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Articoli di riviste sul tema "Python (Lenguaje de programación para computadora)"
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Spilsbury, Michael, e Armando Euceda. "Trasformada rápida de Fourier utilizando Python". Revista de la Escuela de Física 5, n. 1 (3 settembre 2019): 6–10. http://dx.doi.org/10.5377/ref.v5i1.8317.
Testo completoAbstract (sommario):
A continuación se presenta un programa de computadora para calcular la transformada discreta de Fourier utilizando el algoritmo de la transformada rápida de Fourier (FFT por sus siglas en ingles). Desde 1965, cuando James W. Cooley y John W. Tukey publicaron dicho algoritmo, su uso se ha expandido rápidamente y las computadoras personales han impulsado una explosión de aplicaciones adicionales de la FFT. Como lenguaje de programación se usara Python, que es un lenguaje de programación multiparadigma, esto significa que más que forzar a los programadores a adoptar un estilo particular de programación, permite varios estilos: programación orientada a objetos, imperativa y funcional. Los usuarios de Python se refieren a menudo a la filosofía Python que es bastante análoga a la filosofía de Unix. Al mismo tiempo se integrará un módulo de Fortran para mejorar el desempeño.
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Rojas Cuevas, Irma Delia, Luis Gerardo Méndez López, José Rafael Mendoza Vázquez, Vicente Ramírez Palacios e Sergio Javier Torres Méndez. "Sistema multiplataforma de gestión de datos para visión por computadora". Programación Matemática y Software 14, n. 2 (12 agosto 2022): 60–68. http://dx.doi.org/10.30973/progmat/2022.14.2/7.
Testo completoAbstract (sommario):
En este artículo se presenta el desarrollo de un sistema multiplataforma de gestión de datos para aplicación de visión por computadora. Se presenta la arquitectura del sistema, los componentes y los resultados del sistema en operación. El sistema tiene la finalidad de dar de alta, dar de baja, consultar y modificar los datos de los departamentos y del personal de una empresa, de igual forma registra la imagen del rostro del personal, esto, con el fin de realizar la identificación del personal para el sistema de asistencia. El sistema está integrado por un módulo de generación de base de datos un conjunto de tablas que contienen los datos de los trabajadores como son nombre, apellidos, departamento, entre otros; para el caso de los departamentos y trabajadores el sistema cuenta con un módulo de altas, un módulo de bajas, un módulo para modificación de datos; el sistema cuenta con un módulo para el registro de rostros de los trabajadores, un módulo para entrenamientos del algoritmo de reconocimiento facial y un módulo para identificación de rostro. Para el diseño del sistema se utilizó ingeniería del software. El sistema desarrollado tiene la capacidad de operar en Ubuntu y en Windows. Para el desarrollo del sistema se utilizó el lenguaje de programación Python y la librería OpenC.
3
Niño Rondón, Carlos Vicente, Sergio Alexander Castro Casadiego, Byron Medina Delgado, Dinael Guevara Ibarra, Jhon Jairo Ramirez Mateus e Karla Cecilia Puerto López. "Comparación multiplaforma de técnicas basadas en visión artificial para detección de personas en espacios abiertos". Investigación e Innovación en Ingenierías 9, n. 1 (14 dicembre 2020): 22–33. http://dx.doi.org/10.17081/invinno.9.1.3965.
Testo completoAbstract (sommario):
Objetivo: Realizar una comparación multiplataforma entre los algoritmos de las técnicas de sustracción de fondo y de detectores en cascada por medio de una computadora personal y una placa Raspberry Pi 3B+ con Windows 10 y Debian GNU/LINUX respectivamente, en lenguaje de programación Python 3.7. Metodología: Se proponen tres etapas correspondientes a las mejoras en la imagen de video, la implementación de las técnicas de detección de personas y la evaluación del rendimiento de los algoritmos de dichas técnicas respecto al tiempo de respuesta, espacio de memoria requerido y aciertos en las detecciones. Resultados y discusión: La técnica de sustracción de fondo presenta una exactitud de 89.7% mientras que dicho valor para la técnica de detectores en cascada corresponde al 93.65%. Así mismo, la técnica de sustracción de fondo presenta mejor comportamiento respecto al tiempo de respuesta obteniendo 0.5934 segundos para Windows y 2.6338 segundos para Linux. La técnica de detectores en cascada mejora el requerimiento de espacio disponible en las dos plataformas con 1.1389 GB y 0.3776 GB para el computador personal y la placa Raspberry Pi 3B+ respectivamente. Conclusiones: Tanto la técnica de sustracción de fondo como la técnica de detectores en cascada responden 5 veces más rápido en la computadora personal que en la placa Raspberry Pi 3B+, por su parte, el espacio de memoria requerido por la técnica de sustracción de fondo es 26.28% y 55% superior al espacio requerido por la técnica de detectores en cascada en el computador personal y en la placa Raspberry Pi 3B+ respectivamente.
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Paguay Soxo, Paul Xavier, Rosman José Paucar Córdova e Angel Patricio Flores Orozco. "Evaluación del rendimiento de la transferencia de imágenes en aplicaciones IoT entre los lenguajes de programación Java y Python". Ciencia Digital 3, n. 3.4. (10 settembre 2019): 327–41. http://dx.doi.org/10.33262/cienciadigital.v3i3.4..878.
Testo completoAbstract (sommario):
El propósito del presente proyecto de investigación fue realizar la comparativa del rendimiento del proceso de transferencia de imágenes utilizando una placa reducida (placa computadora) entre los lenguajes de programación Java y Python aplicado al sistema de video vigilancia implementado dentro de una institución pública como lo es la Dirección Distrital 07D04 Balsas – Marcabeli – Piñas del Ministerio de Educación. Para la evaluación se establecieron medidas y métricas tanto internas como externas, con una muestra de 375 imágenes de una población de 14400, un error de 0.05% dando como resultado los siguiente, para las métricas internas tiempo de respuesta se obtuvo un 258% a favor de Java, luego en cuanto al tiempo de procesamiento 13.88% a favor de Java, así mismo, en cuanto a las métricas externas, el uso de CPU un 86% a favor de Python, el uso de RAM, un 34% a favor de Python y para el ancho de banda Java usa 20.56 veces menos KiloBytes que Python, finalmente aplicando el análisis multicriterio con el método de NAIADE se obtiene que con un ranking positivo de 0.7 “Java es Mejor que Python”, por lo cual se evidencia que existe una diferencia significativa del rendimiento de la transferencia de imágenes en sistemas de videovigilancia basada en Internet de las Cosas entre los lenguajes de programación Java y Python.
5
Rodríguez Carrillo, Gonzalo Martín. "Enseñanza de la programación de computadoras para principiantes: un contexto histórico". INVENTUM 9, n. 17 (1 luglio 2014): 51–61. http://dx.doi.org/10.26620/uniminuto.inventum.9.17.2014.51-61.
Testo completoAbstract (sommario):
Una de las problemáticas vigentes en la educación es la selección, ajuste y justificación de las didácticas adecuadas para el desarrollo de los cursos. En algunos programas académicos de ingeniería el interés se concentra en los cursos introductorios de programación de computadoras, puesto que en estos se presentan altos índices de deserción y pérdida académica, situación dramática debido a que son precisamente estos cursos los que proporcionan la fundamentación básica para los diferentes programas académicos. En la selección de la metodología existen requerimientos que se deben satisfacer, por ejemplo: el énfasis del programa académico, el perfil de formación, la integración y comunicación con la industria. Con respecto a la metodología, algunos autores priorizan el lenguaje de programación inicial como factor determinante en la apropiación de los conceptos, mientras que otros autores enfatizan en el ambiente de desarrollo (IDE por sus siglas en Inglés). Como resultado de esta revisión se encontró que actualmente existe una tendencia hacia la elección de lenguajes de poco impacto en la industria, tales como Python así como el empleo de IDE orientados hacia la lúdica. Una elección adecuada requiere la identificación de aspectos tales como el currículo, el contexto de desarrollo del programa, la formación del estudiante, los recursos disponibles en el aula, la apropiación de las herramientas por parte del docente, y por supuesto, la disposición del estudiante.
6
Rivera, José, Grisel Ávila e Nelly Meléndez Gómez. "INTEGRACIÓN EL LENGUAJE PYTHON Y RASPBERRY PI COMO ESTRATEGIA PEDAGÓGICA PARA EL LOGRO DE COMPETENCIAS DIGITALES EN ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS". Revista Académica de Creatividad e Innovación en Educación 2, n. 2 (31 luglio 2023): 44–57. http://dx.doi.org/10.47300/2953-3015-v2i2-05.
Testo completoAbstract (sommario):
El área de Programación resulta una de las más complejas para los estudiantes de carreras relacionadas con Ciencias de la Computación, puesto que la resolución de los algoritmos requiere competencias de abstracción y análisis de mayor nivel, además de experiencia con lenguajes de programación. Para realizar las prácticas es obligatorio tener acceso a equipos de computación y conexión a internet, por lo que muchos estudiantes no logran la experticia necesaria por falta de recursos tecnológicos. Por tanto, el objetivo de este trabajo consistió en integrar el lenguaje Python y Raspberry Pi como estrategia pedagógica que permita el logro de competencias digitales en los estudiantes de la carrera Licenciatura en Administración tecnológica y redes informáticas en una Universidad de Panamá. La metodología empleada consistió la implementación de prácticas de programación, a través el uso de Raspberry Pi, disponible a bajo costo para los estudiantes que no disponen de equipos de computación, tabletas o smartphone; o que teniendo computador no disponen de conexión a internet. Mediante Raspberry Pi se pudieron desarrollar todas las prácticas sin necesidad de monitor especial, en la pantalla del televisor, a través de una conexión con cable HDMI. Se aplicó luego un cuestionario para evaluar los conocimientos adquiridos para concluir que la inclusión de esta tecnología mejora el proceso de adquisición de competencias digitales y la formación de los estudiantes en el área de Programación sin ninguna diferencia significativa respecto a estudiantes sin limitaciones de la brecha digital.
7
Zamora Nevado, Roberto Martin, e Yovana Edith Medina Vásquez. "Diseño de aplicativo en Python como soporte de enseñanza aprendizaje para la estabilidad de taludes". Revista del Instituto de investigación de la Facultad de minas, metalurgia y ciencias geográficas 26, n. 52 (6 ottobre 2023): e25004. http://dx.doi.org/10.15381/iigeo.v26i52.25004.
Testo completoAbstract (sommario):
Los procesos de enseñanza-aprendizaje, hoy en día requieren de soportes pedagógicos que le permitan al docente generar un espacio de interacción real desde el aula, para el estudiante con su carrera; la formación de profesionales en ciencias de la tierra o de ingeniería, debe estar acompañada de la enseñanza de programación de computadoras, utilizando lenguajes de alto nivel, de descarga gratuita y de código abierto, como recurso aplicado a la solución de problemas específicos, presentados en la estabilidad de taludes. Aquí se muestra un aplicativo en Python para calcular y graficar el factor de seguridad de un talud, a través de una Interfaz Gráfica de Usuario (IGU), insertando: librerías, variables, funciones y widgets propias de este lenguaje. El factor de seguridad obtenido por el aplicativo es de 1.26, que coincide con el obtenido por el procedimiento manual, la coordenada que grafica el factor de seguridad (Fs), para determinar su sensibilidad, en función de la altura recíproca del talud (H-1) sobre la recta será de (0.005, 1.26), y la coordenada de corte será de (0,0.8).
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Angel Sullon, A., e Noe Wilber Tipo Mamani. "APLICACIÓN WEB PARA LA FORMULACIÓN DE ALIMENTOS PARA ENGORDE BOVINOS EN ZONAS ALTOANDINAS". Revista Formadores 20, Suplementar (4 dicembre 2023): e1971. http://dx.doi.org/10.25194/rf.v20isuplementar.1971.
Testo completoAbstract (sommario):
Introdução: La economía de la región altiplánica, está basada fundamentalmente en las actividades agropecuarias, siendo la producción de especies: bovinos, alpacas, llamas y ovinos las más representativas. La producción y crianza de vacunos de engorde, se realiza de manera sub desarrollada en el departamento de Puno, en la crianza de los bovinos, se encuentra cuatro pilares de la producción (Alimentación, Sanidad, Manejo ganadero), el mal manejo de estos pilares da como consecuencia bajos ingresos y altos precios en la producción.La alimentación en los animales bovinos de engorde es muy importante en los primeros 60 días, así como durante el crecimiento 30 días y acabado 15 días. Una dieta bien equilibrada y un manejo apropiado mejoran la producción, la reproducción y la salud de los animales. Para cubrir las necesidades nutricionales del ganado bovino, se debe asegurar que las porciones de alimentos incluyan agua, materia seca, proteínas, fibras, vitaminas y minerales en porciones suficientes y bien equilibradas, considerando además el precio de la ración de alimento, por lo que el especialista en nutrición debe recomendar la ración de menor costo en función de sus cálculos de balanceo nutricional, esto comúnmente se calcula utilizando un mecanismo de tanteos. Sumado a las limitaciones de los produtores como falta de computadora personal, capacitación en informática básica y el desconocimiento de las técnicas de balanceo óptimo al mínimo costo de raciones para animales por parte de los ganaderos de la región. Objetivo: Monitorear la elaboración de dietas para animales bovinos de engorde, estableciendo las proporciones adecuadas en las que las distintas materias primas de la zona deben ser combinadas para cumplir con los requisitos nutricionales del animal, buscando minimizar los costosMétodo: Para el adecuado balanceo de raciones se empleó el algoritmo programación lineal simplex LP. La programación lineal es un algoritmo matemático mediante el cual se resuelve un problema indeterminado, formulado por medio de ecuaciones lineales buscando constantemente perfeccionar la función objetivo.La formulación de los alimentos se realizó con los productos propios de la zona altiplánica (Puno). Para que la solución sea utilizada por los ganaderos en las zonas altoandinas se emplea la tecnología web. Donde el proceso del calculo se realiza en un servidor web con lenguaje de programación PHP, Python, Javascript y como gestor de base datos MYSQL.Resultados (esperados / parciais): 1. Aplicación WEB para la FORMULACIÓN DE ALIMENTOS PARA ENGORDE BOVINOS EN ZONAS ALTOANDINAS. 2. Esta aplicación web apoyará al monitoreo del equilibrio de alimentación para los ganados de miles de agricultores ganaderos y los datos que se generen servirán para futuras investigaciones. Descritores: Programación Lineal, Formulación de alimentos, Engorde de bovinos, Monitoreo.
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Bances Santamaría, María Violeta, e Mario Fernando Ramos Moscol. "SEMÁFOROS INTELIGENTES PARA LA REGULACIÓN DEL TRÁFICO VEHICULAR". INGENIERÍA: Ciencia, Tecnología e Innovación 1, n. 1 (31 agosto 2015): 37. http://dx.doi.org/10.26495/icti.v1i1.113.
Testo completoAbstract (sommario):
La Investigación desarrolla un Sistema de Semáforo Inteligente (SSI), basado en lógica difusa, que según la densidad vehicular capturada por cámaras web, permiten organizar los cambios de luces en función de las condiciones que se presenten en la zona. La razón de este trabajo es regular el tráfico vehicular con un Sistema de Semáforos Inteligentes que otorguen tiempos variables dependiendo de la densidad vehicular en tiempo real. De esta manera el estudio disminuirá en gran medida la congestión vehicular que actualmente genera caos vehicular en la Ciudad de Chiclayo. Este trabajo es una aplicación dentro del campo de la Inteligencia Artificial, específicamente dentro de Lógica difusa, está basado en visión por computador, cámaras web que permiten la entrada de datos, lenguaje de programación Python, para el procesamiento de imágenes algoritmos de visión, como es OpenCV y Highgui, así como del Microcontrolador PIC 18F2550 que permiten en gran medida disminuir la congestión como principal propósito de la investigación.
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Ati Andaluz, Vanessa Maribel, Cristian Antonio Erazo Peñafiel, Diana Carolina Ati Andaluz e Oswaldo Geovanny Martinez. "Dispositivo que permite la identificación por tipo y tamaño de la naranjilla y del tomate de árbol mediante visión artificial para mejorar la producción en PYMES". AlfaPublicaciones 4, n. 3.1 (5 agosto 2022): 127–47. http://dx.doi.org/10.33262/ap.v4i3.1.242.
Testo completoAbstract (sommario):
El presente trabajo consistió en el diseño e implementación de un prototipo que permita la identificación por tipo y tamaño de la naranjilla y del tomate de árbol, para poder lograrlo se utilizó un sistema de visión artificial por computador basado en redes neuronales. El prototipo dispone de tres sistemas: el sistema de adquisición de imágenes conformado por una cámara web e iluminación para la captura de datos; el sistema de visión artificial utiliza el método de procesamiento de imágenes para realizar la clasificación por tamaño y redes neuronales para la clasificación por tipo, finalmente el sistema mecánico está conformado por un sistema de almacenamiento y una banda transportadora. Para el entrenamiento de la Red Neuronal Artificial se utilizó el algoritmo convolucional que a través de la adquisición de imágenes entrena el identificador, se estableció tres categorías: tomate de árbol, naranjilla y objeto desconocido, cada una posee una base de datos. Los algoritmos de programación fueron desarrollados en Raspbian, con lenguaje de programación Python utilizando librerías de OpenCV y TensorFlow. La interfaz gráfica fue desarrollada mediante la biblioteca Tkinter, permitiendo al usuario controlar seis botones: iniciar cámara, tomar foto, cargar foto, tipo de fruta, tamaño de fruta, cerrar programa. En base a las pruebas realizadas, se establece que el sistema funciona de manera óptima con un 95% al detectar el tipo de fruta, el 93% para identificar el tamaño, el tiempo de respuesta oscila entre 0.3 y 1.3 segundos. Se concluye que el prototipo logra la identificación de los frutos por su tipo y tamaño con un margen de error mínimo.
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Villarreal Ger, Lucio Orlando. "Prototipo para la detección y clasificación de productos alimenticios mediante visión artificial en base al color". Revista Conectividad 5, n. 2 (20 febbraio 2024): 46–62. http://dx.doi.org/10.37431/conectividad.v5i2.129.
Testo completoAbstract (sommario):
El presente trabajo muestra un prototipo que aplica la visión artificial como una herramienta útil en los procesos de manufactura que requieren clasificar sus productos, ya sea por defectos, cumplimiento de normas, por característica como peso, contorno, color, en general para el control de la calidad de los productos. El proyecto tiene como objetivo desarrollar un prototipo para la detección y clasificación de productos alimenticios mediante visión artificial tomando como referencia el color. Para el desarrollo del proyecto, al ser de tipo experimental, se procede a escoger los componentes para el diseño del prototipo, así como la característica del objeto que se requiere controlar, en este caso, el color; la siguiente etapa es configurar un algoritmo que permita que el prototipo detecte la característica elegida del objeto; para este propósito, el lenguaje de programación utilizado es Python, que se rige bajo licencia de software libre y cuenta entre otras con la librería, OpenCV, una biblioteca de visión por computador de código abierto que tiene 500 funciones y alrededor de 2500 algoritmos; en la siguiente fase se integran los componentes del prototipo: cámara web, fuente de iluminación, computador o mini controlador, software de procesamiento de imágenes, pantalla de visualización. Se realiza pruebas en tiempo real para validar el prototipo, resultando en un prototipo funcional de acuerdo al objetivo planteado. Esto permite concluir que los sistemas de detección de defectos o de control de calidad basados en visión artificial pueden adaptarse a los procesos de manufactura, mejorando su productividad y competitividad.
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Villarroel Flores, Rafael, Margarita Tetlalmatzi Montiel e Erika Elizabeth Rodríguez Torres. "Visualización de series de tiempo en Python". Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingenierías del ICBI 6, n. 11 (5 luglio 2018): 5. http://dx.doi.org/10.29057/icbi.v6i11.3021.
Testo completoAbstract (sommario):
Se muestra el uso del lenguaje de programación Python para obtenerrepresentaciones gráficas de series de tiempo. Además se usaPython para estudiar el concepto de la gráfica de visibilidad deuna serie de tiempo. Los ejemplos mostrados pueden ser útiles enotros contextos donde pueda aplicarse la programación en problemascientíficos.
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Guanga Chunata, Deysi Margoth, Luis Enrique Sarmiento Torres e Marianela de Jesús Inca Chunata. "Métodos numéricos aplicados al conteo de operaciones para el cálculo del Costo computacional en Python". Ciencia Digital 3, n. 3.3 (6 settembre 2019): 331–44. http://dx.doi.org/10.33262/cienciadigital.v3i3.3.825.
Testo completoAbstract (sommario):
En este artículo se aborda de manera general la calidad de un método numérico a través del conteo de operaciones para determinar el almacenamiento, cantidad de tiempo (número de operaciones), el efecto por error de redondeo de los códigos de programación en lenguaje Python sobre un microcontrolador como un mecanismo que permite inferir sobre el manejo de grandes cantidades de datos en una versión comparativa de calidad con el lenguaje de programación c++. La relevancia de la matemática aplicada en la evolución de las diferentes herramientas tecnológicas al servicio de la humanidad. El lenguaje de programación está construido sobre un número finito de líneas de código que permiten a los sistemas controlados ejecutar operaciones. El costo computacional ha sido calculado por la calidad del algoritmo de programación ejemplificando el método de eliminación de Gauss para correr tareas sin utilizar interrupciones.
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Mendoza Moya, Iván José. "Python, nuevo paradigma en la educación universitaria". Journal Boliviano de Ciencias 13, n. 39 (30 aprile 2017): 68–75. http://dx.doi.org/10.52428/20758944.v13i39.658.
Testo completoAbstract (sommario):
La creciente necesidad de aplicar la tecnología en la vida diaria torna cada vez más imperioso la necesidad del aprendizaje de un lenguaje de programación a fin de diseñar, elaborar o modificar intrincadas soluciones que son empleadas para el procesamiento de datos. Esto puede variar según el área de interés de cada persona, llegando a requerir un alto grado de dominio o tal vez un dominio somero de estos lenguajes. Afrontando una realidad o un árbol genealógico de los lenguajes de programación, nos muestra que se va ramificando cada vez más en alternativas genéricas o específicas. Existe una gran variedad de lenguajes de programación a pesar del nivel de formación, pero al margen de considerar como primer indicador el objetivo de uso, debe considerarse un indicador que se torna cada vez más relevante. Este indicador es la curva de aprendizaje, que clasifica a los lenguajes con un grado mayor o menor de complejidad de escritura o una sintaxis que aparenta más un lenguaje natural que un lenguaje estricto basado en normas y reglas que obedecen a sintaxis muy elaboradas. Entre los lenguajes de programación si se considera este último indicador como relevante se encuentran los lenguajes de alto nivel, donde cabe resalta el lenguaje Python que, por sus bondades, está en constante crecimiento por la aceptación de la comunidad mundial de desarrolladores. Se considera que Python es un lenguaje de alto nivel con una creciente aceptación de la comunidad mundial, por lo cual debería ser el primer lenguaje a ser aprendido por todas las personas, no importando las características iniciales de los estudiantes en los grados de formación universitaria.
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Espinoza Tinoco, Lady Marieliza, Ana Elizabeth Congacha Aushay e Juan Carlos Díaz Ordóñez. "Calidad de datos con Python: Un enfoque práctico". Esprint Investigación 2, n. 2 (18 settembre 2023): 26–34. http://dx.doi.org/10.61347/ei.v2i2.55.
Testo completoAbstract (sommario):
La calidad de los datos en el análisis y toma de decisiones es de vital importancia, sin embargo, los estudios que proporcionen los pasos claros para realizar este trabajo a través del lenguaje de programación Python son escasos, es por esto que el objetivo de esta investigación es desarrollar una guía para evaluar y mejorar la calidad de los datos utilizando el lenguaje de programación Python. Esta investigación tiene un enfoque cualitativo debido a que se describen la metodología para realizar este proceso y se aplica en un caso práctico, el mismo que es medido a través de características de calidad como: Exactitud, Integridad, Libre de Errores, y Valor Añadido. Los resultados indican que, mediante la aplicación de la metodología propuesta basada en 12 pasos, a través de Python los datos cumplen con las características de calidad requeridas.
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Rodríguez Aliaga, Jorge Wiener, Jorge Aurelio Rodríguez Huerta e Paul Karol Zelada Aliaga. "Aplicación de un modelo de referencia de aprendizaje en el diseño y construcción de programas de solución de problemas de carácter específico". Paradigmas 3, n. 1 (4 luglio 2018): 135–44. http://dx.doi.org/10.31381/paradigmas.v3i1.1488.
Testo completoAbstract (sommario):
El "Modelo de referencia de aprendizaje en el Diseño y Construcción de Programas", constituye un modelo de proceso enseñanza - aprendizaje a tener en consideración en la fase de "programación" en el Ciclo de Desarrollo de Sistemas de información (tradicional y vigente: Análisis - Diseño - Programación); es decir, construcción de un SOFTWARE de aplicación. El desarrollo de las tecnologías de información, la facilidad de uso y disponibilidad en el mercado de diferentes herramientas de desarrollo (leanguajes de programación), amerita que los procesos de enseñanza - aprendizaje tengan como fundamento y principio el conocimiento, la aplicación de la teoría; es decir, el diseño y aplicación de la teoría con característica fundamental de dosis de innovación, característica base para la generación de nuevos conocimientos.El modelo que se plantea se sustenta en el conocimiento real y vivencial de los problemas para su solución. Sobre la base de dicho conocimiento se tiene en consideración el uso de las herramientas que proporciona las tecnologías de información y posteriormente su expresión como un modelo para la fase de programación (lineas de código en algún lenguaje de programación) a fin de que cualquier ordenador (computadora) de la solución respuesta al problema en la oportunidad y exactitud esperado.
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Pardo Montero, Juan Pablo, Mónica Mireya Cueva Mendoza, Danny Gino Jiménez Torres e Maria del Carmen Montero Betancourt. "Dinamización de Contenidos en el Aula Sobre las Estructuras de Control Python Utilizando Experiencias Innovadoras y Gamificación". Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar 8, n. 2 (25 aprile 2024): 2106–16. http://dx.doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i2.10644.
Testo completoAbstract (sommario):
El presente proyecto de innovación educativa aplicando una metodología activa como es la gamificación para el proceso de enseñanza-aprendizaje en el estudio de las estructuras de control del lenguaje de programación Python, destinado a los estudiantes del tercer semestre de la especialidad de Desarrollo de Software del Instituto Tecnológico Superior Mariano Samaniego de la ciudad de Cariamanga; este proyecto gamificado busca que los estudiantes se adentren en el estudio de la programación, siendo un tema que resulta difícil; con la implementación de la gamificación, los juegos serios, la dinamización de contenidos y las experiencias innovadoras se busca que el estudio de temas relacionados al lenguaje de Python sea más llevadero y por ende la curva de aprendizaje se alcance en menor tiempo. Para el desarrollo del proyecto se plantean siete sesiones, donde la narrativa es el hilo conductor del proyecto, estableciendo un conjunto de misiones en la que los estudiantes son los principales protagonistas, ellos aplicarán los conocimientos adquiridos sea impartidos por el docente o por investigaciones realizadas y que serán de ayuda para finalizar el proyecto, así mismo el uso de esta metodología ayuda a comprender los temas debido a su naturaleza innovadora y contextual.
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Pardo Montero, Juan Pablo, Mónica Mireya Cueva Mendoza e Danny Gino Jiménez Torres. "Dinamización de Contenidos en el Aula Sobre las Estructuras de Control Python Utilizando Experiencias Innovadoras y Gamificación". Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar 8, n. 2 (19 aprile 2024): 996–1006. http://dx.doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i2.10545.
Testo completoAbstract (sommario):
El presente proyecto de innovación educativa aplicando una metodología activa como es la gamificación para el proceso de enseñanza-aprendizaje en el estudio de las estructuras de control del lenguaje de programación Python, destinado a los estudiantes del tercer semestre de la especialidad de Desarrollo de Software del Instituto Tecnológico Superior Mariano Samaniego de la ciudad de Cariamanga; este proyecto gamificado busca que los estudiantes se adentren en el estudio de la programación, siendo un tema que resulta difícil; con la implementación de la gamificación, los juegos serios, la dinamización de contenidos y las experiencias innovadoras se busca que el estudio de temas relacionados al lenguaje de Python sea más llevadero y por ende la curva de aprendizaje se alcance en menor tiempo. Para el desarrollo del proyecto se plantean siete sesiones, donde la narrativa es el hilo conductor del proyecto, estableciendo un conjunto de misiones en la que los estudiantes son los principales protagonistas, ellos aplicarán los conocimientos adquiridos sea impartidos por el docente o por investigaciones realizadas y que serán de ayuda para finalizar el proyecto, así mismo el uso de esta metodología ayuda a comprender los temas debido a su naturaleza innovadora y contextual.
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Ramírez Botero, Angélica María, Julio Hernando Vargas e César Augusto Acosta Minoli. "MÉTODO BASADO EN PROGRAMACIÓN GENÉTICA PARA LA SOLUCIÓN SIMBÓLICA DE ECUACIONES DIFERENCIALES". Revista de Investigaciones Universidad del Quindío 26, n. 1 (31 dicembre 2017): 67–77. http://dx.doi.org/10.33975/riuq.vol26n1.133.
Testo completoAbstract (sommario):
En este trabajo se realizó un estudio sobre el uso de un método basado en Programación Genética para resolver ecuaciones diferenciales. En este estudio se describen las principales características del método exponiendo los fundamentos que soportan el desarrollo del algoritmo, desde su explicación conceptual hasta su implementación en el lenguaje de programación Python. Posteriormente, se presentan tres problemas seleccionados de tal forma que permiten ilustrar diferentes características del uso del método, considerando un problema de valor inicial, un problema de valor de frontera no-lineal y un problema numéricamente inestable. Finalmente, el trabajo concluye presentando una discusión sobre las ventajas y desventajas del método de programación genética a la luz de los problemas anteriormente expuestos y presentando una serie de preguntas las cuales motivan el desarrollo de un posterior trabajo de investigación.
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Vásquez Perales, Nieves Soledad. "Python: Una alternativa para el procesamiento de escenarios de cambio climático". Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar 7, n. 2 (18 maggio 2023): 7724–42. http://dx.doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i2.5910.
Testo completoAbstract (sommario):
El objetivo del presente trabajo de investigación es proponer el lenguaje de programación Python como una alternativa para el procesamiento de escenarios de cambio climático, considerando a la temperatura máxima del aire como la variable climática de estudio. Los escenarios futuros de cambio climático se basan en las rutas socioeconómicas compartidas utilizadas en el Sexto Informe de Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático, de donde se toman en cuenta cuatro (4) escenarios delimitados entre sí: SSP126, SSP245, SSP370 y SSP585, los cuales se extraen de los datos públicos de la Nube de Google, como parte del Proyecto Pangeo, los mismos que se derivan de los archivos originales del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados Fase 6. El modelo de circulación general seleccionado es MRI-ESM2.0, desarrollado por el Instituto de Investigación Meteorológica de la Agencia Meteorológica de Japón. Como resultado del procesamiento de datos, se tienen cuatro (4) representaciones gráficas a nivel global de la variación de la variable de estudio en el periodo 2023-2100 en comparación con el periodo 1937-2014 por cada uno de los cuatro (4) escenarios futuros establecidos, donde se observa un aumento inminente de la temperatura máxima a nivel mundial, principalmente en la región del Ártico. Finalmente, el lenguaje de programación Python, al tener la capacidad para la lectura de archivos que contienen información climática, puede ser considerada como una herramienta más para su procesamiento.
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Martínez-Sánchez, José Francisco, Salvador Cruz-García e Julissa Itzel López-Castillo. "Optimización de un portafolio con Python". Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingenierías del ICBI 9, n. 17 (5 luglio 2021): 132–35. http://dx.doi.org/10.29057/icbi.v9i17.6807.
Testo completoAbstract (sommario):
Motivación: Un inversor racional tiene como objetivo maximizar el rendimiento del portafolio y minimizar su riesgo. Metodología: Se utiliza la teoría de optimización de portafolios de Markowitz para obtener mediante el lenguaje de programación Python el portafolio óptimo sobre la frontera eficiente. Este portafolio corresponde al punto donde el Sharpe ratio es el más alto. Para generar la frontera eficiente con los portafolios factibles se simulan múltiples portafolios de inversión mediante la implementación de un código en Python con Jupyter Notebook. Resultados: La composición óptima de un portafolio que contiene Bonos Gubernamentales Mexicanos, ETF’s y acciones de Wal-Mart de México, está determinada por un Sharpe ratio de 0.85; el portafolio tiene un rendimiento esperado del 9.53% con una volatilidad del 6.55%.
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Salas-Molina, Francisco, e David Pla-Santamaria. "Aprendizaje orientado a la programación en economía, negocios y finanzas". Modelling in Science Education and Learning 11, n. 1 (5 febbraio 2018): 55. http://dx.doi.org/10.4995/msel.2018.9152.
Testo completoAbstract (sommario):
<p>La evolución entre la relación entre los estudiantes (profesores) y la tecnología de la información, requiere nuevas herramientas para mejorar el aprendizaje (enseñanza) en las ciencias sociales. La economía, los negocios y las finanzas se basan principalmente en los datos y el tratamiento de los datos requiere habilidades y técnicas específicas, como la programación informática, para aprovechar al máximo el potencial de la mayoría de los modelos cuantitativos. En este documento, proponemos un método de aprendizaje orientado a la programación basado en Python Notebooks, que está diseñado específicamente para estudiantes de títulos en economía, negocios y finanzas. Nuestra estrategia de aprendizaje es eminentemente práctica motivando a los estudiantes a implementar modelos económicos como una forma adecuada de mejorar la comprensión de los conceptos fundamentales. Como ejemplo ilustrativo, también describimos un estudio de caso en el que Python Notebooks es la herramienta clave para enseñar gestión de efectivo en un programa de Máster en Administración de Empresas. Dado que los estudiantes de hoy son los que toman las decisiones del mañana, una ventaja adicional del uso de un lenguaje de programación como herramienta de enseñanza es la posibilidad de conectar la teoría con la práctica al permitir a los estudiantes implementar sus propias herramientas de apoyo a la decisión.</p>
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Mamani Arce, Yhony, José Yithak Aarón Chacaliaza Ricaldi, Alexander Jonathan Leandro Pelaez, Wilson Orlando Lanchipa Ramos e Juan Adrian Ramos Guivar. "Solución analítica y numérica de la ecuación de Laplace utilizando Python". Revista de Investigación de Física 24, n. 2 (27 luglio 2021): 40–48. http://dx.doi.org/10.15381/rif.v24i2.20730.
Testo completoAbstract (sommario):
La solución de la ecuación de Laplace dentro de un curso de Electrodinámica Clásica es fundamental para el entendimiento de los problemas de contorno en Electrostática. En el presente trabajo de investigación se obtiene la solución analítica y numérica por el método de relajación, de un problema de placas paralelas infinitas, de la ecuación de Laplace en coordenadas cartesianas en un espacio euclidiano bi-dimensional, específicamente usando el lenguaje de programación Python, para su uso en la enseñanza de la Física y su mejor comprensión fenomenológica. Así mismo, se compara y discute las soluciones obtenidas por ambas técnicas de solución.
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Gallo, Omar Dionisio, e Diego Martìn Ferreyra. "Obtención de curvas de motores de inducción usando un circuito equivalente de parámetros variables". Revista Tecnología y Ciencia, n. 42 (30 novembre 2021): 112–34. http://dx.doi.org/10.33414/rtyc.42.112-134.2021.
Testo completoAbstract (sommario):
Este estudio trata sobre la graficación de las curvas características, en función de la velocidad, de motores asincrónicos trifásicos de potencias inferiores a 450 kW. Se usa el circuito equivalente convencional, los datos de ensayos o del fabricante y se procesa la información con lenguaje Python de programación; se calculan impedancias variables, se aplican hipótesis simplificativas, recomendaciones de normas y estimaciones de pérdidas. Se presentan las devoluciones del programa y algunas de las curvas obtenidas, entre los momentos de arranque y el funcionamiento en vacío. Se agregan las devoluciones bajo distintos estados de carga normalizados y los valores de exigencias eléctricas y magnéticas. Se pretende aportar un método alternativo para el estudio de motores trifásicos de inducción, con toda la desviación que esto puede incluir, aplicando los principios tradicionales de análisis teórico, los resultados prácticos de los ensayos y un lenguaje moderno de programación.
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Cañas Plaza, José María, Alberto Martín Florido, Eduardo Perdices García, Francisco Rivas Montero e Roberto Calvo Palomino. "Entorno Docente Universitario para la Programación de los Robots". Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial 15, n. 4 (24 settembre 2018): 404. http://dx.doi.org/10.4995/riai.2018.8962.
Testo completoAbstract (sommario):
Se presenta un entorno docente de robótica universitaria orientado al aprendizaje práctico. Es software libre, multiplataforma (Linux, Windows, MacOS) y hace énfasis en la programación de la inteligencia de los robots. Consta de una colección de prácticas variadas, cercanas a las aplicaciones robóticas que están llegando a la sociedad recientemente (coches autónomos, drones, aspiradoras...).Utiliza el simulador Gazebo como referencia y Python como lenguaje. Para cada práctica se ha programado una aplicación académica que realiza tareas auxiliares como la interfaz gráfica, la conexión con sensores y actuadores concretos, la temporización, etc. y aloja al código del estudiante, que así se concentra en los algoritmos de percepción y control. Cada aplicación está formada por una parte específica preparada, que queda oculta, y el código del estudiante, que simplemente rellena un sencillo fichero plantilla con la lógica del robot. Se ha utilizado con éxito en varios cursos de grado, de máster y cursos de introducción a la robótica.
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Bonilla, María Eugenia Pérez, Jessica Quintero Pérez, Miguel Pérez Escalera, Marleni Reyes Monreal e Arturo Reyes Lazalde. "Estimación de la resistencia de membrana en célula isopotencial por medio de experimentos virtuales". South Florida Journal of Development 3, n. 6 (14 novembre 2022): 6619–28. http://dx.doi.org/10.46932/sfjdv3n6-019.
Testo completoAbstract (sommario):
Dentro del sistema nervioso de invertebrados y vertebrados se localizan células pequeñas sin dendritas y con un axón largo y delgado. La inyección de corriente en estas neuronas se distribuye rápidamente y carga la membrana. Esta respuesta eléctrica se puede reproducir mediante un circuito eléctrico RC en paralelo. Se diseñó un simulador a partir de la solución de la ecuación diferencial derivada del modelo eléctrico. Se implementó en la computadora con el lenguaje Visual Basic® 6.0 para ambiente Windows®. El simulador generar diferentes células isopotenciales para realizar experimentos virtuales. La curva de carga producida en respuesta a un estímulo de corriente subumbral se puede analizar para obtener la constante de tiempo y derivar la resistencia de membrana. El simulador es ejecutable en ambiente Windows®, no requiere de ningún conocimiento de programación y puede ser utilizado fácilmente por los alumnos.
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Oliveira-Teixeira, Fabio, Thiago Pedro Donadon-Homem e Alexandre Pereira-Junior. "Aplicación de inteligencia artificial para monitorear el uso de mascarillas de protección". Revista Científica General José María Córdova 19, n. 33 (1 gennaio 2021): 205–22. http://dx.doi.org/10.21830/19006586.725.
Testo completoAbstract (sommario):
En el contexto de la pandemia actual, esta investigación crea una aplicación web que permite monitorear el uso de la mascarilla protectora en ambientes públicos. Utilizando el framework Flask, en el lenguaje de Python, la aplicación cuenta con un panel de control que ayuda a visualizar los datos obtenidos. El proceso de detección utiliza el algoritmo Haar Cascade para clasificar rostros con y sin mascarillas protectoras. Como resultado, la aplicación web es liviana y permite detectar y almacenar en la nube las imágenes capturadas y la posibilidad de un mayor análisis de datos. El clasificador presenta precisión, revocación y f-score de 63 %, 93 % y 75 %, respectivamente. Aunque la precisión fue satisfactoria, se realizarán nuevos experimentos para explorar nuevas técnicas de visión por computadora.
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Peña Arcos, Diego Andrés. "Python en el desarrollo de la computación científica – caso de aplicación: cálculo del componente toroidal del flujo de un fluido incompresible en coordenadas esféricas". REVISTA CIENTÍFICA ECOCIENCIA 6, n. 3 (7 giugno 2019): 1–14. http://dx.doi.org/10.21855/ecociencia.63.173.
Testo completoAbstract (sommario):
La computación científica se ha convertido en una de las principales herramientas para el desarrollo de la ciencia actual, convirtiéndose en una necesidad su aprendizaje y utilización. A pesar de esto, no todos los científicos son expertos programadores y sus investigaciones puede verse afectadas por esta limitante computacional. En este escenario, Python aparece como un lenguaje de programación de alto rendimiento, versátil, “open source” y de fácil aprendizaje y uso. El objetivo de este estudio es mostrar el uso de Python para el desarrollo de un código que permita el cálculo del componente toroidal del flujo de un fluido incompresible en coordenadas esféricas. Para esto se usaron librerías de Python especializadas en la solución de sistemas lineares en 2D, logrando un código simple y elegante que consigue hacer los cálculos necesarios con un nivel de error casi insignificante en un tiempo de procesamiento muy corto. Por su simplicidad, esta codificación puede ser bastante útil para procesos complejos como dinamos planetarios o flujos de aire en la atmósfera.
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Arias Hernández, Jesús Daniel, Andrés Fernando Jiménez López e Hernán Oswaldo Porras Castro. "Desarrollo de aplicaciones en python para el aprendizaje de física computacional (Development of Python applications for learning computational physics)". Ingeniería Investigación y Desarrollo 16, n. 1 (11 gennaio 2016): 72. http://dx.doi.org/10.19053/1900771x.5122.
Testo completoAbstract (sommario):
Este artículo describe una aplicación desarrollada para el aprendizaje de algoritmos de simulación basados en conceptos de mecánica clásica. Los estudiantes de Ingeniería Electrónica y de Ciencias de la Computación de la Universidad de los Llanos estudian la física computacional usando cinemática de partículas (CP), como una de las actividades del grupo de investigación Sistemas Dinámicos. Python, el lenguaje de programación seleccionado, facilita portabilidad y el acceso a las librerías necesarias para la representación de partículas. Las principales librerías de Python usadas en este ejercicio son: matplotlib, numpy, PyQt4, scipy, Tkinter y VPython. Estas librerías permiten la simulación de movimiento uniforme,movimiento lineal acelerado, caída libre y movimiento de proyectiles. Además, son útiles para la generación de interfaces gráficas de usuario para mostrar los datos en tablas y gráficos. Las GUIs fueron implementadas usando las librerías Tkinter y PyQt4, donde esta última facilita el desarrollo con la ayuda de herramientas del software Qt Designer.
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González Gutiérrez, Leo Miguel, Jose Luis Cercós Pita e Daniel Esteban Burgos. "Implantación de metodologías de cálculo a través del lenguaje Python para asignaturas impartidas en las titulaciones de la ETSIN." Modelling in Science Education and Learning 9, n. 1 (27 gennaio 2016): 151. http://dx.doi.org/10.4995/msel.2016.4597.
Testo completoAbstract (sommario):
<p class="Abstract">El objetivo de este proyecto es mejorar la eficiencia en los resultados de aprendizaje de los estudiantes, incorporando metodologías activas de aprendizaje como es la programación en el lenguaje Python. Este tipo de iniciativas se espera que favorezcan la interdisciplinariedad y la coordinación curricular de tipo horizontal y vertical.</p><p class="Abstract"> También buscamos desarrollar un repositorio de notebooks, recursos docentes, y videos online, que faciliten la experimentación así como el aprendizaje autónomo.<strong></strong></p>
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Camacho Crespo, Andrés Hernán, Ariel Quezada Castro e Isabel Angélica Morales Ledezma. "Sistema de Adquisición y Tratamiento Digital de las Doce Derivaciones Cardíacas del Electrocardiograma". Journal Boliviano de Ciencias 12, n. 37 (30 agosto 2016): 29–33. http://dx.doi.org/10.52428/20758944.v12i37.672.
Testo completoAbstract (sommario):
La electrofisiología estudia las propiedades eléctricas de las células y tejidos biológicos, nos permite obtener los cambios de voltaje o corriente de los diferentes tejidos del cuerpo. Gracias a esta ciencia podemos diseñar sistemas que nos permitan cuantificar estos valores para poder analizarlos. El presente artículo trata sobre el diseño y la implementación de un sistema que es capaz de realizar la adquisición y tratamiento de las doce señales del electrocardiograma (ECG). La primera etapa se encarga de convertir y enviar las señales de electrocardiografía a un software, el cual es encargado de tratar la señal mediante filtros digitales (filtro de línea, Butterworth), con el objetivo de obtener una señal pura y confiable. Es importante tener en cuenta los pasos a seguir para realizar la aplicación de filtros digitales con el lenguaje de programación Python. Este lenguaje de programación es base para el desarrollo de la interfaz gráfica de usuario donde se visualizan las señales de las doce derivaciones obtenidas del sistema microcontrolado. Se gestiona asimismo, una base de datos para la evaluación en el tiempo de la información que se almacena durante una prueba. Las pruebas se realizaron con un generador de señales de electrocardiografía, calibrado y certificado para estas aplicaciones.
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Banchoff Tzancoff, Claudia. "Síntesis de Tesis: ProBots3D: programando Robots en 3D. Una herramienta libre para enseñar programación a niños y jóvenes". Revista Iberoamericana de Tecnología en Educación y Educación en Tecnología, n. 21 (10 giugno 2018): e12. http://dx.doi.org/10.24215/18509959.21.e12.
Testo completoAbstract (sommario):
La sociedad del siglo XXI requiere de ciudadanos creativos, que puedan afrontar y gobernar la tecnología cada día más presente en la vida cotidiana. Los jóvenes de hoy socializan, se comunican e interactúan mediados por las tecnologías de la información y comunicación (TIC). Por lo general, las TIC se abordan en la escuela como soporte de las restantes áreas del conocimiento, aunque es importante ahondar en el estudio de la disciplina informática en general y programación en particular.
Desde el año 2009 se trabaja en diversas estrategias desde distintos proyectos. En particular la tesista coordina un proyecto que introduce la programación en el lenguaje Python utilizando robots.
El objetivo de esta tesis es desarrollar y evaluar una propuesta de uso de la herramienta ProBots3D, en el marco de las actividades prácticas del proyecto "Programando con robots y software libre".
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Hancco Vargas, Corina, David Flores Silva, Jessica Hancco Velásquez e Alejandra Fernandez Ninahuaman. "Aplicación de árboles de decisión para un pronóstico salarial". Innovación y Software 4, n. 2 (30 settembre 2023): 153–65. http://dx.doi.org/10.48168/innosoft.s12.a112.
Testo completoAbstract (sommario):
Este artículo detalla el proceso que se realizó para el pronóstico salarial en una base de datos de un censo dado en 1996, donde se utilizó el lenguaje de programación Python, para el análisis de los datos del dataset se utilizó el servidor Google Colab para ejecutar los algoritmos en la nube, ya que el equipo considero que la velocidad de análisis de datos en Google Colab es más rápido. También se hizo uso de una de las técnicas de minería de datos para clasificar las variables usando árboles de decisión que tienen la capacidad de representar gráficamente varias soluciones alternativas con el fin de determinar los cursos/rutas de acción más efectivos para la clasificación de la obtención del sueldo de una persona.
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Reyes Campos, Jean Elias Manuel, Christian Stephano Castañeda Rodríguez, Luis Daniel Alva Luján e Alberto Carlos Mendoza de los Santos. "Sistema de reconocimiento facial para el control de accesos mediante Inteligencia Artificial". Innovación y Software 4, n. 1 (30 marzo 2023): 24–36. http://dx.doi.org/10.48168/innosoft.s11.a78.
Testo completoAbstract (sommario):
El presente artículo tiene como objetivo principal el desarrollo de un sistema que permita el reconocimiento facial de una persona para el control de accesos mediante Inteligencia Artificial. Para el desarrollo del sistema se tuvo como algoritmo Redes Neuronales Convolucionales, el cual es un modelo de reconocimiento. Así mismo se utilizó el lenguaje de programación Python y las librerías siguientes como Numpy, Os, OpenCV e Imutils para su implementación. Los resultados obtenidos según el acierto y utilizando un dataset de 450 imágenes por individuo son de un 88% aproximadamente en cuanto la predicción por persona, concluyendo que el sistema de reconocimiento es eficaz y tiene mayor eficiencia incrementando el tamaño de datasets generados por individuos.
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Ortiz Carvajal, Diana Elizabeth, e Diego Iván Sánchez Tapiero. "Interfaz de Consulta con Lenguaje Python para El Catastro de Redes de Acueducto y Alcantarillado". HAMUT'AY 8, n. 2 (30 settembre 2021): 79. http://dx.doi.org/10.21503/hamu.v8i2.2295.
Testo completoAbstract (sommario):
En Ingeniería Civil, la disposición de un apropiado catastro técnico de la infraestructura de acueducto y alcantarillado, es un instrumento esencial para la eficaz operación y el correcto mantenimiento de estas redes, con el propósito de mejorar el buen funcionamiento y optimizar los recursos de este tipo de empresas, como práctica necesaria dentro de sus planes de mejoramiento. Es por ello que se hace necesario el implementar modelos de vanguardia tecnológicos, como los que posibilita el lenguaje de programación Python, con el que se puede crear una interfaz de consulta catastral para el acceso a información catastral de manera rápida, precisa, oportuna, eficaz, ordenada y simplificada, con miras a optimizar su gestión y almacenamiento. Esto plantea el organizar, computarizar y actualizar el inventario físico de estas redes, mediante la creación de una herramienta de consulta permanente, que registre datos confiables y oportunos para la futura toma de decisiones.
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Cordero-Torres, Bernardo Patricio. "Algoritmos de Aprendizaje Supervisado para Proyección de Ventas de Camarón Ecuatoriano con Lenguaje de Programación Python". Economía y Negocios 13, n. 2 (1 dicembre 2022): 30–51. http://dx.doi.org/10.29019/eyn.v13i2.996.
Testo completoAbstract (sommario):
Esta investigación desarrolla la mejor aproximación para la proyección no lineal de las ventas de una empresa camaronera que cotiza en la bolsa de valores, en contraste con las estimaciones lineales corporativas publicadas. Se parte de la búsqueda de datos a través de un FODA de la variable de interés: precio promedio del camarón ecuatoriano, identificando las variables explicativas de precios del camarón en Estados Unidos, el cambio observado del dólar frente al yuan, exportaciones ecuatorianas, importaciones estadounidenses de camarón indio, barril de crudo WTI y el índice de precios FPI™ del salmón, esto como las variables más influyentes interpretadas por el resultado de un coeficiente de determinación ajustado de 0.807. La instrumentación del modelo econométrico evalúa los indicadores estadísticos de tres algoritmos de regresión lineal de aprendizaje supervisado predictivo en el lenguaje de programación Python, siendo Ridge el modelo con menor error cuadrático medio igual a 0.274. Basándose en supuestos a cinco años con Ridge se pronostican ventas desde 2021 a 2025, correlacionando las variables ingresos históricos de la empresa camaronera versus el precio promedio del camarón mediante interpolación polinomial. Comparando ambas líneas de tendencia resultantes se demuestra que los ingresos esperados conservan un comportamiento no lineal acorde con su desempeño histórico.
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Hidalgo Díaz, Victor Hugo. "Development of a code in python programming language to generate Ashby chart applied for materials selection". INNOVATION & DEVELOPMENT IN ENGINEERING AND APPLIED SCIENCES 1, n. 2 (3 aprile 2020): 10. http://dx.doi.org/10.53358/ideas.v1i2.351.
Testo completoAbstract (sommario):
Este estudio se centra en el desarrollo de un código de programación para generar gráficos Ashby, que se utilizan para optimizar el proceso de diseño mecánico en términos de reducción del tiempo de selección de materiales. La plataforma desarrollada se llevó a cabo utilizando el lenguaje de programación python y una base de datos compuesta por 75 tipos diferentes de materiales que se han categorizado en 7 regiones (metales, cerámicas, polímeros, elastómeros, naturales, espumas y compuestos) con sus respectivas propiedades mecánicas y térmicas ( Módulo de Young, densidad, resistencia mecánica, conductividad térmica, expansión térmica y temperatura máxima de servicio). Para realizar los gráficos Ashby, el código primero genera diagramas de burbujas en escala de logaritmo usando el rango de valores de dos propiedades deseadas, y luego, estos diagramas se agrupan en regiones a través de una envolvente que se crea usando geometría analítica. Para la validación de la plataforma y la metodología, los resultados obtenidos de los gráficos de Ashby se compararon con los gráficos proporcionados por el software CES Edupack 2017, a partir de ahí, el porcentaje de diferencias entre el modelo desarrollado y los gráficos de referencia se encontraban entre el 2,8% y el 15%. En consecuencia, los gráficos de Ashby obtenidos con el código propuesto son adecuados para su uso en la selección de material.
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Herrera Herrera, Arnoldo Abraham, Ingrid Judith Orozco Martínez e Iván Augusto Cisneros Díaz. "Área y Volúmenes de los Sólidos Platónicos". Revista Científica de FAREM-Estelí, n. 45 (27 aprile 2023): 171–90. http://dx.doi.org/10.5377/farem.v12i45.16043.
Testo completoAbstract (sommario):
Los sólidos platónicos son cinco cuerpos geométricos que comparten un conjunto de características geométricas similares. También reciben el nombre de sólidos perfectos, poliedros platónicos y de cuerpos cósmicos entre otras denominaciones. Los sólidos platónicos son poliedros regulares y convexos dentro de ellos están: tetraedro, cubo (o hexaedro), octaedro, dodecaedro e icosaedro. Este trabajo presenta las deducciones matemáticas de las fórmulas de áreas y volúmenes de los sólidos platónicos. El objetivo central es demostrar el análisis geométrico para obtener las fórmulas de áreas y volúmenes, a su vez reconocer que el estudio de las diferentes técnicas y métodos de demostración permiten aplicar el cálculo de áreas y volumen a la resolución de problemas prácticos que se presentan en diversas situaciones demostrativas de la matemática. Cabe destacar que estas formas de demostraciones están basadas en las propiedades básicas comunes de los objetos geométricos clásicos de la geometría. Por otra parte, el concepto de área y de volumen se generaliza a diversas figuras cerradas permitiendo así una mayor generalidad sobre dichos conceptos para construirse mediante otras estrategias de enseñanzas y aprendizaje. Finalmente, se realiza la programación de dichas fórmulas de áreas y volúmenes en el lenguaje de programación de alto nivel Python, utilizando el paradigma de programación funcional.
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Cardozo Rueda, Karen Shirley. "APLICACIÓN DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES PARA EL PRONÓSTICO DE PRECIOS DE CAFÉ". REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA) 1, n. 39 (19 luglio 2023): 113–17. http://dx.doi.org/10.24054/rcta.v1i39.1403.
Testo completoAbstract (sommario):
En este trabajo se aprovecha la capacidad para realizar pronósticos con modelos no lineales que poseen las redes neuronales artificiales (ANN), con información estructurada y modelos supervisados, empleándolas en la predicción de precios de café de tipo arábico. Sirviendo como apoyo a los pequeños y medianos empresarios cafeteros que cultivan este producto. Además, el modelo de pronóstico se encuentra establecido por el valor del cierre del dólar y del precio de café. También, se realiza el desarrollo teórico de los fundamentos básicos de las redes neuronales Backpropagation y ajuste de pesos, se realiza la caracterización y luego se realiza una simulación de ellas en el lenguaje de programación Python con las librerías de Numpy y Matploit. Los resultados evidencian la cantidad de aciertos que se consiguen a partir de este modelo y su desempeño en el aprendizaje en la reducción de errores
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Luna Fernández, Víctor Genaro, Esmeralda Vidal Robles, Alfredo Halam Abascal Alonso e Carla Daniela Cortes Quiroz. "Caracterización de cultivos con imágenes de VANT´S de alta resolución utilizando Teoría de Redes". EDUCATECONCIENCIA 20, n. 21 (30 dicembre 2018): 76–88. http://dx.doi.org/10.58299/edu.v20i21.89.
Testo completoAbstract (sommario):
El mapeo de la vegetación es de suma importancia en la agricultura de precisión, debido a que se relaciona directamente con la calidad y el crecimiento del cultivo. Se presenta un análisis de color a partir del uso de imágenes de alta resolución tomadas con un dron, en donde se pudo identificar la calidad del cultivo de maíz utilizando imágenes con una resolución de 1cm. x pixel en la región de Atlixco, Puebla, se utilizó la teoría de redes y el lenguaje de programación Python 2.7, y se formaron matrices de adyacencia para los colores Rojo (R), Verde (G) y azul (B). Los resultados obtenidos muestran que es posible mediante estos análisis conocer la calidad de un cultivo.
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Erazo Alfaro, Mauricio Enrique. "aproximación metodológica al estudio de los marcos reguladores de la descentralización educativa". Realidad: Revista de Ciencias Sociales y Humanidades 1, n. 157 (1 giugno 2021): 33–54. http://dx.doi.org/10.5377/realidad.v1i157.12325.
Testo completoAbstract (sommario):
El presente artículo presenta una aproximación metodológica al estudio de los marcos reguladores de la descentralización educativa, con ayuda de la teoría lingüística de Stubbs, en torno a las palabras claves y el procesamiento del lenguaje natural con el lenguaje de programación Python. El objetivo de la propuesta es presentar a través de palabras claves (keywords) la totalidad de responsabilidades que una normativa otorga a instancias en las cuales participan actores que no están ligados al Estado en las labores de la descentralización. Se propone que la estrategia metodológica permitirá visualizar panorámicamente las funciones de las instancias en estudio, facilitando su comprensión preliminar para posteriores interpretaciones. Lo anterior se pone en práctica con el estudio del documento regulador del último proyecto de descentralización educativa llevado a cabo en El Salvador, el Sistema Integrado de Escuela Inclusiva de Tiempo Pleno (SI-EITP). Realidad: Revista de Ciencias Sociales y Humanidades No. 157, 2021: 33-54.
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León León, Ryan Abraham, Melvin Jerson Rodriguez Sanchez, Geisy Camila Villegas Ponce, Laly Maribel Honorio Escobedo, Jhan Alcides Ruiz Honorio e Jimy Alexis Contreras Briceño. "Sistema de reconocimiento facial para control de seguridad en el ingreso a las empresas". INGnosis 8, n. 1 (20 giugno 2022): 43–51. http://dx.doi.org/10.18050/ingnosis.v8i1.2445.
Testo completoAbstract (sommario):
El presente trabajo de investigación consiste en el desarrollo de un sistema que con base en la detección y reconocimiento facial pueda proporcionar seguridad a las empresas de forma rápida y segura, haciendo uso de una aplicación Python, la cual permite el reconocimiento facial de los trabajadores, y así mantener la seguridad de la empresa. Tras el desarrollo del software, el ordenador procesa las imágenes y videos que están almacenadas en las librerías, las cuales son trasferidas a una detección y reconocimiento de rostro, el cual hace que se genere un código de reconocimiento facial desarrollado en el lenguaje de programación Python, el mismo que efectúa la comparación con los rostros almacenados en la base de datos, para finalmente producir un comando de aceptación en donde nos afirma si la usuario detectado se encuentra en la base de datos o no. Los resultados obtenidos, concluimos que se consiguió un diseño funcional, el cual hace un buen uso de la tecnología empleada, dicho diseño permitió identificar eficazmente a cada uno de los usuarios con los que se trabajó en la presente investigación, podemos finalizar diciendo que este sistema puede ser implementado en las empresas y en diversas aplicaciones.
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Luna Bravo, Bryan Darwin, e Luis Emilio Carranza Quispe. "Reconocimiento de la presencia de sars-cov-2 en pulmones a través de imágenes de radiodiagnóstico haciendo uso de Machine Learning con Python". LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades 4, n. 1 (31 gennaio 2023): 587–605. http://dx.doi.org/10.56712/latam.v4i1.296.
Testo completoAbstract (sommario):
El objetivo de este trabajo utilizar Machine Learning (ML), para reconocimiento de SARS-CoV-2, mediante imágenes médicas adquiridas por tomografía computarizada de la región del tórax en formato DICOM, a partir de un tomógrafo Siemens somatom de 2 cortes y un data set en la nube, que posteriormente fueron transformadas a imágenes “png”. El sistema de reconocimiento fue construido mediante el lenguaje de programación “Python”, haciendo uso de librerías de código abierto, tanto como para Machine Learning siendo esta “TensorFlow”, para el manejo de archivos DICOM se hizo uso de “Pydicom” y para imágenes “Open CV”. Las imágenes se importaron a una red neuronal convolucional pre entrenada adaptándola al tipo de clasificación multiclase del proyecto, aplicando técnicas de aumento de datos (Data Augmentation), decaimientos exponenciales de parámetros de la red neuronal como el Learning Rate, entrenando la red neuronal convolucional, optimizando los parámetros adecuados para su correcto funcionamiento de reconocimiento, posteriormente se desarrolló una interfaz web mediante la librería “Streamlit” para el manejo y la aplicabilidad del modelo siendo de uso dinámico para el usuario siendo multiplataforma. Se obtuvieron resultados cuantitativos que permitieron reflejar la eficacia del modelo con una eficacia del 88% para detectar COVID-19. Se recomienda la instalación previa de librerías de Python para el correcto funcionamiento del sistema de reconocimiento.
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Vargas-Perea, Heiner Alexander, Robinson Rocha-Gonzalez, Mónica Andrea Botero-Londoño, Alexander Sepúlveda-Sepúlveda e Clara Lilia Calderón Triana. "Herramienta de software para determinar constantes ópticas en celdas solares tipo película delgada". DYNA 85, n. 206 (1 luglio 2018): 321–28. http://dx.doi.org/10.15446/dyna.v85n206.70003.
Testo completoAbstract (sommario):
En este trabajo se desarrolló una herramienta de software que permite determinar las propiedades ópticas de materiales semiconductores, esta herramienta es de utilidad para investigadores que trabajan en la caracterización de películas delgadas semiconductoras. El software calcula las constantes ópticas: índice de refracción (n), coeficiente de absorción (α) y brecha de energía prohibida (Gap), además del espesor aproximado de la película; con el programa desarrollado se calcularon las constantes ópticas de películas delgadas de ZnS, SnS:Bi y SnS2:Bi, que son usadas como capas buffer y absorbentes en celdas solares, en este trabajo se presentan los resultados obtenidos con una película de SnS2:Bi. El software fue creado en el lenguaje de programación Python dentro de una interfaz sencilla inglés-español y para desarrollarlo se tuvo en cuenta el método propuesto por Swanepoel, el cual toma como base el espectro de transmitancia experimental del material semiconductor.
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Altamirano-Cárdenas, Adrian Israel, e Fernando Andrés Lucero-Calvache. "Predicción de Producción de Fluidos empleando Machine Learning en T Inferior del Campo Sacha". FIGEMPA: Investigación y Desarrollo 16, n. 2 (11 luglio 2023): 70–78. http://dx.doi.org/10.29166/revfig.v16i2.4542.
Testo completoAbstract (sommario):
El presente estudio tiene por objeto predecir la producción de fluidos de los pozos perforados durante el año 2021 en la arenisca T inferior en el campo Sacha. Se tomó en cuenta la información petrofísica y de fluidos para la construcción del modelo a partir de un pozo tipo mediante el software comercial el cual proporciona el análisis del comportamiento de pozos. Paralelamente mediante el lenguaje de programación Python a través de Machine Learning se desarrolló dos algoritmos: uno basado en los datos de presión de entrada (PIP) de la bomba electrosumergible (BES), y otro con datos PIP y salinidad del agua de formación del reservorio. La predicción de producción de fluidos respecto a la producción real obtuvo un error de 2% con el software comercial mientras que en las dos simulaciones a través de Python se obtuvo 10% y 0.5% de error respectivamente. Para el caso de la predicción de producción de gas el valor real es de 0.07 MMSCFD mientras que el obtenido mediante la simulación con el software comercial es de 0.41 MMSCFD. Para el caso de la primera y segunda simulación con Python se obtuvo una mejor aproximación de 0.11 MMSCFD y 0.10 MMSCFD respectivamente. El incremento de variables en Python permite la reducción del porcentaje de error e incrementa el ajuste de la predicción de producción de fluidos y gas, en este caso la PIP de la BES y salinidad de agua de formación.
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Gallo, Angel, Fabián Pérez e Diego Salinas. "Minería de Datos y Proyección a Corto Plazo de la Demanda de Potencia en el Sistema Eléctrico Ecuatoriano". Revista Técnica "energía" 18, n. 1 (29 luglio 2021): 72–85. http://dx.doi.org/10.37116/revistaenergia.v18.n1.2021.461.
Testo completoAbstract (sommario):
En este artículo se presenta una herramienta computacional elaborada en lenguaje de programación Python para minería de datos y proyección a corto plazo de la demanda de potencia eléctrica del Sistema Nacional Interconectado (SNI), utilizando el enfoque predictivo del algoritmo de aprendizaje automático Random Forest.
La implementación de la función Hyperopt para definir los principales hiperparámetros del algoritmo Random Forest junto con la aplicación de la ingeniería de características permiten ajustar un modelo adecuado de aprendizaje automático para las series de datos. Dicho algoritmo es implementado en tareas de mitigación de valores faltantes y valores atípicos para estructurar bases de datos completos y libres de desviaciones.
El procedimiento para minería de datos y proyección de demanda muestra la confiabilidad y versatilidad de utilizar la herramienta computacional obteniendo resultados relevantes, como la disminución de anomalías en las series de datos para mejorar la precisión en las curvas de demanda eléctrica proyectadas.
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Peixoto, João Alvarez, André Borin Soares e Ramon Simeone Fagundes. "Funcionalidades das plataformas de sistema multiagentes JADE e PADE em aplicações de manufatura industrial". Revista Eletrônica Científica da UERGS 8, n. 1 (30 aprile 2022): 32–42. http://dx.doi.org/10.21674/2448-0479.81.32-42.
Testo completoAbstract (sommario):
Resumo
O uso de sistemas multiagentes vem surgindo como uma solução para proporcionar o autogerenciamento no fluxo produtivo da indústria, sem a necessidade da interferência humana. Atualmente, a alternativa funcional melhor documentada para esta finalidade é a plataforma JADE (Java Agent DEvelopment Framework), o que implica no uso da linguagem de programação Java. Este trabalho tem como objetivo investigar uma nova alternativa a esta plataforma, utilizando a plataforma PADE (Python Agent DEvelopment Framework) para programar um sistema multiagentes dedicado à manufatura industrial. A partir de uma planta industrial simulada, foram executadas simulações com o uso deste sistema para o controle das máquinas usadas na produção de um produto que necessitava de uma montagem multiprocessos. Os resultados apresentaram que a plataforma PADE, mesmo sendo mais nova que a já consolidada JADE, demonstra ser um framework promissor, impulsionada pelo uso da linguagem de programação Python, em ascensão no meio computacional. Ter os resultados comparativos entre as duas plataformas em métricas distintas agrega valor quando da escolha de quais sistemas e qual linguagem utilizar a partir das métricas que o usuário necessitar.
Palavras-Chaves: Sistema multiagente; PADE; JADE; indústria 4.0; sistema auto-organizável.
Abstract
Features of the JADE and PADE multi-agent system platforms in industrial manufacturing applications.
The use of multi-agent systems has emerged as a solution to provide self-management in the industry's production flow, without the need for human interference. Currently, the best documented functional alternative for this purpose is the JADE platform (Java Agent DEvelopment Framework), which implies the use of the Java programming language. This work aims to investigate a new alternative to this platform, using the PADE platform (Python Agent DEvelopment Framework) to program a multi-agent system dedicated to industrial manufacturing. From a simulated industrial plant, simulations were performed with the use of this system to control the machines used in the manufacturing of a product, which required a multi-process assembly. The results showed the PADE platform, even though it is newer than the one already consolidated that JADE, proves to be a promising framework, driven by the use of the Python programming language, on the rise in the computing environment. Having the comparative results between the two platforms in different metrics adds value when choosing which systems and which language to use, based on the metrics that the user needs.
Keywords: Multiagent system; PADE; JADE; industry 4.0; self-organizing system.
Resumen
Características de las plataformas de sistemas multiagente JADE y PADE en aplicaciones de fabricación industrial
El uso de sistemas multiagente ha surgido como una solución para proporcionar la autogestión en el flujo de producción de la industria, sin la necesidad de interferencia humana. Actualmente, la alternativa funcional mejor documentada para este propósito es la plataforma JADE (Java Agent DEvelopment Framework), que implica el uso del lenguaje de programación Java. Este trabajo tiene como objetivo investigar una nueva alternativa a esta plataforma, utilizando la plataforma PADE (Python Agent DEvelopment Framework) para programar un sistema multiagente dedicado a la fabricación industrial. A partir de una planta industrial simulada, se realizaron simulaciones con el uso de este sistema para el control de las máquinas utilizadas en la producción de un producto, que requería un ensamblaje multiprocesos. Los resultados evidenciaron que la plataforma PADE, aunque es más nueva que la ya consolidada que JADE, demuestra ser un framework promisor, impulsado por el uso del lenguaje de programación Python, en auge en el entorno computacional. Tener los resultados comparativos entre las dos plataformas en métricas diferentes agrega valor a la hora de elegir qué sistemas y qué lenguaje utilizar, en base a las métricas que el usuario necesitar.
Palabras clave: Sistema multiagente; PADE; JADE; industria 4.0; sistema de autoorganización.
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Camacho Lozada, Kyara Mayte Cielo, Gerardo Matias Calizaya Álvarez, Atilio Rodolfo Buendía Giribaldi e Rafael Edgardo Carlos Reyes. "Figuras sonoras de Chladni para el desarrollo del pensamiento abstracto en niños de 5 años". FitoVida 2, n. 2 (19 dicembre 2023): 34–42. http://dx.doi.org/10.56275/fitovida.v2i2.26.
Testo completoAbstract (sommario):
Este estudio investigó el impacto de las figuras sonoras de Chladni en el desarrollo del pensamiento abstracto en niños de 5 años, empleando una metodología experimental que combinó sesiones prácticas y tecnológicas. Se llevaron a cabo sesiones interactivas en las que los niños participaron activamente en la creación de patrones geométricos mediante arena y vibraciones. Durante estas sesiones, se fomentó la observación detallada y la manipulación directa de las figuras sonoras. Además, se implementó el lenguaje de programación Python para la generación y manipulación de las figuras de Chladni, así como para la modulación de frecuencias. La integración de la tecnología permitió una experiencia más dinámica y personalizada, adaptándose a las necesidades individuales de los niños y facilitando la experimentación con diferentes configuraciones de ondas y frecuencias. Los resultados destacaron un progreso significativo en las habilidades de pensamiento abstracto de los niños, evidenciado por su capacidad para identificar y analizar patrones complejos, así como establecer conexiones con conceptos abstractos como las ondas y las frecuencias. Estos hallazgos respaldan la efectividad de las figuras sonoras de Chladni y subrayan la utilidad del enfoque tecnológico, especialmente el uso de Python y Matlab, como una herramienta pedagógica innovadora para complementar el desarrollo cognitivo en la primera infancia.
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Aguilar, R. M., J. M. Torres e C. A. Martín. "Aprendizaje Automático en la Identificación de Sistemas. Un Caso de Estudio en la Predicción de la Generación Eléctrica de un Parque Eólico". Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial 16, n. 1 (13 dicembre 2018): 114. http://dx.doi.org/10.4995/riai.2018.9421.
Testo completoAbstract (sommario):
<p>Uno de los mayores desafíos tecnológicos de la actualidad es la obtención de modelos predictivos de sistemas complejos. En este artículo se propone darle valor a los datos recogidos sobre un proceso utilizándolos para la identificación del mismo mediante el empleo de algoritmos de aprendizaje automático. En concreto, se describe el desarrollo de un proyecto de determinación del modelo predictivo de un sistema, a partir de algoritmos de aprendizaje automático supervisado, usando como ejemplo el problema de determinar la generación de energía de un campo eólico. Para ello se estudian las transformaciones a realizar a los datos recogidos, la búsqueda del mejor algoritmo, cómo determinar la bondad del mismo y, finalmente, el entrenamiento y a juste del modelo seleccionado. Todo ello usando el lenguaje de programación Python, que dispone de librerías que facilitan este tipo de proyectos, y en el entorno de Jupyter Notebook para realiza el proyecto y divulgar los resultados.</p>
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Batista-Mendoza, Gloris, Edwin Juvenal Cedeño Herrera e Gloris Cedeño-Batista. "Machine learning aplicado al análisis de un set de datos de parámetros ambientales en galpones de pollos de engorde". Visión Antataura 7, n. 2 (29 dicembre 2023): 121–46. http://dx.doi.org/10.48204/j.vian.v7n2.a4566.
Testo completoAbstract (sommario):
Este artículo trata sobre el desarrollo de un modelo de Machine Learning aplicado a un conjunto de datos recopilados en una granja avícola. Su objetivo es obtener un modelo predictivo basado en variables ambientales para anticipar eventos futuros. Este modelo predictivo busca optimizar decisiones relacionadas con el bienestar ambiental de las aves y reducir costos de producción en proyectos avícolas. Para esta investigación, se obtuvo el set de datos del sistema "Smart Poultry Farm" como guía del desarrollo, se utilizó la metodología SEMMA y el lenguaje de programación Python en el entorno IDE Google Colaboratory. El modelo se construyó mediante el algoritmo de regresión logística binomial en el contexto de aprendizaje supervisado. La evaluación del modelo predictivo incluyó la matriz de confusión y métricas como: el Índice General de Calidad, Precisión, Sensibilidad, Especificidad y F1-Score. Se aplicaron distintos escenarios para anticipar la activación/desactivación de los ventiladores del galpón, en función de los parámetros ambientales: humedad, temperatura e índice de calor.