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
Una planificación eficaz del uso del suelo requiere a menudo herramientas de optimización espacial que tengan en cuenta la interacción espacial en una región de interés, especialmente cuando se abordan procesos ecológicos como el transporte de sedimentos. Este trabajo aplica el método CAMF (acrónimo de Cellular Automata-based heuristic for Minimizing Flow) para evaluar el impacto de la deforestación en la producción de sedimentos dentro de una cuenca fluvial en Manicaragua, Cuba. CAMF selecciona iterativamente los lugares en función de su contribución marginal a la producción de sedimentos, lo que permite a los responsables de la toma de decisiones identificar las zonas críticas en las que debe evitarse la deforestación para proteger los recursos hídricos, y las zonas en las que la deforestación tendría un impacto mínimo. Los resultados muestran que CAMF selecciona eficazmente las zonas de alto y bajo impacto, proporcionando una herramienta práctica para la toma de decisiones y la planificación medioambiental. Además, este estudio plantea un nuevo reto para la investigación futura: utilizar CAMF para identificar las ubicaciones óptimas para la forestación como medida compensatoria de la deforestación inevitable, garantizando la prestación continuada de servicios ecosistémicos con un uso mínimo de la tierra.