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Группа авторов. Innovando la educación en la tecnología
Índice
Presentación
Improvisation for Technically-Oriented Peoples
1. INTRODUCTION
2. BASIC RULES OF IMPROVISATION
3. LITERATURE REVIEW
4. IMPROV EXERCISES
5. CONCLUSIONS
REFERENCES
Gamificación en la educación superior
1. INTRODUCCIÓN. 1.1 Innovación educativa para mejorar el proceso enseñanza-aprendizaje
1.2 Gamificación en la enseñanza de las matemáticas en la educación superior
2. METODOLOGÍA
3. RESULTADOS
4. CONCLUSIONES
REFERENCIAS
What Can Innovation in Engineering Education Do for You as a Student and What can You Do as a Student for Innovation in Engineering Education?
1. INTRODUCTION
2. SOME TRENDS ON DATA-DRIVEN INNOVATION IN ENGINEERING EDUCATION
3. SOME RISKS OF DATA-DRIVEN INNOVATION IN ENGINEERING EDUCATION
4. CONCLUSIONS
REFERENCES
Building Blocks for Powerful Ideas: Designing a Programming Language to Teach the Beauty and Joy of Computing
1. INTRODUCTION
2. A CHALLENGE
3. IN THIS TALK
Análisis de sentimientos de noticias escritas usando un modelo basado en la red neuronal long short-term memory para determinar si las noticias positivas mejoran el estado de ánimo de las personas
1. INTRODUCCIÓN
2. METODOLOGÍA. 2.1 Recolección y preparación de noticias
2.2 Desarrollo del modelo
2.3 Algoritmo de optimización
2.4 Impacto de las noticias positivas
3. RESULTADOS. 3.1 Validación del modelo LSTM
1) Naive Bayes
2) Red neuronal recurrente RNN
3.2 Procedimiento experimental. Test PANAS
4. CONCLUSIONES
5. TRABAJOS FUTUROS
REFERENCIAS
Modelo de selección de plataforma educativa virtual con mapas cognitivos difusos (FCM)
1. INTRODUCCIÓN
2. METODOLOGÍA
3. RESULTADOS
4. CONCLUSIONES
REFERENCIAS
Evaluación de un sistema de búsqueda de rutas de evacuación eficientes de un establecimiento usando el algoritmo D estrella (D*)
1. INTRODUCCIÓN
2. ESTADO DEL ARTE
2.1 Aplicaciones de sistemas de evacuación en diferentes entornos. 2.1.1 Koo, Kim, Kim y Christensen (2013)
2.1.2 Hridi, Das, Anjum y Das, 2016
2.2 Investigaciones que emplean algoritmos de caminos más cortos más conocidos. 2.2.1 Pelechano y Badler (2006)
2.3 Investigaciones que toman en cuenta el comportamiento de los evacuados. 2.3.1 Iizuka y Iizuka (2015)
3. ANTECEDENTES
4. METODOLOGÍA
4.1 Proceso de generar un establecimiento en un entorno virtual
4.2 Proceso de implementar el algoritmo de búsqueda D*
4.3 Proceso de generar obstáculos dinámicos en tiempo real
4.4 Simular el recorrido de una persona virtual
4.5 Presentar y evaluar los resultados generados por el algoritmo
5. RESULTADOS
6. DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS
6.1 Primer escenario
6.2 Segundo escenario
6.3 Tercer escenario
7. CONCLUSIONES
REFERENCIAS
Detección de intrusiones basada en modelado de red resistente a evasión por técnicas de imitación
1. INTRODUCCIÓN
2. ESTADO DEL ARTE. 2.1 Detección de intrusiones basado en carga útil
2.2 Detección de malware en la carga útil
2.3 Evasión basada en imitación
3. ANÁLISIS DE CARGA ÚTIL DE TRÁFICO PARA LA DETECCIÓN DE INTRUSIONES ROBUSTO A EVASIÓN
3.1 Entrenamiento base
3.2 Refinamiento por modelos de evasión
3.3 Sistema de puntuación y detección de intrusiones
3.4 Fortalecimiento contra imitación
4. EXPERIMENTOS Y RESULTADOS. 4.1 Datasets y metodología de evaluación
4.2 Efectividad con DARPA’99
4.3 Efectividad con UCM 2011
5. CONCLUSIONES
REFERENCIAS
La estructura organizacional, el agile mindset y el gobierno de TI para la transformación digital de las empresas
1. INTRODUCCIÓN
2. METODOLOGÍA
2.1 La pirámide
2.2 Los CoE aislados, limitados y balanceados
2.3 El agile mindset como cultura
2.4 El gobierno corporativo de TI
2.5 Los cinco dominios de la transformación digital
2.5.1 Clientes
2.5.2 Competencia
2.5.3 Data
2.5.4 Innovación
2.5.5 Valor
2.6 Alineamiento en la vida real
2.7 Los agentes transformacionales
3. RESULTADOS
4. CONCLUSIONES
REFERENCIAS
Sistema de detección y clasificación de peces utilizando visión computacional
1. INTRODUCCIÓN
2. ESTADO DEL ARTE
2.1 Detección de objetos en otros campos de estudio
2.2 Reconocimiento de peces
3. METODOLOGÍA
3.1 Etapas de desarrollo de la solución
3.2 Estructura de la solución
3.3 Métodos probados
4. EXPERIMENTACIÓN
4.1 Detección del pez en la escena
4.2 Clasificación de peces
4.3 Entrenamiento de la red neuronal
5. RESULTADOS
5.1 Discusión de resultados
REFERENCIAS
Sistema para incremento de vocabulario para la comprensión lectora en primaria con ayuda de realidad aumentada
1. INTRODUCCIÓN
2. ESTADO DEL ARTE. 2.1 Comprensión lectora
2.2 Aprendizaje social
2.3 Hipertexto
2.4 Realidad aumentada
3. MARCO TEÓRICO. 3.1 Realidad aumentada
3.1.1 Tecnologías desarrolladas
3.1.2 Soporte
3.1.3 Niveles
3.2 Evaluaciones
4. METODOLOGÍA. 4.1 Etapas de solución
4.2 Métodos de investigación
4.3 Tipo de investigación
4.4 Métodos de validación
5. EXPERIMENTACIÓN. 5.1 Dispositivo a utilizar
5.2 Image target
6. DISCUSIÓN DE RESULTADOS
6.1 Resultados del grupo de control
6.2 Resultados del grupo experimental
6.3 Comparación de resultados
6.4 Validación. 6.4.1 Validación por población
6.4.2 Validación por expertos
6.5 Pruebas de complejidad. 6.5.1 Dispositivos
6.5.2 Luz
6.5.3 Batería del dispositivo
7. CONCLUSIONES
8. RECOMENDACIONES PARA TRABAJOS FUTUROS
REFERENCIAS
Metrics to Understand Future Maintenance Effort Required of a Complicated Source Code
1. INTRODUCTION
2. BACKGROUND. Complicated and Complex
Git
Static Analysis
Measurements and Metrics
3. RELATED WORK. Existing Literature
Previous Project Work
4. METHODOLOGY
5. RESULTS. Linux
Apache
MySQL
PHP
ImageMagic
6. DISCUSSION
7. RISKS TO VALIDITY
8. CONCLUSION
REFERENCES
Red neuronal convolucional para la detección de aves exóticas en peligro de extinción
1. INTRODUCCIÓN
2. ESTADO DEL ARTE. 2.1 Redes neuronales convolucionales para la detección de objetos a través de imágenes
2.1.1 Aplicación de CNN en animales
2.2 Aplicaciones móviles con CNN
3. METODOLOGÍA
3.1 Datos
4. ARQUITECTURA DE LA CNN (VGGNET16)
4.1 Fases de la implementación de la CNN
5. IMPLEMENTACIÓN. 5.1 Descripción del dataset
5.2 Data de validación y data para testing
6. RESULTADOS
6.1 Métrica utilizada para el análisis. 6.1.1 Gráfico de precisión y pérdida
6.1.2 Matriz
6.1.2.1 Interpretación de las métricas de la matriz de confusión
7. DISCUSIÓN
8. CONCLUSIÓN
REFERENCIAS
Aprender a programar sin el uso de la computadora
1. INTRODUCCIÓN
2. METODOLOGÍA
2.1 Primera parte, 16 de enero
2.2 Segunda parte, 17 de enero
3. RESULTADOS
Resultados de la encuesta de satisfacción a los grupos de interés
1. ¿Conoce los resultados del proyecto?
2. ¿El proyecto atendió a las necesidades de su población?
3. ¿Qué tan satisfecho o insatisfecho está usted con el proyecto?
4. ¿Ha recibido algún tipo de ayuda social de otra institución educativa superior?
4. CONCLUSIONES
REFERENCIAS
Propuesta de un patrón de arquitecturas de software para la interoperabilidad en dispositivos en la capa al borde de un ecosistema IoT
1. INTRODUCCIÓN. 1.1 Revisión previa
1.2 Actualidad
1.3 Propuesta de solución
2. PROPUESTA
2.1 Componentes que conforman la arquitectura
2.2 Descripción de interacción de los componentes
2.3 Diseño del file system
2.4 Escalando múltiples ecosistemas IoT mediante interoperabilidad
3. CONCLUSIONES
4. TRABAJO FUTURO
Descripción de las columnas
REFERENCIAS
Generación de reglas de asociación para productos de retail utilizando el algoritmo FP-Growth paralelo
1. INTRODUCCIÓN
2. ESTADO DEL ARTE
3. ANTECEDENTES
3.1 Algoritmos de minería de asociación
3.2 FP-Growth
4. METODOLOGÍA. 4.1 Exploración de la data
4.1.1 Distribución de productos por categoría
4.1.2 Productos más vendidos
4.1.3 Número de productos por transacción u órdenes
4.1.4 Cantidad de órdenes en el tiempo
4.2 Modelo y experimentación
5. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
6. CONCLUSIONES
REFERENCIAS
