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Manual introductorio a Salud Pública
(2021-03-27)
Morales Reyes, Rodrigo
;
Martínez Delgado, Gabriela
;
Díaz Vargas, Gabriela
;
Mendoza Flores, Alejandro
Este trabajo presenta un análisis de Salud Pública utilizando técnicas de análisis multivariado, con especial énfasis en su aplicación en poblaciones vulnerables. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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Buenas prácticas en Patrimonio Cultural
(2024-11-18)
Martínez Delgado, Gabriela
;
Aguilar Herrera, Camila
;
Díaz Pérez, María
;
Díaz Gómez, Daniel
La presente investigación aborda Patrimonio Cultural desde técnicas de análisis multivariado, con el objetivo de generar conocimiento aplicable a comunidades rurales. Se discuten las implicaciones prácticas y teóricas de los hallazgos.
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Evaluación de estrategias de Estudios de Género en entornos urbanos
(2020-01-07)
Ríos Morales, Gabriela
;
Martínez Delgado, Gabriela
;
Pérez Rivera, Gabriel
La presente investigación aborda Estudios de Género desde un diseño experimental controlado, con el objetivo de generar conocimiento aplicable a entornos urbanos. Se discuten las implicaciones prácticas y teóricas de los hallazgos.
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Análisis de Energías Renovables mediante técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) en el contexto de el contexto latinoamericano
(2019-06-25)
Martínez Delgado, Gabriela
;
Pérez Rojas, Juliana
;
Cruz López, Alejandro
Se examina el estado actual de Energías Renovables a partir de un estudio de caso comparativo, considerando las particularidades de comunidades indígenas. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.
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Evaluación de estrategias de Inteligencia Artificial en ecosistemas urbanos inteligentes
(2022-07-27)
Aguilar Ortiz, Paula
;
Martínez Delgado, Gabriela
;
Restrepo Flores, Emilio
;
Rodríguez García, Catalina
Se examina el estado actual de Inteligencia Artificial a partir de un enfoque de innovación abierta, considerando las particularidades de entornos urbanos. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.
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Evaluación de estrategias de Inteligencia Artificial en la era post-pandemia
(2024-03-19)
Martínez Delgado, Gabriela
;
Mendoza Mendoza, Santiago
;
Nieto Salazar, Lucía
Se examina el estado actual de Inteligencia Artificial a partir de metodologías participativas, considerando las particularidades de el ámbito digital. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.
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Inteligencia Artificial en entornos urbanos: un análisis de series temporales
(2020-03-15)
Martínez Delgado, Gabriela
;
Rodríguez García, Catalina
Este trabajo presenta un análisis de Inteligencia Artificial utilizando una revisión sistemática de la literatura, con especial énfasis en su aplicación en el sector energético. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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Diagnóstico y estrategias de intervención en Energías Renovables para comunidades indígenas
(2026-04-17)
Martínez Delgado, Gabriela
;
Nieto Guzmán, Julián
;
Rodríguez García, Catalina
Se examina el estado actual de Energías Renovables a partir de técnicas de análisis multivariado, considerando las particularidades de comunidades indígenas. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.
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Propuesta metodológica para el fortalecimiento de Ingeniería de Software en pequeñas y medianas empresas
(2022-03-07)
Martínez Delgado, Gabriela
;
Pérez Rojas, Juliana
Se examina el estado actual de Ingeniería de Software a partir de simulaciones computacionales, considerando las particularidades de el ámbito digital. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.
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Impacto de Patrimonio Cultural en comunidades rurales: hallazgos desde un enfoque cuantitativo
(2026-12-17)
Delgado Salazar, Alejandro
;
Morales Vargas, Catalina
;
Martínez Delgado, Gabriela
;
Nieto Ortiz, Ricardo
;
Reyes Herrera, Sofía
Se examina el estado actual de Patrimonio Cultural a partir de un estudio de caso comparativo, considerando las particularidades de el sector público. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.

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