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Análisis de Ciencia de Datos mediante técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) en el contexto de el sector energético
(2022-10-13)
Flores Prieto, Carlos
;
Molina Torres, Lucía
;
Rivera Herrera, Emilio
;
Díaz Castillo, Paula
;
González Herrera, Julián
Se examina el estado actual de Ciencia de Datos a partir de un análisis de series temporales, considerando las particularidades de la era post-pandemia. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.
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Análisis de Ingeniería de Software mediante técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) en el contexto de el contexto latinoamericano
(2022-02-01)
Díaz Castillo, Paula
La presente investigación aborda Ingeniería de Software desde un enfoque de innovación abierta, con el objetivo de generar conocimiento aplicable a el sector público. Se discuten las implicaciones prácticas y teóricas de los hallazgos.
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Evaluación de estrategias de Inteligencia Artificial en ecosistemas urbanos inteligentes
(2024-02-13)
Díaz Castillo, Paula
;
Jiménez Restrepo, Juliana
;
Mendoza Mendoza, Santiago
;
Pérez Rojas, Juliana
;
Ríos Ortiz, Fernanda
La presente investigación aborda Inteligencia Artificial desde simulaciones computacionales, con el objetivo de generar conocimiento aplicable a el sector público. Se discuten las implicaciones prácticas y teóricas de los hallazgos.
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Ingeniería Civil Estructural en entornos urbanos: metodologías participativas
(2023-05-10)
Nieto Guzmán, Julián
;
Díaz Castillo, Paula
;
Aguilar Ortiz, Paula
;
Aguilar Herrera, Camila
La presente investigación aborda Ingeniería Civil Estructural desde un estudio de caso comparativo, con el objetivo de generar conocimiento aplicable a el ámbito digital. Se discuten las implicaciones prácticas y teóricas de los hallazgos.
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Hacia un modelo integral de Antropología Cultural para el sector energético
(2025-03-19)
García Cruz, Nicolás
;
Morales Reyes, Rodrigo
;
Díaz Castillo, Paula
;
Cruz Castro, Ricardo
Este trabajo presenta un análisis de Antropología Cultural utilizando un modelo de inteligencia artificial, con especial énfasis en su aplicación en el contexto latinoamericano. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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Evaluación de estrategias de Ciencia de Datos en comunidades indígenas
(2023-06-18)
Castro Salazar, Sofía
;
Castillo Aguilar, María
;
Díaz Castillo, Paula
;
Ríos Molina, Laura
;
Vega Díaz, Paula
La presente investigación aborda Ciencia de Datos desde simulaciones computacionales, con el objetivo de generar conocimiento aplicable a el sector energético. Se discuten las implicaciones prácticas y teóricas de los hallazgos.
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Propuesta metodológica para el fortalecimiento de Energías Renovables en instituciones de educación superior
(2024-10-12)
Díaz Castillo, Paula
;
Cruz López, Alejandro
Este trabajo presenta un análisis de Energías Renovables utilizando un análisis de series temporales, con especial énfasis en su aplicación en pequeñas y medianas empresas. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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Ingeniería de Software: una perspectiva desde un diseño experimental controlado aplicada a pequeñas y medianas empresas
(2023-08-24)
Pérez Rojas, Juliana
;
Jiménez Restrepo, Juliana
;
Díaz Castillo, Paula
;
Cruz López, Alejandro
Se examina el estado actual de Ingeniería de Software a partir de simulaciones computacionales, considerando las particularidades de comunidades rurales. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.
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Análisis de Antropología Cultural mediante metodologías participativas en el contexto de el contexto latinoamericano
(2020-10-12)
Díaz Castillo, Paula
;
Ortiz Castro, Daniela
;
Nieto Castro, Carolina
Se examina el estado actual de Antropología Cultural a partir de un modelo de aprendizaje automático, considerando las particularidades de instituciones de educación superior. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.
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Diagnóstico y estrategias de intervención en Computación en la Nube para la era post-pandemia
(2025-05-19)
Rivera Fernández, Natalia
;
Díaz Castillo, Paula
;
Fernández Prieto, Alejandra
La presente investigación aborda Computación en la Nube desde un enfoque cuantitativo, con el objetivo de generar conocimiento aplicable a el sector público. Se discuten las implicaciones prácticas y teóricas de los hallazgos.

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