VI Taller Internacional de Matemática Computacional
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Sistema de información decisional sobre la carga de entrenamiento en el control médico deportivo
Jonathan González PierasHecho
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Modelos de simulación clínica en la enseñanza de las ciencias de la salud: una revisión sistemática
Mónica Gabriela Cháchalo SandovalHecho
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Clasificación estadística supervisada para analizar el impacto del propóleo sobre las bacterias Actinomyces viscosus y Streptococcus mutans
Herman Alfredo Dávila PintoHecho
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Modelado matemático difuso para analizar los factores determinantes en la elección de servicios odontológicos privados en Ecuador
Sol Elizabeth Altamirano PovedaHecho
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Modelo predictivo basado en redes neuronales para evaluar la eficacia del láser de baja intensidad en tratamientos de ortodoncia
Verónica Viviana Benavides MorilloHecho
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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 EcheverríaHecho
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Modelo computacional para la evaluación del desarrollo de competencias de redacción académica en la asignatura Unidad de Integración Curricular
Jean RamosHecho
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Una visión general sobre la cienciometría y la evaluación de la ciencia
Dr.C Yunwei ChenHecho
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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 TobarHecho
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Sistema inteligente de optimización y clasificación de productores agropecuarios mediante algoritmos de Aprendizaje Automático
Walter Vinicio Culque ToapantaHecho
En los últimos años el empleo de teléfonos inteligentes para la captura de datos desde los sensores incorporados ha sido de interés en la comunidad científica, por lo generalizado de su uso facilita la obtención de este tipo de datos de forma discreta y económica; En el artículo se presenta el uso de DTW (Dinamic Time Warping) como medida de distancia para datos obtenidos durante la realización de varias actividades mientras se porta un teléfono inteligente. Para ello se desarrolló una aplicación para Android que capta los datos, los datos obtenidos desde los sensores acelerómetro y giroscopio del teléfono se procesan obteniendo una serie de tiempo x,y,z . El interés en la investigación radica en la posibilidad de emplear en la clasificación de pacientes con Parkinson en actividades cotidianas.