejecución e implementación de los mismos. Otro importante esfuerzo, corresponderá a la formación de los profesionales médicos requeridos, ya que el sistema chileno de formación de especialidades médicas, presenta importantes restricciones, exigiendo que cada Servicio de Salud gestione cada cupo directamente con Minsal. Finalmente señalar que, se requiere que Minsal aborde la ampliación del registro poblacional de cáncer, ya que éste sólo existe en 5 de 29 Servicios de Salud, información de gran utilidad para una mayor precisión de la demanda. Bahamonde Obreque, Cecilia Edith cecilia.b.43@gmail.com
Español.
Materias > Ingeniería
Materias > Educación Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El aporte de la metodología STEAM como estrategia didáctica en entornos virtuales busca desarrollar en los estudiantes del Instituto Superior Universitario Sucre un deseo de investigar, crear e innovar competencias de carreras técnicas, dentro de esta investigación se estudia las disciplinas de la metodología STEAM por medio del uso de las tecnologías de la información y las comunicaciones, con el fin de determinar el uso y aplicación de la educación STEAM como una metodología de aprendizaje útil para el progreso académico. Cajas Oña, Edgar Javier javiercitocajas@hotmail.com
Estrategias didácticas en entornos virtuales aplicando metodología STEAM para promover competencias en estudiantes de carreras técnicas.
Estructura y secuestro de carbono en manglares urbanos, fundamentos para su conservación en Isla del Carmen, Campeche, México.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente proyecto de factibilidad demuestra la viabilidad de crear una empresa productora y comercializadora de ropa de tallas plus en la provincia de Pichincha, en el sector norte de la ciudad de Quito, de acuerdo a estudios bibliográficos y técnicos que se realizaron a través del estudio de mercado que está disponible en el primer capítulo, con el análisis realizado se ejecutará la comercialización de la ropa plus en el sector norte de Quito, donde se pudo encontrar la mayor cantidad de mujeres que utilizan tallas plus, el análisis financiero que se realizó ayudo a que pudiéramos determinar la factibilidad que tiene el proyecto, debido a que el resultado obtenido fue favorable y que nos dará rentabilidad y además, este proyecto aportará con la generación de nuevos empleos, y en satisfacer la demanda de las mujeres de talla plus a encontrar ropa que se ajuste a sus necesidades. Romero Quevedo, Maria Isabel maria_romero_88@hotmail.com
Estudio de factibilidad para la creación de una empresa productora y comercialización de ropa tallas plus para mujeres en la ciudad de Quito provincia Pichincha.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente trabajo se centra en producción y comercialización de baldosas de cauchos, para lo cual se realiza la reutilización de productos desechados como los neumáticos, esta nueva alternativa de negocio busca generar ingresos, empleo y sobre todo es eco-amigable con el medio ambiente. Por lo tanto, se estableció como objetivo el realizar un estudio de mercado que determine la pre-factibilidad técnica-económica de la implementación de una empresa productora y comercializadora de baldosas de cauchos, a través del procesamiento de neumáticos fuera de uso en el cantón Naranjito. Esto conllevo a determinar las probabilidades de éxito en la comercialización del producto, a través de un estudio de mercado, a establecer los recursos técnicos necesarios para la implementación de la empresa productora y comercializadora de baldosas de caucho y a realizar un estudio económico-financiero, a través de índices financieros que demuestren la vialidad del proyecto. La fundamentación teórica se la realizó en base a estudios o trabajos provenientes de revistas, artículos científicos tesis de pregrado entre otros. En cuanto a las técnicas de recolección de información requiere un estudio transversal y descriptivo, la población corresponde a la población económicamente activa por grupos ocupacionales del cantón Naranjito de acuerdo con el último censo población realizado por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC), la técnica utilizada fue la encuesta. Los resultados obtenidos permitieron conocer que las personas mantienen una frecuencia buena de compra de pisos o adoquines para las distintas necesidades del consumidor, entre ellos los distribuidores de esta clase de productos, el atributo que influye más en la selección de estos productos son los precios debido a que gran parte de los consumidores son distribuidores, otros se inclinan por la variedad de diseños, que es un aspecto importante para brindar variedad y un grupo prefiere las garantías del producto, entre otros aspectos que sumados con la viabilidad económica en la cual se realizó la descripción de los activos, los gastos, costos e ingresos que ayudaron a determinar la inversión total del proyecto, cabe mencionar que es estimó una proyección a cinco años, la inversión total fue de $432962.53, valor que será recuperado a inicios del último año proyectado, los indicadores financieros permitieron analizar el VAN el cual es positivo, el mismo que ascendió a $287149.23 y una TIR de 36% que supera la tasa de descuento (13%) demostrando que la empresa podrá cumplir con todas sus obligaciones, es decir, se cumple con la viabilidad de la propuesta. Esto conllevo a desarrollar los componentes tanto administrativos, operativos y técnicos para complementar la propuesta con el desarrollo de la filosofía corporativa de la empresa (misión, visión y valores), luego se especificará cada cargo de la empresa en un organigrama estructural seguido de la descripción de funciones, además se desarrolla la producción de bienes y finalmente la descripción del plan de estrategias, todo esto permitió establecer una propuesta sustentada que puede ser puesta en marcha en cualquier momento, aprovechando parte del mercado insatisfecho de las baldosas. Salazar Quijije, Pedro Jacinto psalazarq22@gmail.com
Estudio de factibilidad para la implementación de una empresa productora y comercializadora de baldosas de caucho a partir de neumáticos usados.
Estudio de la Eficiencia en la Obtención de Energía Eléctrica a Partir de Energía Solar Térmica en la Ciudad de Armenia, Colombia Utilizando Colectores Solares de Canal y de Disco.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La región Llanos de Cuivá se localiza en el norte del departamento de Antioquia, alberga valiosas comunidades biológicas y múltiples cuencas hidrográficas que abastecen centros poblados y una parte importante del Valle de Aburra. Debido a su posición estratégica se han venido asentando varios sectores agroindustriales, forestales, centros de entrenamiento militar, y desde hace mucho tiempo se han generado sistemas productivos agrícolas y ganaderos que contribuyen con el desarrollo económico. Dando paso a una situación compleja frente al agotamiento de la base natural, que aumenta la vulnerabilidad del ecosistema altoandino, por lo cual es necesario determinar los impactos del cambio climático y de las intervenciones antrópicas en la región de alta montaña Llanos de Cuivá, conocer las particularidades, características y relacionamiento de actividades como la agricultura, la ganadería de leche, la producción forestal, y la operación de fuerzas militares de alta montaña. Siendo fundamental recolectar datos a través de encuestas que generan información estadística propia de cada actividad antrópica, e incorpora un análisis de los impactos del cambio climático sobre los sistemas biológicos, económicos y sociales de la región, recolectando esta información a través de entrevistas a profundidad con tres expertos ambientales encargados de ejecutar políticas publicas ambientales en el territorio. La información generada identifica actividades como la producción de papa, leche, pino patula y funcionamiento del Bíter, valora los impactos ambientales que se produce de acuerdo con cada una de las actividades y describe los impactos del cambio climático en la región altoandina en relación con la experiencia, formación, perspectiva de funcionarios públicos encargados de direccionar políticas públicas de carácter ambiental con un alto contenido de adaptación y mitigación al cambio climático, y deje entrever que es necesario adelantar más estudios de detalle frente a la afectación de más actividades antrópicas sobre la base biológica altoandina y profundizar en estudios de detalle frente a escenarios de cambio climático en la región de alta montaña Llanos de Cuivá. Granda Arboleda, Eduardo Anibal in10ar@hotmail.com
Estudio de los impactos del cambio climatico y de las intervenciones antropicas en la region de alta montaña llanos de Cuiva Colombia.
Estudo de caso sobre a implantação da Manutenção Produtiva Total em uma indústria alimentícia.
Etude de l'effet du savoir-faire des acteurs de la construction sur les performances des mégaprojets de construction au Cameroun.
Etude d’impact Environnemental de la dérive des traitements phytosanitaires des cultures maraîchères dans la Frange Nord des Niayes du Sénégal.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Se realizará una evaluación ergonómica de los puestos de trabajo de usuarios de pantalla de visualización de datos (PVD) de una Empresa Pública del Ecuador.Como resultado del trabajo se obtendrá un panorama claro de la realidad ergonómica de los usuarios de pantallas de visualización, lineamientos básicos para la utilización de PVD y recomendaciones de mejora. Carrión Freile, Gabriela Alejandra gabyalejacaf@hotmail.com
Evaluación Ergonómica de los Puestos de Trabajo de Usuarios de Pantalla de Visualización de datos (PVD) de una Empresa Pública del Ecuador.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente documento pretende identificar, evaluar y mitigar los riesgos físicos y químicos del área de Laboratorio metalúrgico de la empresa EcuaCorriente S.A. aplicando la metodología NTP 330. Esta es una normativa española usada a nivel internacional para evaluar riesgos. Mediante normativas vigentes en Ecuador se pretende reconocer si las mediciones de los riesgos, se encuentran en estado bajo, medio o alto. También se desarrolla y se establece un programa de control de riesgos y del manejo de productos químicos, basándonos en normativas ecuatorianas como lo son las INEN. Como resultado del trabajo se encontró que en las diferentes sub-áreas de trabajo se midieron los riesgos físicos como ruido, iluminación y temperatura se encuentran cumpliendo todos los parámetros y especificaciones con absoluta normalidad, siendo adecuados los diferentes niveles, en el caso del ruido en el grupo de trabajo de Preparación de muestras, fue en donde se encontró los valores de ruido más altos (dB), gracias a esta medición higiénica se pudo determinar ello. En el caso de los riesgos químicos, el grupo de trabajo de la sub-área de análisis de muestras, mediante el monitoreo y la medición de los gases cumplen con los valores máximos permisibles, es importante recalcar que se midió Monóxido de Carbono (CO), Dióxido de Carbono (CO2), Hidróxido de Azufre (H2S) y Oxígeno (O2). Los resultados encontrados cumplen con los parámetros y los valores permisibles en la ley. Uno de los ideales de este trabajo es que se pretende erradicar o disminuir al máximo posible los riesgos en cada sub área del Laboratorio Metalúrgico. Fernández Villalba, Jandry Rafael janrafa91@gmail.com
Evaluación de Riesgos físicos y químicos en el Área de Laboratorio Metalúrgico de la empresa EcuaCorriente S.A.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente proyecto de investigación tuvo como objetivo evaluar la efectividad de ocho productos mejoradores de adherencia (aditivos) en mezclas asfálticas de granulometría densa en caliente diseñadas bajo el Protocolo AMAAC a nivel II, con el fin de analizar y evaluar la efectividad diversos productos que se encuentran en el mercado y así diseñar carpetas asfálticas para pavimentos flexibles de alto desempeño eliminando los problemas de stripping o pérdida del recubrimiento causado por la presencia de agua en el interior de la mezcla y raveling o pérdida de agregados en la superficie de la mezcla causado por el paso de las llantas de los vehículos.Una vez seleccionados los ocho aditivos mejoradores de adherencia se procedió a aditivar un asfalto convencional AC-20 con cada producto y con dos dosificaciones 0.3% y 0.5% respecto al peso del asfalto, y se almacenaron en latas de aluminio de 10 litros. Los materiales evaluados son de origen calizo y de río, ya que por sus características físicas y químicas poseen una baja afinidad con el asfalto, es decir que las partículas de los pétreos tienen una baja adherencia con las partículas de los ligantes asfálticos.Para cumplir con los objetivos del proyecto se realizó la investigación en un laboratorio de mezclas asfálticas, evaluando en un primer momento el porcentaje de desprendimiento en mezclas sueltas con cada aditivo y en sus diversas dosificaciones, seleccionando el aditivo con mejores resultados. Posteriormente, con el asfalto aditivado seleccionado se realizó un diseño de mezcla de granulometría densa en caliente bajo Protocolo AMAAC a nivel II: caracterización de materiales, diseño volumétrico y se sometió a pruebas de alto desempeño TSR y Hamburgo.Los resultados obtenidos son presentados en la sección correspondiente con imágenes, tablas y gráficas comparando la efectividad del producto mejorador de adherencia. La confiabilidad del proyecto se obtuvo mediante pruebas de laboratorio normadas por la Asociación Mexicana del Asfalto A.C. (AMAAC), Sociedad Americana para Pruebas y Materiales (ASTM), La Asociación Americana de Oficiales de Carreteras Estatales y Transporte (AASHTO) y los equipos certificados y calibrados del laboratorio de mezclas de Ergon Asfaltos México.Como resultado de la investigación, se evidencia la existencia de materiales que se encuentran en diversas zonas de México con baja afinidad al asfalto, por lo cual es necesario buscar alternativas que sean factibles técnicamente, pero sobre todo económicamente, por lo cual una de las alternativas más socorridas por empresas contratistas en proyectos carreteros es la aditivación de asfaltos, mejorando las propiedades de los ligantes y por ende la calidad y periodo de vida de las carreteras. Jimarez Rodríguez, Julio César Ji_ma_rez@hotmail.com
Evaluación de la efectividad de ocho productos mejoradores de adherencia (aditivos) en mezclas asfálticas sueltas y compactas de granulometría densa en caliente con diseño de alto desempeño, Protocolo AMAAC a nivel II.
Evaluación de plataformas digitales como herramienta de transferencia de conocimiento en el trabajo colaborativo para disminuir la reprobación y deserción en la Ingeniería de Software de la Universidad Politécnica de Santa Rosa Jáuregui.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español Esta investigación presenta una aproximación a una solución factible al problema de contaminación ambiental producido por la acumulación de neumáticos, para lo que se definirá como objetivo, determinar la rentabilidad de un proyecto de reciclaje de neumáticos en la región del Maule en Chile. El tema corresponde al campo de investigación del me-dio ambiente, calidad y prevención y estará enmarcado en la Ley de responsabilidad extendida del productor y fomento al reciclaje, de reciente promulgación en el país. La metodología utilizada, considerará un modelo sistémico compuesto por entradas, procesos y salidas, además de normas y recursos. Para establecer las entradas, será necesario recurrir a fuentes primarias de información, lo que implicará identificar la población de empresas que generan neumáticos y determinar la muestra que se medirá a través del empleo de herramientas de recolección de información y se diseñarán para que puedan satisfacer criterios científicos aceptables, que puedan ser aplicadas por otros investigado-res y puedan ser validados sus resultados, estadísticamente y corroborados mediante fuentes secundarias. Al usar un caso real para una población determinada, se utilizó un diseño descriptivo transversal, en que las variables independientes fueron la cantidad de materia prima disponible, la inversión inicial, los ingresos, costos y gastos y la variable dependientes será la rentabilidad del proyecto mediante los indicadores financieros Valor Actual Neto y Tasa Interna de Retorno, considerando como parámetros el horizonte de tiempo, la tasa de descuento, la tasa de impuestos y la tasa de depreciación. El proyecto presenta una rentabilidad positiva, atractiva para inversionistas que tengan como alternativa, proyectos con el mismo nivel de riesgo. El resultado del análisis de la información obtenida mediante el software estadístico SPSS para metodologías cuantitativas, determinan la discusión y conclusiones. López Rojas, José Bernardo jblopezr@gmail.com
Evaluación de un proyecto de reciclaje de neumáticos de caucho en la región del Maule de Chile.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En el Hospital Aurelio Díaz Ufano y Peral, con la implementación del Sistema de Distribución de Medicamentos por Dosis Unitaria en el servicio de hospitalización adultos, se demostró una terapia farmacológica segura y efectiva para pacientes adultos. Igualmente, se contribuyó a la racionalidad en el uso de los recursos estratégicos destacándose la presencia del Químico Farmacéutico en todo el proceso. Ñahuis Bernedo, Josefina josefinanahuis@gmail.com
Evaluación del Sistema de Distribución de Medicamentos por Dosis Unitaria en el Servicio de Hospitalización Adultos del Hospital II – I Aurelio Díaz Ufano y Peral – Essalud. Lima – Perú, 2020.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En la actualidad, en el distrito de Chinchao, no se cuenta con un relleno sanitario para la disposición adecuada de los residuos sólidos, la cantidad de residuos que a diario se generan solamente en la zona urbana, es de 4.096 Tn/día (MPCH, 2019), y todos estos residuos están siendo dispuestos en un solo botadero denominado botadero municipal de Acomayo, sin considerar los aspectos de tratamiento, segregación, reaprovechamiento y educación ambiental, elementos importantes para una verdadera Gestión Integral de Residuos Sólidos, conociendo dicha problemática, nos hemos propuesto realizar el presente trabajo de investigación, cuyo objetivo principal fue determinar el impacto ambiental generado por el botadero municipal de la ciudad de Acomayo.El diseño de la investigación es no experimental, de tipo descriptivo, correlacional y explicativa, con un enfoque cualitativo y de corte transversal. El método empleado en la investigación para realizar la evaluación de los impactos ambientales fue la matriz de causa efecto de Leopold, asimismo para realizar la categorización del botadero municipal se realizó mediante el modelo 1 y 2 para la categorización de botaderos planteados por CONAM y CEPIS/OPS, 2014. De los resultados obtenidos en la evaluación del impacto ambiental mediante la matriz de Leopold, tenemos que la agregación total de los impactos es de - 614, en la cual la mayor agregación de impactos se obtuvo con las acciones de acumulación de residuos sólidos con -114 y presencia de lixiviados con -123, asimismo se encontró que los factores ambientales más afectados, fueron la estructura y calidad del suelo con un valor de agregación de impactos de -100 y el aire con un valor de agregación de impactos de -94. Con respecto a la categorización del botadero municipal, utilizando la metodología 1 de categorización según prioridad de clausura, se obtuvo un valor de 23%, ubicándolo como un botadero de Riesgo Bajo, y la categorización mediante la metodología 2, según los impactos, se obtuvo un valor de 42%, ubicándolo como un botadero de Riesgo Moderado, por lo que amerita la conversión del actual botadero a un relleno sanitario.Los resultados obtenidos servirán para que las autoridades puedan tomar decisiones urgentes en el diseño de plan de manejo integral de residuos sólidos y la construcción de un relleno sanitario, así mismo la sensibilización de la población en contribuir con la protección del medio ambiente. Barrueta Rivera, Sayet Vetsaveth ing.sayetbr@gmail.com
Evaluación del impacto ambiental del botadero municipal de Acomayo, distrito de Chinchao, provincia y región de Huánuco, Perú.
Materias > Alimentación Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español A lo largo de la historia el ser humano ha necesitado conservar sus alimentos, principalmente la carne, para ello ha utilizado diversos aditivos para curar esta proteína, como es el caso del Nitrito de Sodio, el problema radica en que este aditivo está relacionado con aparición de algunos tipos de cáncer, por lo cual, se ha buscado una alternativa natural al Nitrito de Sodio.Con esto en mente, el objetivo es evaluar el posible uso de la pasta de achiote (Bixa orellana) en la industria alimentaria cárnica, como sustituto natural del Nitrito de Sodio, con ello se pretende contestar a la pregunta ¿es posible el uso de la pasta de achiote (Bixa orellana) en la industria alimentaria cárnica, como sustituto natural del Nitrito de Sodio? Para responder a esta pregunta, se realizará una investigación bibliográfica sobre diferentes estudios en los cuales se demuestren las propiedades colorantes, conservantes y antimicrobianas del achiote (Bixa orellana), de estas se extraerán las mediciones de CMI (Concentración Mínima Inhibitoria) y la CBM (Concentración Bactericida Mínima), posteriormente se creará una pasta de achiote (Bixa orellana) al 12,88% m/v de Ácido Acético, que se sometió a análisis con muestras que contenían Staphylococcus aureus y Escherichia coli, luego se compararon los datos para determinar si muestran consistencia como inhibidor bacteriano o bactericida.De acuerdo a estos resultados, se puede concluir:Según los datos de los estudios consultados y los datos obtenidos de los análisis de las muestras, el achiote tiene potencial en la industria alimentaria cárnica, pero, específicamente para la pasta de achiote creada y conservada en vinagre, se obtuvo una CMI de 1.49 g/mL y una CBM fue de 2.45 g/mL para aquellas muestras con presencia de Staphylococcus aureus, mientras que para las que tenían presencia de Escherichia coli, la CMI registrada fue de 1.59 g/mL y la CBM de 2.56 g/mL.La coloración y el sabor obtenidos mediante la pasta de achiote resultan ser muy similares o superiores a los obtenidos con Nitrito de Sodio, con la diferencia en que según (Araúz, 2020), el principal componente de las semillas de achiote es la Bixina, la cual es muy segura para el consumo humano, ya que estudios de toxicidad, en ratas, han demostrado que la bixina posee baja o nula toxicidad en ratas a las que se le administró 1 000 mg por kilogramo de peso corporal.Es por ello que se debe buscar un sustito seguro para el curado de las carnes, y todo apunta a que este puede ser la pasta de achiote.Con la utilización de la pasta de achiote como sustituto del Nitrito de Sodio como conservante y colorante, se lograría reactivar las economías de comunidades agrícolas de América Tropical, con lo cual el impacto de este cambio sería no solo a nivel de salud de los consumidores, sino que también, se impactaría positivamente en la economía, máxime en estos tiempos de pandemia, en los cuales es menester buscar formas de reactivar la economía. Alvarado Murillo, Jonathan ingenieriajamcr@gmail.com
Evaluación del posible uso de la pasta de achiote (Bixa orellana), en la industria alimentaria cárnica, como sustituto natural del Nitrito de Sodio.
Evaluación del rendimiento de Honeypot en redes telemáticas.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La siguiente investigación se centra en la evaluación del riesgo por contaminación en aguas subterráneas en el acuífero Iguala (1205), ubicado en el estado de Guerrero, México. Con el objetivo general de determinar las áreas con potencial de riesgo a contaminar las aguas subterráneas mediante un análisis multicriterio, con el fin de sentar las bases para el ordenamiento ecológico del territorio. El tema de investigación se aborda desde un enfoque determinístico, que se presenta en los estudios del territorio como una aproximación determinística cartográfica. La metodología implementada es de corte Mixta con un diseño de investigación explicativo perteneciente a la subcategoría cuasiexperimental. Como resultados y conclusiones generales de este estudio, se devela que los valores altos a extremos de riesgo se encuentran fuertemente correlacionados a: suelos degradados que son considerados inapropiados para la retención de vectores de contaminación; pendientes del terreno que van de 6-12 %; zonas no saturadas conformada por una litología de depósitos aluviales (arena y gravas) donde se han desarrollado asentamientos sin sistemas de alcantarillado y grandes extensiones de actividades agrícolas; se identifica como zona de interés por sus altos valores de riesgo a el valle de Iguala – Cocula. Por último, se logra establecer ocho líneas de gestión del territorio las cuales son: 1) Consolidación de asentamientos; 2) Mejoramiento de asentamientos; 3) Zonas de aprovechamiento sustentable; 4) Zonas restrictivas; 5) Zonas de restauración; 6) Zonas de conservación; 7) Zona de amortiguamiento minero; 8) Zonas de protección. Román Martínez, Jesús Alberto jesusroman938@gmail.com
Evaluación del riesgo por contaminación en aguas subterráneas en el acuífero Iguala (1205), Estado de Guerrero, México.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Según la ley de Seguridad y Salud en el Trabajo – ley 29783, todas las empresas deben garantizar la seguridad y la salud de sus trabajadores en el desempeño de sus actividades en el centro de labor, no solo cuidarlo de sufrir accidentes, sino también de padecer enfermedades ocupacionales. En el artículo 50 indica que una de las medidas que el empleador debe tomar en cuenta es el diseño de los puestos de trabajo, ambientes de trabajo, selección de equipos y métodos de trabajo para asegurar la salud del trabajador. En el presente trabajo se estudia el riesgo que presentan diferentes puestos de trabajo, dividiéndolos en diferentes tareas y analizando las que posean un mayor potencial de generar un daño o lesión. Este estudio quiere dejar evidencia de que los puestos no representan un peligro a los trabajadores y de ser así, se darán las recomendaciones necesarias para reducir el riesgo que presentan. Se realizó un Monitoreo de Ergonomía Ocupacional, en el cual se evaluó algunos puestos de trabajo y se determinó el nivel de riesgo que presentan los trabajadores en estos, se dieron las pautas y recomendaciones necesarias para reducir este nivel a uno aceptable, con la finalidad de prevenir la ocurrencia de alguna lesión por parte de los trabajadores. Iberico Chavez, Luis Alfonso lucho241294@hotmail.com
Evaluación en ergonomía ocupacional a una empresa del sector textil - Perú.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente estudio describe como se logró la reactivación empresarial de la Ferretería Hidrofluid SAS. Empresa que venía presentando serios problemas de funcionamiento antes de la pandemia; a un tiempo que el gobierno de Colombia decretó el confinamiento social debido a la pandemia ocasionada por el Covid 19, estos problemas se volvieron más evidentes y su impotencia para mantenerse en el mercado llegó a tal punto que se tuvo que llegar al cierre del establecimiento.A través de entrevistas con los dueños, encuestas con los exempleados, algunos clientes y proveedores se logra hacer un diagnóstico el cual nos permite presentar un plan de mejora donde podemos sugerir la manera de innovar y reactivar la actividad empresarial de la Ferretería Hidrofluid SAS. Haciéndola más competitiva y sostenible en el mercado.Encontramos que las principales preocupaciones del sector de las ferreterías fueron el acceso a financiamiento y la transformación digital. Los cambios en las empresas exigidos por la pandemia en la forma de realizar los negocios estableciendo protocolos de bioseguridad y el salto tecnológico que se debe dar para lograr un acercamiento con los clientes ha representado retrasos en la reactivación y reapertura de muchas empresas; en nuestro caso particular se genera un incremento en los costos de operación, en la innovación y adaptación del modelo de negocio. El presente trabajo será una herramienta teórico-práctica para empresarios que deseen reanudar la actividad de su empresa en estos tiempos de incertidumbre empresarial, y de transformación en la dinámica de los mercados. Romero Sánchez, Hugo Fernando hugofer_romeros@yahoo.es
Evaluar, diseñar e Implementar un Plan de innovación y reactivación de la empresa Ferretería Hidrofluid de la ciudad de Bogotá - Colombia.
Materias > Ingeniería Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Francés La néonatologie exige un environnement hospitalier de qualité. L’évaluation de son plateau technique médical permet de comprendre les relations qui existent entre les équipements biomédicaux appropriés utilisés par des ressources humaines qualifiées qui évoluent dans des infrastructures sanitaires adéquates selon un référentiel de base conçu. Ce dernier dénommé « NEONAT » est inspiré des normes et standards internationaux en l’adaptant au contexte de l’Afrique Subsaharienne. L’étude, menée dans les structures sanitaires du Sénégal entre 2021 et 2022, a adopté une méthodologie de recherche axée autour d’un système de notation des données collectées. Les scores obtenus ont révélé que les équipements constituent 41% du plateau technique médical de néonatologie tandis que les infrastructures occupent 29%. Par contre, les ressources humaines ont un poids égal à 31%. Par ailleurs, il en résulte que la pérennisation du parc matériel biomédical de néonatologie dépend de son entretien préventif et de sa maintenance curative. Etant donné que la technologie évolue de façon exponentielle, la mise à jour des connaissances des utilisateurs des exigences techniques de fonctionnement des équipements est primordiale. Elle permet de maîtriser les bases fondamentales afin de garantir une haute fiabilité des résultats obtenus et d’accroître la durée de vie de ces équipements. Le sondage sur les besoins de formation continue des acteurs concernés a révélé un taux de 100 %. Le niveau d’aptitude à la maintenance des utilisateurs est très faible et se chiffre à 23 %. Les équipements lourds occupent 60 % des pannes les plus fréquentes. Les technologies de l’information et de la communication liées au fonctionnement des équipements sont pratiquement méconnues. La proposition d’un modèle optimisé et l’élaboration d’un curriculum harmonisé de formation continue pour une prise en charge correcte des équipements biomédicaux destinés aux nouveau-nés permettent de contribuer dans la lutte contre la mortalité et la morbidité néo-natales. Niang, Bousso bousso.niang@doctorado.unini.edu.mx
Evaluation du plateau technique médical de néonatologie en Afrique subsaharienne : cas du Sénégal.
Evaluation of mechanical properties of matrices derived from fish scale collagen.
Fundación Universitaria Internacional de Colombia > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The purpose of this article is to help to bridge the gap between sustainability and its application to project management by developing a methodology based on artificial intelligence to diagnose, classify, and forecast the level of sustainability of a sample of 186 projects aimed at local communities in Latin American and Caribbean countries. First, the compliance evaluation with the Sustainable Development Goals (SDGs) within the framework of the 2030 Agenda served to diagnose and determine, through fuzzy sets, a global sustainability index for the sample, resulting in a value of 0.638, in accordance with the overall average for the region. Probabilistic predictions were then made on the sustainability of the projects using a series of supervised learning classifiers (SVM, Random Forest, AdaBoost, KNN, etc.), with the SMOTE resampling technique, which provided a significant improvement toward the results of the different metrics of the base models. In this context, the Support Vector Machine (SVM) + SMOTE was the best classification algorithm, with accuracy of 0.92. Lastly, the extrapolation of this methodology is to be expected toward other realities and local circumstances, contributing to the fulfillment of the SDGs and the development of individual and collective capacities through the management and direction of projects. García Villena, Eduardo; Pascual Barrera, Alina Eugenia; Álvarez, Roberto Marcelo; Dzul López, Luis Alonso; Tutusaus, Kilian; Vidal Mazón, Juan Luis; Miró Vera, Yini Airet; Brie, Santiago y López Flores, Miguel A. eduardo.garcia@uneatlantico.es, alina.pascual@unini.edu.mx, roberto.alvarez@uneatlantico.es, luis.dzul@uneatlantico.es, kilian.tutusaus@uneatlantico.es, juanluis.vidal@uneatlantico.es, yini.miro@uneatlantico.es, santiago.brie@uneatlantico.es, miguelangel.lopez@uneatlantico.es
Evaluation of the Sustainable Development Goals in the Diagnosis and Prediction of the Sustainability of Projects Aimed at Local Communities in Latin America and the Caribbean.
Factores determinantes de la IED en los países del DR- CAFTA a partir del método AHP.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Cerrado Inglés Recently, the Internet of Medical Things (IoMT) could offload healthcare services to 5 G edge computing for low latency. However, some existing works assumed altruistic patients will sacrifice Quality of Service (QoS) for the global optimum. For priority-aware and deadline-sensitive healthcare, this sufficient and simplified assumption will undermine the engagement enthusiasm, i.e., unfairness. To address this issue, we propose a long-term proportional fairness-driven 5 G edge healthcare, i.e., FairHealth. First, we establish a long-term Nash bargaining game to model the service offloading, considering the stochastic demand and dynamic environment. We then design a Lyapunov-based proportional-fairness resource scheduling algorithm, which decouples the long-term fairness problem into single-slot sub-problems, realizing a trade-off between service stability and fairness. Moreover, we propose a block-coordinate descent method to iteratively solve non-convex fair sub-problems. Simulation results show that our scheme can improve 74.44% of the fairness index (i.e., Nash product), compared with the classic global time-optimal scheme. Lin, Xi; Wu, Jun; Bashir, Ali Kashif; Yang, Wu; Singh, Aman y AlZubi, Ahmad Ali SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
FairHealth: Long-Term Proportional Fairness-Driven 5G Edge Healthcare in Internet of Medical Things.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The rapid expansion of Internet of Things (IoT) devices deploys various sensors in different applications like homes, cities and offices. IoT applications depend upon the accuracy of sensor data. So, it is necessary to predict faults in the sensor and isolate their cause. A novel primitive technique named fall curve is presented in this paper which characterizes sensor faults. This technique identifies the faulty sensor and determines the correct working of the sensor. Different sources of sensor faults are explained in detail whereas various faults that occurred in sensor nodes available in IoT devices are also presented in tabular form. Fault prediction in digital and analog sensors along with methods of sensor fault prediction are described. There are several advantages and disadvantages of sensor fault prediction methods and the fall curve technique. So, some solutions are provided to overcome the limitations of the fall curve technique. In this paper, a bibliometric analysis is carried out to visually analyze 63 papers fetched from the Scopus database for the past five years. Its novelty is to predict a fault before its occurrence by looking at the fall curve. The sensing of current flow in devices is important to prevent a major loss. So, the fall curves of ACS712 current sensors configured on different devices are drawn for predicting faulty or non-faulty devices. The analysis result proved that if any of the current sensors gets faulty, then the fall curve will differ and the value will immediately drop to zero. Various evaluation metrics for fault prediction are also described in this paper. At last, this paper also addresses some possible open research issues which are important to deal with false IoT sensor data. Uppal, Mudita; Gupta, Deepali; Anand, Divya; S. Alharithi, Fahd; Almotiri, Jasem; Ortega-Mansilla, Arturo; Singh, Dinesh y Goyal, Nitin SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, arturo.ortega@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Fault Pattern Diagnosis and Classification in Sensor Nodes Using Fall Curve.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Dentro del presente proyecto de investigación se ha de buscar un desarrollo íntegro de las condiciones dadas en torno a la educación y la importancia sobre la que recae el fortalecimiento de las competencias digitales que utilizan a diario los docentes en sus clases a fin de poder generar espacios de aprendizaje personales y una educación más abierta, aplicado a nuestro país.Dado que el docente debe buscar las formas más eficaces para que los estudiantes transiten los procesos de enseñanza-aprendizaje, es preciso asimismo que se le motive al uso de las “TIC” para la adquisición de nuevos saberes intelectuales, siendo utilizado como un instrumento adicional para la educación académica de los alumnos.Todo ello, supone la configuración de nuevos escenarios que posibiliten una mejor relación entre los sujetos intervinientes en los procesos de educación, como profesores, estudiantes y los currículos de contenidos, evaluando y guiando dicho proceso.Así, se ha de diagramar este proyecto a fin de generar una guía de intervención en la capacitación de docentes para que puedan aplicar el uso de “TICs” a sus técnicas de aprendizaje y así poder generar mayores ámbitos de actualización con la información y métodos utilizados para el desarrollo íntegro de las habilidades de los estudiantes. Ocoro, Luis Hernando lueroco@hotmail.es
Fortalecimiento de las competencias digitales docentes basados en los entornos personales de aprendizaje y la educación abierta, desde la perspectiva colombiana.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés E-Vehicles are used for transportation and, with a vehicle-to-grid optimization approach, they may be used for supplying a backup source of energy for renewable energy sources. Renewable energy sources are integrated to maintain the demand of consumers, mitigate the active and reactive power losses, and maintain the voltage profile. Renewable energy sources are not supplied all day and, to meet the peak demand, extra electricity may be supplied through e-Vehicles. E-Vehicles with random integration may cause system unbalancing problems and need a solution. The objective of this paper is to integrate e-Vehicles with the grid as a backup source of energy through the grid-to-vehicle optimization approach by reducing active and reactive power losses and maintaining voltage profile. In this paper, three case studies are discussed: (i) integration of renewable energy sources alone; (ii) integration of e-Vehicles alone; (iii) integration of renewable energy sources and e-Vehicles in hybrid mode. The simulation results show the effectiveness of the integration and the active and reactive power losses are minimum when we used the third case. Agrawal, Himanshi; Talwariya, Akash; Gill, Amandeep; Singh, Aman; Alyami, Hashem; Alosaimi, Wael y Ortega-Mansilla, Arturo SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, arturo.ortega@uneatlantico.es
A Fuzzy-Genetic-Based Integration of Renewable Energy Sources and E-Vehicles.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El distrito Especial, Industrial, Portuario, Biodiverso y Ecoturístico de Buenaventura, es el principal puerto de Colombia, localizado en el departamento del valle del cauca, sobre el océano pacífico, a orillas de la bahía de Buenaventura, por donde a través del terminal marítimo, moviliza aproximadamente el 55% de la carga de importación y exportación de Colombia. La presente investigación tiene como objetivo principal analizar la gestión actual de los residuos sólidos del distrito de Buenaventura, desde sus condiciones generales y afectaciones ambientales, como también determinar si existe aprovechamiento y valorización, partiendo de una revisión documental, desde la normativa nacional y local, mediante una investigación de tipo proyectiva, con enfoque mixto, no experimental y de corte transversal, utilizando técnicas de investigación como entrevistas, investigación documental, observación y encuestas guiadas, apoyadas en instrumentos de investigación como cuestionarios de encuestas, cuestionarios para entrevistas semiestructuradas, abiertas, y analizando los datos obtenidos en el trabajo de campo para identificar las problemáticas existentes, utilizando además programas de análisis estadísticos, que permiten generar y presentar tablas y gráficos, y en general obtener un diagnóstico de la situación actual de la gestión de los residuos sólidos urbanos del distrito, desde la generación, recolección y transporte, tratamiento y disposición final. Los resultados de la investigación muestran deficiente educación y conciencia ambiental, problemáticas de tipo económico, técnico, social y ambiental del sistema de gestión, que afectan a la población por el inadecuado manejo de los residuos sólidos, desde la insuficiente recolección y transporte sin tratamiento al sitio de disposición final, relleno sanitario de Córdoba, y que afecta a la población aledaña principalmente por la contaminación de la quebrada el Venado, generando afectación económica y social, imposibilitando el usufructo del agua de la quebrada, que otrora fuera sitio de recreación y atractivo turístico, además de abastecimiento para actividades domésticas y pesca artesanal. Riascos Torres, Luis Javier javierriaskos@gmail.com
Gestión Integral de Residuos Sólidos Urbanos del Distrito Especial de Buenventura.
Materias > Educación Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En las Instituciones Educativas urge orientar sobre la importancia de la ecología, analizar la situación que está enfrentando la Tierra y generar cambio. Por ello, es fundamental desarrollar estrategias que permitan cumplir las metas del objetivo 12 de la Agenda 2030 de Desarrollo Sostenible, por consiguiente, el presente trabajo es sobre Gestión Integral de Residuos Sólidos Urbanos en el Liceo Nueva Generación, Barrancabermeja Santander, Colombia; siendo la caracterización el punto de partida. Surge entonces el siguiente interrogante a nivel institucional… ¿Por qué no establecer un plan de gestión integral de residuos en la institución, mejorando los hábitos de reciclaje a corto, mediano y largo plazo? Lo anterior se establece, además, ante la necesidad de que el colegio no cuenta con un almacenamiento adecuado de residuos, lo que ha dificultado fomentar la recogida selectiva en la comunidad educativa. Teniendo en cuenta lo anterior, el objetivo general de este proyecto es la caracterización de residuos sólidos urbanos en el Liceo Nueva Generación a partir de la metodología de tipo cuantitativa. En este orden de ideas, al obtener los resultados y analizar la cantidad de residuos que se producen, se logra identificar que el peso de los residuos generados durante el registro de datos en Matlab durante octubre, noviembre y diciembre en un periodo de 45 días es de aproximadamente 382.31kg. Ahora bien, el peso volumétrico y clasificación según su composición se promedia teniendo en cuenta las muestras de preescolar, primaria, bachillerato, administración y áreas comunes; evidenciando que en el Liceo Nueva Generación no se genera un gran volumen ni variabilidad de tipos de residuos, de hecho, hay residuos inorgánicos como los metales, vidrios y polilaminados presentan una tasa mínima de prevalencia, los residuos que más se generan son plástico, papel, residuos orgánicos y peligrosos. El estudio permitió, además, determinar que no se realiza de manera adecuada la caracterización de residuos sólidos urbanos en la institución. Finalmente, se presenta un modelo de diseño arquitectónico en SketchUp para el almacenamiento adecuado de los residuos, es así, como cobra gran importancia esta investigación, ya que un diseño innovador para el almacenamiento de los residuos impacta en la sociedad, motiva y sensibiliza, es así como urgen proyectos innovadores de clasificación de residuos según su composición, estrategias que puedan satisfacer las necesidades de la sociedad dejando a un lado la economía lineal, estableciendo puntos ecológicos, fomentando de manera exitosa la economía circular. Adaptando los espacios de manera innovadora para promover un plan de gestión integral de residuos a corto, mediano y largo plazo; siendo la clave la educación, que se evidencie un compromiso por el desarrollo sostenible. Castro Perez, Ginna Marcela gmcp1@yahoo.com.co
Gestión Integral de Residuos Sólidos Urbanos en el Liceo Nueva Generación, Barrancabermeja Santander, Colombia.
Materias > Alimentación Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El proyecto de grado tiene como título "Gestión ambiental rentable de efluentes líquidos del Central Azucarero Portuguesa", ejecutado en la ciudad Acarigua, Venezuela. El objetivo del proyecto consistió en desarrollar un sistema de Gestión ambiental de efluentes líquidos basado en datos históricos, para poder establecer indicadores de desempeño, que permitan apreciar la mejora en la rentabilidad en el Central Azucarero Portuguesa. La investigación se llevó a cabo bajo una metodología cuantitativa, definida en el marco descriptivo, dentro de la subcategoría Investigación-acción, con corte longitudinal. En la zafra 2020-2021, se comprobó, mediante la caracterización de sus aguas residuales, que sus parámetros se encuentran dentro de los límites y rangos permisibles en el decreto N° 883, de la clasificación y control de la calidad de los cuerpos de agua y vertidos o efluentes líquidos, producto de mejoras contempladas en el plan de adecuación, para la implementación de acciones necesarias para el manejo de las descargas de efluentes, mejoramiento en los equipos de fabricación, en la planta de tratamiento de aguas residuales, y en el control de derrames y fugas de material azucarado, este último como principal factor de pérdidas financieras de la empresa. En la zafra 2020-2021 se determinó que el área de molinos es la que aporta las mayores pérdidas de sacarosa, por lo tanto, se establecieron estrategias para minimizar el impacto ambiental en dicha área, y se formularon los indicadores ambientales para su seguimiento y monitoreo, orientado al mejoramiento de la gestión ambiental Padilla Alviarez, Jessymar del Valle ingjessymarpadilla@gmail.com
Gestión ambiental rentable de efluentes líquidos del Central Azucarero Portuguesa, C.A.
Gestión de proyectos empresariales en el eje de gestión de recursos humanos: impacto de las prácticas de gestión de recursos humanos en la productividad de las pymes agroalimentarias camerunesas.
Gestión de proyectos en tesis de titulación universitaria.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La provincia de Santa Elena, es una de las más importantes del Ecuador, por sus diversos atractivos turísticos y sus hermosas playas. Se encuentra dividida políticamente en tres cantones que son La Libertad, Salinas y Santa Elena. Sin embargo, presenta una grave problemática ambiental que se relaciona con la mala disposición de sus residuos sólidos urbanos. Por tales motivos, se ha planteado una investigación desde el punto de vista económico, que busca verificar si se considera los costos de disposición final dentro de sus modelos financieros. Se planteó la hipótesis de que los municipios tienen botaderos a cielo abierto, debido a que solo costean las componentes de barrido y recolección sin considerar la disposición final. Dentro de los resultados se encontraron que: para el cantón Salinas, La Libertad y Santa Elena, el costo unitario de la gestión integral por tonelada es de $71, $69 y $ 51 dólares respectivamente. De estos totales, el costo unitario de la disposición final representa entre $ 3 y $ 4 dólares por tonelada. Del mismo modo, otro resultado importante son los elevados costos administrativos de los sistemas de aseo, debido a la burocracia en los municipios. Con estos resultados, se valida la hipótesis planteada y se evidencia que, dentro de los presupuestos municipales, no se considera los costos de disposición final y este es el motivo principal de que los sitios de disposición sean botaderos a cielo abierto. Por esta razón se plantea una solución que considera un relleno sanitario ubicado de forma técnica en el sector Ayamblo en Salinas, que va a permitir atender por 20 años a todos los cantones de la Provincia. Para ello, las municipalidades deberán presupuestar alrededor de $28 por tonelada para poder sostener todas las operaciones e inversiones en el nuevo relleno propuesto. Dentro de las principales conclusiones, se resalta el hecho de que no se considera los costos de la disposición final en los sistemas actuales de aseo. Además, los municipios poseen estructuras tarifarias obsoletas que no cubren los gastos operativos actuales y se traducen en subsidios elevados. La alternativa de un relleno sanitario provincial es la mejor solución desde el punto de visto técnico, que se apega a la realidad económica del país. Para poder mejorar los sistemas de aseo, se debe empezar garantizando una correcta disposición. Luego de esto se puede ir empezando paulatinamente la mejora en otras componentes. Finalmente se recomienda extrapolar el presente estudio a otras provincias del Ecuador. García Paredes, Augusto David garciaaugusto95@gmail.com
Gestión económica de los residuos sólidos urbanos y su relación con la disposición final, caso Provincia de Santa Elena, Ecuador.
Materias > Ingeniería Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La investigación tiene como finalidad analizar la gestión efectiva de acuerdos comerciales que integren áreas de negocios internacionales, créditos y comercio exterior mediante los canales de comunicación para mejorar el proceso actual en la empresa exportadora de atún Galapesca en Guayaquil Ecuador, 2022. La metodología de enfoque mixto, diseño no experimental, corte transversal, tipo exploratorio, con revisión de literatura actualizada. Valenzuela Acosta, Joffre Pedro jovalenzuela68@hotmail.com
Gestión efectiva de acuerdos comerciales que integren áreas de negocios internacionales, créditos y comercio exterior mediante canales de comunicación en la empresa exportadora de atún Galapesca en Guayaquil Ecuador, 2022.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El objetivo de la presente investigación fue conocer la gestión pública en la ejecución de presupuesto del Gobierno Regional Huánuco, para la gestión de una propuesta que mejore el gasto público, para cuál se aplicó un estudio de tipo proyectivo, descriptivo y no experimental y de enfoque cuantitativo, con la técnica de la observación, así como los instrumentos de análisis de documentos y fichas de observación. La población de estudio fueron los proyectos de inversión en infraestructura de la Región Huánuco, y la muestra no probabilística de tipo intencional, donde se analizó las 10 obras de mayor envergadura y 384 beneficiarios de las obras en la Región Huánuco. Cuyos resultados responden al objetivo antes planteado, observando la gestión pública desde la percepción de los beneficiarios, encontrando que el 85% y 90% de la población que expuso una baja planificación y organización del gobierno regional de Huánuco con respecto a los proyectos de inversión y que abarca a las obras de infraestructura efectuadas en la Provincia de Ambo, Pillcomarca, Ciudad de Llata, Tingo María, Rupa Rupa y la Región de Huánuco, verificándose un incumplimiento en la ejecución de la obra y diferencias con respecto al monto programado y acumulado, desde los años 2012, 2016 al 2019. Asimismo, el porcentaje de ejecución presupuestal de las obras alcanza el 18.63% en la ampliación del sistema de agua potable e instalación del sistema de alcantarillado de la ciudad de Llata, provincia de Huamalíes - Huánuco, así como solo un 40.00% en la obra de mejoramiento de la capacidad resolutiva del hospital de Tingo María. En conclusión, estos hallazgos evidenciaron que la gestión pública tuvo una baja planificación y organización en la ejecución del presupuesto, por lo tanto, se verifica un incumplimiento en la ejecución y disparidad en los presupuestos programados. Por lo que se presentó, una propuesta de gestión pública para la Región Huánuco, con la finalidad de mejorar la eficiencia en la ejecución de la infraestructura que permita satisfacer oportunamente la demanda de la Región. Avalos Roberto, Patrick Gregory PATRICKAVALOS@HOTMAIL.COM
Gestión pública en la ejecución del presupuesto para proyectos del Gobierno Regional Huánuco, año fiscal 2019.
Gestión sostenible de residuos de construcción en el Área Metropolitana de Misiones.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La medición de la conciencia ambiental es una tarea complicada debido a que es una variable compleja formada por dimensiones, subdimensiones e indicadores; sin embargo, constituye un primer paso para la toma de decisiones con respecto a la problemática ambiental que se presenta de manera global en el mundo, regionalmente cada país y específicamente cada área. Por lo tanto, en el estudio, se buscó determinar la relación del grado de conciencia ambiental con los factores socioeconómicos de los individuos de la población adulta del Distrito de Trujillo (La Libertad - Perú), a través de una metodología de investigación cualitativa, un diseño no experimental de tipo correlacional y un corte es transversal; optando por una muestra probabilística de la población de personas adultas, mayores de 18 años del Distrito de Trujillo. Asimismo, con ese objetivo, se diseñó un instrumento de medición, constituido por un cuestionario integrado por dos partes: una de datos generales de los individuos y la otra de 18 preguntas sobre conciencia ambiental; cumpliendo dicho instrumento con los requisitos de validez y confiabilidad para medir el grado de conciencia ambiental en una escala de puntaje de 0 a 90. Después, se recogieron y procesaron los datos generales con información relativa a los factores socioeconómicos (sexo, rango de edad, estrato socioeconómico y nivel educativo) de cada individuo, siendo analizada luego mediante las pruebas estadísticas: Kolmogorov - Smirnov para determinar la distribución normal de la muestra y ANOVA de un factor complementado por HSD de Tukey para determinar la diferencia entre los grupos de la población; observando que todos los grupos presentaban un grado medio de conciencia ambiental (> 36 puntos, < 54 puntos) y concluyendo que: primero, las medias del grado de conciencia ambiental de los grupos por sexo no son significativamente diferentes; luego, las medias del grado de conciencia ambiental de los grupos por rangos de edad son significativamente diferentes a excepción de grupos de rangos que son iguales; después, las medias del grado de conciencia ambiental de los grupos por estrato socioeconómico no son significativamente diferentes; y finalmente, las medias del grado de conciencia ambiental de los grupos por nivel de estudios son significativamente diferentes. Alayo Aguilar, José Alexis josealexis80@gmail.com
Grado de conciencia ambiental según factores socioeconómicos de la población del Distrito de Trujillo.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Los sistemas de gestión de calidad son sumamente relevantes para la mejora continua en todo tipo de organización. Sin embargo, algunas empresas por diferentes motivos, nunca optan por su implementación. El objetivo general de esta investigación es desarrollar una guía para la implementación de un sistema de gestión de calidad en la academia de baile Second Home Studio en Tarragona, España. La metodología utilizada se enfoca en la elaboración de un diagnóstico de la academia, así como la creación de una guía para implementar un sistema de gestión de calidad con base en las Normas ISO 9000, ISO 9001 e ISO 9004. El diagnóstico se efectuó por medio de la aplicación de preguntas abiertas para recopilar información general de la empresa, así como la aplicación de una encuesta de autoevaluación a los directores y una encuesta de satisfacción tipo Likert para los alumnos inscritos. El diagnóstico de la academia refleja que actualmente existe una muy buena percepción por parte de los directores, así como de los alumnos, con respecto al grado de calidad de los servicios brindados. Entre las principales fortalezas se encuentra la existencia de una estrategia y política empresarial, prácticas de liderazgo proactivo, gestión de recursos y una cultura de mejora continua. Adicionalmente, la ubicación de las instalaciones, el conocimiento de los profesores y las estrategias de comunicación de la academia, son puntos muy destacables. Por su parte, los aspectos negativos detectados en el diagnóstico que requieren de especial atención son la falta de enfoque y gestión de procesos, y la falta de seguimiento, medición y revisión de resultados en la organización. A su vez, existe una percepción por parte de los alumnos de la academia sobre el hecho de que tanto los horarios de las clases como el proceso para dar quejas o sugerencias en la organización podrían mejorar. La guía para implementar el sistema de gestión de calidad es suficiente para la academia considerando sus recursos y necesidades. Ésta posee 6 pasos los cuales tienen que ver con la estrategia y política, liderazgo proactivo, gestión de recursos, gestión de procesos, estrategia de seguimiento, y estrategia de mejora continua en la academia. Arce Rodríguez, Ronny Alexander roniarce@gmail.com
Guía para la Implementación de un Sistema de Gestión de Calidad en la Academia de Baile Second Home Studio en Tarragona, España.
Hacia el rescate del patrimonio cultural intangible: un estudio de materiales y técnicas constructivas tradicionales como punto de partida para una correcta intervención en edificaciones patrimoniales.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Los factores de riesgo psicosociales son todos aquellos elementos que afectan la salud de los trabajadores y que se relacionan con el tipo de organización, contenido del trabajo y ejecución de la tarea entre otros. Estos pueden afectar negativamente al trabajador en su salud y bienestar, la presente investigación tiene como objetivo general Identificar los factores de riesgo psicosociales en colaboradoras de una empresa de producción y distribución de bebidas alcohólicas en El Salvador. Es una investigación con metodología cuantitativa, diseño descriptivo, subcategoría investigación-acción, corte transversal, con una muestra censal por conveniencia, se usó la herramienta del Test de Navarra la cual tiene como objetivo estudiar cuatro variables relacionadas con el entorno laboral: Participación, implicación y responsabilidad; Formación, información y comunicación; Gestión del tiempo y cohesión de grupo.La presente investigación hará una evaluación inicial del estado general de la empresa con relación al riesgo psicosocial, identificando las situaciones de riesgo derivadas de las variables ya mencionadas. Moreira de Silva, Patricia Carolina patricia.moreira78@gmail.com
Identificación de factores de riesgo psicosociales en colaboradoras de una empresa de fabricación y distribución de bebidas alcohólicas en El Salvador.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés This paper focuses on retrieving plant leaf images based on different features that can be useful in the plant industry. Various images and their features can be used to identify the type of leaf and its disease. For this purpose, a well-organized computer-assisted plant image retrieval approach is required that can use a hybrid combination of the color and shape attributes of leaf images for plant disease identification and botanical gardening in the agriculture sector. In this research work, an innovative framework is proposed for the retrieval of leaf images that uses a hybrid combination of color and shape features to improve retrieval accuracy. For the color features, the Color Difference Histograms (CDH) descriptor is used while shape features are determined using the Saliency Structure Histogram (SSH) descriptor. To extract the various properties of leaves, Hue and Saturation Value (HSV) color space features and First Order Statistical Features (FOSF) features are computed in CDH and SSH descriptors, respectively. After that, the HSV and FOSF features of leaf images are concatenated. The concatenated features of database images are compared with the query image in terms of the Euclidean distance and a threshold value of Euclidean distance is taken for retrieval of images. The best results are obtained at the threshold value of 80% of the maximum Euclidean distance. The system’s effectiveness is also evaluated with different performance metrics like precision, recall, and F-measure, and their values come out to be respectively 1.00, 0.96, and 0.97, which is better than individual feature descriptors. Chugh, Himani; Gupta, Sheifali; Garg, Meenu; Gupta, Deepali; Mohamed, Heba G.; Delgado Noya, Irene; Singh, Aman y Goyal, Nitin SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, irene.delgado@uneatlantico.es, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
An Image Retrieval Framework Design Analysis Using Saliency Structure and Color Difference Histogram.
Impact of Sea Level Rise and Flooding in Two Key Mexican Coastal Cities.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En la presente investigación se realizó dentro de la Concesión Minera San Nicolás, Cantón Cotacachi, Provincia de Imbabura, la cual posee un porcentaje de su población dedicada a las actividades mineras como parte del sustento económico diario. El objetivo de este estudio es determinar el Impacto Ambiental de la Concesión minera de áridos y pétreos “San Nicolás” sobre las comunidades de la ciudad de Cotacachi, con el propósito de establecer medidas de adaptación en la zona. Se determinaron los distintos impactos ambientales a través de un enfoque mixto, para el abordaje cualitativo se aplicó entrevistas semi estructuradas con ayuda del software Atlas. Ti, con la finalidad de determinar la frecuencia de cada una de las citas en relación con los entrevistados y se construyó un diagrama de relación entre citas y códigos, y así constatar la situación de la concesión minera; para el método cuantitativo se aplicó el diagnostico ambiental mismo que determina los factores bióticos, abióticos y socioeconómicos del área de estudio, esto se encuentra correlacionado con la aplicación de la matriz de Leopold, la cual se encuentra estructurada mediante una escala numérica obteniendo el carácter, intensidad, extensión, duración, reversibilidad y riesgo del impacto, donde se relacionó las determinantes obteniendo la magnitud, severidad e importancia del impacto, mismas que ayudó a determinar y solucionar los distintos impactos que se producen dentro de la concesión, finalmente se calificó la priorización de medidas de adaptación mediante la aplicación de la matriz tipo L. Los resultados indicaron las distintas afecciones que se generan dentro del lugar además de determinar el área de influencia directa e indirecta, se pudo constatar seis elementos sensibles dentro de la concesión: suelo, paisaje, aire, ruido, fauna y flora. Con el empleo de la matriz de magnitud e impacto, se obtiene la matriz de severidad que es la más importante obteniendo un total de 352 interacciones de las cuales 213 son de carácter leve, 55 moderado, 48 en estado crítico y 36 de impacto severo. Finalmente se analizó mediante el Software Atlas Ti, las entrevistas, obteniendo las acciones/o medidas de adaptación a implementarse dentro de la concesión minera San Nicolás, donde las más relevantes fueron: campaña de conciencia ambiental a todas las concesiones mineras, seguido de la siembra de plantas nativas y de soberanía alimentaria, y por último se destacó el mantenimiento continuo de cunetas y vías. Andrade Andrade, Byron David byronandradee@hotmail.com
Impacto Ambiental de la concesión minera “San Nicolás Código 490677” de Áridos y Pétreos sobre las comunidades de la ciudad de Cotacachi, durante el periodo 2019-2020.
Materias > Alimentación Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En una planta de producción de cárnicos Int. Food Services Corp., que maneja materia prima en almacenamiento congelado y refrigerado; se han ajustado los procesos de congelación y descongelación, debido a novedades de clientes por desviaciones en la coloración de la carne y hueso. Según (Arteaga & Soto-Salanova, 2009) este fenómeno se conoce como síndrome de hueso negro y afecta en la decisión de adquisición del consumidor.Como parte del ajuste del proceso realizado en Int. Food Services Corp., en el 2020; en congelación se debe alcanzar una temperatura de ≤-18°C y en descongelación se debe emplear agua corrida. Estas variables han sido definidas con base en estudios previos realizados por la propia empresa; no obstante, el impacto del ajuste no ha sido valorado en almacenamiento por hasta 3 meses en el producto final (presas fritas). Por ello, el objetivo general del estudio es determinar la afectación de las características sensoriales en pollo frito en el color del hueso; con materia prima congelada en 0, 45 y 90 días de almacenamiento; para compararlo con el producto elaborado con materia prima refrigerada.Para esto se utiliza el colorímetro Minolta CR-400 como equipo de medición; mismo que (Konica Minolta, 2020) indica valora luminosidad (L*), que es el grado de oscurecimiento o blancura del hueso. Se considera medir en la tibia, debido a que las referencias bibliográficas indican que es la zona en la que mejor apreciación se tiene del defecto (Aingla, 2015). Como parte de la metodología se congela por cada jaba 90 presas, para posterior pasar a la descongelación, con una muestrea de 50 presas en cada tratamiento, y en pollo refrigerado se realiza la medición de luminosidad en 270 presas; en ambos casos se evalúa en pollo crudo y frito.Para la evaluación se ha revisado de manera bibliográfica pautas para valoración de síndrome de hueso negro y según lo reportado por (Mota, y otros, 2019) se emplea la siguiente escala: aceptable los valores superiores a 40L*, de riesgo alto o intermedio de 35 a 40L* e inaceptable los valores inferiores a 35L*. Se emplea para la estadística el programa de Minitab con un análisis varianza de un solo factor ANOVA con un nivel de significancia de 0,05 %, y con la prueba complementaria de Tukey para comparar los diferentes grupos. Los resultados indican que en el caso de hueso fresco el 100 % de las mediciones están sobre el rango de aceptable, pasando al rango intermedio únicamente en el 1 % de la muestra en fritura. Al comparar las medias de hueso crudo almacenado en diferentes tiempos, se determina que al día 90 existe diferencia significativa; pero en hueso frito no existe diferencia. Lo que indica que el tiempo de almacenamiento no impacta en el producto final y así pues en todos los casos las medias son superiores a 40L* (rango aceptable). Entonces, en cuanto a la hipótesis conceptual, se determina que el proceso estandarizado, genera un menor impacto en síndrome de hueso negro debido a que anteriormente los valores en hueso crudo congelado en el rango inferior estaban desde 29L* (coloración inaceptable) y ahora están sobre 40L* (coloración intermedia). Por otra parte, cada tratamiento térmico ha generado merma de luminosidad: en la descongelación de 3,85L* y en la fritura en producto refrigerado de 5.71L* y en hueso congelado de 6.74L*. Si bien el estudio genera un aporte en el control de síndrome de hueso negro, se recomienda generar nuevas evaluaciones conjuntas con el proveedor de materia prima. Martínez Guzman, Verónica Nataly vrnaty_20@hotmail.com
Impacto de la estandarización de los procesos de congelación y descongelación, en el comportamiento del color del hueso en pollo de diferentes tiempos de almacenamiento, comparando el efecto con pollo fresco; en una planta que comercializa pollo frito.
Materias > Psicología Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente estudio es un trabajo estadístico basado en los criterios sugeridos en la norma NOM-035-STPS-2018, con el que se pretende conocer la tendencia general de los factores que influyen sobre el clima laboral dentro de la empresa JOYSON MONCLOVA.El trabajo consistió en aplicar una encuesta de clima laboral a 343 empleados, mismo que se divide en 4 categorías enfocadas en procesos de comportamiento organizacional, los cuales son: Ambiente de trabajo, Factores propios de la actividad, Organización del tiempo de trabajo y Liderazgo y relaciones en el trabajo.Utilizando un diseño metodológico cuantitativo, cualitativo, descriptivo y transversal se concluye que el clima laboral se encuentra en un 46% dentro de un sistema colegiado, siendo su dimensión mejor evaluada el trabajo en equipo con un 74% y la de menor puntuación la de motivación con un 17%.Esta cuantificación permitió detectar en forma objetiva, las fortalezas y las áreas de oportunidad, que han de ser considerados como factores esenciales para diseñar y poner en marcha, desde la perspectiva de la SEGURIDAD LABORAL, los futuros procesos de mejora dentro de la empresa. Medrano Flores, Raquel raquelmedranoflores@gmail.com
Impacto de los factores psicosociales en el ambiente de trabajo de la empresa Joyson Safety Systems planta Monclova.
Materias > Ingeniería Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En el desarrollo del tema tratado, se visualizan y revisan las problemáticas que se han dado a conocer en el fallo de los equipos críticos, van desde el mantenimiento preventivo, capacitación del personal técnico mecánico y operarios de los equipos hasta la programación logística del personal para realizar los mantenimientos en plataformas satélites (plataformas sin barco de apoyo o de construcción por parte de la empresa).Se dan a conocer los problemas más recurrentes o limitantes que impiden los mantenimientos preventivos en los equipos ocasionando los fallos y sustituciones de los equipos críticos en obras activas.Otra gran problemática que se ha detectado son los equipos ubicados en las plataformas satélites por la programación logística del personal mecánico para su traslado a donde están los equipos y el “rescate” posteriormente del personal mecánico.Nuestro objetivo general es determinar las causas-raíz de fallo de los equipos críticos que repercuten en deductivas y/o sanciones en obras activas en las que trabaja la CIA. COTEMAR S.A. de C.V.La metodología que se usó para este caso se divide en 5 objetivos:-Establecer los equipos críticos, los cuales son los de operación más delicada y se compromete en gran medida los trabajos que se efectúan en la obra.-Se determinará por medio de indicadores si una de las problemáticas es el personal operativo.En base al resultado obtenido, el área de Recursos Humanos (RH) tiene la consigna de capacitar y desarrollar el talento dentro de la misma empresa del personal que cumpla con el compromiso y la responsabilidad para la operación y mantenimiento de estos equipos.-Localizar las fallas más comunes, desde la mínima hasta la crítica, en base a ello se establece el último objetivo.-Realizar un historial de costos de equipos tomando de referencia la serie y el tipo de equipo, en base a este análisis se toma de referencia la inversión que se ha tenido en este equipo y se toma la decisión si se sigue realizando mantenimiento preventivo-correctivo o el finiquito del equipo.-Realizar los check-list y procedimientos sobre uso, aplicación y mantenimiento de equipos críticos, se dará a conocer en el portal de intranet de la empresa en el sistema de gestión de calidad de la empresa y la difusión a las partes interesadas. En este proceso se basará en los manuales, procedimientos de equipos en obra, experiencia del personal operativo y lecciones aprendidas.Se tienen los siguientes resultados.-Optimización de los equipos por los mantenimientos preventivos, minimizando los fallos o los correctivos en el menor tiempo posible.-Realizar un check-list de los equipos en su recepción para su envío abordo (propio y rentado), al momento de su recepción en área de plataformas, en su desembarque y recepción en tierra procedente de abordo.-Administración de equipos (ubicación, series, bitácora y programa de mantenimiento, tiempo de estancia abordo, rotación de equipos por estancia abordo y/o fallo).-Manejar un stock moderado de filtros, aceite y refacciones abordo y en almacén tierra (de equipos propios y de renta).-Como en el punto anterior, tener un stock de equipos tanto de proveedor como de la empresa en caso de la sustitución del equipo por fallo mayor.-Gestión con el área de operaciones para la programación del personal mecánico en realizar el mantenimiento de los equipos ubicados en las plataformas satélites.-Capacitación del personal mecánico y operario en el mantenimiento y operación de los equipos críticos.-Actualización de los procedimientos (recepción de equipos en almacén, devolución al almacén, desembarque de equipos, recepción en tierra y devolución a proveedor)Concluyendo se obtienen los resultados esperados para la optimización y uso de los equipos críticos en las obras activas (abordo y tierra), entre los grandes beneficios es la realización del mantenimiento correctivo cada año o lo especificado en manual de fabricante, no tener deductivas del equipo-operario en caso de fallo, mantenimiento preventivo optimiza los equipos y están en buenas condiciones físicas y de operación y tener la confianza del cliente para próximos trabajos a realizarse. Ramírez May, Leonardo leoram40@hotmail.com
Impacto del Costo de Mantenimiento en Equipos Críticos, Uso en Obras Abordo y en Tierra.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Food and agriculture are significant aspects that can meet the food demand estimated by the Food Agriculture Organization (FAO) by 2050. In addition to this, the United Nations sustainable development goals recommended implementing sustainable practices to meet food demand to achieve sustainability. Currently, aquaponics is one of the sustainable practices that require less land and water and has a low environmental impact. Aquaponics is a closed-loop and soil-less method of farming, where it requires intensive monitoring, control, and management. The advancement of wireless sensors and communication protocols empowered to implementation of an Internet of Things- (IoT-) based system for real-time monitoring, control, and management in aquaponics. This study presents a review of the wireless technology implementation and progress in aquaponics. Based on the review, the study discusses the significant water and environmental parameters of aquaponics. Followed by this, the study presents the implementation of remote, IoT, and ML-based monitoring of aquaponics. Finally, the review presents the recommendations such as edge and fog-based vision nodes, machine learning models for prediction, LoRa-based sensor nodes, and gateway-based architecture that are beneficial for the enhancement of wireless aquaponics and also for real-time prediction in the future. Gayam, Kiran Kumari; Jain, Anuj; Gehlot, Anita; Singh, Rajesh; Akram, Shaik Vaseem; Singh, Aman; Anand, Divya; Delgado Noya, Irene y Ahmad, Shafiq SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@unic.co.ao, divya.anand@uneatlantico.es, irene.delgado@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Imperative Role of Automation and Wireless Technologies in Aquaponics Farming.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Financial management is a critical aspect of firms, and entails the strategic planning, direction, and control of financial endeavors. Risk assessment, fraud detection, wealth management, online transactions, customized bond scheme, customer retention, virtual assistant and so on, are a few of the critical areas where Industry 4.0 technologies intervention are highly required for managing firms' finance. It has been identified from the previous studies that they are limited studies that have addressed the significance and application of integrating of Industry 4.0 technologies such as Internet of Things (IoT), cloud computing, big data, robotic process automation (RPA), artificial intelligence (AI), Blockchain, Digital twin, and Metaverse. With the motivation from the above aspects, this study aims to discuss the role of these technologies in the area of financial management of a firm. Based up on the analysis, it has been concluded that these technologies assist to credit risk management based on real-time data; financial data analytics of risk assessment, digital finance, digital auditing, fraud detection, and AI- and IoT- based virtual assistants. This study recommended that digital technologies be deeply integrated into the financial sector to improve service quality and accessibility, as well as the creation of innovative rules that allow for healthy competition among market participants. Bisht, Deepa; Singh, Rajesh; Gehlot, Anita; Akram, Shaik Vaseem; Singh, Aman; Caro Montero, Elisabeth; Priyadarshi, Neeraj y Twala, Bhekisipho SIN ESPECIFICAR
Imperative Role of Integrating Digitalization in the Firms Finance: A Technological Perspective.
Imperative Role of Machine Learning Algorithm for Detection of Parkinson’s Disease: Review, Challenges and Recommendations.
Implantação de nova tecnologia para o armazenamento de materiais em indústria automobilística.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente proyecto tiene como objetivo la implementación de un sistema de gestión basado en la norma ISO 9001:2015 para el mejoramiento de la calidad de la empresa Ecuapet Cía. Ltda., en los servicios de equipos de bombeo, mantenimiento e instalación de equipos rotativos y estáticos. El sistema de gestión adopta una estructura de procesos basada en el ciclo PHVA (Planificar-Hacer-Verificar-Actuar), para el cual se han planteado procesos operativos, estratégicos y de apoyo, para identificar el rol que desempeñan los procesos que conforman el sistema, permitiendo fortalecer el liderazgo de la alta dirección, asignar recursos apropiadamente a los procesos y evaluar el desempeño del sistema de gestión de calidad para crear el aprendizaje y mejora contina, para esto se han desarrollado los 10 puntos establecidos en la norma ISO 9001:2015 documentando todos los requisitos en registros y finalmente se evalúa el desempeño del mismo mediante una auditoría interna. El desarrollo del sistema gestión de calidad tiene un enfoque fundamentado en los riesgos, el cual nos permite identificar los problemas que estos pueden ocasionar al no ser gestionados correctamente en los procesos que han sido establecidos y son planteados como oportunidades de mejora para la empresa para satisfacer las exigencias de los clientes, asignar recursos de forma eficiente, mantener el compromiso de la alta dirección y crear una cultura de mejora continua para prestar un servicio de calidad. LLerena Barragan, Jhonatan Stalin jhonatan_llerena@outlook.com
Implementación de un sistema de gestión ISO 9001:2015 en la empresa Ecuapet Cía. Ltda., para el mejoramiento de la calidad, en los servicios de operación de equipos de bombeo, mantenimiento e instalación de equipos rotativos y estáticos.
Implementación de un sistema de gestión medioambiental en una empresa de transporte ferroviario de carga en Argentina.
Implementación del ciclo de Deming para el control de inventario de producto terminado según las fechas de producción, en una pastelería artesanal ubicada en la ciudad de Escuintla, Guatemala.
Implementación y evaluación de un proceso pirolítico para la valorización energética del lirio acuático, en presa La Vega, Jalisco.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Energy is a crucial element for human needs today. Traditional systems of energy generation have represented a problem in terms of their costs, their impact on the environment, and their impact on community life. Therefore, the search for clean and renewable energy sources that meet the needs of contemporary society becomes increasingly essential in the search for alternatives related to energy sources. The photovoltaic energy generation system explores the solar irradiation, making it possible to generate and store energy. This system finds good conditions for implementation in Brazil in terms of climatic characteristics, but investments and public policies that encourage and favor this process are still needed. This study aimed to identify how the deployment of photovoltaic mini-generation power plant in a federal university, the Federal University of Paraná (UFPR), can contribute to the university community in relation to cost reduction and environmental preservation. The methodology used was descriptive-exploratory, qualitative, through which an open questionnaire and a semi-structured interview were carried out, guided by the theme. After analyzing the data, the conclusion was that the system can bring benefits in the long term and that most of the interviewees consider Brazil's great potential in expanding the exploration of other sources of energy, besides hydroelectric, which, besides being costly, brings fewer advantages related to the environmental and social contexts. Miura, Augusto Takashi; Pereira, Vilmar Alves y Florencio da Silva, Rodrigo SIN ESPECIFICAR, vilmar.alves@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Implementation of photovoltaic energy, sustainability, economic and social development in a Higher Education Institution in Brazil.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La generación de una cultura de reportar todo tipo de incidentes en las diversas actividades laborales dentro y fuera para la sistematización y luego, la proposición de mejoramiento continuo para normar todas las actividades de control del personal es realizar un seguimiento y evitar cualquier situación de riesgo. El propósito del proyecto de investigación fue “Comprobar la importancia que tiene la ergonomía a través del acondicionamiento del puesto de trabajo de los docentes de educación escolar en la ciudad de Arequipa-Perú que dictan clases online para evitar y/o prevenir riesgos que afecten su salud”. El diseño metodológico fue cuantitativo y el diseño de investigación utilizado fue el explicativo ya que están orientados a responder por las causas de los sucesos, fenómenos sociales o físicos. En el presente trabajo se utilizó la investigación acción, de tal manera que permitió asociar el estudio de los problemas basado en un autodiagnóstico consensuado y participativo en un determinado contexto, con programas de acción de cambio social, para lograr de forma simultánea conocimientos y cambios sociales para mitigar riesgos ergonómicos y mejorar la calidad del ambiente interior de trabajo. Además, el diseño de investigación fue transversal, porque se basó en la recolección de datos en un solo momento, en un tiempo único y tuvo como propósito describir a las variables y analizar su incidencia e interrelación en un determinado momento los riegos ergonómicos y la calidad del ambiente interior. La muestra estuvo conformada por 50 docentes de la ciudad de Arequipa, Perú. Los instrumentos de medición fueron la técnica de encuesta y el instrumento que se empleó fueron 2 cuestionarios. Montero Aguilar, Elliot Eduardo elliot.eduardo62@gmail.com
Importancia de la calidad del ambiente interior de trabajo y los riesgos ergonómicos que están expuestos los docentes de educación escolar en Arequipa-Perú 2020.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés In Smart Cities’ applications, Multi-node cooperative spectrum sensing (CSS) can boost spectrum sensing efficiency in cognitive wireless networks (CWN), although there is a non-linear interaction among number of nodes and sensing efficiency. Cooperative sensing by nodes with low computational cost is not favorable to improving sensing reliability and diminishes spectrum sensing energy efficiency, which poses obstacles to the regular operation of CWN. To enhance the evaluation and interpretation of nodes and resolves the difficulty of sensor selection in cognitive sensor networks for energy-efficient spectrum sensing. We examined reducing energy usage in smart cities while substantially boosting spectrum detecting accuracy. In optimizing energy effectiveness in spectrum sensing while minimizing complexity, we use the energy detection for spectrum sensing and describe the challenge of sensor selection. This article proposed the algorithm for choosing the sensing nodes while reducing the energy utilization and improving the sensing efficiency. All the information regarding nodes is saved in the fusion center (FC) through which blockchain encrypts the information of nodes ensuring that a node’s trust value conforms to its own without any ambiguity, CWN-FC pick high-performance nodes to engage in CSS. The performance evaluation and computation results shows the comparison between various algorithms with the proposed approach which achieves 10% sensing efficiency in finding the solution for identification and triggering possibilities with the value of α=1.5 and γ=2.5 with the varying number of nodes. Rani, Shalli; Babbar, Himanshi; Shah, Syed Hassan Ahmed y Singh, Aman SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es
Improvement of energy conservation using blockchain-enabled cognitive wireless networks for smart cities.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La investigación pretende elaborar y desarrollar un plan de mejora de tiempos y movimientos en la línea de producción de la empresa textil Westtex Apparel, con perspectiva de aumento de eficiencia y disminución de costos. El estudio cuenta con un enfoque profesionalizador y el tipo de investigación es un diseño de proyecto. Sigüenza Paz, Omar Alejandro omar8siguenza@gmail.com
Incremento de Eficiencias y Reducción de Costos (make-up) en línea de producción textil.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Tomando en cuenta la temática a elección tenemos mucho de qué hablar ya que es un tema de mucha relevancia como lo es la crianza de peces alrededor del mundo, esta vez analizamos el desarrollo, morbilidad y comportamiento de un tipo de pez de agua de baja salinidad como lo es el chame (Dormitator latifrons), con la aplicación de minerales en su dieta, podemos decir que el objetivo general el cual era analizar la influencia de los micro minerales en el crecimiento y desarrollo de este pez, se pudo verificar una leve diferencia numérica y ventaja en su crecimiento por parte de los peces que se les aplico dicho mineral, pero que no es estadísticamente significativa, lo cual explico en las tablas de cálculo estadístico.Empezando con un peso inicial de 780 gramos por grupo (30), el cual si dividimos para sus unidades nos da un promedio de 26 gramos por alevín, terminan con diferencias numéricas marcadas, el tratamiento 2 (sin mineral) terminan con un peso final por grupo de 1175 gramos, y con un promedio individual de 39 gramos, por su parte el tratamiento 1 (con mineral) termina con peso final grupal de 1543 gramos y con un promedio por pez de 51 gramos, podemos ver la diferencia numérica marcada de los 2 grupos. Si analizamos la diferencia final de pesos de los 2 grupos es de 368 gramos, y la diferencia del peso promedio es de 12 gramos, una diferencia considerable a nivel productivo, si hablamos de niveles de producción mayor a una escala de miles de peces se puede notar una clara diferencia numérica. Recordemos que estamos evaluando una etapa de crecimiento desde alevín hasta pre juvenil, y se pudo ver la diferencia está claro que evaluando etapas de juvenil y adulto la diferencia se marcaria significativamente. Podemos concluir que el mineral si marco una ventaja sobre el desarrollo crecimiento y comportamiento de los peces que fueron suplementados, sobre los peces que no fueron suplementados con mineral, por su lado la presencia de morbilidad no se dio, y no hubo mortalidad. Mendoza Zambrano, Mauro Enrique mauro-m-90@hotmail.com
Influencia de los microminerales en el desarrollo y crecimiento de peces de aguas oligosalinas (baja salinidad).
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Cerrado Inglés In today’s modern world, information and communication technologies are playing an active role in increasing the standards and quality of life for the betterment of human beings. Due to these technologies, people are now learning and experiencing new things very effectively and efficiently. With the implementation of information technology (IT)-based smart technologies in music education, learners can learn and create quality music. There is a need for the employment of information technology in music classrooms. Governments and institutions need to provide adequate resources to achieve its implementation. The traditional methods of learning are not capable of providing enough quality education to students. The present study focuses on the crucial role of information technology in the enhancement of music education. The advancements in modern technologies are expanding music education very rapidly and productively. To help learners with the use of an accurate technological method for learning purposes, various features have been identified from the existing literature. Based on these identified features, different IT-based procedures are ranked by the employment of analytic hierarchy process (AHP) and TOPSIS. The outcomes of the study demonstrated the efficacy of the approachesCorr. Fu, Yi; Zhang, Mengjia; Nawaz, Muhammad; Ali, Muhammad y Singh, Aman SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es
Information technology-based revolution in music education using AHP and TOPSIS.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El proyecto muestra de una forma simple y sencilla como interpretar los requisitos de la norma ISO 9001:2015, la norma ISO 14001:2015, específica algunos requisitos que requieren mayor explicación, que son los sistemas integrados, se explica como identificar, mantener, evaluar los requisitos legales ambientales y por último como integrar el sistema de gestión ambiental a un sistema de gestión de calidad certificado, en función de el compromiso de la alta dirección, la toma de conciencia del personal involucrado y la madurez del sistema de gestión implementado. Amador Rodríguez, Mónica monicaamador@prodigy.net.mx
Integración de un sistema de gestión ambiental de acuerdo con ISO 14001:2015, en una organización del sector manufacturero ubicada en la Ciudad de México y certificada en ISO 9001:2015.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés In December 2019, a group of people in Wuhan city of Hubei province of China were found to be affected by an infection called dark etiology pneumonia. The outbreak of this pneumonia infection was declared a deadly disease by the China Center for Disease Control and Prevention on January 9, 2020, named Novel Coronavirus 2019 (nCoV-2019). This nCoV-2019 is now known as COVID-19. There is a big list of infections of this coronavirus which is present in the form of a big family. This virus can cause several diseases that usually develop with a serious problem. According to the World Health Organization (WHO), 2019-nCoV has been placed as the modern generation of Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) and Middle East Respiratory Syndrome (MERS) coronaviruses, so COVID-19 can repeatedly change its internal genome structure to extend its existence. Understanding and accurately predicting the mutational properties of the genome structure of COVID-19 can form a good leadership role in preventing and fighting against coronavirus. In this research paper, an analytical approach has been presented which is based on the k-means cluster technique of machine learning to find the clusters over the mutational properties of the COVID-19 viruses’ complete genome. This method would be able to act as a promising tool to monitor and track pathogenic infections in their stable and local genetics/hereditary varieties. This paper identifies five main clusters of mutations with as best in most cases in the coronavirus that could help scientists and researchers develop disease control vaccines for the transformation of coronaviruses. Dumka, Ankur; Verma, Parag; Singh, Rajesh; Bhardwaj, Anuj; Alsubhi, Khalid; Anand, Divya; Delgado Noya, Irene y Aparicio Obregón, Silvia SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, divya.anand@uneatlantico.es, irene.delgado@uneatlantico.es, silvia.aparicio@uneatlantico.es
Intelligent Approach for Clustering Mutations’ Nature of COVID-19 Genome.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The present technological era significantly makes use of Internet-of-Things (IoT) devices for offering and implementing healthcare services. Post COVID-19, the future of the healthcare system is highly reliant upon the inculcation of Artificial-Intelligence (AI) mechanisms in its day-to-day procedures, and this is realized in its implementation using sensor-enabled smart and intelligent IoT devices for providing extensive care to patients relative to the symmetric concept. The offerings of such AI-enabled services include handling the huge amount of data processed and sensed by smart medical sensors without compromising the performance parameters, such as the response time, latency, availability, cost and processing time. This has resulted in a need to balance the load of the smart operational devices to avoid any failure of responsiveness. Thus, in this paper, a fog-based framework is proposed that can balance the load among fog nodes for handling the challenging communication and processing requirements of intelligent real-time applications. Malik, Swati; Gupta, Kamali; Gupta, Deepali; Singh, Aman; Ibrahim, Muhammad; Ortega-Mansilla, Arturo; Goyal, Nitin y Hamam, Habib SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, arturo.ortega@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Intelligent Load-Balancing Framework for Fog-Enabled Communication in Healthcare.
An Intelligent Logic-Based Mold Breakout Prediction System Algorithm for the Continuous Casting Process of Steel: A Novel Study.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Gobernador Mansilla es una localidad que se ubica en la provincia de Entre Ríos dentro del Territorio Argentino. Cuenta con una población aproximada de 2296 habitantes, de acuerdo al último censo oficial realizado en el año 2010. Tiene una extensión cercana a las 64 hectáreas. Debido a las precipitaciones pluviales se han podido observar inundaciones dentro de la planta urbana, específicamente en la esquina que conforman las calles Hipólito Yrigoyen y Rocamora. Dichas precipitaciones ocasionan problemas a la población en distintos aspectos, que deben ser atendidos.Se pretende conocer las causas de las inundaciones en la zona urbana de la ciudad y responder a la interrogante de por qué hay sectores que se inundan luego de jornadas de lluvias intensas. Se evaluará la infraestructura pluvial existente mediante relevamientos planialtimétricos detallando características esenciales. Se identificarán las zonas más comprometidas realizando un análisis de la dinámica de escurrimiento hídrico que determine el camino de los flujos y sus confluencias. Se llevará a cabo un análisis hidrológico utilizando antecedentes de eventos pluviométricos importantes combinados con métodos propios de la hidrología para poder obtener las tormentas que provocan dichos episodios. Finalmente se calcularán los caudales admisibles de la infraestructura existente y se los contrastará con los caudales que genera la tormenta de diseño utilizada. Rothar, Maximiliano Exequiel maximilianorothar@gmail.com
Inundaciones en Gobernador Mansilla, caso zona urbana de la localidad.
Fundación Universitaria Internacional de Colombia > Investigación > Artículos y libros
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés This paper presents the design, development, and testing of an IoT-enabled smart stick for visually impaired people to navigate the outside environment with the ability to detect and warn about obstacles. The proposed design employs ultrasonic sensors for obstacle detection, a water sensor for sensing the puddles and wet surfaces in the user’s path, and a high-definition video camera integrated with object recognition. Furthermore, the user is signaled about various hindrances and objects using voice feedback through earphones after accurately detecting and identifying objects. The proposed smart stick has two modes; one uses ultrasonic sensors for detection and feedback through vibration motors to inform about the direction of the obstacle, and the second mode is the detection and recognition of obstacles and providing voice feedback. The proposed system allows for switching between the two modes depending on the environment and personal preference. Moreover, the latitude/longitude values of the user are captured and uploaded to the IoT platform for effective tracking via global positioning system (GPS)/global system for mobile communication (GSM) modules, which enable the live location of the user/stick to be monitored on the IoT dashboard. A panic button is also provided for emergency assistance by generating a request signal in the form of an SMS containing a Google maps link generated with latitude and longitude coordinates and sent through an IoT-enabled environment. The smart stick has been designed to be lightweight, waterproof, size adjustable, and has long battery life. The overall design ensures energy efficiency, portability, stability, ease of access, and robust features. Farooq, Muhammad Siddique; Shafi, Imran; Khan, Harris; Díez, Isabel De La Torre; Breñosa, Jose; Martínez Espinosa, Julio César y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, josemanuel.brenosa@uneatlantico.es, ulio.martinez@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
IoT Enabled Intelligent Stick for Visually Impaired People for Obstacle Recognition.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés In today’s technological and stressful world, when everyone is busy in their daily routines and places blind faith in pharmaceutical advancements to protect their health, the sudden, horrifying effects of the COVID-19 pandemic have resulted in serious emotional and psychological impacts in the general population. In spite of advanced vaccination campaigns, fear and hesitation have become a part of human life since there are a number of people who do not want to take these immunity boosting vaccinations. Such people may become carriers of infectious viruses, leading to a more rapid rate of spread; therefore, this class of spreaders needs to be screened at the earliest opportunity. In this context, there is a need for advanced health monitoring systems which can assist the pharmaceutical industry to monitor and record the health status of people. To address this need and reduce the uncertainty of the situation, this study has designed and tested an Internet of Things (IoT) and Fog computing-based multi-node architecture was for real-time initial screening and recording of such subjects. The proposed system was able to record current body temperature and location coordinates along with the facial images. Further, the proposed system was able to transmit data to a cloud database using internet-connected services. An implementation and reviews-based working environment analysis was conducted to determine the efficacy of the proposed system. It was observed from the statistical analysis that the proposed IoT Fog-enabled ecosystem could be utilized efficiently. Khullar, Vikas; Singh, Harjit Pal; Miró Vera, Yini Airet; Anand, Divya; Mohamed, Heba G.; Gupta, Deepali; Kumar, Navdeep y Goyal, Nitin SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, yini.miro@uneatlantico.es, divya.anand@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
IoT Fog-Enabled Multi-Node Centralized Ecosystem for Real Time Screening and Monitoring of Health Information.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Education 4.0 imitates Industry 4.0 in many aspects such as technology, customs, challenges, and benefits. The remarkable advancement in embryonic technologies, including IoT (Internet of Things), Fog Computing, Cloud Computing, and Augmented and Virtual Reality (AR/VR), polishes every dimension of Industry 4.0. The constructive impacts of Industry 4.0 are also replicated in Education 4.0. Real-time assessment, irregularity detection, and alert generation are some of the leading necessities of Education 4.0. Conspicuously, this study proposes a reliable assessment, irregularity detection, and alert generation framework for Education 4.0. The proposed framework correspondingly addresses the comparable issues of Industry 4.0. The proposed study (1) recommends the use of IoT, Fog, and Cloud Computing, i.e., IFC technological integration for the implementation of Education 4.0. Subsequently, (2) the Symbolic Aggregation Approximation (SAX), Kalman Filter, and Learning Bayesian Network (LBN) are deployed for data pre-processing and classification. Further, (3) the assessment, irregularity detection, and alert generation are accomplished over SoTL (the set of threshold limits) and the Multi-Layered Bi-Directional Long Short-Term Memory (M-Bi-LSTM)-based predictive model. To substantiate the proposed framework, experimental simulations are implemented. The experimental outcomes substantiate the better performance of the proposed framework, in contrast to the other contemporary technologies deployed for the enactment of Education 4.0 Verma, Anil; Anand, Divya; Singh, Aman; Vij, Rishika; Alharbi, Abdullah; Alshammari, Majid y Ortega-Mansilla, Arturo SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, arturo.ortega@uneatlantico.es
IoT-Inspired Reliable Irregularity-Detection Framework for Education 4.0 and Industry 4.0.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Sin lugar a dudas la industria de la construcción es considerada como una de las actividades más riesgosas, debido a la alta incidencia de los accidentes de trabajo, a nivel nacional, las condiciones de seguridad en las obras de construcción son deficientes, originándose altos índices de accidentes traducidos en lesiones, incapacidad temporal o permanente y muertes, con los consecuentes daños a la propiedad y equipos. Valladares Perez, Magaly Delicia mdelicia_vp2412@hotmail.com
La Importancia de la Identificación de Riesgos Laborales para la Prevención de Accidentes en Obras Civiles.
La generación de energía eléctrica de 1996 al 2017 en Guatemala.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Los requerimientos en el sector financiero son muy diversos y se requieren una rápida implementación, la metodología tradicional o cascada permite que usuario se involucre al inicio del proceso y al final del proceso lo que puede acarrear problemas de entendimiento y una solución final no se ajuste a las expectativas del cliente. Al realizar la gestión de los requerimientos bajo metodologías agiles permite un involucramiento del usuario en cada iteración del proceso donde puede ir retroalimentando y el producto se puede ir alineando con las expectativas del cliente. Se realizaron encuestas al cliente frente a la metodología y como resultado se determinó que la metodología ágil brinda una solución con más calidad y que brinda mayor satisfacción al cliente. Castro Vargas, Angelica María Angelica_mariac@yahoo.com.mx
La gestión de proyectos utilizando metodología ágil en empresas de desarrollo de software bancario, caso fondos de cesantías, Bogotá, Colombia.
Las plataformas MOOC y la formación del personal de la Dirección General de Adaptación Social del Ministerio de Justicia y Paz de la República de Costa Rica.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Remarkable progress in the Internet of Things (IoT) and the requirements in the Industrial era have raised new constraints of industrial data where huge data are gathered by heterogeneous devices. Recently, Industry 4.0 has attracted attention in various fields of industries such as medicines, automobiles, logistics, etc. However, every field is suffering from some threats and vulnerabilities. In this paper, a new model is proposed for detecting different types of attacks and it is analyzed with a deep learning technique, i.e., classifier-Convolution Neural Network and Long Short-Term Memory. The UNSW NB 15 dataset is used for the classification of various attacks in the field of Industry 4.0 for providing security and protection to the different types of sensors used for heterogeneous data. The proposed model achieves the results using Cortex processors, a 1.2 GHz processor, and four gigabytes of RAM. The attack detection model is written in Python 3.8.8 and Keras. Keras constructs the model using layers of Convolutional, Max Pooling, and Dense Layers. The model is trained using 250 batch size, 60 epochs, 10 classes. For this model, the activation functions are Relu and softmax pooling. Anand, Ankita; Rani, Shalli; Singh, Aman; Elkamchouchi, Dalia H. y Delgado Noya, Irene SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, irene.delgado@uneatlantico.es
Lightweight Hybrid Deep Learning Architecture and Model for Security in IIOT.
Los Comités de Innovación, una Herramienta Sustentable, para la Competitividad y Crecimiento de las Empresas Pequeñas y Medianas de la Industria Metal Mecánica Automotriz de Puebla.
Loss of coastal ecosystem services in Mexico: An approach to economic valuation in the face of sea level rise.
Materias > Psicología Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La nueva revolución industrial, tendrá un efecto significativo en la fuerza laboral, por el problema de ¿cómo desarrollar el recurso humano para incrementar la productividad, con capacidad de enfrentar el cambio y la rápida transformación industrial?, anteriormente se ha discutido que las capacidades podrían ser formativas o descubiertas para el logro personal, como la mentalidad (aprendiente y fija) sin embargo, no existe conocimiento concluyente, las últimas investigaciones encuentran que el aprendizaje, es determinante para ser permanente en el desempeño. Esta investigación tiene como propósito, explicar el nivel de influencia que tiene la mentalidad y el liderazgo del individuo en el incremento de la productividad empresarial y su capacidad de enfrentar la rápida transformación industrial, utilizando la identificación de habilidades para la gestión del recurso humano a través de las teorías de mentalidad y liderazgo, mediante los siguientes objetivos: (1) desarrollar una escala de medición de mentalidad (aprendiente y fija) que permita identificar la capacidad de enfrentar el cambio y la rápida transformación industrial, (2) correlacionar el impacto de la mentalidad (aprendiente o fija) en la productividad empresarial, que permita identificar si aumenta o no su propia capacidad y así influir en la productividad empresarial, (3) correlacionar el impacto de liderazgo en la productividad empresarial y (4) correlacionar el impacto de la relación mentalidad-liderazgo en la productividad empresarial. El estudio fue realizado mediante el diseño de investigación, no experimental transversal, correlacional para someter a prueba las hipótesis formuladas, se tomó como escenario la industria maquiladora de transformación de Reynosa Tamaulipas. Se examinó un modelo propuesto y un instrumento de medición para encontrar explicación precisa del nivel de influencia que tiene la mentalidad (aprendiente o fija) y liderazgo y contribuir con la publicación de artículos científicos del resultado de la investigación. López Vázquez, Francisco francisco.lopez@doctorado.unini.edu.mx
Mentalidad y liderazgo como la nueva gestión del recurso humano para incrementar la productividad y alcanzar transformación industrial.
Metodología AgilePM-S para la gestión ágil de proyectos de desarrollo de software basada en la Guía PMBOK v6.0, Guía Práctica Ágil y Scrum: Caso de estudio en la Universidad Autónoma de Campeche.
Metodología Para El Aseguramiento Del Nivel De Cumplimiento De Seguridad De La Información Basados En La Norma ISO/IEC 27001:2013 Caso De Uso: Contact Center Uniccall S.R.L.
Metodología de Inteligencia Competitiva para el Fomento de la Supervivencia Empresarial. Caso: Microempresas Departamento de Santander, Colombia.
Materias > Ingeniería Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Muchas organizaciones en el mundo, hacen uso del sistema Web mediante la particularidad de suscripción con el fin de efectuar sus sistematizaciones; lo que se conoce como Software como Servicio que permite que los usuarios se conecten a programas que se encuentran en la nube y hacer uso de ellos. Pese a que este sistema es de gran utilidad, también hay que considerar que enfrentan una alta posibilidad de ataques informáticos y muy expuestos a diversos riesgos.Los riesgos se encuentran en todo ámbito laboral y si no se detectan a tiempo ni se controlan de forma correcta, pueden llegar a ocasionar innumerables pérdidas en la entidad donde se han presentado; afortunadamente existen metodologías, como la Gestión de Riesgos Tecnológicos que tienen como objetivo principal, proteger la información, mediante el análisis y detección de las fortalezas y debilidades durante la prestación de servicios de la entidad.Para poder detectar a tiempo los riesgos a los que se encuentra expuesta una entidad y plantear los pasos a seguir para que la misma pueda salir bien librada de la situación de riesgo presente, existe la gestión de riesgos que es un conjunto de procesos planteados que permitirán abordar con eficacia la problemática a la que se encuentre expuesta la empresa en su determinado momento; a continuación, se presenta una Metodología de Gestión de Riesgos de TI, que permitirá darle un enfoque más directo a las entidades que prestan software como servicio en Ecuador, sobre cuán importante es asegurar sus procesos sistemáticos, que permitan sobrellevar eventos externos o propios, que se puedan generar en algún momento. Cuando nos referimos a seguridad, hacemos énfasis en que seguridad en informática, es la debida protección que se le da a los datos y su forma de resistir ante el inconveniente que se pueda generar, tal como menciona (Interpolados, 2020) en su sitio web.Por tal razón, se ha percibido la necesidad de plantear un análisis de riesgo tecnológico de orden cualitativo, teniendo como referencia a la empresa W&G Computer, siguiendo la metodología MAGERIT. Primero se procede a relatar la situación actual de la institución, luego a identificar los activos con sus amenazas, para de ahí calcular los riesgos existentes y lograr incorporar los procedimientos que se adapten perfectamente a la metodología que se va a proponer.En este proyecto han tomado protagonismo las reglas y normas relevantes que ayuden a establecer la seguridad de los datos de respaldo de la empresa para mitigar los riesgos y reducir las vulnerabilidades en los activos de la empresa. Los procesos dentro de la planificación juegan un papel indispensable ya que cada uno de ellos en sus diversas etapas de gestión de riesgos, deben dar confiabilidad de que el negocio pese a las interrupciones a las que se pueda someter al enfrentarse a un riesgo inesperado puede retomar su actividad sin que afecte tanto a su estabilidad económica. Para la valoración se ha estimado la herramienta PILAR, la cual soporta el análisis y gestión de los riesgos de sistemas de información siguiendo la metodología MAGERIT que permitirá obtener un modelo sistemático para examinar los peligros que se pueden presentar al manejar TIC. Para poder hacer un estudio a fondo de los riesgos que se puedan presentar a nivel de seguridad informática, se hará uso de la herramienta PILAR, ya que se estima como un software de alta calidad a nivel de seguridad informática que sirve para detectar y estudiar los riesgos a fin de estar precavidos ante su aparición imprevista, así como manifiesta (Ayudaley, 2019) en su artículo web. PILAR, permite realizar una investigación más profunda de los tiempos de respuesta y durabilidad de la entidad, los procedimientos que se han seguido y la forma en que los miembros de la empresa han reaccionado frente a una amenaza, todo esto siempre en función a la continuidad del negocio.Finalmente, la contribución de este proyecto es detectar e identificar el nivel de riesgo en que están los activos a través de la medición del nivel de madurez y eficacia de la seguridad implementada dentro de la institución. Rivas Yagual, Génesis Saray gene.rivasy@gmail.com
Metodología de gestión de riesgos de tecnologías de la información como apoyo en la continuidad del negocio. Caso sector TIC en Ecuador.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En el siguiente documento se realiza un estudio y análisis de los modelos de cadenas de suministro colaborativas, gestión del conocimiento y la tecnología con el fin de encontrar componentes que potencien los resultados organizacionales.Dentro del estudio se realiza un análisis del estado actual de cada frente y luego se busca identificar las variables y puntos de inflexión en común para que así se llegue a la definición de una metodología que por fases guie en la implementación de un modelo de gestión del conocimiento adecuado con la implantación de tecnología que potencie y acelere los resultados de toda la cadena. Pérez Pardo, Jonathan Andrés jonathan.perezpardo@gmail.com
Metodología de gestión del conocimiento para cadenas de suministros colaborativas a través de plataformas digitales.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente trabajo de investigación tiene como título de investigación “Metodología de implementación de un plan de negocios para una empresa Proveedora de Servicios de Internet (ISP). Caso: Ecuador”, los objetivos de la investigación planteados son: Objetivo general “Describir una metodología de implementación de un plan de negocios para la empresa Blenet Cia. Ltda.”, objetivos específicos: Realizar un diagnóstico del mercado de Huaquillas en relación al mercado, competencia y producto, Identificar el tipo de plan de negocio acorde para la empresa Blenet Cia. Ltda., Esbozar un plan de negocios para la empresa Blenet Cia. Ltda.Se realizó una encuesta a la población de Huaquillas, lugar donde se va a implementar el negocio de proveedor de servicios de internet de la empresa Blenet Cia. Ltda. en la encuesta se obtuvo que el mercado potencial de la empresa es el 30% de la población de Huaquillas que estaría dispuesta a adquirir internet en una nueva empresa proveedora de servicios de internet. Zarate Ochoa, Raul Andres raul1990@hotmail.es
Metodología de implementación de un plan de negocios para una empresa Proveedora de Servicios de Internet (ISP). Caso: Ecuador.
Metodología híbrida de dirección de proyectos aplicada a la industria de la construcción.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La dirección y gestión de proyectos en tiempos actuales se orienta hacia la búsqueda de un enfoque global sobre un conjunto de conocimientos, calificaciones y estándares (Crawford, Pollack, & England, 2007). Esto, desde la perspectiva de aplicaciones prácticas, permite contar con múltiples modelos de trabajo, sin embargo, el instrumento finalizador y posibilitador que la conceptualización del estándar, sea llevado a la práctica, aun no existe. Este instrumento es la “metodología” (Montes-Guerra, Gimena Ramos, & Diez-Silva, 2013).Este proyecto de investigación, de carácter proyectiva, es motivado por la necesidad identificada a partir de un análisis situacional, para establecer, una metodología de gestionan de proyectos acordes con las necesidades y particularidades de una organización. Partiendo del hecho que el gestionar proyectos, es una de las herramientas fundamentales para el logro de sus objetivos estratégicos. Por ello nuestro objetivo general es el de mejorar el nivel de madurez en gestión de proyectos de una organización dedicada a la operación y mantenimiento de un sistema de transporte de hidrocarburos, mediante el establecimiento de una metodología basada en el estándar PMBOK del PMI. Metodológicamente, el diseño de la presente investigación es de carácter no experimental, transversal o transeccional, de campo, observando la realidad tal como se presenta dentro de su contexto natural, en un determinado momento. Los resultados obtenidos, hacen notar que la organización muestra carencia de un marco adecuado para la gestión de proyectos. Asimismo, el nivel de conocimiento de un estándar internacional de gestión de proyectos y las competencias respecto de él, muestran niveles relativamente bajos. Las capacidades organizacionales identificadas y que se desenvuelven alrededor de la buena disposición que tiene la organización para combinar las habilidades, aptitudes y recursos, fundan las bases para la implementación de una metodología. Camones More, Jorge Alfredo cjr.arquitectos@gmail.com
Metodología para la Gestión de Proyectos para una Empresa del Sector Hidrocarburos.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La Minera Artesanal en Colombia es una actividad económica de gran crecimiento en nuestro país donde se extraen grandes cantidades de recursos naturales sin ningún control alguno y sin contar con un documento guía que normalice o estandarice las actividades dentro de parámetros normales que no afecten a comunidades, ecosistema y la integridad de las personas que ejecutan estas actividades sin tener en cuenta las consecuencias de sus actividades. La finalidad es definir el camino que se debe optar para el desarrollo sostenible, sin afectaciones socioeconómicas, ambientales y de seguridad y salud en el trabajo de la minería artesanal en Colombia. La siguiente investigación se enfoca en la problemática que presenta la minería artesanal donde se desarrolla bajo el paradigma de desarrollo sostenible y autosustentable sin generación de impactos ambientales y afectaciones a la comunidad y partes interesadas. Se efectuó una ardua investigación de fuentes anteriores que indagaron en el tema para generar las bases de la investigación partiendo de los datos obtenidos se procedió a profundizar la investigación cualitativa como el estudio de los resultados obtenidos en campo partir de información dada por los actores determinando el escenario social y ambiental en el que se desarrolla el objetivo planteado. Un camino hacia la formalización y la creación de oportunidades de crecimiento y de desarrollo de las comunidades que intervienen en actividades de extracción minera artesanal, brindándoles un modelo para el desarrollo de comunidades para que efectúen estas actividades bajo unos parámetros mínimos que no afecten al ecosistema y a las comunidades cercanas sin afectación al desarrollo económico, social, cultural y ambiental de las áreas de intervención por los actores de las actividades de extracción de recursos naturales de las diferentes regiones tomando como prueba las investigaciones y trabajos realizados para llegar a estos resultados. Torres Segovia, Camilo Antonio kmilo92-@hotmail.com
Minería en Colombia. Desarrollo sostenible de la minería artesanal sin afectaciones sociales e impactos ambientales.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español El modelo de valuación de eficiencia en la empresa de exportación 4.0 (MMVEE), bajo la lógica difusa, es una investigación científica fáctica de nivel aplicado. El modelo es sistémico de lazo cerrado, artificial e imaginado que permite movilizar a una empresa exportadora sumida en la incertidumbre a un nivel de uso eficiente de las tecnologías digitales disruptiva de la Industria 4.0. Un modelo original e innovador que permite ser aplicado de forma ágil y efectiva, en una línea de producción, una empresa, un sector económico e incluso en un país, con el objetivo de mejorar la competitividad funcional y el cuido de los recursos naturales. Un modelo que realmente ayuda a la sostenibilidad del sector exportador bajo la incertidumbre de la Industria 4.0. Alegre Poma, Napoleón Brito alegreybravo@gmail.com
Modelo de Valuación de Eficiencia En La Empresa de Exportación 4.0. Bajo La Lógica Difusa.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español Las afectaciones en las viviendas tradicionales ocasionadas por eventos extremos de origen natural como sequías e inundaciones en la provincia del Gran Chaco en Bolivia son frecuentes. En ellas inciden las técnicas de construcción usadas, los materiales de construcción empleados, la localización y el diseño de las viviendas, porque no resisten a las amenazas de dichos eventos extremos. Estos aspectos comprometen el hábitat de las poblaciones que las ocupan, como es el caso del pueblo originario Weenhayek. Es por ello que esta investigación propone desarrollar un modelo de adaptación al cambio cli-mático en las viviendas tradicionales en la provincia del Gran Chaco en Bolivia como alternativa para la mejora del hábitat humano de dicho pueblo. Para ello desde las bases teóricas de la adaptación planificada como componente de la resiliencia urbano-territorial, busca contribuir a la mejora de los sistemas socio ambientales ante los efectos del cambio climático a través de dichas viviendas tradicionales. Es desde la investiga-ción cualitativa que se apoya esta pesquisa para reconocer variables y atributos apoyados desde los enfoques interdisciplinar y sistémico. Los mismos permiten dinamizar y desarrollar dicho modelo, conectando las afectaciones climáticas y las viviendas tradicionales. Esto permite el establecimiento de un modelo para las viviendas tradicionales del pueblo Weenhayek adaptadas al cambio climático en la provincia del Gran Chaco en Bolivia, que ayuden a la preservación de sus rasgos sociales, culturales y constructivos. Puede contribuir además desde la práctica social a la mejora de las regulaciones territoriales en el ámbito rural, así como a la construcción de políticas públicas desde el ente regulador correspondiente. De esta manera el modelo de adaptación enfocado en las viviendas tradicionales Weenhayek puede significar una mejora de estas ante los efectos de los riesgos hidrometeorológicos extremos en dicha área. Rojas Molina, Juan Marco mark_3214@hotmail.com
Modelo de adaptación al cambio climático en las viviendas tradicionales del pueblo Weenhayek. Provincia del Gran Chaco en Bolivia.
Materias > Ingeniería
Materias > Psicología
Materias > Ciencias Sociales Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La investigación permitió brindar información a la empresa sobre el manejo, desarrollo y mejoramiento del sistema de gestión de clientes conforme a sus necesidades organizacionales. Todo ello, en un mercado donde cada día son menos rentables las metodologías conducentes a clientes masivos motivado a la demanda de servicios casi personalizado. El objetivo general, consistió en proponer un modelo estratégico de las 6R sobre la atención al cliente post pandemia en la empresa Roggero Autopartes y Servicios E.I.R.L., Lima 2021. Teóricamente se fundamentó en el Modelo 6R de gestión de relación con los clientes, la atención al cliente y el marketing relacional. Se desarrolló bajo un diseño no experimental, transversal con alcance descriptivo. Para la recolección de los datos se aplicaron tres cuestionarios; uno a los trabajadores de la empresa, otro a los clientes actuales y el último, a los clientes potenciales. Asimismo, la información sobre los competidores se recolectó mediante una guía de observación. Los resultados obtenidos muestran que la empresa debe considerar la diferenciación, conocimiento de las necesidades y expectativas de los clientes, flexibilidad y mejora continua, orientación al trabajo y al cliente, plantearse como meta la atención al cliente, la fidelización y la utilización de los canales digitales. Se concluye que, luego de la pandemia, el cliente de la empresa Roggero es quien dirige y controla la conversación que mantiene con el vendedor. Esto es debido a que, en la actualidad, los clientes poseen un celular con internet donde pueden consultar y buscar información acerca del producto que desean comprar y tomar la decisión que más les convenga. Cuba Acurio, Marcial ing.mcuba@gmail.com
Modelo de las 6R en la atención al cliente post pandemia en la empresa Roggero Autopartes y Servicios E.I.R.L., Lima 2021.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La gestión pública ha tenido un desarrollo evolutivo en las instituciones que buscan satisfacer las necesidades del colectivo. Por lo cual, es necesario un aseguramiento integral, el cual permitirá implementar un plan estratégico de gestión de riesgos que les otorgue herramientas para controlar el desarrollo y funcionamiento de los procesos. Un modelo estratégico es una herramienta que permite la eficiencia y productividad de la institución, por lo que, para la presente investigación, se apoya en la norma ISO 37301. En este sentido, el objetivo general del trabajo de grado es diseñar un modelo de planificación estratégica para el aseguramiento integral en el cumplimiento normativo de la gestión pública en el Cantón Quinindé, de la provincia Esmeralda en Ecuador. La metodología aplicada se basó en un diseño descriptivo de corte transversal. La conclusión arrojo que el modelo estratégico implementado consiste en el desarrollo de 7 fases que permitirán poder desarrollar las tareas más acordes a los propósitos internos y externos de la institución, brindarle un servicio de calidad en función de tiempos más cortos y eficientes en las respuestas, así como resaltar los valores institucionales en cada uno de los trabajadores, lo cual permitirá fomentar acciones éticas y morales, disminuyendo la burocracia, la deficiencia, la improductividad y la corrupción. Vargas Solorzano, Jacqueline Aracely chinitajacky2009@hotmail.com
Modelo de planificación estratégica para el aseguramiento integral en el cumplimiento normativo de la gestión pública en el cantón Quinindé, de la provincia Esmeraldas de Ecuador.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El trabajo investigativo denominado “Modelo dinámico de Análisis Financiero aplicable a la empresa familiar Previsión La Esperanza CIA. Ltda.”, se lo realizó con la finalidad de dar cumplimiento al objetivo general que es Desarrollar un modelo dinámico computarizado de análisis financiero aplicable a la empresa familiar Previsión Exequial La Esperanza CIA. Ltda. con el fin de optimizar su gestión administrativa y financiera.Para el desarrollo de este trabajo, se utilizó el diseño de investigación descriptivo de tipo no experimental, con un enfoque de metodología mixta cualitativa y cuantitativa, con corte transversal dado que el análisis financiero aplicado es de un periodo especifico, se analizó los estados financieros del periodo agosto 2020 – agosto 2021.La investigación incluye el análisis situacional y estratégico de la empresa que indicó carencia de análisis financiero por falta de herramientas financieras, el poco interés y falta de personal para este trabajo. Derivado de ello, se efectuó un modelo dinámico de análisis financiero en hojas de cálculo, que cuenta con las opciones de data, análisis vertical y horizontal, estructura financiera, indicadores financieros y limites de gestión de riesgos basados en indicadores financieros. Este modelo es de fácil manejo y al ingresar los datos de los estados financieros en la opción denominada data, efectúa automáticamente el proceso de cálculo y la obtención de resultados de los diferentes análisis e indicadores financieros, para su posterior estudio y toma de decisiones.Entre los resultados y conclusiones más sobresalientes se pueden mencionar que el análisis vertical muestra una estructura financiera estable, determinando que los activos están compuestos en su mayor parte por propiedad, planta y equipo en 69.38% para agosto 2021 y 60.15% en agosto 2021; mismos que son financiados por los pasivos no corrientes. En su estructura económica se puede observar que los ingresos cubren eficientemente los gastos incurridos para la actividad operacional. Las variaciones más representativas señaladas en el análisis horizontal de agosto 2021 respecto agosto 2020 es la disminución del activo corriente con un 16.53%, el aumento del activo no corriente con el 10.26% y el incremento del pasivo no corriente. Los resultados, muestran un incremento satisfactorio de un periodo a otro con un incremento del 263,64%.Los indicadores financieros exhiben índices de liquidez estables, niveles solvencia elevados pero controlados dados por la propia actividad de la empresa y políticas internas, indicadores de actividad susceptibles a mejoras a través de revisión y reestructuración de políticas de cobros y pagos, ratios de rentabilidad con resultados favorables.Finalmente, se implementó alertas de riesgos basados en los indicadores financieros que tienen por objeto emitir alertas de riesgo bajo, medio y alto con escalas de colores por cada alerta, en base a los resultados obtenidos y los límites establecidos previamente por el analista financiero o directivos de la empresa. España Medina, Ivannova Michelle eivannova@gmail.com
Modelo dinámico computarizado de Análisis Financiero aplicable a la Empresa Familiar “Previsión Exequial La Esperanza CIA. Ltda.”.
Modelo estandarizado para la planificación en la ejecución de proyectos que permita mejorar el desempeño de las entidades no lucrativas.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Español La cuenca del Río Grande de Loíza de Puerto Rico es la más grande de la isla, compuesta por 15 subcuencas. Estos ríos están contaminados con patógenos relacionados a las Comunidades Sin Alcantarillado Sanitario denominadas ComSAS, que utilizan pozos sépticos defectuosos o descargas directas a los cuerpos de agua. La Agencia Federal de Protección Ambiental la describe como la de mayor prioridad de atención. La investigación plantea el objetivo de elaborar un modelo geoespacial para incorporarse al proceso de cumplimiento de la ley de agua limpia. Incluye el diseño de una metodología ad hoc, que selecciona los factores ambientales y establece los parámetros para priorizar las áreas por nivel y tipo de riesgo. El análisis multicriterio incorporó las capas de información geográficas que incluyen estructuras/km2, la cercanía a los ríos, la clasificación de uso de terrenos, y la presencia de suelos hídricos con grupos hidrológicos tipo D. El resultado generó la capa de información geográfica que identifica el 27 % del área de estudio como alto y muy alto riesgo. Las agencias estatales y federales pueden podrán incorporar esta herramienta de innovación en el proceso de toma de decisiones para evaluar de forma rápida las comunidades de alto riesgo Fernández Valencia, María de Lourdes y Rivera Rivas, María del Carmen SIN ESPECIFICAR, maricarmen.rivera@unib.org
Modelo geoespacial para priorizar los factores de riesgo ambiental de las comunidades sin alcantarillado sanitario en la cuenca del Río Grande de Loíza en Puerto Rico.
Modelo para la gestión de costos para las empresas constructoras de Panamá.
Modelo para la gestión del conocimiento en las PyME de desarrollo de software del eje troncal de Bolivia.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Electroporation is a next generation bioelectronics device. The emerging application of electroporation requires high voltage pulses having a pulse-width in the nanosecond range. The essential use of a capacitor results in an increase in the size of the electroporator circuit. This paper discusses the modification of a conventional Marx generator circuit to achieve the high voltage electroporation pulses with a minimal chip size of the circuit. The reduced capacitors are attributed to a reduction in the number of stages used to achieve the required voltage boost. The paper proposes the improved isolation between two capacitors with the usage of optocouplers. Parametric analysis is presented to define the tuneable range of the electroporator circuit. The output voltage of 49.4 V is achieved using the proposed 5-stage MOSFET circuit with an input voltage of 12 V. Ganesan, Selvakumar; Ghosh, Debarshi; Taneja, Ashu; Saluja, Nitin; Rani, Shalli; Singh, Aman; Elkamchouchi, Dalia H. y Delgado Noya, Irene SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, irene.delgado@uneatlantico.es
A Modified Marx Generator Circuit with Enhanced Tradeoff between Voltage and Pulse Width for Electroporation Applications.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The world population is on the rise, which demands higher food production. The reduction in the amount of land under cultivation due to urbanization makes this more challenging. The solution to this problem lies in the artificial cultivation of crops. IoT and sensors play an important role in optimizing the artificial cultivation of crops. The selection of sensors is important in order to ensure a better quality and yield in an automated artificial environment. There are many challenges involved in selecting sensors due to the highly competitive market. This paper provides a novel approach to sensor selection for saffron cultivation in an IoT-based environment. The crop used in this study is saffron due to the reason that much less research has been conducted on its hydroponic cultivation using sensors and its huge economic impact. A detailed hardware-based framework, the growth cycle of the crop, along with all the sensors, and the block layout used for saffron cultivation in a hydroponic medium are provided. The important parameters for a hydroponic medium, such as the concentration of nutrients and flow rate required, are discussed in detail. This paper is the first of its kind to explain the sensor configurations, performance metrics, and sensor-based saffron cultivation model. The paper discusses different metrics related to the selection, use and role of sensors in different IoT-based saffron cultivation practices. A smart hydroponic setup for saffron cultivation is proposed. The results of the model are evaluated using the AquaCrop simulator. The simulator is used to evaluate the value of performance metrics such as the yield, harvest index, water productivity, and biomass. The values obtained provide better results as compared to natural cultivation. Kour, Kanwalpreet; Gupta, Deepali; Gupta, Kamali; Anand, Divya; Elkamchouchi, Dalia H.; Mazas Pérez-Oleaga, Cristina; Ibrahim, Muhammad y Goyal, Nitin SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, divya.anand@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, cristina.mazas@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Monitoring Ambient Parameters in the IoT Precision Agriculture Scenario: An Approach to Sensor Selection and Hydroponic Saffron Cultivation.
Multi-Objective Energy Efficient Adaptive Whale Optimization Based Routing for Wireless Sensor Network.
Materias > Ingeniería Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Artículos y libros
Fundación Universitaria Internacional de Colombia > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Mobility and low energy consumption are considered the main requirements for wireless body area sensor networks (WBASN) used in healthcare monitoring systems (HMS). In HMS, battery-powered sensor nodes with limited energy are used to obtain vital statistics about the body. Hence, energy-efficient schemes are desired to maintain long-term and steady connectivity of the sensor nodes. A sheer amount of energy is consumed in activities such as idle listening, excessive transmission and reception of control messages, packet collisions and retransmission of packets, and poor path selection, that may lead to more energy consumption. A combination of adaptive scheduling with an energy-efficient protocol can help select an appropriate path at a suitable time to minimize the control overhead, energy consumption, packet collision, and excessive idle listening. This paper proposes a region-based energy-efficient multipath routing (REMR) approach that divides the entire sensor network into clusters with preferably multiple candidates to represent each cluster. The cluster representatives (CRs) route packets through various clusters. For routing, the energy requirement of each route is considered, and the path with minimum energy requirements is selected. Similarly, end-to-end delay, higher throughput, and packet-delivery ratio are considered for packet routing. Akbar, Shuja; Mehdi, Muhammad Mohsin; Jamal, M. Hasan; Raza, Imran; Hussain, Syed Asad; Breñosa, Jose; Martínez Espinosa, Julio César; Pascual Barrera, Alina Eugenia y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, josemanuel.brenosa@uneatlantico.es, ulio.martinez@unini.edu.mx, alina.pascual@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Multipath Routing in Wireless Body Area Sensor Network for Healthcare Monitoring.
Método evaluativo para medir la eficiencia del crecimiento económico en Ciencia y Tecnología en el Ecuador, durante los periodos 1990-2017.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El objetivo de esta investigación es identificar conductas no éticas del docente de la Universidad Nacional Autónoma de Honduras dentro del aula de clases, a partir de la opinión del estudiante en una muestra de 399 encuestas considerando las respuestas cualitativas del cuestionario, con una metodología mixta cuasi experimental transversal. Para el análisis de los datos, se empleó una solución de software que combinó técnicas de análisis de texto no estructurado, especificando cinco patrones de comportamiento no apropiados, a los que se les asoció una lista de palabras características de cada patrón. Se trata de una metodología alternativa que permite rastrear datos cualitativos masivos que representan manifestaciones de competencias cognitivas, y cuyo análisis permitiría retroalimentar al sistema educativo. En este estudio cuasi experimental transversal, los estudiantes respondieron una encuesta que buscaba examinar la forma de como el docente se comporta dentro del aula de clases, y como resultado del análisis de los datos de la muestra, se observó que los cinco patrones de conducta (Negligencia, Acoso Sexual, Maltrato Verbal, Abuso de Autoridad y Malos Hábitos) definidos para este estudio, obtuvieron un número de hits significativo. Aguilar, José Medardo jmeda2000@yahoo.com
Método para el análisis y valoración de texto no estructurado para identificar conductas no éticas del docente dentro del aula de clases en el nivel de educación superior, caso Universidad Nacional Autónoma de Honduras.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés This is an effort to analyze the reaction of stock prices of Indian public and private banks listed in NSE and BSE to the announcement of seven best case news events. Several recent studies have analyzed the correlation between stock prices and news announcements; however, there is no evidence on how private and public sector Indian bank stocks react to important news events independently. We examine these features by concentrating on a sample of banking and government news events. We classify these news events to create a group of negative and a group of positive tone of announcements (sentiments). The statistical results show that the negative banking news announcements had a one-month impact on private banks, with statistically significant negative mean CARs. However, with highly statistically substantial negative mean CARs, the influence of the negative banking news announcements on public banks was observed for two months after the news was published. Furthermore, the influence of the positive banking news on private banks persisted a month after the news was published. Positive banking news events had an influence on public banks for five days after they were published. The study concludes that public bank stocks react more to negative news announcements than positive news announcements in the same manner as the sentimental polarity of the news announcements as compared to private bank stocks. First, we retrieved the news articles published in prominent online financial news portals between 2017 and 2020, and the seven major news events were extracted and classified using multi-class text classification. The Random Forest classifier produced a significant accuracy of 94% with pre-trained embeddings of DistilBERT, a neural network model, which outperformed the traditional feature representation technique, TF-IDF. The training data for the classifier were balanced using the SMOTE sampling technique Dogra, Varun; Alharithi, Fahd S.; Álvarez, Roberto Marcelo; Singh, Aman y Qahtani, Abdulrahman M. SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, roberto.alvarez@uneatlantico.es, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
NLP-Based Application for Analyzing Private and Public Banks Stocks Reaction to News Events in the Indian Stock Exchange.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The standard optimization of open-pit mine design and production scheduling, which is impacted by a variety of factors, is an essential part of mining activities. The metal uncertainty, which is connected to supply uncertainty, is a crucial component in optimization. To address uncertainties regarding the economic value of mining blocks and the general problem of mine design optimization, a minimum-cut network flow algorithm is employed to give the optimal ultimate pit limits and pushback designs under uncertainty. A structure that is computationally effective and can manage the joint presentation and treatment of the economic values of mining blocks under various circumstances is created by the push re-label minimum-cut technique. In this study, the algorithm is put to the test using a copper deposit and shows similarities to other stochastic optimizers for mine planning that have already been created. Higher possibilities of reaching predicted production targets are created by the algorithm’s earlier selection of more certain blocks with blocks of high value. Results show that, in comparison to a conventional approach using the same algorithm, the cumulative metal output is larger when the uncertainty in the metal content is taken into consideration. There is also an additional 10% gain in net present value. Joshi, Devendra; Ali Albahar, Marwan; Chithaluru, Premkumar; Singh, Aman; Yadav, Arvind y Miró Vera, Yini Airet SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, yini.miro@uneatlantico.es
A Novel Approach to Integrating Uncertainty into a Push Re-Label Network Flow Algorithm for Pit Optimization.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Coronavirus (COVID-19) has impacted nearly every person across the globe either in terms of losses of life or as of lockdown. The current coronavirus (COVID-19) pandemic is a rare/special situation where people can express their feelings on Internet-based social networks. Social media is emerging as the biggest platform in recent years where people spend most of their time expressing themselves and their emotions. This research is based on gathering data from Twitter and analyzing the behavior of the people during the COVID-19 lockdown. The research is based on the logic expressed by people in this perspective and emotions for the suffering of COVID-19 and lockdown. In this research, we have used a Long Short-Term Memory (LSTM) network model with Convolutional Neural Network using Keras python deep-learning library to determine whether social media platform users are depressed in terms of positive, negative, or neutral emotional out bust based on their Twitter posts. The results showed that the model has 88.14% accuracy (representation of the correct prediction over the test dataset) after 10 epochs which most tweets showed had neutral polarity. The evaluation shows interesting results in positive (1), negative (–1), and neutral (0) emotions through different visualization. Dumka, Ankur; Verma, Parag; Singh, Rajesh; Kumar Bisht, Anil; Anand, Divya; Moaiteq Aljahdali, Hani; Delgado Noya, Irene y Aparicio Obregón, Silvia SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, divya.anand@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, irene.delgado@uneatlantico.es, silvia.aparicio@uneatlantico.es
A Novel Deep Learning Based Healthcare Model for COVID-19 Pandemic Stress Analysis.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Fog-assisted and IoT-enabled smart healthcare system with rapid response rates is the major area of concern now a days. Dynamic and heterogeneous fog networks are difficult to manage and a considerable amount of overhead could be realized while managing ever increasing load on foglets. Fog computing plays a vital role in managing ever increasing processing demands from diverse IoT-based applications. Smart healthcare systems work with the assistance of sensor-based devices and automatic data collection and processing can speed up overall system functionality. In the proposed work, a novel framework for smart health care is presented where a series of activities are performed with prime objective of reducing latency and execution time. Principal component analysis is used for feature reduction and support vector machines with radial basis function kernel is used for classification purpose. Workload optimization on the fog nodes is implemented using genetic algorithm. Data collection process also involves preprocessing as a leading step for generating cleaner data. Amalgamation of intelligent and optimization techniques in the presented framework certainly improves the efficiency of the overall system. Experimental results reveal that proposed work outperforms the existing fog-assisted smart healthcare systems in terms of latency, execution time, overall system accuracy, and system stability. Abdellatif, Ahmed A. H.; Singh, Aman; Aldribi, Abdulaziz; Ortega-Mansilla, Arturo; Ibrahim, Muhammad y Rehman, Ateeq Ur SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, arturo.ortega@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
A Novel Framework for Fog-Assisted Smart Healthcare System with Workload Optimization.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Traditional optimization of open pit mine design is a crucial component of mining endeavors and is influenced by many variables. The critical factor in optimization is the geological uncertainty, which relates to the ore grade. To deal with uncertainties related to the block economic values of mining blocks and the general problem of mine design optimization, under unknown conditions, the best ultimate pit limits and pushback designs are produced by a minimum cut algorithm. The push–relabel minimal cut algorithm provides a framework for computationally efficient representation and processing of the economic values of mining blocks under multiple scenarios. A sequential Gaussian simulation-based smoothing spline technique was created. To produce pushbacks, an efficient parameterized minimum cut algorithm is suggested. An analysis of Indian iron ore mining was performed. The developed mine scheduling algorithm was compared with the conventional algorithm, and the results show that when uncertainty is considered, the cumulative metal production is higher and there is an additional increase of about 5% in net present value. The results of this work help the mining industry to plan mines in such a way that can generate maximum profit from the deposits. Joshi, Devendra; Chithaluru, Premkumar; Singh, Aman; Yadav, Arvind; Elkamchouchi, Dalia H.; Mazas Pérez-Oleaga, Cristina y Anand, Divya SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, cristina.mazas@uneatlantico.es, divya.anand@uneatlantico.es
A Novel Large-Scale Stochastic Pushback Design Merged with a Minimum Cut Algorithm for Open Pit Mine Production Scheduling.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Proyectos I+D+I Cerrado Español La línea de actividad científico-técnica que se propone se titula “Observatorio 5G“ y está orientada a generar conocimiento en el ámbito de las nuevas redes de telecomunicaciones y servicios asociados al estándar tecnológico de quinta generación para redes móviles de banda ancha (5G). El despliegue de la quinta generación de tecnologías de telefonía móvil, conocida como 5G, está protagonizado por la necesidad de conseguir que las diferentes compañías fabricantes consigan implantar sus estándares a nivel internacional. A diferencia de las tecnologías de 3G y 4G donde era necesario un despliegue masivo para dar servicio a cuanto mayor número posible de población, la tecnología 5G se basa en el concepto de despliegues particulares, con soluciones críticas mediante soluciones ad-hoc. Por ello, es importante tanto la creación de un potente ecosistema 5G así como que el mismo contemple a los emprendedores y pequeñas empresas que será quienes creen los servicios que solucionen los problemas concretos de las industrias sobre esta nueva tecnología. La tecnología 5G será una realidad en breve. Por ello, se requiere realizar acciones que permitan que los países lideren su implantación de una manera sólida, ordenada y consensuada permitiendo una ventaja competitiva tanto a nivel gubernamental como industrial para desarrollar un ecosistema adecuado del despliegue de 5G. Para poder dar soluciones en tres ámbitos de actuación (Coordinación de Proyectos; Regulación y Legislación; e Innovación, Emprendimiento y Estandarización) se propone analizar la creación de un Observatorio 5G. El objetivo general del presente proyecto es elaborar un estudio que permita analizar la factibilidad de la creación de un Observatorio 5G. Para ello, será necesario identificar las grandes líneas maestras que deben ser comunes a un observatorio según las singularidades de cada territorio. En particular, nuestro interés será identificar oportunidades alrededor de lo que denominábamos “innovación y ecosistema 5G”, es decir, oportunidades que se puedan abrir especialmente: - Para la creación de un ecosistema científico-técnico que comparta la capacidad de Innovación mediante la tecnología 5G (Universidades, Centros Tecnológicos, Centros de I+D de las empresas, etc.). - Para la generación de conocimiento con el mundo científico y académico que permita adaptar la formación del talento para tener en cuenta las necesidades futuras en base a la tecnología. - Crear sinergias desde el ecosistema de innovación con el ecosistema de emprendimiento que favorezca la creación de nuevas empresas y productos para liderar el mercado. - Generar capacitaciones y formación continua. SIN ESPECIFICAR SIN ESPECIFICAR
Observatorio 5G.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés This study involves a working limestone mine that supplies limestone to the cement factory. The two main goals of this paper are to (a) determine how long an operating mine can continue to provide the cement plant with the quality and quantity of materials it needs, and (b) explore the viability of combining some limestone from a nearby mine with the study mine limestone to meet the cement plant’s quality and quantity goals. These objectives are accomplished by figuring out the maximum net profit for the ultimate pit limit and production sequencing of the mining blocks. The issues were resolved using a branch-and-cut based sequential integer and mixed integer programming problem. The study mine can exclusively feed the cement plant for up to 15 years, according to the data. However, it was also noted that the addition of the limestone from the neighboring mine substantially increased the mine’s life (85 years). The findings also showed that, when compared with the production planning formulation that the company is now using, the proposed approach creates 10% more profit. The suggested method also aids in determining the desired desirable quality of the limestone that will be transported from the nearby mine throughout each production stage. Joshi, Devendra; Chithaluru, Premkumar; Singh, Aman; Yadav, Arvind; Elkamchouchi, Dalia H.; Breñosa, Jose y Anand, Divya SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, josemanuel.brenosa@uneatlantico.es, divya.anand@uneatlantico.es
An Optimized Open Pit Mine Application for Limestone Quarry Production Scheduling to Maximize Net Present Value.
Perspectivas para uma Revolução 4.0 no Parque Industrial do Rio Grande do Norte - Brasil.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente estudio se basa en generar un plan de manejo integral de la microcuenca del rio Puyo, ubicada en el territorio hídrico de la provincia de Pastaza, mediante la identificación de los cuerpos hídricos que la conforman y a través del cálculo del índice de calidad de agua (ICA sp), a fin de conocer el estado de cada uno de los ríos (verificar si están o no contaminados), esto mediante la aplicación del cálculo del índice de calidad del agua (ICA), el cual es un método matemático en donde, través de la determinación de variables, permite identificar el porcentaje de calidad que tiene un cuerpo hídrico, que permitirá identificar posibles impactos ambientales que puedan estar presentándose, esto además, presentará, como las diferentes actividades que se han venido ejecutando a lo largo de los años (desde el 2015) han ido recuperando, conservando o preservando los recursos hídricos de la provincia de Pastaza.Dentro del presente trabajo se estructura mapas de representación de la microcuenca (georreferencia), en donde se presenten los cuerpos hídricos que la conforman (28 ríos en total), ya que de los cuales se realizará un monitoreo de calidad de agua (análisis de laboratorio físico – químicos), además que se presentaran soluciones ambientales, ya que se desea que este tipo de documento sirva como una guía metodológica para el resto de microcuencas que conforman el territorio hídrico de la provincia de Pastaza. Toscano Salazar, Victor Eduardo max_yanempa@hotmail.com
Plan de Manejo Integral de la Microcuenca del Río Puyo Territorio Hídrico de la Provincia De Pastaza, Ecuador.
Materias > Ingeniería Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El objetivo del presente trabajo consiste en el diseño de un Plan de Negocios para la implementación de una tienda de ropa infantil-bebés en la ciudad de Quito, dentro del cual se detalla a través de diferentes capítulos, el problema, la metodología a utilizar, la propuesta planteada y las conclusiones con sus respectivas recomendaciones específicas para cada uno de los objetivos. Se realizó el análisis de las variables e indicadores del entorno, los cuales son básicos para conocer la situación actual del mercado y determinar la viabilidad de la implementación de un nuevo negocio. Se elaboró un estudio de mercado para conocer los hábitos y tendencias de compra de los clientes, el comportamiento del consumidor y su aceptación con respecto a nuestros productos, para posteriormente exponer la propuesta de valor y cuáles van a ser sus factores diferenciales de la competencia. En el presente plan se describe el producto con todas sus características y funcionalidades, el plan de marketing detallando las estrategias a implementar y los elementos que la componen, así como las actividades y variables del plan de operaciones para un correcto funcionamiento. Se describe el plan financiero y económico del proyecto, para finalmente exponer las conclusiones del estudio realizado, gracias a los resultados obtenidos, así como las recomendaciones del autor del presente proyecto, donde se permite observar la viabilidad y factibilidad de la aplicación del plan de negocios. De igual manera con el presente plan se va a lograr establecer el nombre de la marca SOUVA, en la ciudad de Quito mediante el registro de la marca y publicidad en redes sociales, asegurando de ésta manera que no se pueda utilizar el mismo nombre en otra clase de productos y así evitar posibles plagios que perjudiquen a la marca. Vergara Flores, Francisco David david_99ldu@hotmail.com
Plan de Negocios para la implementación de una tienda de ropa infantil-bebés en la ciudad de Quito.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En la Provincia de Salta y en Argentina en general no se encuentran, salvo una, experiencias de cierre de mina. Esto permite decir que no existen profesionales capacitados ni información disponible del tema, sumado a la falta de una legislación específica que regule a esta etapa de la minería. En el presente trabajo se recopiló la información disponible en la web para ayudar a conocer la situación actual del cierre de minas en Argentina y realizar una breve descripción de las legislaciones de los países de Perú y Chile, de amplia tradición minera y con mucha experiencia en el cierre de minas. El objetivo final del trabajo fue redactar un Plan de Cierre Conceptual, de una mina ficticia ubicada en el Depto. De Los Andes, Provincia de Salta, para el que se tomó como base lo detallado en la Guía de Recursos de buenas prácticas para el cierre de minas de Argentina, complementada con lo descrito en publicaciones de diferentes ámbitos y países, incluyendo leyes y normas. del Valle, Diego Hernán diegodelvalle1@gmail.com
Plan de cierre conceptual de mina superficial en el Departamento de los Andes, Provincia de Salta, República Argentina.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El plan de manejo ambiental, establece un sistema de vigilancia, que garantiza elcumplimiento de las acciones y medidas preventivas y correctivas, enmarcadas dentro delmanejo y conservación del medio ambiente, en armonía con el desarrollo integral ysostenido del área que involucra el proyecto. Aguirre de la Fuente, Ervin Jesus ervin_jaf@hotmail.com
Plan de control ambiental en batería Dos Bocas, Tabasco.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente proyecto surge de la necesidad que presentan la sociedad y específicamente las pequeñas empresas por solventar sus situaciones económicas debido al duro golpe que estas sufrieron debido a la aparición del virus del COVID-19, por lo que se propone la implementación de un plan de emergencias ante crisis sanitarias, con la finalidad de mitigar los efectos negativos que puedan surgir de una reactivación de la pandemia para la empresa de control de plagas Syarquim, con sede en Guayaquil, Ecuador. El trabajo fue enmarcado bajo la metodología de enfoque profesionalizador en la subcategoría de investigación-acción, debido a que se está describiendo una propuesta de mejora en un contexto real. El proyecto se divide en dos secciones, la primera se enfoca en toda la revisión bibliográfica en bases científicas necesarias para el desarrollo de la propuesta, destacando el análisis de las actividades principales de una empresa de control de plagas, como sus riesgos y sus técnicas más utilizadas, así como también en el desarrollo de planes de emergencia tradicionales concentrados en situaciones donde ocurran accidentes a pequeña o gran escala. La segunda parte consiste en la metodología del proyecto, donde fueron llevadas a cabo diversas actividades de campo para cumplir con todos los objetivos propuestos en el diseño del plan de emergencias. Con este fin fueron utilizadas diversas técnicas de recolección de datos como entrevistas a profundidad, evaluaciones de conocimiento y desempeño, evaluaciones de proveedores y revisión de equipos y materiales con checklists, para luego pasar al análisis y la sistematización de toda la información obtenida, lo que dio como resultado la redacción de procedimientos de emergencia, los cuales conforman el cuerpo de la propuesta final. Como resultado de toda la metodología presentada, se obtuvo una propuesta de plan de emergencias ante crisis sanitarias, la cual deberá ser valorada por la Alta Dirección de la empresa para su respectivo análisis de viabilidad y decidir si esta será implementada o si deberá ser revisada para una nueva presentación en un futuro. Rosales Coveña, Brian Johan brianrosales70@gmail.com
Plan de emergencias ante crisis sanitarias en la empresa Syarquim de control de plagas en Guayaquil, Ecuador.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En las organizaciones se debe tener una rotación de personal equilibrada, donde al existir una alta rotación o lo contrario una cero rotación, es de poner total cuidado. Esta investigación tiene como objetivo diseñar un plan de mejora que ayude a fortalecer los procesos de recursos humanos (selección, contratación e inducción) y a optimizar la gestión de recursos humanos; principalmente a equilibrar el problema de rotación; se indagó utilizando instrumentos de recolección de información; una metodología cualitativa en el trabajo de estudio refleja un indicador muy importante una rotación acumulada de 11.33%, como conclusión se puede evidenciar que se necesita solución para mejorar la problemática es de gran importancia emprender acciones es decir implementar un proyecto de intervención en el cual se determina un diagnóstico que es la alta rotación y se plantea una estrategia en un plan de mejora que permita articular acciones que logren solucionar la problemática de la alta rotación que conllevara a tener recurso humanos sostenible; dicho plan de mejora contiene una estructura de pasos lógicos y ordenados para poder dar lugar a una verificación de lo que se está avanzando; permitiendo con certeza cumplir con los objetivos del trabajo de investigación.Conceptos clave: Rotación de personal, Indicador, Gestión de recursos humanos, Recurso humano sostenible, Plan de mejora. Orellana Barahona, Angelica Guadalupe ag_orellana@yahoo.com
Plan de mejora para fortalecer el proceso de selección, contratación e inducción, y disminuir la rotación del personal operativo del departamento de producción de compañía XYZ, en El Salvador.
Materias > Ciencias Sociales
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente proyecto trata sobre la implementación de un plan de negocios enfocado al turismo comunitario, satisfaciendo la necesidad que tienen las personas de salir al exterior después de haber estado tanto tiempo en confinamiento por la emergencia sanitaria mundial, desde el 2019 a la actualidad con esto la oportunidad de negocio, sobre explotar un tipo de turismo que las personas no tienen un conocimiento, presentando una agencia de viajes, para explorar los sitios de turismo interno y aprovechar los lugares pluriculturales que existe a poco tiempo de la capital del Ecuador, con el cual mediante este proyecto, se enfatizara en procesos comerciales, con sus respectivos itinerarios, lugares turísticos principales, plan de marketing y publicidad, además de un modelo electrónico de negocio, una infraestructura operacional clara, de bajo costo y efectiva para cumplir con lo ofrecido al cliente y un plan financiero claro que nos permita crecer y alcanzar la rentabilidad, manejado por un diseño de proyecto que planteara un enfoque profesional de tours e itinerarios para conocer las numerosas ciudades, historia y paisajes de cada una de ellas, así solventaremos esta necesidad, mediante la misma experiencia del consumidor, mejorando y creando así un lazo entre cliente, agencia y comunidad turística, la cual presenta muchas particularidades, como su participación en varios aspectos de servicios y bienes, tanto para la divulgación de valores culturales, como para actividades lucrativas de todo orden, gastronomía, programas culturales, hotelería entre otras. Buitron Cruz, Pablo Mateo pablo0dx@hotmail.com
Plan de negocio para agencia de viajes especializadas en turismo comunitario en Quito, Ecuador.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La acción de emprender empresarialmente conlleva retos y riesgos, los cuales pueden ser disminuidos al hacer primordialmente dos acciones: la primera, confirmar el problema que se pretende soluciones por medio de una investigación y la segunda, la creación de un plan de negocios. En el caso del presente trabajo, se realizó una investigación descriptiva de la problemática ambiental causada por el consumo desmedido de envases plásticos y la afectación que los pigmentos y fragancias ocasionan a la vida y ecosistemas acuáticos, a la vez que se realizado una encuesta con el objetivo de conocer el compromiso de los usuarios finales frente al cuidado del medio ambiente y sus posibles cambios de hábitos de consumo. El 56 % de los encuestados dice estar comprometido y el 41 % parcialmente comprometido, mientras el 90% dice estar dispuesto a reutilizar sus envases, el 62 % afirma no necesitar el color en los productos y el 65 % no necesitan el olor, por lo cual se prosiguió con el desarrolló el plan de negocios de Minka, empresa que tiene como objetivo la creación de valor disminuyendo el impacto ambiental por el consumo de productos de limpieza convencionales, llevando a los usuarios productos eco-amigables en sus insumos activos, sin colorantes, sin fragancia y compra a través de modelo de refill. Patrouilleau Barrera, Laureen Tamar laureen.tpb@gmail.com
Plan de negocio para una nueva empresa dedicada a la fabricación y comercialización de productos biodegradables para el cuidado del hogar.
Planeación Estratégica de la Microempresa de Construcción Seringcon S.R.L.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En el Ecuador se emplea mucho el carbón activado para uso industrial en tratamiento de agua y aire, sin embargo, no existe una producción. La falta de producto local genera una alta demanda por carbón extranjero, sobre todo desde China y Estados Unidos; esto produce un precio alto pero que el mercado está dispuesto a pagar. Este estudio tiene como finalidad desarrollar un diseño de planta de carbón activado en la ciudad de Milagro – Ecuador, a partir de un subproducto de la industria azucarera (bagazo) que permita obtener un producto de la misma o mejor calidad que el mercado nacional está acostumbrado. De igual forma, generar una fuente de empleó para los profesionales ecuatorianos y ofrecer un producto a un menor costo que el carbón importado desde otros países. Para ello, se realizará primero un pequeño estudio de mercado por medio de una encuesta a empresas encargadas de importar o emplear carbón activado, esto con el fin de determinar las necesidades y requerimientos que el mercado tiene. Basado en la información recopilada se desarrollará un prototipo para validar que cumpla con las especificaciones de calidad, para finalmente realizar un escalamiento hacia una producción a nivel a industrial realizando diagrama de flujo, layout de la planta y un balance económico que estime el tiempo de retorno de la inversión y su monto aproximado. Los resultados obtenidos en la encuesta permitieron estimar el consumo de carbón activado a nivel nacional, principales países de importación, costo de producto por kilogramo, principales características físico químicas, entre otros. En el proceso de prototipado se obtuvo una muestra de carbón activado a partir de bagazo con un contenido de humedad y ceniza muy bueno, adicionalmente, se logró realizar el escalamiento hacia el proceso industrial por medio de un diagrama de flujo. Finalmente, el balance económico mostró que el producto presenta una buena rentabilidad al poder generar un producto de buena calidad y a menor costo de lo que mercado actual está empleando. De manera que, se concluye que el presente estudio logro realizar el diseño primario de una planta de carbón actividad en Ecuador. Paredes Martinez, Jose Jacobo jojapare@espol.edu.ec
Planta de carbón activado a partir de bagazo, un residuo de la industria azucarera en la ciudad de Milagro – Ecuador.
Plataforma analítica predictiva, dinámica e interactiva de soporte a la inteligencia de negocios enfocado al sector energético.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Pneumonia is one of the leading causes of death in both infants and elderly people, with approximately 4 million deaths each year. It may be a virus, bacterial, or fungal, depending on the contagious pathogen that damages the lung’s tiny air sacs (alveoli). Patients with underlying disorders such as asthma, a weakened immune system, hospitalized babies, and older persons on ventilators are all at risk, particularly if pneumonia is not detected early. Despite the existing approaches for its diagnosis, low accuracy and efficiency require further research for more accurate systems. This study is a similar endeavor for the detection of pneumonia by the use of X-ray images. The dataset is preprocessed to make it suitable for transfer learning tasks. Different pre-trained convolutional neural network (CNN) variants are utilized, including VGG16, Inception-v3, and ResNet50. Ensembles are made by incorporating CNN with Inception-V3, VGG-16, and ResNet50. Besides the common evaluation metrics, the performance of the pre-trained and ensemble deep learning models is measured with Cohen’s kappa as well as the area under the curve (AUC). Experimental results show that Inception-V3 with CNN attained the highest accuracy and recall score of 99.29% and 99.73%, respectively Mujahid, Muhammad; Rustam, Furqan; Álvarez, Roberto Marcelo; Vidal Mazón, Juan Luis; Díez, Isabel de la Torre y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, roberto.alvarez@uneatlantico.es, juanluis.vidal@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Pneumonia Classification from X-ray Images with Inception-V3 and Convolutional Neural Network.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés β-Thalassemia is one of the dangerous causes of the high mortality rate in the Mediterranean countries. Substantial resources are required to save a β-Thalassemia carriers’ life and early detection of thalassemia patients can help appropriate treatment to increase the carrier’s life expectancy. Being a genetic disease, it can not be prevented however the analysis of several indicators in parents’ blood can be used to detect disorders causing Thalassemia. Laboratory tests for Thalassemia are time-consuming and expensive like high-performance liquid chromatography, Complete Blood Count (CBC) with peripheral smear, genetic test, etc. Red blood indices from CBC can be used with machine learning models for the same task. Despite the available approaches for Thalassemia carriers from CBC data, gaps exist between the desired and achieved accuracy. Moreover, the data imbalance problem is studied well which makes the models less generalizable. This study proposes a highly accurate approach for β-Thalassemia detection using red blood indices from CBC augmented by supervised machine learning. In view of the fact that all the features do not carry predictive information regarding the target variable, this study employs a unified framework of two features selection techniques including Principal Component Analysis (PCA) and Singular Vector Decomposition (SVD). The data imbalance between β-Thalassemia carrier and non-carriers is handled by Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) and Adaptive Synthetic (ADASYN). Extensive experiments are performed using many state-of-the-art machine learning models and deep learning models. Experimental results indicate the superiority of the proposed approach over existing approaches with an accuracy score of 0.96. Rustam, Furqan; Ashraf, Imran; Jabbar, Shehbaz; Tutusaus, Kilian; Mazas Pérez-Oleaga, Cristina; Pascual Barrera, Alina Eugenia y de la Torre Diez, Isabel SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, kilian.tutusaus@uneatlantico.es, cristina.mazas@uneatlantico.es, alina.pascual@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR
Prediction β-Thalassemia carriers using complete blood count features.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El objetivo principal del proyecto de investigación es la búsqueda de mejores condiciones de trabajo en la construcción de estaciones de metro de Lima. Según reportes estadísticos analizados, la naturaleza de los accidentes laborales afecta a diversas especialidades o frentes de trabajo por lo que es importante mejorar la toma de decisiones con una buena planificación, procedimientos específicos, supervisión eficaz y mejora continua. La finalidad es la de disminuir la tasa de accidentes con importantes mejoras en seguridad y salud ocupacional. La propuesta de mejora del sistema de Gestión de Seguridad, Salud en el trabajo permitirá tener un proceso ordenado en Seguridad y Salud en el Trabajo, con mejoras en procedimientos de trabajo, formatos y otros documentos que generen indicadores para una mejor toma de decisiones. Otro asunto muy importante es el seguimiento y monitoreo en campo de las principales actividades a fin de permitir lograr las mejoras en el control de polvo y ruido ocasionado por empleo de herramientas y equipos, el conocimiento a detalle de cada una de las actividades que permite identificar problemas que a la larga hacen difícil controlar. Por último, la dirección juega un rol importante en monitorear el funcionamiento de cada elemento e integral de los frentes de trabajo para el buen funcionamiento del sistema de gestión de seguridad en el trabajo. Cano Guerrero, Pedro Graviel pcanog90@hotmail.com
Prevención de Riesgos Laborales en Construcción de Estaciones de Metro de Lima.
Prevenção Sustentável: Otimização de recursos em projetos de proteções coletivas de segurança do trabalho em construções de edificações verticais no Brasil.
Probables Enfermedades de trabajo en dictámenes de invalidez HGR 20 IMSS Tijuana B.C.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente proyecto tiene como finalidad crear un sistema de gestión integrado para los supermercados de Honduras, medio ambiente y prevención de accidentes. Ya que por la naturaleza de las funciones que se desarrollan en ellas exponen a ciertos riesgos ocupacionales a los trabajadores que laboran en ellos, además los residuos que se crean por su comercialización de productos puede generar un impacto en el ambiente.Para poder llevar a cabo dicho proyecto se realizaron visitas a diferentes supermercados de la ciudad de La Ceiba Honduras, utilizando la técnica de observación de cómo se realizan las actividades del día a día por parte de los aperadores que laboran en supermercados.Para lograr la mejora continua en los diferentes procesos se crearon indicadores, los cuales nos miden nuestro crecimiento de manera periódica y de esta forma tener un diagnóstico de cómo se está trabajando y las oportunidades de mejora que se tienen y en las cuales se debe crear un plan de acción. Zelaya Escobar, Elvin Xavier zelayaescobar14@gmail.com
Procedimientos para la mejora en el manejo de residuos y prevención de accidentes en súper mercados de Honduras.
Programa de Ergonomía para prevenir lesiones músculo-esqueléticas en el personal en Metalúrgica Met-Mex Peñoles S.A. de C.V., Unidad Bermejillo en Bermejillo, Durango, México.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El objetivo del presente estudio es analizar la situación actual del transporte público en la ciudad de Santo Domingo, República Dominicana para realizar una propuesta de desarrollo de un sistema de navegación asistida para los usuarios del transporte público que les permita conocer las rutas disponibles de la ciudad y navegar de una ubicación a otra utilizando el sistema de posicionamiento global presente en la mayoría de los dispositivos móviles.La investigación que se ha desarrollado es de tipo descriptiva y cualitativa, con diseño no experimental, realizado con una muestra de 20 usuarios del transporte público. Este estudio se enfoca en República Dominicana en la ciudad Santo Domingo en el municipio Distrito Nacional que es donde se concentra la mayor cantidad de rutas de transporte público del país.Se analizó la situación actual del transporte público en República Dominicana en cuando a su diversidad y uso por parte los usuarios. Se propuso un diseño de un sistema en forma de aplicación móvil que utiliza el sistema de navegación por satélite de los dispositivos móviles para obtener la ubicación geográfica del usuario y sugerirle una combinación de rutas que le permita llegar más rápido a su destino. Además, se analizó la viabilidad del proyecto obteniendo un índice de retorno de 38% probando que el proyecto es viable y de mucho beneficio para los usuarios del transporte público y las instituciones involucradas. Gil Tavárez, Francisco Alberto franciscogilt@gmail.com
Propuesta de Diseño de un Sistema de Navegación Asistida para Transporte Público en República Dominicana.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Este trabajo cubre el desarrollo de una propuesta metodológica para la integración de Sistemas de Gestión de Calidad, Medio Ambiente y Seguridad en un sistema de gestión integrado en la empresa minera Curimining SA. Inicialmente se desarrolló un diagnóstico de la situación actual mediante una lista de verificación de cumplimiento de requisitos de las normas ISO 9001, ISO 14001:2015 y ISO 45001:2018, se utilizó herramientas como el check list, con el fin de determinar los principales inconvenientes que se podrían presentar en la empresa durante la integración de los Sistemas de Gestión, se determinó un cumplimiento del 41% en los requisitos referentes a la Norma ISO 9001, un 90% con respecto a la norma ISO 14001 y un 85% con respecto a la norma ISO 45001, con base a esos resultados se elaboró un plan para la implementación de los Sistemas que detalla la metodología a emplear, los responsables, así como los recursos necesarios para la implementación. Aguila Vera, Paul Clemente clemente.av77@gmail.com
Propuesta de implementación de sistema integrado de gestión de calidad, ambiente y prevención en la empresa minera Curimining S.A.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Según la Teoría Tricondicional del Comportamiento Seguro para que un trabajador realice un comportamiento seguro se tienen que cumplir tres condiciones “Saber hacer”, “Poder hacer” y “Quere hacer”, en este contexto, los requisitos para los sistemas de gestión de Seguridad y Salud de las empresas mineras del Perú que se encuentran especificados en la normativa legal aplicable son en su mayoría tendientes al cumplimiento de las condiciones “Saber hacer” y “Poder hacer” en consecuencia los sistemas de gestión de Seguridad y Salud tradicionales tienen como foco de aplicación principal las condiciones y “Saber hacer” y “Poder hacer” no considerando acciones para el cumplimiento de la condición “Querer hacer”, esta situación representa un obstáculo para lograr la reducción o eliminación de los accidentes e incidentes laborales en cualquier Unidad Minera del Perú. El Objetivo General del presente trabajo es desarrollar una propuesta que sirva como referencia para la implementación de un programa de Seguridad Basada en el Comportamiento que complemente los requisitos legales establecidos por las normas aplicables. La metodología aplicada para el presente trabajo es cualitativa, el diseño de la investigación es del tipo exploratorio de corte transversal, la población está constituida por 4078 reportes realizados entre los años 2010 y 2020 en la Unidad Minera del estudio, la muestra es no probabilística del tipo por conveniencia donde se contemplan 1563 reportes registrados entre los años 2015 a 2020. En el presente trabajo se determinó que los requisitos legales aplicables a los sistemas de gestión de Seguridad y Salud y los procesos del Sistema de Gestión de Seguridad y Salud implementado en la Unidad Minera se centran principalmente relacionados a las condiciones “Poder hacer” y “Saber hacer”, que el 89 % de los eventos analizados estuvieron relacionados con el comportamiento de los trabajadores, que existen comportamientos alternativos que pueden evitar la ocurrencia de eventos no deseados si estos son reforzados inmediatamente y positivamente usando el material adecuado. Como conclusiones del presente trabajo se evidencia que los requisitos establecidos por las normas aplicables y que fueron implementados por la Unidad Minera están alineados a los componentes de los sistemas de gestión Seguridad y Salud tradicionales los que tienen como foco principal el cumplimiento de las condiciones “Poder hacer” y “Saber hacer ” de la Teoría Tricondicional del Comportamiento Seguro, la implementación de un Programa Seguridad Basada en el Comportamiento (SBC) de acuerdo al análisis realizado es la alternativa para superar la brecha existente y cumplir con la condición “Quere hacer” lo que potencialmente puede derivar en una reducción significativa del número de accidentes e incidentes debido a que el 89 % de los eventos analizados pudieron ser evitados por un comportamiento alternativo lógico y que estuvo al alcancen de los trabajadores involucrados en los eventos, el proceso de implementación del Programa de Seguridad Basada en el Comportamiento (SBC) descrito puede servir como una guía para aquellas unidades mineras del Perú que identifiquen sus brechas relacionadas a la condición “Querer hacer”. Las palabras claves del presente trabajo son Seguridad Basada en el Comportamiento (SBC), Comportamiento Seguro, Comportamiento Alternativo Relevante, Teoría Tricondicional del Comportamiento Seguro, legislación peruana aplicable. Chavez Cornejo, Enrique Guillermo echavezc1981@gmail.com
Propuesta de implementación de un Programa de Seguridad Basada en el Comportamiento para empresas mineras a tajo abierto en el Perú.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Un sistema de Gestión Ambiental bajo la norma 14001 vigente, es un proceso enfocado en la mejora continua de sus actividades, por tal motivo el presente trabajo muestra una propuesta innovadora para ejecutarse dentro de una institución pública de la República Bolivariana de Venezuela, la cual no cuenta en los actuales momentos con ningún ente público certificado. Los entes públicos están en el deber de evolucionar, así como lo hace la empresa privada, la mejora continua es un trabajo progresivo la cual debe gestarse desde la alta directiva de la institución es por ello por lo que se plantea una propuesta donde se muestran los tópicos de mayor atención para que puedan ser abordados de la manera más pronta posible y que sirva como referencia a otras instituciones públicas y se incentive a la formación de su capital humano en estas áreas. Mendoza Lopez, Wilmary Alejandra wilmarymendoza@gmail.com
Propuesta de implementación de un sistema de gestión ambiental bajo la norma ISO 14001:2015 en el Ministerio del Poder Popular de Petróleo.
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Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Los diferentes hospitales públicos y privados requieren del uso de maquinarias y equipos biomédicos para atender a la población atendida con problemas de salud, por lo que es necesario que dichos equipos funcionen correctamente y se encuentren en óptimas condiciones de funcionamiento cuando sean requeridos. La empresa CORP–GTB Cía. Ltda. es una empresa de servicios consolidada en el mercado dedicada al mantenimiento preventivo y correctivo de equipos biomédicos en establecimientos de salud públicos y privados; no obstante, el departamento técnico de la misma presenta falencias en la gestión de los procesos operativos. El estudio tuvo como objetivo identificar las causas de la ineficiencia existente en las operaciones llevadas a cabo por parte del personal del departamento técnico y su relación con la falta de agilismo presentada dentro del área. El estudio es de enfoque mixto, donde se aplicaron métodos cuantitativos como la encuesta y cualitativos como la entrevista y la discusión de grupos. Se determinó que los niveles de satisfacción laboral y clima laboral no son óptimos; asimismo, en encontró que la falta de estructuración de los procesos operativos propicia la improvisación, generando atascos en las actividades y retrasos en las entregas. Mediante el análisis de los procesos y el enfoque del agilismo se logró realizar una propuesta de gestión del departamento técnico, con el objeto de mejorar los tiempos de entrega, mejorar la satisfacción y clima laboral, e impulsar el crecimiento de la empresa. Se concluye que la metodología basada en el agilismo permite el desarrollo de actividades a través de la optimización del uso de los recursos, mejorando la interacción dentro de los procesos, con lo cual se responde efectivamente al cliente y maximizando el valor. Narváez García, Diego Patricio dpatricionarvaez@hotmail.com
Propuesta de un manual de especificaciones para promover el agilismo dentro de los procesos del departamento técnico de la empresa CORP-GTB CIA. LTDA.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Este trabajo contiene los resultados obtenidos durante la ejecución del análisis que se realizó a la empresa Renthal Machinery & Services en la ciudad de Quito, se detalla la reseña histórica de la empresa, sus inicios y su evolución dentro del mercado. Se propone la creación de un plan estratégico de marketing, como sustento teórico se analiza la temática comunicacional, sus teorías y evoluciones.El propósito fundamental de este trabajo consiste en elaborar una propuesta de plan estratégico que permita a la empresa establecer correctamente la misión con la que se identifican no solo los empleados, sino también sus clientes, poner como meta una visión diferente, con el enfoque de alcanzar aquellos objetivos planteados. Contiene una breve reseña histórica de la empresa, establece su ubicación y determina los servicios que ofrece, se analizan los públicos internos y externos, se incluyen conceptos de marketing digital, posicionamiento en el mercado, empresa y estrategias.La investigación está sustentada en los resultados obtenidos a través de técnicas de investigación aplicadas: encuestas y entrevistas. De ello se obtuvo el diagnostico que señala los aspectos que deben trabajarse en el mencionado plan estratégico.Previo al plan estratégico de marketing se trabaja en el estudio de mercado para plantear nuevos rubros en cuanto a los servicios que presta la empresa. Se concluye con la necesidad que tiene la empresa Renthal Machinery & Services de implantar planificación y estratégicas que rijan el trabajo del departamento de marketing. Chicaiza Chacha, Gloria Angelita gloriangelit@gmail.com
Propuesta de un plan estratégico de marketing para la empresa Renthal Machinery & Services de la ciudad de Quito.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente proyecto tiene por objetivo el desarrollo de una propuesta del Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo para la empresa constructora PATE C.A., ubicada en Ecuador en la ciudad de Quito. La propuesta se basa en la norma internacional ISO 45001:2018 Sistemas de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo. El primer capítulo del documento muestra el marco teórico basado en la importancia y beneficios de la implementación de un sistema de gestión de seguridad y salud en el trabajo basado en la norma ISO 45001: 2018. El segundo capítulo muestra la metodología empleada para la implementación del SG-SST, para iniciar la propuesta del SG-SST se realizó un análisis externo e interno de la empresa con respecto a la gestión de riesgos laborales, lo que implicó una revisión de material bibliográfico existente y selección de fuentes de información documental, el análisis interno se basó en la revisión de registros existentes dentro de la empresa para demostrar el cumplimiento de la normativa, en base a la misma se identificó y evaluó los riesgos existentes en cada actividad realizada en el rubro de la construcción. La propuesta del SG-SST basado en la norma ISO 45001:2018, parte con la estructuración de una política en SST; el planteamiento de objetivos en base al análisis de riesgos, programas; y, el establecimiento de procedimientos para el control operacional de la empresa, incluidas las áreas administrativas y operativas. Se delegó responsabilidades, establecieron también los procedimientos de comunicación interna, procedimientos para información documentada, auditoría y mejora continua. La implementación del SG-SST permitió proporcionar un marco de referencia a PATE C.A. para mejorar su gestión incluyendo una mejora continua, agilitando el cumplimiento de la normativa e identificando sus riesgos laborales. Los beneficios de la aplicación del sistema de gestión incluyen el cumplimiento de la legislación pudiendo ser la organización sometida a inspecciones y auditorias sin ningún problema, conformidad con exigencias del mercado, en la actualidad varios consumidores y proveedores buscan servicios que cumplan con estas características, en cuanto a beneficios se produce un ahorro en consumo de recursos, gestión y manejo de residuos. Una vez implementado, el SG-SST permitirá mejorar el desempeño de la organización, mostrando su compromiso con la gestión de riesgos laborales. Quilachamin Sislema, Ivonne Alexandra alexa0849@gmail.com
Propuesta de un sistema de gestión de prevención de riesgos laborales para la empresa constructora pate C.A. ubicada en quito – Ecuador basado en la norma ISO 45001:2018.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El comercio de productos médicos incrementó con el contexto de la pandemia permitiendo realizar emprendimientos, uno de ellos es la compra, venta y distribución de insumos médicos. La empresa donde se enfoca el estudio ha tenido un rápido crecimiento y no cuenta con procesos estandarizados, registros y un control eficiente de la cantidad de productos que se compra en función a la demanda que existe. La organización cuenta con clientes reconocidos y desea mejorar el tiempo de respuesta hacía el consumidor final. Para cumplir con el objetivo se analizó los datos históricos de las actividades de compra, venta y distribución identificando los puntos que ayudan y obstaculizan el buen funcionar de la compañía para establecer un método de pronóstico de la demanda que se ajuste de mejor forma a la realidad. Para cumplir con los propósitos deseados, se realizó un análisis FODA con los colaboradores de la compañía señalando las fortalezas y debilidades, como también, las oportunidades y amenazas, esto permitió obtener información para realizar estrategias que ayuden a tomar acciones en aquellos puntos que se consideran frágiles y los que se pueden aprovechar, se realizó un análisis de las actividades operativas como lo son compra, venta y distribución, para identificar actividades que puedan mejorar el desempeño de las áreas y se levantó información para realizar un flujograma de procesos, permitiendo observar donde introducir oportunidades de mejoras para que el proceso se vuelva eficiente mediante un listado de actividades, estableciendo responsables para llevar de forma correcta cada función. Con el Análisis FODA se determinó las estrategias y responsables de realizarlas, se establecieron procesos para lograr orden y estandarización en cada área analizada y se pudo establecer un método de pronóstico de la demanda basado en datos históricos para saber la cantidad de insumos necesaria para satisfacer la demanda. Zambrano Carrión, David Ricardo davidricardo1986@gmail.com
Propuesta para el desarrollo del proceso de planificación de la demanda en una empresa dedicada a la importación y comercialización de insumos de laboratorio.
Propuesta para la clasificación de los objetos virtuales de aprendizaje interactivos.
Propuesta para la creación del Departamento de Aseguramiento de la Calidad en la Universidad Popular Autónoma de Veracruz.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En el mundo se busca disminuir los índices de accidentalidad vial mediante la implementación de medidas de mejora de los dispositivos de control de tránsito. Una importante herramienta para la determinación de estas medidas son las inspecciones técnicas de seguridad vial. Con el propósito fundamental de reforzar la seguridad en las carreteras de la República Dominicana, en este trabajo se proponen recomendaciones técnicas, de tal manera que se garantice un alto nivel de seguridad vial para todos los usuarios. Soler De la Rosa, Juan Jesús juansoler.msc@gmail.com
Propuesta técnica para la mejora de la seguridad vial en la Av. Charles de Gaulle, tramo Av. Hermanas Mirabal - Carretera La Victoria, República Dominicana.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente proyecto de investigación para la implementación de nuevas tecnologías en el proceso de originación de créditos en una Caja de Compensación con suscripción en el Departamento de Cundinamarca (Colombia), tiene por objetivo determinar los aspectos fundamentales requeridos para la implementación de nuevas tecnologías en el proceso de originación de los productos de crédito de la Entidad, atendiendo las necesidades de los diferentes segmentos de los afiliados, y cumpliendo con los requerimientos exigidos por las áreas de riesgo, cumplimiento y fraude. Para su desarrollo, se partió por exponer los principales enfoques teóricos en los que se sustenta el abordaje del problema o tema de investigación, tales como las metodologías Scrum, XP, Kanban, Lean Start-Up, evolución de las Fintech, ecosistema y la economía digital, nuevo modelo de la banca digital, entre otras que permiten una comprensión más amplia del tema abordado. A objeto de otorgarle al estudio un sustento científico, se desarrolló una metodología proyectiva, de tipo teórica y nivel descriptivo simple, bajo un diseño no experimental, estableciendo como unidades de estudio tres informantes clave de la Caja de Compensación evaluada, utilizando como instrumento de recolección de datos una entrevista contentiva de 18 preguntas abiertas, orientadas a obtener información sobre los aspectos tecnológicos, de riesgos y capacidades de la entidad. Como resultado de la investigación, se constató que actualmente la institución carece de tecnologías suficientes para ofrecer a sus afiliados un proceso de originación de créditos por medio de canales digitales, de igual manera no cuenta con una plataforma que les permita evitar los fraudes digitales mediante la verificación de identidad; no obstante, la institución cuenta con las capacidades necesarias para desarrollar un proyecto para la adquisición e implementación de sistemas digitales para la originación de créditos por medios virtuales que garantice la seguridad financiera necesaria para prevenir fraudes. Valbuena Montoya, James jamesvalbuenam@gmail.com
Proyecto de investigación para la implementación de nuevas tecnologías en el proceso de originación de los productos de crédito en una Caja de Compensación con suscripción en el Departamento de Cundinamarca (Colombia).
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Materias > Psicología Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Español La presente investigación propone el diseño de una guía para el desarrollo de software basadas en realidad aumentada (RA) enfocadas en procesos de enseñanza aprendizaje de danza, para niños con Trastorno de Espectro Autista (TEA). Para la consecución de este trabajo se realizó un levantamiento de datos recogiendo criterios y experiencias de un grupo multidisciplinario, mediante herramientas como encuesta y entrevista. A partir de ello se verifica algunos aspectos a tomar en cuenta previo al diseño, desarrollo e implementación del producto. Se evidencia la existencia de características particularidades que deben ser definidas de acuerdo al enfoque y los objetivos que persigue el software, se armonizan criterios técnicos, psicológicos, pedagógicos, estructurales. Entre los resultados más destacados se observa que se debe tomar en cuenta criterios de accesibilidad y de usabilidad en este tipo de aplicaciones, por lo tanto la propuesta se basa en la creación de un espacio lúdico el mismo que causa una afinidad especial en este tipo de usuarios. Romero Pazmiño, Monica del Rocio; Harari, Ivana; Diaz, Javier y Macas Ruiz, Estela María SIN ESPECIFICAR
Proyecto esperanza: Desarrollo de software con realidad aumentada para enseñar danza a niños con trastorno de espectro autista.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Wearable monitoring devices are in demand in recent times for monitoring daily activities including exercise. Moreover, it is widely utilizing for preventing injuries of athletes during a practice session and in few cases, it leads to muscle fatigue. At present, emerging technology like the internet of things (IoT) and sensors is empowering to monitor and visualize the physical data from any remote location through internet connectivity. In this study, an IoT-enabled wearable device is proposing for monitoring and identifying the muscle fatigue condition using a surface electromyogram (sEMG) sensor. Normally, the EMG signal is utilized to display muscle activity. Arduino controller, Wi-Fi module, and EMG sensor are utilized in developing the wearable device. The Time-frequency domain spectrum technique is employed for classifying the three muscle fatigue conditions including mean RMS, mean frequency, etc. A real-time experiment is realized on six different individuals with developed wearable devices and the average RMS value assists to determine the average threshold of recorded data. The threshold level is analyzed by calculating the mean RMS value and concluded three fatigue conditions as >2 V: Extensive); 1–2 V: Moderate, and <1 V: relaxed. The warning alarm system was designed in LabVIEW with three color LEDs to indicate the different states of muscle fatigue. Moreover, the device is interfaced with the cloud through the internet provided with a Wi-Fi module embedded in wearable devices. The data available in the cloud server can be utilized for forecasting the frequency of an individual to muscle fatigue. Gehlot, Anita; Singh, Rajesh; Siwach, Sweety; Vaseem Akram, Shaik; Alsubhi, Khalid; Singh, Aman; Delgado Noya, Irene y Choudhury, Sushabhan SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, irene.delgado@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Real Time Monitoring of Muscle Fatigue with IoT and Wearable Devices.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Como conclusión final observamos que el desarrollo de los biocombustibles a partir de materias primas como fuente renovable no lleva a observar un desarrollo futuro auspicioso.Debemos pensar que los combustibles actuales tienen una extensión en el tiempo acotado ya que las materias primas que parten para su obtención no son renovables en el tiempo.Ahora bien nada es tan alentador ya que si bien la obtención de los biocombustibles nos generan algunos eventos negativos derivados de su obtención. Las plantas para obtención de los biocombustibles emplean durante su proceso de obtención cantidades importantes de agua en los distintos procesos derivando en un consumo de un elemento esencial para el desarrollo humano y que luego de su empleo producen cantidades de efluentes con alta carga orgánica que nos dificulta su disposición en los drenajes y espejos de agua tanto superficiales como subterráneos.Tal es el caso del producto derivado de la columna de destilación, la cuan surge como material derivado las vinazas, producto este que es de una coloración amarronado oscuro con alta carga orgánica y aspecto muy negativo.Estas vinazas por su alta concentración de nutrientes, las plantas actuales de producción de biocombustibles lo derivan a un sistema de separación centrifugo y evaporación obteniendo un producto secundario denominado burlanda húmeda que es un producto que se deriva a alimentos de animales.También, en tecnologías más avanzadas, parte de este producto se derivan a una planta de secado, la cual, se le extrae el resto de agua y se almacena en silos con un mayor valor agregado, para obtención de la burlanda seca y se materias primas para obtención de alimento balanceado para animales.Todo hace pensar que el tema de las vinazas está solucionado, sin embargo, aún se tiene un camino más para recorrer, ya que la cantidad de agua derivada del proceso de centrifugado, de evaporación y de secado conserva alta carga orgánica y valores de acides entre 3 y 4.Esta agua por los valores detallados aun no puede ser empleado en los cauces de drenaje superficial, subterráneos y cloacal. Aquí entramos en el otro paso de recuperación, ya que aprovechando la alta carga orgánica que ostenta, se puede realizar, a través de un sistema anaeróbico, la producción de biogás, lo cual, el desagüe remanente, al emplear la materia orgánica presente, se obtiene un drenaje de agua amigable con el medio receptor.La producción de biogás obtenido y dada la cantidad producida, se puede emplear a través de un mote-generador energía eléctrica la cua puede emplearse para servicios de la misma planta con un ahorro importante de energía o bien a través de un transformador elevador, suministrar y vender energía eléctrica a la distribución energética en media o alta tensión del suministro central, obteniendo una cierta rentabilidad y mejorar desde el punto de vista ambiental el consumo de energía no renovable.En este contexto aún nos queda por analizar otro capítulo importante en el aprovechamiento energético y es a través de los gases de combustión del motor.Estos gases tienen una temperatura elevada (400°C) y caudal de salida importante y se podría analizar su recuperación. Este proceso estaría centrada en interceptar una caldera de recuperación los cuales se puede generar vapor de baja que ceda calor a un intercambiador de calor y generar agua caliente para servicios, (consumo, sanitario, calefacción) que además redundara en disminuir la temperatura de salida de gases al exterior. Este último párrafo es solamente informativo y requiere un análisis mas profundo, no tenido en cuentaen esta presentacion Traverso, Carlos Alberto inge.carlostraverso@gmail.com
Recuperación de residuos sólidos y líquidos en una planta de biocombustibles con generación de biogás.
Reducción de Contaminantes en Aguas Residuales Descargadas a la Red Municipal de Origen Doméstico de una Empresa Textil.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Reingeniería de sistemas, su finalidad es transforma un viejo sistema en un nuevo contexto cuyo uso sea más fácil, con entornos agradables e integrados, mejorando la calidad y reduciendo esfuerzos. Se desarrolló la reingeniería del sistema SIPA componente precios, reestructurándolo para consumo y análisis de información a nivel público y privado, brindando opciones de intercambio de información en línea. Sánchez Montero, Ruth Patricia rpsanchez@gmail.com
Reingeniería del sistema de información pública agropecuaria para el levantamiento de información de fichas técnicas agrícolas y precios para los productos arroz, papa y maíz en el Ecuador.
Materias > Ingeniería Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español RESUMEN: Entre los actuales cambios tecnológicos que enfrenta el mundo, destaca el Internet; como la plataforma transversal de gestión con sistemas de redes o comunicación. A medida que estas redes y aplicaciones van evolucionando, crecen las posibilidades de vulnerabilidad con riesgos de ataques, esto se traduce en daños y pérdida para las distintas entidades que la utilizan. En tal sentido, se requiere de protección idónea para resguardar los sistemas de información y para ello, el Honeypots es un recurso de red ficticia que además de detectar al intruso, semejando el sistema de gestión, captura el comportamiento de esos intrusos, permitiendo al usuario evaluar controles posteriores como medida preventiva. La presente investigación tiene como objetivo Monitorear el rendimiento del Sistema Honeypots en la detección y clasificación de intrusos en ciber-ataques que permita generar políticas de seguridad. La metodología implementada es Tecnológica, consta de cinco (5) fases para proyectos tecnológicos planteados por Arias (2016) que son: Diagnóstico, Diseño, Recursos, Monitoreo y Evaluación. El monitoreo a través del Honeypots se realiza mediante grabación del comportamiento del intruso, y emite un informe detallado al respecto. Los resultados de estas pruebas demostraron que una red Honeypot tiene un grado de eficiencia mayor o igual que el de un antivirus convencional.Giovanni Carlos Lorusso M. Lorusso Montiel, Giovanni Carlos namus15@gmail.com
Rendimiento de honeypots en redes Telemática. Una monitorización de políticas de seguridad informática para la prevención de ciber-ataques.
Restauración ecohidrológica para recuperar procesos hidrológicos en el ecosistema natural del sitio Ramsar 1030, lagunas de Tajzara, Tarija-Bolivia.
Materias > Alimentación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La producción e industrialización de frutas autóctonas ̶ como la toronja, papaya y mango ̶ ha cobrado mayor importancia económica en los últimos años. Las tecnologías alimentarias desarrolladas para tales frutas habitualmente generan residuos orgánicos (cáscaras, semillas y bagazo), que constituyen un costo de disposición final. El aprovechamiento integral de las materias primas y sus subproductos es premisa fundamental para el incremento de la rentabilidad de toda industria de la transformación. Dada la naturaleza bioquímica de los residuos del procesamiento de frutas, fue la intención del presente proyecto el diseño de un protocolo de obtención de productos de alto valor agregado como la pectina y flavonoides antioxidantes. La investigación fue realizada desde agosto 2020 a noviembre 2021 en la planta de procesamiento de alimentos y el Laboratorio de Inocuidad de Alimentos y Análisis Industrial (LIAAI) de la Universidad ISA (República Dominicana), a partir de las cáscaras de lechosa (Carica papaya) variedad Tainung 1 o Red Lady, toronja (Citrus paradisi Macf) y mango (Mangifera indica) Banilejo o Mameyito. Se evaluaron diferentes variables en el proceso de extracción tales como: materia prima (cáscara), tiempo de molienda (tamaño de partícula), proporción cáscara deshidratada: agua acidulada, pH, tiempo y temperatura de extracción. Se estudiaron parámetros de rendimiento, calidad fisicoquímica, costo y funcionalidad tecnológica de los productos. Como resultado, se diseñó un protocolo de extracción de pectinas y flavonoides de residuos de frutas autóctonas como alternativa para reducir las importaciones, pudiendo con ello: conocer los parámetros de proceso óptimos para la obtención de extractos pécticos de las cáscaras bajo estudio; cuantificar los flavonoides presentes y su capacidad antioxidante; medir las características fisicoquímicas y rendimiento de las pectinas; comparar la funcionalidad tecnológica de la mejor con una pectina comercial y conocer la relación Beneficio/Costo del proceso; finalmente, se publicó un artículo científico en una revista indexada. Alcántara Marte, Yulisa Yanilka yulisay.alcantaramarte@yahoo.com
Revalorización de Residuos del Procesamiento de Frutas Autóctonas Caribeñas: Obtención de Pectina y Flavonoides de Cáscaras de Toronja, Papaya y Mango.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Deep learning is used to address a wide range of challenging issues including large data analysis, image processing, object detection, and autonomous control. In the same way, deep learning techniques are also used to develop software and techniques that pose a danger to privacy, democracy, and national security. Fake content in the form of images and videos using digital manipulation with artificial intelligence (AI) approaches has become widespread during the past few years. Deepfakes, in the form of audio, images, and videos, have become a major concern during the past few years. Complemented by artificial intelligence, deepfakes swap the face of one person with the other and generate hyper-realistic videos. Accompanying the speed of social media, deepfakes can immediately reach millions of people and can be very dangerous to make fake news, hoaxes, and fraud. Besides the well-known movie stars, politicians have been victims of deepfakes in the past, especially US presidents Barak Obama and Donald Trump, however, the public at large can be the target of deepfakes. To overcome the challenge of deepfake identification and mitigate its impact, large efforts have been carried out to devise novel methods to detect face manipulation. This study also discusses how to counter the threats from deepfake technology and alleviate its impact. The outcomes recommend that despite a serious threat to society, business, and political institutions, they can be combated through appropriate policies, regulation, individual actions, training, and education. In addition, the evolution of technology is desired for deepfake identification, content authentication, and deepfake prevention. Different studies have performed deepfake detection using machine learning and deep learning techniques such as support vector machine, random forest, multilayer perceptron, k-nearest neighbors, convolutional neural networks with and without long short-term memory, and other similar models. This study aims to highlight the recent research in deepfake images and video detection, such as deepfake creation, various detection algorithms on self-made datasets, and existing benchmark datasets. Shahzad, Hina Fatima; Rustam, Furqan; Soriano Flores, Emmanuel; Vidal Mazón, Juan Luis; de la Torre Diez, Isabel y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, emmanuel.soriano@uneatlantico.es, juanluis.vidal@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
A Review of Image Processing Techniques for Deepfakes.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés MANET is a mobile ad hoc network with many mobile nodes communicating without a centralized module. Infrastructure-less networks make it desirable for many researchers to publish and bind multimedia services. Each node in this infrastructure-less network acts as self-organizing and re-configurable. It allows services to deploy and attain from another node over the ad hoc network. The service composition aims to provide a user’s requirement by combining different atomic services based on non-functional QoS parameters such as reliability, availability, scalability, etc. To provide service composition in MANET is challenging because of the node mobility, link failure, and topology changes, so a traditional protocol will be sufficient to obtain real-time services from mobile nodes. In this paper, the ad hoc on-demand distance vector protocol (AODV) is used and analyzed based on MANET’s QoS (Quality of Service) metrics. The QoS metrics for MANET depends on delay, bandwidth, memory capacity, network load, and packet drop. The requester node and provider node broker acts as a composer for this MANET network. The authors propose a QoS-based Dynamic Secured Broker Selection architecture (QoSDSBS) for service composition in MANET, which uses a dynamic broker and provides a secure path selection based on QoS metrics. The proposed algorithm is simulated using Network Simulator (NS2) with 53 intermediate nodes and 35 mobile nodes of area 1000 m × 1000 m. The comparative results show that the proposed architecture outperforms, with standards, the AODV protocol and affords higher scalability and a reduced network load Ramalingam, Rajakumar; Muniyan, Rajeswari; Dumka, Ankur; Singh, Devesh Pratap; Mohamed, Heba G.; Singh, Rajesh; Anand, Divya y Delgado Noya, Irene SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, divya.anand@uneatlantico.es, irene.delgado@uneatlantico.es
Routing Protocol for MANET Based on QoS-Aware Service Composition with Dynamic Secured Broker Selection.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés To provide faster access to the treatment of patients, healthcare system can be integrated with Internet of Things to provide prior and timely health services to the patient. There is a huge limitation in the sensing layer as the IoT devices here have low computational power, limited storage and less battery life. So, this huge amount of data needs to be stored on the cloud. The information and the data sensed by these devices is made accessible on the internet from where medical staff, doctors, relatives and family members can access this information. This helps in improving the treatment as well as getting faster medical assistance, tracking of routine activities and health focus of elderly people on frequent basis. However, the data transmission from IoT devices to the cloud faces many security challenges and is vulnerable to different security and privacy threats during the transmission path. The purpose of this research is to design a Certificateless Secured Signature Scheme that will provide a magnificent amount of security during the transmission of data. Certificateless signature, that removes the intricate certificate management and key escrow problem, is one of the practical methods to provide data integrity and identity authentication for the IoT. Experimental result shows that the proposed scheme performs better than the existing certificateless signature schemes in terms of computational cost, encryption and decryption time. This scheme is the best combination of high security and cost efficiency and is further suitable for the resource constrained IoT environment. Kakkar, Latika; Gupta, Deepali; Tanwar, Sarvesh; Saxena, Sapna; Alsubhi, Khalid; Anand, Divya; Delgado Noya, Irene y Goyal, Nitin SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, divya.anand@uneatlantico.es, irene.delgado@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
A Secure and Efficient Signature Scheme for IoT in Healthcare.
Security Verification of Social Network Model Using Improved Three-Party Authenticated Key Exchange Protocol.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés One of the toughest biometrics and document forensics problems is confirming a signature’s authenticity and legal identity. A forgery may vary from a genuine signature by specific distortions. Therefore, it is necessary to continuously monitor crucial distinctions between real and forged signatures for secure work and economic growth, but this is particularly difficult in writer-independent tasks. We thus propose an innovative and sustainable writer-independent approach based on a Siamese neural network for offline signature verification. The Siamese network is a twin-like structure with shared weights and parameters. Similar and dissimilar images are exposed to this network, and the Euclidean distances between them are calculated. The distance is reduced for identical signatures, and the distance is increased for different signatures. Three datasets, namely GPDS, BHsig260 Hindi, and BHsig260 Bengali datasets, were tested in this work. The proposed model was analyzed by comparing the results of different parameters such as optimizers, batch size, and the number of epochs on all three datasets. The proposed Siamese neural network outperforms the GPDS synthetic dataset in the English language, with an accuracy of 92%. It also performs well for the Hindi and Bengali datasets while considering skilled forgeries Sharma, Neha; Gupta, Sheifali; Mohamed, Heba G.; Anand, Divya; Vidal Mazón, Juan Luis; Gupta, Deepali y Goyal, Nitin SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, divya.anand@uneatlantico.es, juanluis.vidal@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Siamese Convolutional Neural Network-Based Twin Structure Model for Independent Offline Signature Verification.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La presente investigación se enfoca en el estudio de la empresa Cooperativa de Ahorro y Crédito Salitre Ltda., cuya situación en la actualidad representa inconvenientes con la administración de las cuentas por cobrar en cuanto al otorgamiento de créditos y la respectiva gestión de cobranzas, motivo por el cual se estableció como objetivo general el diseñar un procedimiento de control interno para el área administrativa de la Cooperativa de Ahorro y Crédito Salitre que permita establecer mejoras en el funcionamiento de la misma.Con la finalidad de alcanzar el objetivo establecido, se diseñó una metodología mixta, que por medio de un diseño de investigación profesionalizante y la aplicación de instrumentos de investigación como las entrevistas, encuestas y observación facilitó la obtención de información puntual para el desarrollo acertado del presente trabajo.Con las técnicas de investigación aplicadas se obtuvo información más apegada a la situación real de la empresa con la finalidad de identificar sus principales afectaciones o falencias sobre las cuales se diseña un acertado conjunto de estrategias que no sólo corrijan los errores de la institución, sino que también le permitan direccionarse hacia un alcance de resultados rentables que la estabilice y posicione en el mercado. Bonin Campos, Edith Vanessa edith.bonin@formacion.edu.ec
Sistema de Control Interno para la Cooperativa de Ahorro y Crédito Salitre, Ecuador.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Implementar en las organizaciones, un Sistema de Gestión de la Seguridad y Salud en el Trabajo ISO 45001: 2018, ofrece importantes beneficios. Permite ordenar los diferentes procesos que se gestionan en la organización incorporando los aspectos referidos a la seguridad y salud en el trabajo promoviendo ambientes seguros de trabajo con la consiguiente reducción de los accidente y enfermedades laborales. El proyecto se centra en el Diseño de un Sistema de Gestión de la Seguridad y Salud en el Trabajo considerando la Norma ISO 45001:2018 Sistemas de Gestión de la Seguridad y Salud en el Trabajo, para el Taller de Carpintería del Departamento de Mantenimiento Hospitalario del Hospital Clínica del Este, con sede en la ciudad de Maldonado - Uruguay. El Departamento de Mantenimiento tiene como misión gestionar el mantenimiento del nosocomio, brindando servicios para garantizar el correcto funcionamiento del centro, y para eso se conforma de un sector constituido por diversos talleres industriales. Se identifica una oportunidad de mejora para el sector ya que actualmente la organización no cuenta con sistema de gestión. El objetivo general es desarrollar un Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el trabajo para el Taller de Carpintería del Departamento de Mantenimiento Hospitalario del Hospital Clínica del Este en Uruguay, orientado a ordenar y documentar los procesos que se llevan a cabo y a promover la seguridad y salud ocupacional en todos los ámbitos. La metodología utilizada es trabajo de campo con encuestas anónimas a todo el personal que se desempeña en el sector; el tipo de proyecto responde a un diseño de proyecto, con el propósito de trazar la directrices para una posible implementación del sistema de gestión. Stromillo Vilanova, Lorena Patricia lorena.cursos917@gmail.com
Sistema de Gestión de la Seguridad y Salud en el Trabajo para el Taller de Carpintería de una Empresa de Mantenimiento Edilicio Hospitalario.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El presente proyecto tratara de cubrir las necesidades que tiene los pacientes al momento de acceder a una cita médica, este agendamiento es muy deficiente debido a que no existen la infraestructura tecnológica, para ello haremos uso de las instalaciones del Centro Médico SeguriMed, y de todos los profesionales que conforman esta casa de salud, además iremos cubriendo cada una de las fases en el cual este desarrollándose este proyecto de atención al paciente mediante el uso de un sistema innovador en este cantón de la provincia de Imbabura. Con este servicio se dará solución a muchos de los problemas de salud que a quejan a las comunidades alejadas y desamparadas de una atención medica con calidad y calidez. Mediante el Sistema de Atención Primaria en Salud por medio de un Call Center local se brindará y entregara información de todas las especialidades de las cuales dispone esta casa de salud como también de todos los servicios de diagnóstico y apoyo terapéutico que tiene en su cartera de servicios. Esta casa de salud con el servicio a implementar dará un beneficio social a todas las personas que deseen atenderse en este centro médico, además brindará: Atención directa al paciente de manera presencial, atención y promoción de medicina a domicilio, atención, asesoramiento, agendamiento y reagendamientos por Call Center en las diferentes enfermedades y diagnósticos que tenga el paciente. Torres Campues, Richard Alfredo rick_alf78@hotmail.com
Sistema de atención primaria a pacientes vía Call Center Local. Caso: Ecuador.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La escasez de agua resulta una problemática mundial cada vez más persistente y que afecta la vida de las personas. Las instituciones educativas del sector privado no están exentas de las consecuencias que esto provoca, como el encarecimiento del vital líquido por parte de los sistemas gubernamentales encargados de proveerlo. Lamentablemente la urbanización y el uso de materiales impermeables, junto al cambio climático, han agravado el problema; evitando que los pozos, de donde se extrae la mayoría del agua para consumo humano, puedan reabastecerse al nivel de la demanda requerida. En zonas con una considerable precipitación anual, los Sistemas de Captación de Agua de Lluvia (SCALL), han resultado ser un método eficiente para solventar y reducir los gastos de consumo de agua potable. Utilizando el método racional americano se estima el cálculo del Potencial de Captación de agua de Lluvia (POTCALL), mientras que el cálculo de la demanda se obtiene tomando en cuenta el número de alumnos consumo por persona obtenido de las normas técnicas complementaria (NTC) y la duración del temporal de lluvias. Su diseño es amplio pues debe adaptarse a las necesidades de las personas o instituciones a las que va dirigida. El grado de potabilización dependerá del uso al que se destine el agua, pero su inversión llega a recuperarse a corto plazo y los ahorros generados se muestran rápidamente. La propuesta de diseño para la universidad donde planteo el proyecto da como resultado un ahorro, desde el primer año, de un 11% respecto al gasto que provoca el consumo de agua que suministra el Sistema Intermunicipal de Agua Potable y Alcantarillado (SIAPA), logrando subir hasta un 16% a partir del segundo año. Rivera García, Luis construccionesrg23@gmail.com
Sistema de captación, potabilización y aprovechamiento de agua de lluvia para la reducción de gastos de una universidad privada en el municipio de Guadalajara, Jalisco, México.
Sistema de gestión de aguas residuales de tratamientos con medicina nuclear, para la República de Guatemala.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español Para fines de este proyecto de investigación sobre la calidad del agua (niveles de pH), conlleva todos aquellos procesos que aseguran tener un suelo cuidado, en las mejores condiciones; involucra también sus costos de mantenimiento para que el cultivo pueda desarrollarse y alcanzar el mejor rendimiento y así obtener la rentabilidad esperada según sea el caso Este proyecto se centra en el desarrollo de un prototipo utilizando los avances e innovaciones tecnológicas, basado en el Internet de las cosas (IoT), utilizando componentes comercializables en el mercado, como una propuesta para un sistema de monitoreo de calidad del agua a nivel de la medición del pH y temperatura, a un bajo costo y de uso fácil para el usuario final, como un aporte significativo para las comunidades campesinas de las áreas rurales, un considerable beneficio y un acercamiento a la agricultura 4.0, con una forma de cultivar novedosa, eficiente, mejorando así la calidad de los cultivos y reducir las consecuencias provocadas por el medio ambiente.También puedo indicar que el prototipo del sistema puede ser utilizado en cualquier lugar donde exista cobertura de red para internet por medio de WiFi, debido a que el protocolo de comunicación usado HTTP por medio del método POST es muy práctico y ligero para la transmisión de los datos hacia el servidor web por medio del internet de las cosas y poder visualizar los datos recolectados sin ningún inconvenienteEn referencia a los resultados obtenidas en las áreas utilizadas para las pruebas se pudo conocer la calidad del agua para riego en cada uno de los sitios visitados, y la misma a pesar de que se encuentran en niveles leves por encima de lo ideal para para la productividad en los cultivos, debido a que los niveles del pH idóneos están entre 5.5 a 7.5 y en algunos se sobrepasa a 7.6 en pH. Leonzo Díaz, Carlos Alberto cleonzod@gmail.com
Sistema para la medición de la calidad de agua (niveles de pH), en cultivos de las áreas rurales a bajo costo, con interfaz IOT. Caso; Guatemala.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Cerrado Inglés Smart vehicle parking is a collaborative effort of technology and human innovation where the efforts are to be minimized to save time and efforts. In smart cities it is one of the common challenges to introduce smart parking to increase parking efficiency and combat numerous issues like identification of free parking slot and real-time dynamic updation on traffic to save fuel and energy. In this work, a new cloud-based smart parking architecture is proposed that can help in predicting the available free parking slots in smart cities. Initially, the methodology collects the car count at any near by parking using Internet of Things (IoT) and Cloud-based approach. Later, the approach uses the Kernel Least Mean Square algorithm to make heuristic predictions about future vacancy using auto-regression. The proposed approach thus utilizes the online learning or model training. To validate the efficacy of the proposed work, the testing is done on the real-time dataset. The extensive numerical investigation is performed on parking lots of four international airports of a smart city in actual deployment scenarios. The experimentation has revealed superior performance of the method in terms of vacancy prediction. Anand, Divya; Singh, Aman; Alsubhi, Khalid; Goyal, Nitin; Abdrabou, Atef; Vidyarthi, Ankit y Rodrigues, Joel J. P. C. divya.anand@uneatlantico.es, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
A Smart Cloud and IoVT-Based Kernel Adaptive Filtering Framework for Parking Prediction.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Conventional outage management practices in distribution systems are tedious and complex due to the long time taken to locate the fault. Emerging smart technologies and various cloud services offered could be utilized and integrated into the power industry to enhance the overall process, especially in the fault monitoring and normalizing fields in distribution systems. This paper introduces smart fault monitoring and normalizing technologies in distribution systems by using one of the most popular cloud service platforms, the Microsoft Azure Internet of Things (IoT) Hub, together with some of the related services. A hardware prototype was constructed based on part of a real underground distribution system network, and the fault monitoring and normalizing techniques were integrated to form a system. Such a system with IoT integration effectively reduces the power outage experienced by customers in the healthy section of the faulted feeder from approximately 1 h to less than 5 min and is able to improve the System Average Interruption Duration Index (SAIDI) and System Average Interruption Frequency Index (SAIFI) in electric utility companies significantly Peter, Geno; Stonier, Albert Alexander; Gupta, Punit; Gavilanes, Daniel; Masías Vergara, Manuel y Lung sin, Jong SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, daniel.gavilanes@uneatlantico.es, manuel.masias@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Smart Fault Monitoring and Normalizing of a Power Distribution System Using IoT.
Materias > Educación
Materias > Psicología Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Español Este artículo describe el análisis, diseño, implementación y valoración de un software denominado Hope para ayudar a niños con trastorno del espectro autista a expresarse mediante la danza. El software propuesto se basa en realidad aumentada y permite fortalecer procesos de enseñanza aprendizaje que incluyen aspectos relacionados con la imitación, la percepción, la motricidad gruesa y fina, y la coordinación visual. El proceso de diseño se realizó de forma interactiva centrado esencialmente en el ser humano, se contó con la participación y guía de un equipo multidisciplinario. Se explican las características consideradas para diseñar e implementar el software, que fue probado en un Centro Terapéutico Ludic Place para niños con autismo, además se construyó una propuesta de intervención pedagógica donde se definen parámetros para la evaluación. La puesta en marcha de Hope requirió una interacción constante, métodos de diseño participativo, además el software fue mejorado con las recomendaciones de los participantes, algunos estudiantes del centro terapéutico probaron la aplicación, lo hicieron en principio acompañados de sus cuidadores y de forma progresiva se logró el uso individual del sistema, Hope fue valorado por 5 niños con TEA, además de 5 padres de familia, 5 especialistas en tecnología, seguido de con 5 expertos (docentes, psicólogos, terapistas y médicos). Al final conseguimos resultados alentadores que incluyeron el reconocimiento del cuerpo, un dialogo no verbal, expresiones menos directivas, estructuradas y la capacidad de crear y de flexibilizar el pensamiento de los participantes. Romero, Mónica R; Harari, Ivana; Diaz, Javier; Quisnancela, Henry y Macas Ruiz, Estela María SIN ESPECIFICAR
Software Hope: tratamiento educativo para enseñar danza a través de realidad aumentada a niños con autismo.
Spatio-temporal statistical analysis of PM1 and PM2.5 concentrations and their key influencing factors at Guayaquil city, Ecuador.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Rivers play a major role within ecosystems and society, including for domestic, industrial, and agricultural uses, and in power generation. Forecasting of suspended sediment yield (SSY) is critical for design, management, planning, and disaster prevention in river basin systems. It is difficult to forecast the SSY using conventional methods because these approaches cannot handle complicated non-stationarity and non-linearity. Artificial intelligence techniques have gained popularity in water resources due to handling complex problems of SSY. In this study, a fully automated generalized single hybrid intelligent artificial neural network (ANN)-based genetic algorithm (GA) forecasting model was developed using water discharge, temperature, rainfall, SSY, rock type, relief, and catchment area data of eleven gauging stations for forecasting the SSY. It is applied at individual gauging stations for SSY forecasting in the Mahanadi River which is one of India’s largest peninsular rivers. All parameters of the ANN are optimized automatically and simultaneously using the GA. The multi-objective algorithm was applied to optimize the two conflicting objective functions (error variance and bias). The mean square error objective function was considered for the single-objective optimization model. Single and multi-objective GA-based ANN, autoregressive and multivariate autoregressive models were compared to each other. It was found that the single-objective GA-based ANN model provided the best accuracy among all comparative models, and it is the most suitable substitute for forecasting SSY. If the measurement of SSY is unavailable, then single-objective GA-based ANN modeling approaches can be recommended for forecasting SSY due to comparatively superior performance and simplicity of implementation Yadav, Arvind; Chithaluru, Premkumar; Singh, Aman; Albahar, Marwan Ali; Jurcut, Anca; Álvarez, Roberto Marcelo; Mojjada, Ramesh Kumar y Joshi, Devendra SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, roberto.alvarez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Suspended Sediment Yield Forecasting with Single and Multi-Objective Optimization Using Hybrid Artificial Intelligence Models.
Materias > Ingeniería Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Artículos y libros
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Herbal medicine and nutritional supplements are suggested to treat premenstrual somatic and psycho-behavioural symptoms in clinical guidelines; nonetheless, this is at present based on poor-quality trial evidence. Hence, we aimed to design a systematic review and meta-analysis for their effectiveness in alleviating premenstrual symptoms. The published randomized controlled trials (RCTs) were extracted from Google scholar, PubMed, Scopus and PROSPERO databases. The risk of bias in randomized trials was assessed by Cochrane risk-of-bias tool. The main outcome parameters were analysed separately based on the Premenstrual Symptom Screening Tool and PMTS and DRSP scores. Secondary parameters of somatic, psychological, and behavioural subscale symptoms of PSST were also analysed. Data synthesis was performed assuming a random-effects model, and standardized mean difference (SMDs) was analysed using SPSS version 28.0.0 (IBM, Armonk, NY, USA). A total of 754 articles were screened, and 15 RCTs were included (n = 1211 patients). Primary results for participants randomized to an intervention reported reduced PSST (n = 9), PMTS (n = 2), and DSR (n = 4) scores with (SMD = −1.44; 95% CI: −1.72 to −1.17), (SMD = −1.69; 95% CI: −3.80 to 0.42) and (SMD = 2.86; 95% CI: 1.02 to 4.69) verses comparator with substantial heterogeneity. Physical (SMD = −1.61; 95% CI = −2.56 to −0.66), behavioural (SMD = −0.60; 95% CI = −1.55 to0.35) and mood (SMD = 0.57; 95% CI = −0.96 to 2.11) subscale symptom groupings of PSST displayed similar findings. Fifty-three studies (n = 8) were considered at low risk of bias with high quality. Mild adverse events were reported by four RCTs. Based on the existing evidence, herbal medicine and nutritional supplements may be effective and safe for PMS Sultana, Arshiya; Heyat, Md Belal Bin; Rahman, Khaleequr; Kunnavil, Radhika; Fazmiya, Mohamed Joonus Aynul; Akhtar, Faijan; Sumbul, X.; Vidal Mazón, Juan Luis; Rodríguez Velasco, Carmen Lilí y De La Torre Díez, Isabel SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, juanluis.vidal@uneatlantico.es, carmen.rodriguez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
A Systematic Review and Meta-Analysis of Premenstrual Syndrome with Special Emphasis on Herbal Medicine and Nutritional Supplements.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The probability of medical staff to get affected from COVID19 is much higher due to their working environment which is more exposed to infectious diseases. So, as a preventive measure the body temperature monitoring of medical staff at regular intervals is highly recommended. Infrared temperature sensing guns have proved its effectiveness and therefore such devices are used to monitor the body temperature. These devices are either used on hands or forehead. As a result, there are many issues in monitoring the temperature of frontline healthcare professionals. Firstly, these healthcare professionals keep wearing PPE (Personal Protective Equipment) kits during working hours and as a result it would be very difficult to monitor their body temperature. Secondly, these healthcare professionals also wear face shields and in such cases monitoring temperature by exposing forehead needs removal of face shield. Doing so after regular intervals is surely uncomfortable for healthcare professionals. To avoid such issues, this paper is disclosing a technologically advanced face shield equipped with sensors capable of monitoring body temperature instantly without the hassle of removing the face shield. This face shield is integrated with a built-in infrared temperature sensor. A total of 10 such face shields were printed and assembled within the university lab and then handed over to a group of ten members including faculty and students of nursing and health science department. This sequence was repeated four times and as a result 40 healthcare workers participated in the study. Thereafter, feedback analysis was conducted on questionnaire data and found a significant overall mean score of 4.59 out of 5 which indicates that the product is effective and worthy in every facet. Stress analysis is also performed in the simulated environment and found that the device can easily withstand the typically applied forces. The limitations of this product are difficulty in cleaning the product and comparatively high cost due to the deployment of electronic equipment Kumar Kaushal, Rajesh; Kumar, Naveen; Kukreja, Vinay; S. Alharithi, Fahd; H. Almulihi, Ahmed; Ortega-Mansilla, Arturo y Rani, Shikha SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, arturo.ortega@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Technologically Advanced Reusable 3D Face Shield for Health Workers Confronting COVID19.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Currently, sustainability is a vital aspect for every nation and organization to accomplish Sustainable Development Goals (SDGs) by 2030. Environmental, social, and governance (ESG) metrics are used to evaluate the sustainability level of an organization. According to the statistics, 53% of respondents in the BlackRock survey are concerned about the availability of low ESG data, which is critical for determining the organization’s sustainability level. This obstacle can be overcome by implementing Industry 4.0 technologies, which enable real-time data, data authentication, prediction, transparency, authentication, and structured data. Based on the review of previous studies, it was determined that only a few studies discussed the implementation of Industry 4.0 technologies for ESG data and evaluation. The objective of the study is to discuss the significance of ESG data and report, which is used for the evaluation of the sustainability of an organization. In this regard, the assimilation of Industry 4.0 technologies (Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), blockchain, and big data for obtaining ESG data by an organization is detailed presented to study the progress of advancement of these technologies for ESG. On the basis of analysis, this study concludes that consumers are concerned about the ESG data, as most organizations develop inaccurate ESG data and suggest that these digital technologies have a crucial role in framing an accurate ESG report. After analysis a few vital conclusions are drawn such as ESG investment has benefited from AI capabilities, which previously relied on self-disclosed, annualized company information that was susceptible to inherent data issues and biases. Finally, the article discusses the vital recommendations that can be implemented for future work Saxena, Archana; Singh, Rajesh; Gehlot, Anita; Akram, Shaik Vaseem; Twala, Bhekisipho; Singh, Aman; Caro Montero, Elisabeth y Priyadarshi, Neeraj SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, elizabeth.caro@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Technologies Empowered Environmental, Social, and Governance (ESG): An Industry 4.0 Landscape.
Materias > Educación Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español La presente propuesta analiza en primer término las especificaciones que sedeben tener en cuenta para la ampliación de la red secundaria en el corregimiento de guayabal municipio de coveñas (Sucre) teniendo en cuenta: la demanda que se tiene frente a la adquisición del servicio, Y aspectos como son niveles educativos, económicos, sociales y demográficos Paternina Sierra, Eber Jose everpaternina@hotmail.com
Tecnología básica de banda ancha e internet en sector turístico y urbano.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Technology’s expansion has contributed to the rise in popularity of social media platforms. Twitter is one of the leading social media platforms that people use to share their opinions. Such opinions, sometimes, may contain threatening text, deliberately or non-deliberately, which can be disturbing for other users. Consequently, the detection of threatening content on social media is an important task. Contrary to high-resource languages like English, Dutch, and others that have several such approaches, the low-resource Urdu language does not have such a luxury. Therefore, this study presents an intelligent threatening language detection for the Urdu language. A stacking model is proposed that uses an extra tree (ET) classifier and Bayes theorem-based Bernoulli Naive Bayes (BNB) as the based learners while logistic regression (LR) is employed as the meta learner. A performance analysis is carried out by deploying a support vector classifier, ET, LR, BNB, fully connected network, convolutional neural network, long short-term memory, and gated recurrent unit. Experimental results indicate that the stacked model performs better than both machine learning and deep learning models. With 74.01% accuracy, 70.84% precision, 75.65% recall, and 73.99% F1 score, the model outperforms the existing benchmark study. Mehmood, Aneela; Farooq, Muhammad Shoaib; Naseem, Ansar; Rustam, Furqan; Gracia Villar, Mónica; Rodríguez Velasco, Carmen Lilí y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, monica.gracia@uneatlantico.es, carmen.rodriguez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Threatening URDU Language Detection from Tweets Using Machine Learning.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Thyroid disease prediction has emerged as an important task recently. Despite existing approaches for its diagnosis, often the target is binary classification, the used datasets are small-sized and results are not validated either. Predominantly, existing approaches focus on model optimization and the feature engineering part is less investigated. To overcome these limitations, this study presents an approach that investigates feature engineering for machine learning and deep learning models. Forward feature selection, backward feature elimination, bidirectional feature elimination, and machine learning-based feature selection using extra tree classifiers are adopted. The proposed approach can predict Hashimoto’s thyroiditis (primary hypothyroid), binding protein (increased binding protein), autoimmune thyroiditis (compensated hypothyroid), and non-thyroidal syndrome (NTIS) (concurrent non-thyroidal illness). Extensive experiments show that the extra tree classifier-based selected feature yields the best results with 0.99 accuracy and an F1 score when used with the random forest classifier. Results suggest that the machine learning models are a better choice for thyroid disease detection regarding the provided accuracy and the computational complexity. K-fold cross-validation and performance comparison with existing studies corroborate the superior performance of the proposed approach. Chaganti, Rajasekhar; Rustam, Furqan; De La Torre Díez, Isabel; Vidal Mazón, Juan Luis; Rodríguez Velasco, Carmen Lilí y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, juanluis.vidal@uneatlantico.es, carmen.rodriguez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Thyroid Disease Prediction Using Selective Features and Machine Learning Techniques.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Using artificial intelligence (AI) based software defect prediction (SDP) techniques in the software development process helps isolate defective software modules, count the number of software defects, and identify risky code changes. However, software development teams are unaware of SDP and do not have easy access to relevant models and techniques. The major reason for this problem seems to be the fragmentation of SDP research and SDP practice. To unify SDP research and practice this article introduces a cloud-based, global, unified AI framework for SDP called DePaaS—Defects Prediction as a Service. The article describes the usage context, use cases and detailed architecture of DePaaS and presents the first response of the industry practitioners to DePaaS. In a first of its kind survey, the article captures practitioner’s belief into SDP and ability of DePaaS to solve some of the known challenges of the field of software defect prediction. This article also provides a novel process for SDP, detailed description of the structure and behaviour of DePaaS architecture components, six best SDP models offered by DePaaS, a description of algorithms that recommend SDP models, feature sets and tunable parameters, and a rich set of challenges to build, use and sustain DePaaS. With the contributions of this article, SDP research and practice could be unified enabling building and using more pragmatic defect prediction models leading to increase in the efficiency of software testing Pandit, Mahesha; Gupta, Deepali; Anand, Divya; Goyal, Nitin; Aljahdali, Hani Moaiteq; Ortega-Mansilla, Arturo; Kadry, Seifedine y Kumar, Arun SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, divya.anand@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, arturo.ortega@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Towards Design and Feasibility Analysis of DePaaS: AI Based Global Unified Software Defect Prediction Framework.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Device-to-device (D2D) communication has attracted many researchers, cellular operators, and equipment makers as mobile traffic and bandwidth demands have increased. It supports direct communication within devices with no need for any intermediate node and, therefore, offers advantage in 5G network while providing wide cell coverage range and frequency reuse. However, establishing acceptable and secure mechanism for D2D communication which ensures confidentiality, integrity, and availability is an issue encountered in this situation. Furthermore, in a resource-constrained IoT environment, these security challenges are more critical and difficult to mitigate, especially during emergence of IoT with 5G network application scenarios. To address these issues, this paper proposed a security mechanism in 5G network for D2D wireless communication dependent on lightweight modified elliptic curve cryptography (LMECC). The proposed scheme follows a proactive routing protocol to discover services, managing link setup, and for data transfer with the aim to reduce communication overhead during user authentication. The proposed approach has been compared against Diffie–Hellman (DH) and ElGamal (ELG) schemes to evaluate the protocol overhead and security enhancement at network edge. Results proved the outstanding performance of the proposed LMECC for strengthening data secrecy with approximate 13% and 22.5% lower overhead than DH and ELG schemes. Gupta, Divya; Rani, Shalli; Singh, Aman; Vidal Mazón, Juan Luis y Wang, Han SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@unic.co.ao, juanluis.vidal@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Towards Security Mechanism in D2D Wireless Communication: A 5G Network Approach.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The paddy crop is the most essential and consumable agricultural produce. Leaf disease impacts the quality and productivity of paddy crops. Therefore, tackling this issue as early as possible is mandatory to reduce its impact. Consequently, in recent years, deep learning methods have been essential in identifying and classifying leaf disease. Deep learning is used to observe patterns in disease in crop leaves. For instance, organizing a crop’s leaf according to its shape, size, and color is significant. To facilitate farmers, this study proposed a Convolutional Neural Networks-based Deep Learning (CNN-based DL) architecture, including transfer learning (TL) for agricultural research. In this study, different TL architectures, viz. InceptionV3, VGG16, ResNet, SqueezeNet, and VGG19, were considered to carry out disease detection in paddy plants. The approach started with preprocessing the leaf image; afterward, semantic segmentation was used to extract a region of interest. Consequently, TL architectures were tuned with segmented images. Finally, the extra, fully connected layers of the Deep Neural Network (DNN) are used to classify and identify leaf disease. The proposed model was concerned with the biotic diseases of paddy leaves due to fungi and bacteria. The proposed model showed an accuracy rate of 96.4%, better than state-of-the-art models with different variants of TL architectures. After analysis of the outcomes, the study concluded that the anticipated model outperforms other existing models Gautam, Vinay; Trivedi, Naresh K.; Singh, Aman; Mohamed, Heba G.; Delgado Noya, Irene; Kaur, Preet y Goyal, Nitin SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, irene.delgado@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
A Transfer Learning-Based Artificial Intelligence Model for Leaf Disease Assessment.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español En la presente investigación se realizó una propuesta de migración del sistema integral de gestión Institucional a una nube híbrida con Microsoft Azure. Para llevarlo a cabo se aplicó un enfoque de investigación cualitativo, descriptivo y de corte transversal. Los instrumentos de recopilación de datos utilizados fueron tres entrevistas con diez preguntas abiertas, tomando como muestra al director de SIUDT, administrador del sistema SIGI y por último a un especialista de la nube, los resultados obtenidos fueron analizados con la herramienta de atlas.ti, obteniendo las valoraciones y los requerimientos técnicos, económicos y operativos en la migración del sistema a la nube de Microsoft Azure. Se concluye que de los tipos de servicios que tiene Azure el más adecuado para tener entornos híbridos es IaaS porque la institución educativa requiere de un segundo centro de datos que responda antes, catástrofes naturales, tomas ilegales de la institución y sobre todo que se garantice alta disponibilidad en el acceso al SIGI. Ríos Grijalva, Jonathan Antonio riosjonas92@outlook.com
Transformación Digital del Sistema Integral de Gestión de la Información (SIGI) Utilizando una Nube Hibrida de Microsoft Azure. Caso: Sector Educativo en Nicaragua.
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Portugués Ao longo dos tempos, foi cada vez mais importante a análise do gerenciamento dos processos educacionais por empresas que trabalham no ramo do ensino, assim como o uso de ferramentas de gestão que viabilizem uma melhor avaliação e controle da qualidade dentro dos processos de aprendizagem. As organizações da educação devem aplicar a gestão da qualidade total como uma estratégia empresarial, possibilitando melhores oportunidades para obter-se benefícios mesmo em um mercado cada vez mais rotativo e competitivo. Esta questão é possível através do desenvolvimento de uma cultura com foco na qualidade, com o objetivo de ganhar resultados mais produtivos e a satisfação total dos alunos e clientes. Este trabalho tem como intuito estudar as ferramentas de gestão da qualidade total e identificar se a utilização dessas ferramentas e métodos para controle e avaliação do processo de ensino podem ocasionar uma influência no aumento da produtividade do sistema de aprendizagem da empresa A. A pesquisa é de caráter exploratória e descritiva, realizada através de um levantamento bibliográfico dos fatores relacionados à gestão da qualidade total, e em forma de análise de casos e situações cotidianas ocorridas na empresa com os seus alunos, com o intuito de encontrar-se um fundamento para a pergunta principal da pesquisa. Mesmo com algumas deficiências durante os processos de aplicação e avaliação das ferramentas nos tópicos estudados, os resultados obtidos ocasionaram a criação de uma relação entre o uso das ferramentas da qualidade com melhorias significativas no processo educacional, e, por conseguinte, o aumento da produtividade da instituição. Sena Souza, Daniela danielasena90@yahoo.com.br
Um Estudo Analítico Sobre A Gestão Da Qualidade Total, Seu Uso No Nível De Utilização No Processo De Aprendizagem E A Importância Das Ferramentas Da Qualidade Na Resolução De Problemas Educacionais.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros Cerrado Inglés The development of underwater wireless sensor networks (UWSNs) has attracted great interest from many researchers and scientists to detect and monitor unfamiliar underwater domains. To achieve this goal, collecting data with an underwater network of sensors is primordial. Moreover, real-time information transmission needs to be achieved through efficient and enabling technologies for node deployment and data collection in UWSN. The Internet of Things (IoT) helps in real time data transmission, and it has great potential in UWSN, i.e., the Internet of Underwater Things (IoUT). The Internet of Underwater Things (IoUT) is a modern communication ecosystem for undersea things in marine and underwater environments. Intelligent boats and ships, automatic maritime transportation, location and navigation, undersea discovery, catastrophe forecasting and avoidance, as well as intelligent monitoring and security are all intertwined with IoUT technology. In this paper, the enabling technologies of UWSN along with several fundamental key aspects are scrupulously explained. The study aims to inquire about node deployment and data collection strategies, and then encourages researchers to lay the groundwork for new node deployment and advanced data collection techniques that enable effective underwater communication techniques. Besides different types of communication media, applications of UWSNs are also part of this paper. Various existing data collection protocols based on the deployment models are simulated using Network Simulator (NS 2.30) to analyse and compare the performance of state-of-the-art techniques. Chaudhary, Monika; Goyal, Nitin; Benslimane, Abderrahim; Awasthi, Lalit Kumar; Alwadain, Ayed y Singh, Aman SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es
Underwater Wireless Sensor Networks: Enabling Technologies for Node Deployment and Data Collection Challenges.
Urban Solid Waste Characterization of the Misiones Metropolitan Area.
The Use of Marble Dust, Bagasse Ash, and Paddy Straw to Improve the Water Absorption and Linear Shrinkage of Unfired Soil Block for Structure Applications.
Materias > Psicología Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El objetivo del presente estudio es el conocer la tendencia general de la percepción del talento humano sobre el clima laboral dentro de la empresa CONSTRUCTORA G&O; para lograr este objetivo se aplicó dos métodos de análisis, tanto encuesta como conversatorio independiente. La encuesta se encuentra dividida en 7 ítems enfocados en el proceso de comportamiento organizacional, los cuales son: Comunicación, motivación, objetivos y roles, trabajo en equipo, liderazgo, relaciones interpersonales, reconocimiento, cabe resaltar que dichos procesos fueron elegidos en base a las necesidades de la organización. Con este análisis, se pretende detectar fortalezas y área de oportunidades, a fin de ser tomadas en cuenta para realizar procesos de mejora dentro de la organización. Se concluye que el clima laboral es un punto crítico el cual puede jugar a favor o en contra de la empresa, dependiendo de la importancia y atención que se le dé desde la gerencia, teniendo en cuenta que el capital humano es indispensable en las funciones diarias. Desde lo estudiado y analizado, se detecta que la empresa se posiciona en un 61% dentro de la tabla de evaluación estipulada, lo cual denota un nivel medio – se debe fortalecer -, no obstante, no está lejos de subir de nivel. Los ítems en los cuales se debe trabajar de manera un poco más ardua dentro de la organización son: comunicación, motivación y liderazgo, las cuales están interrelacionadas; es de aquí donde se desprenden sugerencias para un plan de acción de mejora, la cual debe ser implementada y actualizada con el fin de que sea perdurable y efectiva en el tiempo. Silva Ortiz, María Camila gestion.org@outlook.com
Valuación de clima laboral en la empresa Constructora G&O.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español De la elaboración del proyecto se ha extraído una serie de conclusiones que se exponen.La elaboración del análisis estratégico se enfoca en los objetivos en los que se traduce la visión de la empresa, así como la elección de los valores, determinando las políticas de marketing, de operaciones, de organización, así como la política económica y financiera, al establecer los principios bajo los cuales han de sustentarse éstas. Para completar el análisis estratégico, ha sido necesario el estudio en profundidad del sector de la consultoría, y especialmente, el de los competidores más directos. Se ha realizado la recogida y análisis de información a través de las técnicas de recolección.En el plan de marketing se desarrolla los procesos de paquetización de los servicios para conseguir delimitar nuestra propuesta de valor para el cliente, y que éste perciba de una manera más concreta cuál es el servicio que se le está prestando y qué obtiene con dicho servicio. En cuanto al plan de operaciones, ha sido necesario el establecimiento de un protocolo de actuación en la prestación del servicio para conocer dentro de la organización cómo ha de prestarse dicho servicio de una manera más eficiente y servir de método de control de la calidad en las distintas etapas que comprenden la prestación del citado servicio. En lo que a la gestión del plan de organización y recursos humanos se refiere, la empresa tiene una estructura muy simple. García Martín, Cristian José cgm_22@hotmail.es
Ventajas competitivas de la automatización de las notificaciones push de Twincoders y su enfoque respecto al plan operacional.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés For analytical approach-based word recognition techniques, the task of segmenting the word into individual characters is a big challenge, specifically for cursive handwriting. For this, a holistic approach can be a better option, wherein the entire word is passed to an appropriate recognizer. Gurumukhi script is a complex script for which a holistic approach can be proposed for offline handwritten word recognition. In this paper, the authors propose a Convolutional Neural Network-based architecture for recognition of the Gurumukhi month names. The architecture is designed with five convolutional layers and three pooling layers. The authors also prepared a dataset of 24,000 images, each with a size of 50 × 50. The dataset was collected from 500 distinct writers of different age groups and professions. The proposed method achieved training and validation accuracies of about 97.03% and 99.50%, respectively for the proposed dataset. Singh, Tajinder Pal; Gupta, Sheifali; Garg, Meenu; Gupta, Deepali; Alharbi, Abdullah; Alyami, Hashem; Anand, Divya; Ortega-Mansilla, Arturo y Goyal, Nitin SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, divya.anand@uneatlantico.es, arturo.ortega@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Visualization of Customized Convolutional Neural Network for Natural Language Recognition.
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés At this time, efforts are being made on a worldwide scale to accomplish sustainable development objectives. It has, thus, now become essential to investigate the part of technology in the accomplishment of these Sustainable Development Goals (SDGs), as this will enable us to circumvent any potential conflicts that may arise. The importance of wastewater management in the accomplishment of these goals has been highlighted in the study. The research focuses on the role of fourth industrial revolution in meeting the Sustainable Goals for 2030. Given that water is the most important resource on the planet and since 11 of the 17 Sustainable Goals are directly related to having access to clean water, effective water management is the most fundamental need for achieving these goals. The age of Industry 4.0 has ushered in a variety of new solutions in many industrial sectors, including manufacturing, water, energy, healthcare, and electronics. This paper examines the present creative solutions in water treatment from an Industry-4.0 viewpoint, focusing on big data, the Internet of Things, artificial intelligence, and several other technologies. The study has correlated the various concepts of Industry 4.0 along with water and wastewater management and also discusses the prior work carried out in this field with help of different technologies. In addition to proposing a way for explaining the operation of I4.0 in water treatment through a systematic diagram, the paper makes suggestions for further research as well. Pandey, Shivam; Twala, Bhekisipho; Singh, Rajesh; Gehlot, Anita; Singh, Aman; Caro Montero, Elisabeth y Priyadarshi, Neeraj SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, elizabeth.caro@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Wastewater Treatment with Technical Intervention Inclination towards Smart Cities.
Materias > Ingeniería Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Artículos y libros
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés White blood cell (WBC) type classification is a task of significant importance for diagnosis using microscopic images of WBC, which develop immunity to fight against infections and foreign substances. WBCs consist of different types, and abnormalities in a type of WBC may potentially represent a disease such as leukemia. Existing studies are limited by low accuracy and overrated performance, often caused by model overfit due to an imbalanced dataset. Additionally, many studies consider a lower number of WBC types, and the accuracy is exaggerated. This study presents a hybrid feature set of selective features and synthetic minority oversampling technique-based resampling to mitigate the influence of the above-mentioned problems. Furthermore, machine learning models are adopted for being less computationally complex, requiring less data for training, and providing robust results. Experiments are performed using both machine- and deep learning models for performance comparison using the original dataset, augmented dataset, and oversampled dataset to analyze the performances of the models. The results suggest that a hybrid feature set of both texture and RGB features from microscopic images, selected using Chi2, produces a high accuracy of 0.97 with random forest. Performance appraisal using k-fold cross-validation and comparison with existing state-of-the-art studies shows that the proposed approach outperforms existing studies regarding the obtained accuracy and computational complexity. Rustam, Furqan; Aslam, Naila; De La Torre Díez, Isabel; Khan, Yaser Daanial; Vidal Mazón, Juan Luis; Rodríguez Velasco, Carmen Lilí y Ashraf, Imran SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, juanluis.vidal@uneatlantico.es, carmen.rodriguez@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
White Blood Cell Classification Using Texture and RGB Features of Oversampled Microscopic Images.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The most important and emerging characteristic of Wireless Body Area Networks (WBANs), which differentiates them from other wired and wireless area networks, is mobility. Therefore, the routing protocols for WBAN are designed in such a way that they can deal with dynamic changes in topology and provide maximum throughput, packet delivery ratio, average end-to-end delay, and minimum energy consumption. Thus, achieving optimal values for every performance parameter becomes a big challenge. This work investigates the performance of three separate path discovery protocols, such as Destination-Sequenced Distance-Vector Routing (DSDV), Ad Hoc On-demand Distance Vector (AODV), and Ad Hoc On-demand Multipath Distance Vector Routing protocol (AOMDV), for two different mobility models with a fixed-positioned sink. During experimentation, the AOMDV routing protocol achieves a high packet delivery ratio (PDR), average end-to-end delay, and throughput as compared to other routing protocols. Singh, Sunny; Prasad, Devendra; Rani, Shalli; Singh, Aman; Alharithi, Fahd S. y Almotiri, Jasem SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, aman.singh@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR
Wireless Body Area Routing Protocols Impact Analysis on Entity Mobility Models with Static Sink Node.
2021
Alimentos de origen animal y Enfermedades de Transmisión Alimentaria en Costa Rica: 2015- 2020.
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Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Background: To address the current pandemic, multiple studies have focused on the development of new mHealth applications to help curb the number of infections, these applications aim to accelerate the identification and self-isolation of people exposed to SARS-CoV- 2, the coronavirus known to cause COVID-19, by being in close contact with infected individuals. Objective: The main objectives of this paper are: 1)To analyze the current status of COVID-19 apps available the main virtual stores: Google Play Store and App Store, and 2)To propose a novel mobile application based on the limitations of the analyzed apps. Methods: The search for apps in this research was carried out in the main virtual stores: Google Play Store and App Store, until May 2021. After the analysis of the selected apps, a novel app is proposed whose main function will be the multiple transmission of information about the patient's symptoms from the application, without the need for phone calls or chat in real time. For its development, the flowchart shown in this session is followed. Results: The search yielded a total of 50 apps, of which 24 were relevant to this study. It is important to note that 23 of the apps analyzed are free. Of the total number of apps, 54% are available for Android and iOS operating systems. 50% of the apps have more than 5 thousand downloads. This means that Covid-19 related apps are in high demand among mobile device users today. The developed app is called COVINFO and its name comes from the union of the words COVID-19 and information, inserted in such a way that the user can get an idea of the app's functionality just by listening or reading the resulting name. The application has been created for mobile devices with Android operating system, being compatible with Android 4.4 and higher. Conclusions: Of the apps found, 37.5% only offer information about the virus and the necessary measures to avoid infection. During the analysis it was detected that 12.5% of the apps are focused on locating outbreaks and that none of them have been successful for the following reasons: not being interconnected to share data; and the request for access to the user's geolocation, generating distrust on the part of the user who, consequently, rejects them. This work addresses the development of an application for the transmission of the user's symptoms to his regular doctor, based on the fact that only 16.6% of the existing applications have this functionality. The COVINFO app offers a service that no other application on the market has: doctor-patient interaction without the need for calls or chat in real time for constant monitoring by the doctor of the patient's condition and evolution. Herrera Montano, Isabel; Pérez Pacho, Javier; Gracia Villar, Santos; Aparicio Obregón, Silvia; Breñosa, Jose y de la Torre Díez, Isabel SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, santos.gracia@uneatlantico.es, silvia.aparicio@uneatlantico.es, josemanuel.brenosa@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Analysis of mobile apps for information, prevention and monitoring of covid-19 and proposal of an innovative app in this field.
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español El presente trabajo de investigación trata de identificar el cumplimiento de las exigencias didácticas que se tienen en cuenta en la institución educativa Litterator, para el diseño, producción, uso y validación de los recursos audiovisuales interactivos didácticos educativos en el trabajo en aula, para demostrar su justificación: práctica, teórica y metodológica que ayudarán a los docentes a mejorar su metodología de enseñanza y a los alumnos a lograr aprendizajes significativos, así como comprender su relevancia social, implicancia práctica y valor teórico para empoderar y aceptar los beneficios que trae. El estudio se enmarca en una investigación de campo de carácter mixto cuantitativo/cualitativo no experimental; que permitió realizar el diagnóstico utilizando las técnicas mixtas con el fin de dar a conocer si se toman en cuenta de forma sistemática las exigencias didácticas. Para conocer y analizar los datos que nos han permitido extraer las conclusiones se utilizó el programa estadístico SPSS versión 24. La información obtenida, nos permiten vaticinar con optimismo lo siguiente: En términos generales el centro educativo Litterator es el que mayor promedio obtuvo (57%), tomando en cuenta las variables independientes señaladas. El mejoramiento del rendimiento académico de los alumnos ha obtenido el mejor resultado promedio (59%), seguido del mejoramiento de la eficiencia de los servicios educativos (45%), la incorporación ordenada y sistemática de los RAI a la escuela (42%) y el mejoramiento del trabajo docente en el aula con (37%). El estudio concluye que un sistema educativo que usa los recursos audiovisuales en forma solicita, eficaz y consciente será un buen sistema adaptado para responder a los retos del conocimiento, la ciencia y el mundo actuales. Aliaga Zegarra, Segundo Emerio emerio45@yahoo.es
Análisis de las opiniones de los docentes sobre las exigencias didácticas para el diseño, selección, producción, uso y validación de recursos audiovisuales interactivos educativos en las instituciones educativas Litterator, Maestro Rodrigo, San José de Calasanz y San Pascual.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The purpose of this research was to plan an approach to a project framework that integrated a model for sustainability and CSR, with the process groups of the Project Management Body of Knowledge (PMBOK®) standard, in its application to the training of a group of students in Project Design, Management, and Evaluation. The integration was justified by the scarce explicit references to sustainability and CSR found in traditional project management guidelines, norms, and standards. The new framework was used to structure a Sustainability Management Plan, which made it possible to incorporate sustainability criteria throughout the life cycle of the training project. The training proposal in Project Design, Management, and Evaluation was chosen, among several alternatives, by a multi-criteria selection process (fuzzy AHP) in the context of project scope management. The results reveal a great heterogeneity among the models and the lack of a base of key indicators in sustainability and CSR measurement tools as well as of explicit references to sustainability in project management standards. It is therefore necessary to develop a Sustainability Management Plan that can be introduced in the Project Management Plan and thus influence the strategic and operational guidelines of the Institution. García Villena, Eduardo; Gracia Villar, Santos; Dzul López, Luis Alonso; Álvarez, Roberto Marcelo; Delgado Noya, Irene y Vidal Mazón, Juan Luis eduardo.garcia@uneatlantico.es, santos.gracia@uneatlantico.es, luis.dzul@uneatlantico.es, roberto.alvarez@uneatlantico.es, irene.delgado@uneatlantico.es, juanluis.vidal@uneatlantico.es
Approach to a Project Framework in the Environment of Sustainability and Corporate Social Responsibility (CSR): Case Study of a Training Proposal to a Group of Students in a Higher Education Institution.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The COVID-19 pandemic has profoundly affected almost all facets of peoples’ lives, various economic areas and regions of the world. In such a situation implementation of a vaccination can be viewed as essential but its success will be dependent on availability and transparency in the distribution process that will be shared among the stakeholders. Various distributed ledgers (DLTs) such as blockchain provide an open, public, immutable system that has numerous applications due the mentioned abilities. In this paper the authors have proposed a solution based on blockchain to increase the security and transparency in the tracing of COVID-19 vaccination vials. Smart contracts have been developed to monitor the supply, distribution of vaccination vials. The proposed solution will help to generate a tamper-proof and secure environment for the distribution of COVID-19 vaccination vials. Proof of delivery is used as a consensus mechanism for the proposed solution. A feedback feature is also implemented in order to track the vials lot in case of any side effect cause to the patient. The authors have implemented and tested the proposed solution using Ethereum test network, RinkeyBy, MetaMask, one clicks DApp. The proposed solution shows promising results in terms of throughput and scalability. Chauhan, Harsha; Gupta, Deepali; Gupta, Sheifali; Singh, Aman; Aljahdali, Hani Moaiteq; Goyal, Nitin; Delgado Noya, Irene y Kadry, Seifedine SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, irene.delgado@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Blockchain Enabled Transparent and Anti-Counterfeiting Supply of COVID-19 Vaccine Vials.
Fundación Universitaria Internacional de Colombia > Investigación > Proyectos I+D+I
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Proyectos I+D+I
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Proyectos I+D+I
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Proyectos I+D+I Cerrado Español "La actividad de I+D que se propone se orienta a desarrollar un módulo informático que permita la gestión indexada del material audiovisual que puede complementar al contenido en las revistas digitales. Además, se crea un sistema de métricas empleando tecnologías de inteligencia de negocio (business intelligence). Los objetivos específicos de la actividad de I+D son: 1. Definir un estándar adecuado para definir los metadatos relacionados con recursos audiovisuales contenidos y gestionados por una plataforma digital de una revista científica o editorial. 2. Desarrollar una solución para crear un canal de consulta de recursos audiovisuales (artículos y revistas) contenidos en una plataforma digital. 3. Construir un prototipo experimental que incluya la funcionalidad de la gestión indexada del recurso audiovisual. 4. Proponer un sistema de métricas empleando tecnologías relacionadas con la inteligencia de negocio (business intelligence) a partir de las estadísticas que se generan en el sistema. " SIN ESPECIFICAR mls@devnull.funiber.org
DIGI: Desarrollo de un prototipo digital para la gestión de recursos audiovisuales.
Desarrollo de un modelo energético para la instalación de sistemas solares fotovoltaicos interconectados a la red en Nuevo Laredo con capacidades desde 1 kw y menores a 0.5 mw: generación distribuida.
Desarrollo de un sistema de gestión y control de la calidad de los aceites lubricantes para automóviles aplicable al contexto angoleño.
Fundación Universitaria Internacional de Colombia > Investigación > Proyectos I+D+I
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Proyectos I+D+I
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Proyectos I+D+I
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Proyectos I+D+I Cerrado Español La línea de actividad científico-técnica está orientada a explorar nuevas formas de desarrollo de software y arquitecturas que puedan ser extensibles a sistemas de gestión en el ámbito de la educación. El objetivo general del proyecto es evaluar la implantación de aplicativos informáticos de gestión por medio de una arquitectura de microservicios. Objetivos específicos: 1- Diseñar una arquitectura de software basada en microservicios incluyendo la definición de las herramientas de desarrollo e infraestructuras necesarias. 2- Desarrollar un módulo para la gestión curricular en el ámbito académico. 3- Desarrollar un módulo-componente para cuadros de mando integral aplicables a diferentes dominios de aplicación. 4- Evaluar los resultados obtenidos en los prototipos implantados, la metodología empleada, la arquitectura propuesta de microservicios y la infraestructura utilizada. A través del presente proyecto, se espera incrementar el nivel de actividad innovadora, en particular en los campos de: arquitectura de microservicios, microservicios multi-dominio. Algunos de los resultados esperados son: arquitectura de microservicios y novedosa estrategia de desarrollo en la organización, mejora productiva en el proceso de desarrollo de soluciones TIC, mejora en los procesos de gestión académica. SIN ESPECIFICAR SIN ESPECIFICAR
Desarrollo experimental de una arquitectura de microservicios aplicada a la gestión académica.
Design a Model-Based on Nonlinear Multiple Regression to Predict the Level of User Satisfaction when Optimizing a Traditional WLAN Using SDWN.
Design of edges in contour and half moons from edaphoclimatic parameters, for the endorrheic basin of lagunas de tajzara - ramsar site 1030.
Diseño e implementación de un modelo de atención de enfermería basado en modelo de sistemas de Betty Neuman para pacientes dializados y su familia.
Efecto del compost de Eichhornia crassipes en la calidad de plantas en vivero de Theobroma cacao.
El Sistema CHAMÍ para Asistir el Aseguramiento la Calidad de los Requerimientos Funcionales y No Funcionales en la Industria del Software.
Estadística II.
Materias > Alimentación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español El presente trabajo de investigación se enfocó sobre la factibilidad técnica y económica del cultivo de piña, en particular la variedad MD2 conocida también como piña dorada o miel con destino a la exportación, dicha investigación se realizó en el municipio de Tecomán, perteneciente al estado de Colima en México; Cabe mencionar que en el país, se destina solo un 5% de su producción de piña para la exportación y su otro 95% es destinado para la venta en el mercado interno, y a nivel mundial estamos ubicados en el país numero 10 de producción de este cultivo. El tipo de proyecto fue experimental correlacional con enfoque cuantitativo, y se estudiaron las variables específicas como tipo de suelo (textura y pH), pluviosidad, luminosidad, y temperatura; También se ajusto el tema de fertilización, control de plagas y de enfermedades para lograr el desarrollo correcto del cultivo desde la siembra hasta la cosecha de este, además se evaluó la calidad del producto y se determino el costo unitario del mismo. Como resultados principales se logra determinar que el cultivo de piña MD2 se adaptó correctamente a la zona de Tecomán, mediante los ajustes requeridos en las variables de pluviosidad con la implementación de riego y el ajuste del exceso de luminosidad mediante el uso de mallas sombras; Además se obtuvo producción con calidad para la exportación (según evaluaciones del cliente final), y se logro obtener una rentabilidad neta calculada en 7.62%. Araya Carvajal, Sigifredo Miguel sigifredoaraya@gmail.com
Estudio de Factibilidad Técnica y Económica del cultivo de piña (Ananas comosus) en Tecomán, Colima, México.
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español De acuerdo a los objetivos de desarrollo sostenible (ODS) adoptados por Colombia en el año 2015, el Ministerio de Comercio, Industria y Turismo de Colombia ha venido regulando y organizando a los prestadores de servicios turísticos por medio de normas técnicas sectoriales con la finalidad de dar cumplimiento a los principios de calidad turística y sostenibilidad. Por ello, para dar cumplimiento a los ODS y alcanzar un turismo altamente competitivo con todos los prestadores de servicios turísticos del país se han diseñado documentos, como por ejemplo la norma técnica sectorial NTS-TS 005 con el fin de orientar a las empresas de transporte turístico terrestre a cumplir con los requisitos ambientales, socioculturales y económicos relacionados con el desarrollo sostenible. Para ello la autora de este proyecto, formuló un Sistema de Gestión de Sostenibilidad Turística en el grupo Empresarial JHS que cumpliera con los requisitos de la norma técnica NTS-TS 005 y mejorara el desempeño ambiental, económico, social y cultural de la organización. De acuerdo al tipo de investigación del proyecto (no experimental), se determinó que el enfoque de la metodología era de carácter mixto, es decir cualitativa investigativa y cuantitativa descriptica, teniendo en cuenta los instrumentos de investigación necesarios para recolectar la información, organizarla, analizarla y evaluarla. Esta metodología consto de cuatro fases iniciando con la recopilación de información primaria y secundaria del sector, seguida de casos de implementación de sistemas de gestión de sostenibilidad turísticas en empresas del sector, el diagnóstico de la empresa con respecto a la aplicación de la norma NTS-TS 005, para finalizar con una propuesta de mejora. Los resultados que se obtuvieron al finalizar la investigación fue una propuesta de valor concreta para la formulación de un Sistema de Gestión de Sostenibilidad Turística respecto a los procesos que hacen parte de la empresa y de las actividades que desarrollan en cada una de las áreas, además se encontró la asesoría requerida y calificada para organizar y gestionar la documentación necesaria en el proceso de implementación y certificación de la norma. Se da cumplimiento a los objetivos planteados por medio del cumplimiento de la normatividad aplicable a la organización y a la mejora del desempeño ambiental, económico, social y cultural del Grupo Empresarial JHS. Quiroz Fonseca, Mireya Consuelo mireyaquiroz@gmail.com
Formulación de Sistema de Gestión de Sostenibilidad Turística basado en la norma técnica sectorial NTS-TS 005 para Grupo Empresarial JHS.
Fundación Universitaria Internacional de Colombia > Investigación > Proyectos I+D+I
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Proyectos I+D+I
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Proyectos I+D+I
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Proyectos I+D+I Cerrado Español El proyecto de investigación que se pretende llevar a cabo se refiere a la “Formación práctica mediante la aplicación de tecnologías basadas en entornos virtuales, aumentados e inmersivos“, y está orientado a una investigación que nos permita aplicar tecnologías de la información para simular entornos reales que son útiles en el ámbito de la educación y en concreto pretendemos innovar en los sistemas de evaluación que permitan a los docentes emplear estos entornos digitales. Las plataformas y medios digitales están cada vez más presentes en la sociedad y por ende en las organizaciones empresariales. Los profesionales de la educación no son ajenos a esta situación y se aprovechan de estas tecnologías y a la vez se enfrentan al reto de adaptarse de manera constante al avance tecnológico y a las repercusiones que tiene en su desempeño. En este ámbito, el desarrollo de las plataformas digitales para aprendizaje se ha visto impulsado por la confluencia de múltiples factores entre los cuales se destaca el avance tecnológico, la disponibilidad de dispositivos, las nuevas generaciones de nativos digitales. La formación e-learning es un ejemplo del auge de estas plataformas digitales pero todavía nos encontramos tecnologías más avanzadas como la realidad virtual, tecnologías inmersivas, Internet de las Cosas, etc. que también tienen o tendrán cabida en el entorno educativo. Nuestro proyecto nace con el objetivo de aportar valor a este escenario alrededor de los conocidos como entornos virtuales. Desde el sector educativo universitario, se ha sabido ver la oportunidad de la aplicación de estas técnicas a los procesos formativos del alumnado, inicialmente desde las ramas de la ingeniería que se dedicaban al propio desarrollo de estas tecnologías, y posteriormente desde las disciplinas más afines al aprendizaje cognitivo humano como pueden ser la Psicología o la Pedagogía que buscan evaluar estas técnicas respecto a otras metodologías más clásicas presentes en la Educación. Sin embargo, como se puede extraer de diversos artículos científicos que aplican estas modalidades para la educación, persisten carencias para que los docentes de cualquier área/disciplina dispongan de herramientas lo suficientemente intuitivas para crear los entornos virtuales para simular los entornos profesionales de su especialidad. El diseño de herramientas para docentes (T. Budai, 2019), ayudaría a evitar estas barreras de entrada para extender su uso. Por otro lado, aunque las publicaciones que aplican este tipo de tecnologías a la enseñanza (N. Pellas, 2020), la formación profesional (H. B. Andersson, 2020), o incluso a aprendizajes cognitivos (E. Rho, 2020), consideran que son muy positivas desde el punto de vista pedagógico (H. Ardiny, 2018), se reclama una necesidad en cuanto a establecer unas métricas y metodologías de evaluación apropiadas al proceso de enseñanza-aprendizaje (A. Dengel, 2018), (A. Christopoulos, 2019). En algunos casos se habla la gran asignatura pendiente, que es el tema de la evaluación. Cuando los docentes intentan implementar instrumentos de evaluación basados en entornos digitales, encuentran dificultades para hallar el equilibrio entre la evaluación, la metodología y el uso de los nuevos medios. Ante este escenario, el proyecto pretende diseñar y desarrollar un entorno virtual experimental para la educación práctica universitaria con énfasis en el sistema de evaluación del proceso de aprendizaje y el control de calidad. SIN ESPECIFICAR SIN ESPECIFICAR
IMMERSIVE TECH: Formación práctica mediante la aplicación de tecnologías basadas en entornos virtuales, aumentados e inmersivos.
Materias > Psicología
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español Las condiciones laborales actuales complejas, debido a la combinación de metas establecidas, recursos disponibles y estilos de liderazgo, potencializa factores que afectan la salud física y mental de trabajadores. Un sector afectado por la presencia del Síndrome de Burnout es el que labora en trabajos de servicio, como son los médicos, enfermeras y docentes. Freudenberger inicia el uso del término burnout en 1974, para describir el estrés crónico que llegaban a padecer personas que trabajaban en actividades de servicio. Las investigaciones sobre este tema han ido desarrollándose con los años. En 1981, Maslach & Jackson presentan un instrumento, el Maslach Burnout Inventory (MBI), para evaluar la presencia del Síndrome de Burnout en docentes. En el 2013, Arquero & Donoso, presentan un instrumento, partiendo de la versión del MBI para evaluar la presencia del Síndrome de Burnout en docentes de nivel superior, considerando actividades de investigación, sin embargo, no contempla la multiplicidad de actividades. En 2016, Ilaja & Reyes, señalan la necesidad de la evaluación considerando la multiplicidad de actividades. Es por ello por lo que se identifica y define la necesidad de generar una herramienta validada para este tipo de evaluación. El instrumento Burnout-DOINAD diseñado se valida por 4 expertos y una muestra de 30 docentes, obteniendo un coeficiente de Kendall de 0.425, y un coeficiente de Alfa de Cronbach de 0.953. Posterior a su validación, el instrumento se aplica a una muestra representativa de 147 docentes, obteniendo un coeficiente de Alfa de Cronbach de 0.946. Se diseña y valida un modelo estadístico para identificar los factores con mayor incidencia y se definen indicadores que proporcionen información objetiva a líderes de organizaciones educativas. Se identifica que el rol administrativo como uno de los factores de mayor incidencia para la presencia de un nivel alto de burnout en los docentes. Una limitante en la investigación fue el número de docentes participantes. Olivares Fong, Luz del Consuelo lucy.olivares@gmail.com
Instrumento para evaluar la incidencia de los factores asociados al rol docente, investigativo y administrativo realizados por docentes con el síndrome de burnout.
Instrumento para evaluar la incidencia de los factores asociados al rol docente, investigativo y administrativo realizados por docentes con el síndrome de burnout.
Liderazgo Pedagógico y Gestión Escolar del Directivo: Un análisis al aporte de la Calidad Educativa.
Liderazgo y éxito organizacional con el modelo ISO 9001.
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La Investigación, identificara el rol de los poderes blandos, arquitectura, patrimonio y cultura, como estructuras constructoras de desarrollo cultural e identitario de la sociedad chilena. Una trilogía que aporta a un potencial mejoramiento sociocultural, a modo de plataformas de integración, aplicando un modelo de gestión con nuevas estrategias educacionales y culturales, fomentando la recuperación de infraestructura municipal, para su uso cultural en los barrios, que favorezcan y faciliten la interrelación de públicos y audiencias, a nivel comunal, considerando en ello, una relevancia de lo propio, generando un mayor espesor identitario que permita un mejoramiento en la calidad de vida de nuestra sociedad. Frutos Lazzaro, María Macarena mfrutoslazzaro@gmail.com
Los Poderes blandos y su aplicación como estructuras potenciales y condicionantes en el desarrollo y fortalecimiento educativo, cultural e identitario.
A Methodological Proposal for Managing Operational Risk by Integrating Agility.
Metodología para reducir la brecha de conocimiento y desarrollo tecnológico en el personal técnico eléctrico de las empresas pesqueras de Chanduy, Ecuador.
Planteamiento de un modelo energético descriptivo aplicable a la instalación de sistemas solares fotovoltaicos interconectados a la red mediante generación distribuida: caso de estudio en Nuevo Laredo.
Propuesta de estrategias para el control de la erosión en la playa de Sabancuy, Campeche.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The Internet of Things (IoT) has changed the worldwide network of people, smart devices, intelligent things, data, and information as an emergent technology. IoT development is still in its early stages, and numerous interrelated challenges must be addressed. IoT is the unifying idea of embedding everything. The Internet of Things offers a huge opportunity to improve the world’s accessibility, integrity, availability, scalability, confidentiality, and interoperability. However, securing the Internet of Things is a difficult issue. The IoT aims to connect almost everything within the framework of a common infrastructure. This helps in controlling devices and, will allow device status to be updated everywhere and at any time. To develop technology via IoT, several critical scientific studies and inquiries have been carried out. However, many obstacles and problems remain to be tackled in order to reach IoT’s maximum potential. These problems and concerns must be taken into consideration in different areas of the IoT, such as implementation in remote areas, threats to the system, development support, social and environmental impacts, etc. This paper reviews the current state of the art in different IoT architectures, with a focus on current technologies, applications, challenges, IoT protocols, and opportunities. As a result, a detailed taxonomy of IoT is presented here which includes interoperability, scalability, security and energy efficiency, among other things. Moreover, the significance of blockchains and big data as well as their analysis in relation to IoT, is discussed. This article aims to help readers and researchers understand the IoT and its applicability to the real world. Kumar, Arun; Sharma, Sharad; Singh, Aman; Alwadain, Ayed; Choi, Bong-Jun; Breñosa, Jose; Ortega-Mansilla, Arturo y Goyal, Nitin SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, josemanuel.brenosa@uneatlantico.es, arturo.ortega@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Revolutionary Strategies Analysis and Proposed System for Future Infrastructure in Internet of Things.
Structure and kinetic rigidity of polymers as related to chain relaxations.
Transferencia de conocimiento: el caso del grupo Suez y Aguas de Cartagena SAESP “Acuacar”.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Currently, two-wheelers are the most popular mode of transportation, driven by the majority the people. Research by the World Health Organization (WHO) identifies that most two-wheeler deaths are caused due to not wearing a helmet. However, the advancement in sensors and wireless communication technology empowers one to monitor physical things such as helmets through wireless technology. Motivated by these aspects, this article proposes a wireless personal network and an Internet of Things assisted system for automating the ignition of two-wheelers with authorization and authentication through the helmet. The authentication and authorization are realized with the assistance of a helmet node and a two-wheeler node based on 2.4 GHz RF communication. The helmet node is embedded with three flex sensors utilized to experiment with different age groups and under different temperature conditions. The statistical data collected during the experiment are utilized to identify the appropriate threshold value through a t-test hypothesis for igniting the two-wheelers. The threshold value obtained after the t-test is logged in the helmet node for initiating the communication with the two-wheeler node. The pairing of the helmet node along with the RFID key is achieved through 2.4 GHZ RF communication. During real-time implementation, the helmet node updates the status to the server and LABVIEW data logger, after wearing the helmet. Along with the customization of hardware, a LABVIEW data logger is designed to visualize the data on the server side. Gehlot, Anita; Singh, Rajesh; Kuchhal, Piyush; Kumar, Adesh; Singh, Aman; Alsubhi, Khalid; Ibrahim, Muhammad; Gracia Villar, Santos y Breñosa, Jose SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, santos.gracia@uneatlantico.es, josemanuel.brenosa@uneatlantico.es
WPAN and IoT Enabled Automation to Authenticate Ignition of Vehicle in Perspective of Smart Cities.
2020
Análisis de valor en la industria de la construcción: propuesta de una metodología que optimice los proyectos de construcción.
Biorremediación de suelos contaminados con hidrocarburos a base de bacterias utilizadas como bioproductos.
Calculation of Optimal Switching Angles for a Multilevel Inverter Using NR, PSO, and GA- a Comparison.
Comparative Analysis of PWM Techniques in the Set: Multilevel Inverter + Induction Motor.
Comparative analysis of PD-PWM technique in the set: Multilevel Inverter-Induction motor.
Complementariedad y articulación de las metodologías de planificación y gestión de proyectos.
Design and assembly of an IoT-based device to determine the absorbed dose of gamma and UV radiation.
Determinación del uso del mucilago de nopal en la construcción de la época colonial (caso Convento de San Diego).
Diseño de un modelo de gestión en la preparación y evaluación de proyectos.
Diseño de una estrategia metodológica para la optimización de procesos de producción de música pop, basado en modelos computacionales.
Elaboración de una Metodología para la Valoración de la Gestión de Riesgo Local. Caso de estudio Temozón, México.
Estudio causal de los factores que afectan el abastecimiento de Gas Licuado de Petróleo (GLP) en el mercado peruano mediante ecuaciones estructurales.
Materias > Educación Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Proyectos I+D+I
Fundación Universitaria Internacional de Colombia > Investigación > Proyectos I+D+I
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Proyectos I+D+I
Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Proyectos I+D+I
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Proyectos I+D+I Cerrado Español 1- Gestionar online el proceso de revisión de contenidos recibidos y gestionarlo a distancia, contando con usuarios que se conectan al sistema de forma online y aportan sus valoraciones a través de la misma plataforma. En este caso se trata de facilitar un flujo de trabajo entre los diferentes participantes en el proceso (director de revista, editor en jefe, editor y revisor), de forma que puedan optimizar su productividad y trabajar de forma asincrónica sobre unos mismos contenidos editoriales y siguiendo un proceso homogéneo de acuerdo a nuestros procedimientos. 2- Automatizar determinados procesos de revisión de contenidos. En concreto, habíamos considerado de interés mejorar el proceso de revisión del formato de los artículos recibidos gracias a un software basado en inteligencia artificial. Teniendo en cuenta que los artículos científicos tienen una estructura y contenidos normalizados, pensamos que era posible automatizar algunos elementos de la revisión preliminar de contenidos. 3- Disponer de una solución para la fidelización de autores-revisores generando automáticamente certificados de participación como revisores de artículos científicos. Teniendo en cuenta la dificultad de lograr la participación de revisores científicos, y como parte del sistema de fidelización, se propuso una innovación en la plataforma, que permite generar de forma automática un auto-certificado para los revisores. 4- Estudiar la aplicación de los metadatos, las plataformas multilingües y las de e-commerce para distribución de contenidos. En este caso, lo que se hizo fue solicitar unos estudios de vigilancia tecnológica relacionados con: - Estándares internacionales para la creación de metadatos que nos permitan indexar de la mejor manera posible nuestros contenidos. - Estándares para plataformas multilingües que nos fueran de aplicación para crear un sistema de gestión de contenidos multi-idioma enlazado con los procesos de traducción. - Plataformas de e-commerce adaptadas a la distribución de contenidos electrónicos que nos permitiesen monetizar determinados contenidos y venderlos en Internet. SIN ESPECIFICAR SIN ESPECIFICAR
Estudios de vigilancia tecnológica y proyecto piloto para revista electrónica.
Evaluación de constructividad en Proyectos BIM en Brasil.
Evaluación de la eficiencia del sistema nacional de innovación: el caso de estudio del Perú.
Materias > Ingeniería Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español En la presente investigación se propuso estimar la influencia de los factores del De-terminante Humano en la implementación del Currículo Nacional para la Educación Física Ecuatoriana desde la Visión Constructivista; debido a que el Ministerio de Educación en el año 2016 propuso un nuevo currículo nacional de Educación Física que se alinea bajo el Modelo Educativo Constructivista, transversalizado con tres enfoques curriculares el lúdico, el inclusivo y de la corporeidad, con lo que surge la necesidad de aplicar metodologías activas como el Aprendizaje Cooperativo específico a esta disciplina para el desarrollo de los contenidos curriculares. El estudio se articula en un enfoque cuantitativo de carácter descriptivo correlacional, planteando a través de la estadística descriptiva e inferencial utilizando el coeficiente de correlación de Pearson. La muestra fue de 803 docentes de Educación Física pertenecientes a nueve coordinaciones zonales del país, se aplicó la encuesta con un instrumento validado por juicio de siete expertos y con una alta confiabilidad, construido bajo la operacionalización de las variables y basada en dimensiones e indicadores. Con los resultados obtenidos se pudo conocer y tener una descripción de los factores que influyen en la implementación del Currículo Nacional para la Educación Física Ecuatoriana. Este estudio concluyó la existencia de la relación entre algunas variables de determinante humano y dicha implementación curricular dentro de las instituciones educativas que determinan la población de estudio, entre los cuales se identificaron el conocimiento de docente, su percepción de la formación, la actitud ante el proceso y su valoración hacia las metodologías implementadas. Asimismo, y en aras de dar respuesta a los hallazgos se elaboraron unas líneas de acción en correspondencia con las principales variables influyentes y se diseñaron acciones más específicas para su abordaje. Posso Pacheco, Richar Jacobo derenue@hotmail.com
Factores dentro del Determinante Humano en la Implementación del Currículo Nacional para Educación Física Ecuatoriana.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés, Español, Portugués La importancia de la seguridad de la información en las empresas corporativas de tecnología de la información tiene el objetivo principal de proponer medidas de seguridad para proteger la información en las empresas corporativas de tecnología de la información. En este sentido, la investigación es una investigación cualitativa, exploratoria y descriptiva, ya que se basa en la búsqueda de material bibliográfico que permita sugerir medidas de seguridad para la protección de la información. Los datos secundarios se recopilaron sistemáticamente, buscando la palabra clave: medidas de seguridad y sus sinónimos. La búsqueda se realizó en bases de datos computarizadas, como Google Acadêmico® y el Portal de Periódicos Capes. Se ha identificado un conjunto de sugerencias para medidas de seguridad que permiten a las empresas corporativas en el campo de la tecnología de la información aprovechar. Se destaca como conclusión que las medidas preventivas, de detección y correctivas propuestas deben estar involucradas en un plan de seguridad y contingencia difundido en toda la organización.. Cassinda Quissanga, Fernando y Fernandes, Roberto Fabiano SIN ESPECIFICAR, roberto.fabiano@funiber.org
Importancia de la seguridad de la información en las empresas de tecnología de información corporativa.
Integral model for the resilience of historic centers in coastal cities.
La nueva cultura de la madurez mexicana: un plan de desarrollo profesional y acciones estratégicas encaminadas a mejorar el nivel de madurez sobre los profesionistas baja californianos.
Metodología para desarrollar procesos óptimos de soldadura de materiales termoplásticos (EVA Y EVA/EVOH) usando el sistema de soldaduras de alta frecuencia (HF).
Mission profiles and hygrothermal conditions: Its effects on the reliability of a soft switching converter.
Modelos de Gerenciamento de Serviços de TIC em Escolas Particulares na Cidade de São Paulo.
Modelos de gerenciamento de serviços de TIC em escolas particulares na cidade de São Paulo.
Materias > Ciencias Sociales Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español La investigación desarrolla una breve reseña de las teorías de administrativas, un compendio de los más relevantes modelos de gestión estratégicos y una descripción de la teoría de grupos de interés. A la vez que, se desarrolla la exposición de los modelos: la matriz del desempeño de Keegan (Eiler y Jones, 1989), El Cuadro de Mando Integral de (Kaplan y Norton, 2001), El Modelo Europeo de la Excelencia, La matriz de Medición del Rendimiento (Keegan,1989), La Teoría de las Restricciones de (Goldratt, 1990), La Pirámide Smart de Rendimiento de McNair, Lynch y Cross, (1990), El Prisma de Rendimiento de (Neely y Adams, 2001: 7-15), El Sistema Kanji de Desempeño de la Excelencia Empresarial de (Kanji, 2002) y, El Modelo Malcolm Baldrige (American Society for Quality, 1986).Para después continuar con una exposición de los componentes de un modelo de gestión del desempeño estratégico estándar. Al final de la presente investigación se hace la propuesta de un modelo de gestión del desempeño estratégico estructurado sobre las expectativas y contribuciones de los grupos de interés de una organización. Ramirez Espinosa, David Eduardo dramirezespinosa@yahoo.es
Propuesta de un modelo para la gestión del desempeño estratégico orientado a organizaciones empresariales: estructurado sobre las expectativas y contribuciones de los grupos de interés.
Simulation for a Dual Inverter Feeding a Three-Phase Open-End Winding Induction Motor: A Comparative Study of PWM Techniques.
Switching Angles Calculation in Multilevel Inverters Using Triangular Number Sequence –A THD Minimization Approach.
Una estrategia metodológica para la optimización de procesos de producción de música POP, basada en modelos computacionales.
2019
Aplicabilidad de la criticidad en el mantenimiento de equipos.
Comparative Performance Analysis Between Software-Defined Networks and Conventional IP Networks.
Materias > Ingeniería Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Español Se identifica la correspondencia de procesos que interactúan en la dirección de proyectos para inducir a la reducción de costos y con ello a la optimización de los recursos en la construcción de edificios multifamiliares del Programa Mivivienda en Lima Metropolitana, Perú. La fase de planificación de los proyectos, donde se da la estructura de descomposición de los trabajos (EDT), no guarda relación con los trabajos realizados en la ejecución de las actividades, es decir, provoca una desarticulación entre la planificación y el control de los costos. Esta investigación aporta evidencia de que la correspondencia de procesos para determinar el presupuesto fue del 78%, seguido de los procesos para controlar los costos y para planificar con un 64%, siendo el proceso de estimar los costos con la menor correspondencia con un 53%. De acuerdo con estos resultados, se concluye que la reducción del costo después de aplicar el plan de mejora en la ejecución de una edificación multifamiliar es del 4.76% del costo directo del presupuesto base y terminando 2.32% antes del plazo programado. Se emplea el método deductivo, de orientación aplicada, con enfoque cuantitativo y de fuente de recolección de datos pro lectiva. El tipo del estudio es descriptivo, correlacional y explicativo, basado en un diseño no experimental, transversal y prospectivo. La población estuvo conformada por un total 128 proyectos, en donde se realizó un muestreo aleatorio sistemático, la encuesta es transversal y la técnica la entrevista es personal. El instrumento utilizado fue un cuestionario semiestructurado, constituido por preguntas cerradas, con valores dicotómicos. Chavarry Vallejos, Carlos Magno y Rojo Gutiérrez, Marco Antonio SIN ESPECIFICAR, marco.rojo@unini.edu.mx
Correspondencia de procesos para optimizar costos en edificios multifamiliares en Perú.
Diagnóstico del nivel de autoevaluación de los alumnos del módulo de diseño-área de proyectos de FUNIBER 2018, respecto a las competencias de certificación ipma 4.0.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés Seven aromatic polyamides and copolyamides were synthesized from two different aromatic diamines: 4,4′-(Hexafluoroisopropylidene)bis(p-phenyleneoxy)dianiline (HFDA) and 2,4-Aminobenzenesulfonic acid (DABS). The synthesis was carried out by polycondensation using isophthaloyl dichloride (1SO). The effect of an increasing molar concentration of the sulfonated groups, from DABS, in the copolymer properties was evaluated. Inherent viscosity tests were carried out to estimate molecular weights. Mechanical tests were carried out under tension, maximum strength ( σ max), Young’s modulus (E), and elongation at break (εmax) to determine their mechanical properties. Tests for water sorption and ion exchange capacity (IEC) were carried out. Proton conductivity was measured using electrochemical impedance spectroscopy (EIS). The results indicate that as the degree of sulfonation increase, the greater the proton conductivity. The results obtained showed conductivity values lower than the commercial membrane Nafion 115 of 0.0065 S cm−1. The membrane from copolyamide HFDA/DABS/1S0-70/30 with 30 mol DABS obtained the best IEC, with a value of 0.747 mmol g−1 that resulted in a conductivity of 2.7018 × 10−4 S cm−1, lower than the data reported for the commercial membrane Nafion 115. According to the results obtained, we can suggest that further developments increasing IEC will render membranes based on aromatic polyamides that are suitable for their use in PEM fuel cells. Pali-Casanova, Ramón; Yam Cervantes, Marcial Alfredo; Zavala-Loría, José; Loría-Bastarrachea, María; Aguilar-Vega, Manuel; Dzul Lopez, Luis Alonso; Sámano Celorio, María Luisa; Crespo-Álvarez, Jorge; García Villena, Eduardo; Agudo-Toyos, Pablo y Méndez-Martínez, Francisco SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, luis.dzul@unini.edu.mx, marialuisa.samano@uneatlantico.es, jorge.crespo@uneatlantico.es, eduardo.garcia@uneatlantico.es, pablo.agudo@uenatlantico.es, SIN ESPECIFICAR
Effect of Sulfonic Groups Concentration on IEC Properties in New Fluorinated Copolyamides.
Evaluación del contexto organizacional en la gestión del riesgo de tecnología de información con un enfoque basado en COBIT.
Evaluación del tipo de labranza sobre las propiedades físicas de un suelo agrícola franco arenoso en la Zona Norte de Cartago, Costa Rica.
Factores de éxito y fracaso en la gestión de proyectos: un enfoque en las mejores prácticas.
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Artículos y libros Abierto Inglés The objectives this study were to examine the integrated use of oil–coagulant for the direct extraction of coagulant from Moringa oleifera (MO) with 5% and 10% (NH4)2SO4 extractor solution to harvest Scenedesmus obliquus cultivated in urban wastewater and to analyze the oil extracted from MO and S. obliquus. An average content of 0.47 g of coagulant and 0.5 g of oil per gram of MO was obtained. Highly efficient algal harvest, 80.33% and 72.13%, was achieved at a dose of 0.38 g L−1 and pH 8–9 for 5% and 10% extractor solutions, respectively. For values above pH 9, the harvest efficiency decreases, producing a whitish water with 10% (NH4)2SO4 solution. The oil profile (MO and S. obliquus) showed contents of SFA of 36.24–36.54%, monounsaturated fatty acids of 32.78–36.13%, and polyunsaturated fatty acids of 27.63–30.67%. The biodiesel obtained by S. obliquus and MO has poor cold flow properties, indicating possible applications limited to warm climates. For both biodiesels, good fuel ignition was observed according to the high cetane number and positive correlation with SFA and negative correlation with the degree of saturation. This supports the use of MO as a potentially harmless bioflocculant for microalgal harvest in wastewater, contributing to its treatment, and a possible source of low-cost biodiesel. Ruiz-Marin, Alejandro; Canedo-Lopez, Yunuen; Narvaez-Garcia, Asteria; Zavala Loría, José del Carmen; Dzul Lopez, Luis Alonso; Sámano Celorio, María Luisa; Crespo-Álvarez, Jorge; García Villena, Eduardo y Agudo-Toyos, Pablo SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, jose.zavala@unini.edu.mx, luis.dzul@unini.edu.mx, marialuisa.samano@uneatlantico.es, jorge.crespo@uneatlantico.es, eduardo.garcia@uneatlantico.es, pablo.agudo@uenatlantico.es
Harvesting Scenedesmus obliquus via Flocculation of Moringa oleifera Seed Extract from Urban Wastewater: Proposal for the Integrated Use of Oil and Flocculant.
Implementación de un Sistema de Gestión del Conocimiento, basado en el Modelado del Conocimiento Conducido.
Optimización de un dron para dosimetría ambiental.
Optimization of a WiFi Wireless Network that Maximizes the Level of Satisfaction of Users and Allows the Use of New Technological Trends in Higher Education Institutions.
Percepción del riesgo en trabajos en alturas en empresas de telecomunicaciones de Ecuador y Colombia.
Planificación territorial sostenible sobre la regulación de la minería en América Latina, con enfoque en gestión del riesgo, resiliencia y adaptación al cambio climático.
Fundación Universitaria Internacional de Colombia > Investigación > Revistas Científicas
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Revistas Científicas
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Revistas Científicas Abierto Español La revista Project Design and Management nace como una publicación semestral con el objetivo de invitar a la reflexión y el debate para entender correctamente cual es la función, aporte y responsabilidad del área Project, Design y Management (PDM) en la actualidad, no solo del mundo académico sino además en el espacio profesional. Comenzando por entender que el área de PDM, es un espacio interdisciplinario, bajo un concepto innovador, colaborativo e integral hacia todas las áreas que participan, no solo en la administración de los recursos necesarios para un proyecto sino además, en el diseño o desarrollo del mismo. Los artículos incluidos en esta revista se publican en español, portugués e inglés, atendiendo de esta manera a un espacio internacional y multicultural que permita una gestión del conocimiento actual, propia y necesaria del área PDM. SIN ESPECIFICAR mls@devnull.funiber.org
Project Design and Management.
Fundación Universitaria Internacional de Colombia > Investigación > Herramientas TIC
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Herramientas TIC
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Herramientas TIC
Universidad de La Romana > Investigación > Herramientas TIC Cerrado Español El ahogamiento es una de las principales causas de muerte en el mundo, alrededor de 372.000 personas al año, siendo una cifra que se considera subestimada (OMS, 2014). En consecuencia, existe la necesidad de mejorar esta situación considerada de salud pública. El objetivo del proyecto SOSeas es el desarrollo de una herramienta de evaluación para predecir el riesgo dinámico de los ahogamientos en las playas. En los espacios acuáticos recreativos se espera que una herramienta informática pueda mejorar la gestión de la seguridad por parte de los socorristas y también la información de riesgo de ahogamiento para los bañistas. Este proyecto es una continuidad del trabajo realizado en PreventSOS. En aquel caso el foco era el desarrollo de un sistema experto para la identificación, análisis y gestión del riesgo en espacios acuáticos y el diseño de una aplicación web para el registro de incidentes y accidentes. SOSeas pretende mejorar el servicio anterior integrando el sistema de información que provee el Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS) en todo el mundo. Se pretende conseguir suficientes datos para poder nutrir a un sistema basado en técnicas de aprendizaje-máquina. La herramienta SOSeas se desarrolla para dos tipos de usuarios : gestores de playas/socorristas y usuarios recreativos (nadadores, navegantes, surfistas...). Estos usuarios podrán acceder a las condiciones meteorológicas y oceanográficas así como a información a medida sobre las amenazas de estos entornos siempre cambiantes. SIN ESPECIFICAR SIN ESPECIFICAR
SOSeas: An assessment tool for predicting the dynamic risk of drowning on beaches.
Structure effect on mechanical and thermal properties in aromatic copolyamides with phenyl substituents.
2018
Análisis de una operación industrial de suministro de combustible Diésel B-5 y desarrollo de solución de optimización basada en las metodologías del PMI, ISO 9000, ISO 14000 y OHSAS 18000.
Modelo para detección y simulación de fallas bajo la gestión de mantenimiento y proyectos.
Productivity and Biodiesel Quality of Fatty Acids Contents from Scenedesmus obliquus in Domestic Wastewater Using Phototrophic and Mixotrophic Cultivation Systems.
2017
Desarrollo de la metodología específica para el análisis y diseño estructural de edificios frente a sismo aplicable en Guatemala.
Efecto del reflujo en la eficiencia termodinámica de la separación de una mezcla utilizando destilación discontinua.
Estrategia metodológica para la gestión del conocimiento organizacional soportado por las TIC utilizando un entorno virtual de trabajo colaborativo (EVTC). Caso : área de seguridad y salud ocupacional (SySO) en empresa cooperativa industrial.
Fundación Universitaria Internacional de Colombia > Investigación > Proyectos I+D+I
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Universidad Internacional Iberoamericana Puerto Rico > Investigación > Proyectos I+D+I
Universidad Internacional do Cuanza > Investigación > Proyectos I+D+I Cerrado Español El objetivo principal del proyecto es el desarrollo de un conjunto de tecnologías digitales estandarizables que permitan a la empresa crear una API (Application Programming Interface) de interconexión entre una revista científica y entidades externas, como pueden ser bibliotecas universitarias y otros intermediarios de recursos de información. En síntesis, las principales innovaciones del proyecto son: la creación de un formato estándar de intercambio de datos para los artículos científicos, monetizar la difusión de contenidos científicos en un formato B2B, la implementación de una nueva funcionalidad para la plataforma OJS inexistente en el mercado, así como facilitar el intercambio de datos y acceso a la información entre plataformas. SIN ESPECIFICAR SIN ESPECIFICAR
TICartículo: Tecnologías de intercambio de datos de artículos científicos.
2016
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Universidad de La Romana > Investigación > Herramientas TIC Cerrado Español Como resultado del proyecto “Nuevos mecanismos para conocer el riesgo de lesión en el deporte en diferentes tramos de la temporada deportiva” se ha generado una herramienta digital que permite llevar el control de las lesiones de cada deportista, así como sus constantes biomecánicas, hábitos de alimentación y estado de salud emocional de tal forma que, se cuenta con información que combina varios factores a un nivel de detalle importante y de modo personalizado para cada jugador. De este modo, se obtienen los inputs para generar el análisis estadístico que alerta sobre las probabilidades de sufrir determinada lesión. Objetivo del Proyecto: Desarrollar una herramienta que permita identificar el riesgo de lesión de un deportista, independientemente del nivel o categoría del mismo, y poder actuar en consecuencia de manera individualizada, según el período de la temporada en el que se encuentre. Financiación: Este proyecto ha sido cofinanciado por la Sociedad de Desarrollo Regional de Cantabria (SODERCAN) y el el Programa Operativo FEDER de Cantabria en el marco del programa denominado I+C= +C 2016 (Investigación + Conocimiento= +Cantabria) que tiene por objetivo el fortalecimiento del tejido industrial de la región. Inicio: 15/12/2016 Fin: 14/12/2018 Código Externo: ID16-IN-022 SIN ESPECIFICAR SIN ESPECIFICAR
Nuevos mecanismos para conocer el riesgo de lesión en el deporte en diferentes tramos de la temporada deportiva. R&P (Recovery and Performance).
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Universidad de La Romana > Investigación > Herramientas TIC Cerrado Español El proyecto se centra en el desarrollo de tecnologías para la identificación de riesgos en espacios acuáticos naturales. A partir del conocimiento que se pretende generar, la entidad espera comercializar servicios de soporte para la gestión de riesgos, la acción preventiva y comunicación de emergencias. La propuesta se orienta a crear un sistema experto en la gestión de riesgos en espacios acuáticos naturales (playas), basado por un lado en una aplicación para la evaluación de riesgos, y por otro, en un sistema de registro y análisis de sucesos y accidentes. Esta herramienta debe permitir a los responsables de la gestión de la seguridad en zonas de baño una gestión adecuada y eficaz de los recursos preventivos para minimizar la probabilidad y severidad de riesgos que puedan afectar a la integridad física o a la salud de las personas, y en consecuencia, el aumento de la seguridad acuática en las costas. Objetivo del Proyecto: Desarrollar tecnologías para la identificación de riesgos en espacios acuáticos naturales con el objeto de prevenir ahogamientos y otros incidentes en zonas de playa. Financiación: Este proyecto ha sido cofinanciado por la Sociedad de Desarrollo Regional de Cantabria (SODERCAN) y el el Programa Operativo FEDER de Cantabria en el marco del programa denominado I+C= +C 2016 (Investigación + Conocimiento= +Cantabria) que tiene por objetivo el fortalecimiento del tejido industrial de la región. Inicio: 09/12/2016 Fin: 08/12/2018 Código Externo: ID16-IN-038 SIN ESPECIFICAR SIN ESPECIFICAR
PREVENT-SOS: Desarrollo de tecnologías para la identificación de riesgos en espacios acuáticos naturales.
Materias > Educación Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Herramientas TIC
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Universidad de La Romana > Investigación > Herramientas TIC Cerrado Español A pesar del gran incremento de la práctica deportiva en la sociedad occidental en los últimos años, aún hay, según fuentes de la UE, aproximadamente un 50% de la población europea que no hace ejercicio regularmente, lo que está generando un grave problema de salud, especialmente preocupante en la población infantil y juvenil. Del 50% de la población que hace deporte de forma regular, un porcentaje muy alto lo hace solo, en casa o en lugares abiertos públicos sin ninguna supervisión o control por parte de personal especializado, lo que conlleva un cierto riesgo de sufrir lesiones y/o patologías de diferente pronósticos. Ante esta situación compleja de tener la necesidad de promover la actividad física pero intentando aminorar el riesgo de la propia práctica, se propone el desarrollo de una aplicación móvil “freemium” que fomente el ejercicio y que integre una serie de tecnologías innovadoras para incorporar inteligencia artificial que aplicará sobre unos elementos de alerta que puedan generar avisos y geolocalizar al practicante de una forma rápida y eficaz. Entendemos que el desarrollo de este tipo de negocios de carácter tecnológico y de alto grado de responsabilidad social hacia la ciudadanía incrementará el tejido empresarial de Cantabria y generará nuevos puestos de trabajo estables y de alto nivel de formación. Las sinergias que se proponen con instituciones universitarias y de investigación fomentarán los ecosistemas profesionales relacionados con las nuevas tecnologías de la información, la salud y la seguridad. El objetivo de este sistema complejo que se propone es promover la actividad física segura de forma global. SIN ESPECIFICAR SIN ESPECIFICAR
SMART ACTIVE LIFE: Desarrollo de tecnologías inteligentes para la promoción de la vida activa y segura.
2014
Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Proyectos I+D+I Cerrado Español El proyecto pretende lograr la creación de escuelas-taller taller de producción de cerámica y melífera artesanal en la localidad de Calkiní, al norte de Campeche, con el fin de fomentar las técnicas tradicionales y de reducir los gastos de producción de cerámica y miel y de insertar de forma gradual esas metodologías en la estructura socioeconómica de la región UNINI, SIN ESPECIFICAR
