VI Taller Internacional de Matemática Computacional
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Análisis computacional sobre el aprendizaje de vocabulario básico de inglés para Educación General Básica Media
Luis Orlando Albarracín ZambranoHecho
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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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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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Modelos de simulación clínica en la enseñanza de las ciencias de la salud: una revisión sistemática
Mónica Gabriela Cháchalo SandovalHecho
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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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Automatizado Robótico de Gestión y Observación Sensorial (A.R.G.O.S.)
Dionel Dayán Álvarez FigueredoHecho
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Análisis estadístico computacional sobre prevalencia de adherencia terapéutica en personas con hipertensión arterial
César Paúl Cervantes GarcíaHecho
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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 YacelgaHecho
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Una visión general sobre la cienciometría y la evaluación de la ciencia
Dr.C Yunwei ChenHecho
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Aplicación de modelos y herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en cirugía oral con tecnología láser: revisión bibliográfica
Kahita Paola Paca ZhingreHecho
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.