VI International Workshop on Computational Mathematics
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Matemática Computacional para la gasificación Downdraft: modelo, simulación y optimización de biomasa
ElbisOct. 15
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An overview about Scientometric and Assessment of the Science
Dr.C Yunwei ChenOct. 16
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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. 16
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Análisis computacional sobre el aprendizaje de vocabulario básico de inglés para Educación General Básica Media
Luis Orlando Albarracín ZambranoOct. 16
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Modelos de simulación clínica en la enseñanza de las ciencias de la salud: una revisión sistemática
Mónica Gabriela Cháchalo SandovalOct. 16
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Metodología computacional para evaluar la motivación y la retención del conocimiento
Mónica Gabriela Cháchalo SandovalOct. 16
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Sistema inteligente de optimización y clasificación de productores agropecuarios mediante algoritmos de Aprendizaje Automático
Walter Vinicio Culque ToapantaOct. 16
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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. 16
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Aplicación de la nanotecnología para la innovación en prevención, diagnóstico y tratamiento odontológico
Sol Elizabeth Altamirano PovedaOct. 16
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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. 16
La investigación se centra en el desarrollo e implementación de un sistema de información decisional que respalda el control médico deportivo mediante la optimización de la carga de entrenamiento. El estudio destaca la construcción de un motor de inferencia que utiliza el razonamiento basado en casos, orientado a gestionar el proceso de selección, decisión, interpretación y aplicación del comportamiento que emula el razonamiento humano. Este motor procesa e interpreta reglas específicas y premisas establecidas para resolver problemas de decisión, permitiendo evaluar diversas opciones y seleccionar la alternativa más adecuada para cada situación particular. La investigación combina una exhaustiva revisión de la literatura con métodos empíricos, lo que permite validar la utilidad y eficiencia de este enfoque en contextos de control de carga física. Se enfatiza la integración tecnológica y metodológica del sistema, subrayando su capacidad para automatizar el tratamiento de la información y proporcionar soporte preciso en el proceso decisional. El enfoque metodológico se focaliza en la precisión de las reglas implementadas y en la capacidad del motor de inferencia para adaptarse a diversas condiciones y criterios específicos del entorno deportivo. En esencia, la investigación concluye que la implantación de este sistema de información con su motor de inferencia basado en razonamiento por casos representa una herramienta integral y eficaz para mejorar la toma de decisiones en el control médico deportivo, asegurando la adecuación de la carga de entrenamiento a las necesidades individuales de cada deportista.