VI International Workshop on Computational Mathematics
-
Matemática Computacional para la gasificación Downdraft: modelo, simulación y optimización de biomasa
ElbisOct. 15
-
An overview about Scientometric and Assessment of the Science
Dr.C Yunwei ChenOct. 16
-
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
-
Análisis computacional sobre el aprendizaje de vocabulario básico de inglés para Educación General Básica Media
Luis Orlando Albarracín ZambranoOct. 16
-
Modelos de simulación clínica en la enseñanza de las ciencias de la salud: una revisión sistemática
Mónica Gabriela Cháchalo SandovalOct. 16
-
Metodología computacional para evaluar la motivación y la retención del conocimiento
Mónica Gabriela Cháchalo SandovalOct. 16
-
Modelo analítico y experimental para evaluar el comportamiento de nanopartículas en empastes de resina utilizados en tratamientos odontológicos
Juan Sebastián Michilena EcheverríaOct. 16
-
Aplicación de la nanotecnología para la innovación en prevención, diagnóstico y tratamiento odontológico
Sol Elizabeth Altamirano PovedaOct. 16
-
Modelo computacional para la evaluación del desarrollo de competencias de redacción académica en la asignatura Unidad de Integración Curricular
Jean RamosOct. 16
-
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. 16
Se diseñó e implementó un sistema inteligente de optimización y clasificación de productores agropecuarios mediante algoritmos de Aprendizaje Automático en una plataforma web para el GAD Municipal de Santiago de Pillaro. La investigación tuvo como objetivo desarrollar una herramienta digital que facilite la gestión eficiente de la información de los productores, mejorando la toma de decisiones y promoviendo ventajas competitivas. La intervención consistió en implementar el sistema en un estudio de caso con 35 productores agropecuarios del cantón durante un período de 12 semanas. El modelo algorítmico fue validado usando análisis estadísticos como la prueba ANOVA, que permitió evaluar las diferencias en las clasificaciones antes y después de la implementación, y métricas de rendimiento como precisión, recall y F1-score, para determinar la efectividad de los algoritmos de clasificación. Los resultados evidencian que el sistema mejoró la precisión en la clasificación de productores y facilitó la toma de decisiones, promoviendo una gestión más eficiente. Las conclusiones indican que el sistema es una herramienta efectiva que puede potenciar la gestión agrícola del cantón, optimizando recursos y procesos administrativos; además, se recomienda su integración en otras áreas responsables del manejo agrícola y sostenibilidad local para ampliar su alcance y beneficio.