VI International Workshop on Computational Mathematics
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An overview about Scientometric and Assessment of the Science
Dr.C Yunwei ChenOct. 15
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Modelo computacional de analítica de datos con Power BI para la identificación de patrones delictivos contra la propiedad en la Zona 1 del Ecuador
Andrés Roberto León YacelgaOct. 15
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Análisis computacional sobre el aprendizaje de vocabulario básico de inglés para Educación General Básica Media
Luis Orlando Albarracín ZambranoOct. 15
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Modelos de simulación clínica en la enseñanza de las ciencias de la salud: una revisión sistemática
Mónica Gabriela Cháchalo SandovalOct. 15
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Metodología computacional para evaluar la motivación y la retención del conocimiento
Mónica Gabriela Cháchalo SandovalOct. 15
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Sistema inteligente de optimización y clasificación de productores agropecuarios mediante algoritmos de Aprendizaje Automático
Walter Vinicio Culque ToapantaOct. 15
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Modelo analítico y experimental para evaluar el comportamiento de nanopartículas en empastes de resina utilizados en tratamientos odontológicos
Juan Sebastián Michilena EcheverríaOct. 15
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Aplicación de la nanotecnología para la innovación en prevención, diagnóstico y tratamiento odontológico
Sol Elizabeth Altamirano PovedaOct. 15
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Modelo computacional para la evaluación del desarrollo de competencias de redacción académica en la asignatura Unidad de Integración Curricular
Jean RamosOct. 15
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Modelo computacional de apoyo a la decisión clínica para la aplicación de la técnica de Hall en pacientes pediátricos con caries en dentición decidua
Karen Gissel Guerrero TobarOct. 15
Graduada de Licenciatura en Matemática y Física en la URSS en 1987. Máster en Matemática Aplicada(2007). Defendió el Doctora en Ciencias Matemáticas en enero del 2017. Se desempeña desde el 2018 como Vicedecana de Investigación y Posgrado de la Facultad CITEC de la Universidad de las Ciencias Informáticas.Imparte docencia en la carrera de Bioinformática.Investiga ne temáticas de Álgebra aplicada la Criptografía
En este trabajo se presentó el diseño de un algoritmo heurístico híbrido entre Recocido Simulado y Búsqueda Tabú, capaz de encontrar funciones booleanas m-resistentes (m=1 o m=2) con alta no linealidad, un alto grado algebraico y que satisfacen un alto orden de Criterio de Propagación. Este algoritmo usa como solución candidata inicial una función construida algebraicamente que posee las propiedades de ser m-resistente, tener alta no linealidad y alto grado algebraico; además, el algoritmo contribuye a incluir la propiedad de un alto criterio de propagación; dirigiendo así la búsqueda a regiones del espacio con buenas propiedades. El algoritmo se mueve en el espacio de búsqueda impidiendo que las propiedades de la función booleana bajen de un umbral pre-especificado, mientras que a la vez se incluyen propiedades mediante el uso de una función de costo.