Utilización de la realidad aumentada para la creación de escenarios educativos

La tecnología como elemento o medio para lograr mejores aprendizajes, es una de las ventajas de las nuevas herramientas en el área de desarrollo de software y hardware. La tecnología de Realidad Aumentada se encuentra en una etapa de crecientes descubrimientos y aplicaciones, las cuales aplicadas de forma adecuada y precisa a diversas situaciones en el aula, permitirán mejorar el nivel de aprendizaje de los estudiantes; además de brindar mejoras o productos de tecnología propios. Tal es el caso del presente proyecto, el cual busca documentar herramientas de la realidad aumentada, que se puedan aplicar en el desarrollo de futuros proyectos, que contemplen la creación de escenarios educativos en realidad aumentada

Evaluación de programas públicos

El objetivo de este artículo es ahondar en los aspectos relevantes que se deben evaluar en un programa público presupuestado. Así como los aspectos conceptuales de la evaluación, tomando como referencia la aplicación del Marco Lógico como herramienta metodológica de evaluación de la estructura de los proyectos y de los programas públicos, a través de la cadena de valor público. El trabajo se fundamenta en la investigación de la literatura especializada, en el tema para el caso de los países de América Latina. Los resultados de la investigación indican que estos países han avanzado en el ámbito de la formulación, ejecución y evaluación de los planes y programas, sin embargo, en el ámbito de la evaluación los avances no son satisfactorios, específicamente en materia de seguimiento y evaluación de los programas públicos. Una de las razones que explica la situación anterior es que estos países, no disponen de una sólida base de datos que refleje los registros contables, financieros y patrimoniales de los programas y proyectos del sector público. Por tanto, un sólido sistema estadístico permitiría mejorar la información cualitativa y cuantitativa de calidad para calcular el costo de las metas de los programas y poder realizar de mejor forma el seguimiento y la evaluación física y financiera de los programas y proyectos del sector públic

Creación de un Framework de desarrollo de aplicaciones para la web con lenguaje PHP

El desarrollo de Frameworks, para desarrollo de aplicaciones en ambiente web, ha tenido un notable aumento, en los últimos años, debido a la necesidad de crear aplicaciones web y la urgencia de muchos por conseguir desarrollos con un ciclo de vida rápido, de forma que actualmente muchos desarrolladores de software requieren herramientas como un Framewok para lograr programar sus aplicaciones y dar seguimiento para siguientes versiones. El presente proyecto se plantea como una alternativa salvadoreña para el desarrollo de software, en entornos web y utilizando PHP como lenguaje de desarrollo. Esto con el propósito de facilitar el desarrollo de software web a bajos costos y el acceso a empresas pequeñas y medianas a las alternativas de código libre

Modelos de enfriamiento en recocido simulado

Se realiza una recopilación de los modelos de enfriamiento más utilizados en el algoritmo de recocido simulado. Se muestra una comparación del rendimiento de los modelos en el contexto del problema combinatorio de particionamiento de datos cuantitativos. Además, se propone un modelo empírico alternativo para acelerar el modelo geométrico, el cual es el más comúnmente utilizado en la práctica

Comparative Study: Evaluating the effects of class balancing on transformer performance in the PlantNet-300k image dataset

Image-based identification of plant specimens plays a crucial role in various fields such as agriculture, ecology, and biodiversity conservation. The growing interest in deep learning has led to remarkable advancements in image classification techniques, particularly with the utilization of convolutional neural networks (CNNs). Since 2015, in the context of the PlantCLEF (Conference and Labs of the Evaluation Forum) challenge (Joly et al. 2015), deep learning models, specifically CNNs, have consistently achieved the most impressive results in this field (Carranza-Rojas 2018). However, recent developments have introduced transformer-based models, such as ViT (Vision Transformer) (Dosovitskiy et al. 2020) and CvT (Convolutional vision Transformer) (Wu et al. 2021), as a promising alternative for image classification tasks. Transformers offer unique advantages such as capturing global context and handling long-range dependencies (Vaswani et al. 2017), which make them suitable for complex recognition tasks like plant identification.In this study, we focus on the image classification task using the PlantNet-300k dataset (Garcin et al. 2021a). The dataset consists of a large collection of 306,146 plant images representing 1,081 distinct species. These images were selected from the Pl@ntNet citizen observatory database. The dataset has two prominent characteristics that pose challenges for classification. First, there is a significant class imbalance, meaning that a small subset of species dominates the majority of the images. This imbalance creates bias and affects the accuracy of classification models. Second, many species exhibit visual similarities, making it tough, even for experts, to accurately identify them. These characteristics are referred to by the dataset authors as long-tailed distribution and high intrinsic ambiguity, respectively (Garcin et al. 2021b).In order to address the inherent challenges of the PlantNet-300k dataset, we employed a two-fold approach. Firstly, we leveraged transformer-based models to tackle the dataset's intrinsic ambiguity and effectively capture the complex visual patterns present in plant images. Secondly, we focused on mitigating the class imbalance issue through various data preprocessing techniques, specifically class balancing methods. By implementing these techniques, we aimed to ensure fair representation of all plant species in order to improve the overall performance of image classification models.Our objective is to assess the effects of data preprocessing techniques, specifically class balancing, on the classification performance of the PlantNet-300k dataset. By exploring different preprocessing methods, we addressed the class imbalance issue and through precise evaluation, conducted a comparison of the performance of transformer-based models with and without class balancing techniques. Through these efforts, our ultimate goal is to assert if these techniques allow us to achieve more accurate and reliable classification results, particularly for underrepresented species in the dataset.In our experiment, we compared the performance of two transformer-based models, ViT and CvT, using two versions of the PlantNet-300k dataset: one with class balancing and the other without class balancing. This setup results in a total of four sets of metrics for evaluation. To assess the classification performance, we utilized a wide range of commonly used metrics including recall, precision, accuracy, AUC (Area Under the Curve), ROC (Receiver Operating Characteristic), and others. These metrics provide insights into each models' ability to correctly classify plant species, identify false positives and negatives, measure overall accuracy, and assess the models' discriminatory power.By conducting this comparative study, we seek to contribute to the advancement of plant identification research by providing empirical evidence of the benefits and effectiveness of class balancing techniques in improving the performance of transformer-based models on the PlantNet-300k dataset and any other similar ones

SegNema: Nematode segmentation strategy in digital microscopy images using deep learning and shape models

Proyecto de Graduación (Maestría en Computación con énfasis en Ciencias de la Computación) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Ingeniería en Computación, 2019.Nematodes are the most numerous multicellular animals on Earth and their study has a direct impact in the improvement and development of agricultural activities. This document introduces SegNema, a strategy for the segmentation of nematodes in microscopy images where deep learning is used for classification of pixels as nematode or background, and a shape model is used to associate landmarks that describe the position of the nematode in the image. To train the segmentation model, a set of 2939 manually labeled uncompressed images of size 1024 ⇥ 768 pixels obtained from 13 di↵erent sequences of microscopy images is used. The landmarks that describe the position of the nematodes in these training images are used to adjust a model capable of representing shapes corresponding to a nematode. The disparity between the shapes of the regions classified as nematode in the segmentation stage and their possible truncated representation with the shape model is used to rule out possible erroneous classifications. The validation of this model was performed on 321 images of the microscopy sequences that were not used in the training stage. In each image used for training and validation, there is information on the position of landmarks where a single nematode is delimited although more nematodes may be present.Los nematodos son los animales pluricelulares más numerosos en la Tierra y su estudio tiene un impacto en el desarrollo de actividades agrícolas. En este documento se introduce SegNema, una estrategia para la segmentación de nematodos en imágenes de microscopia donde se utiliza aprendizaje profundo para clasificación de píxeles como nematodo o fondo, y modelos de forma para asociar hitos que describen la posición del nematodo en la imagen. Para entrenar el modelo de segmentación se usan 2939 imágenes sin comprimir etiquetadas manualmente de tamaño 1024 ⇥ 768 p´ıxeles obtenidas de 13 secuencias de imágenes de microscopia. Por otro lado, los hitos que describen la posición de los nematodos en estas imágenes de entrenamiento son utilizados para ajustar un modelo capaz de representar formas correspondientes a nematodo. La disparidad entre formas de las regiones clasificadas como nematodo en la etapa de segmentación y su posible representación truncada con el modelo de forma es usado para descartar posibles clasificaciones err´oneas. Para la validación de este modelo se usan 321 imágenes de las secuencias de microscopia que no son utilizadas en la etapa de entrenamiento. En cada imagen usada para entrenamiento y validación existe la información de la posici´on de hitos donde se delimita un único nematodo aunque otros nematodos pueden estar presentes

El algoritmo PSO aplicado al problema de particionamiento de datos cuantitativos

Este artículo muestra la aplicación del algoritmo de Enjambre de Partículas (Particle Swarm Optimization: PSO) al problema de particionamiento de datos cuantitativos. Se enfatiza particularmenteen la calibración de los parámetros de este algoritmo y el rendimiento que éste muestra en función de los valores asignados a los parámetros. Finalmente, se muestra la aplicación del algoritmo a diez tablas de datos cuantitativos. En este experimentose obtuvieron buenos resultados en términos de la convergencia del algoritmo y los tiempos de ejecución

Diseño de un sistema de aireación para mejorar la operación de las lagunas de oxidación del Cantón Playas

El sistema de tratamiento de aguas residuales del cantón Playas está constituido por dos lagunas facultativas dispuestas en paralelo, seguidas de una tercera, de maduración, cuyo efluente se descarga a un cuerpo receptor que es el río Arenas. La observación de aspectos constructivos, como la ausencia de un tratamiento preliminar, permitió establecer que el sistema antes descrito está sobrecargado, condición que está dada por la presencia exagerada de lodos, que impide la mezcla del afluente con el contenido de las lagunas. La recopilación de información, basada en resultados de análisis de laboratorio, corroboró lo antes señalado y sugiere la remoción urgente de los lodos existentes. El objetivo de este trabajo es el diseño de un sistema de aireación, cuya finalidad es optimizar la estabilidad del sistema de las lagunas de oxidación y prolongar su tiempo de vida útil. La metodología empleada se fundamenta en el cálculo de la potencia requerida, a partir de la tasa real de transferencia de oxígeno, resultado que fue adoptado, en virtud que sirvió para el cálculo de la potencia aparente, que permite determinar el consumo de energía y su costo mensual. Entre los resultados obtenidos desprende que la potencia requerida es de 255 KW, que será distribuida a través de cinco aireadores superficiales para el área de las dos lagunas facultativas; la presente propuesta constituirá una alternativa técnicamente viable para la empresa HIDROPLAYAS EP, que permitirá mejorar la sostenibilidad del servicio de saneamiento del cantón Playas.The system wastewater treatment Canton Playas is constituted by two facultative lagoons arranged in parallel, followed by a, maturation, which effluent is discharged into a receiving body which is the river sands. The observation of constructive aspects, the absence of preliminary treatment, established that the system described above is overloaded condition is given by the excessive presence of sludge, which prevents mixing of the influent to the content of the gaps. The collection of information, based on laboratory test results confirmed the above points and suggests the urgent removal of existing sludge. The aim of this work is the design of an aeration system which aims to optimize the stability of the system of oxidation ponds and prolong their useful life. The methodology is based on the calculation of the power required from the actual rate of oxygen transfer, a result which was adopted under that served to calculate the apparent power, which determines energy consumption and cost monthly. Among the results obtained has the required power is 255 KW will be distributed through five surface to the area of the two facultative lagoons, this proposal aerators will constitute a technically viable alternative for the company HIDROPLAYAS EP, which will improve sustainability of sanitation services canton Playas

Modelo de aseguramiento de la calidad en el proceso de desarrollo de software basado en los modelos de madurez de capacidades (CMMi), proceso de software para equipos (TSP) y personas (PSP)

Genera e implementa un modelo de aseguramiento de la calidad en el proceso de desarrollo de software con un enfoque orientado al factor humano; factor que es responsable de introducir y gestionar la calidad en el proceso de desarrollo de software. El modelo propuesto se basa en tres modelos “Modelos de Madurez de Capacidades Integrado, Proceso de Software para Equipos y Proceso de Software para Personas.Tesi

EFECTO DE FÓRMULA POLIHERBAL INMUNOESTIMULANTE SOBRE PARÁMETROS PRODUCTIVOS EN CONEJOS (Oryctolagus cuniculus) EN FINALIZACIÓN

La capacidad de mejorar continuamente en los sistemas de producción es de suma importancia ya que ayuda a incrementar la generación de bienes y servicios, más productos en menor tiempo, priorizando la optimización de los recursos y reduciendo costos, para así obtener ganancias sustancialmente mayores. Los parámetros productivos son las variables que ayudan a medir y anticipar la forma de comportarse de una producción, como consecuencia de esto las variables que se requiere medir y que son las más importantes en cuanto a alimentación de los animales son la conversión alimenticia, el consumo voluntario y la ganancia de peso (Castellano, 2001). En estos parámetros se ve reflejada la eficiencia del sistema de producción y puede servir como puntos de mejora continua. A partir del año 2000 se ha comenzado a intensificar la investigación y tecnificación de la alimentación animal, la adición de sustancias a la dieta de los animales sin alterar los componentes básicos de la misma ha sido una práctica bastante recurrida. Los aditivos tienen la finalidad de reflejar una mejora en los parámetros de producción y así mismo buscar un progreso económico (Castro, 2005). De vital importancia resulta crear nuevas alternativas en la alimentación animal, las dietas necesitan una adaptación constante a los recursos del productor y a la disponibilidad de sus componentes. En este caso la adición de compuestos herbales es una forma moderna de adaptación, los compuestos conservan grandes ventajas en cuanto a que los costos de producción se pueden reducir tal es el caso la fórmula poliherbal inmuno estimulante utilizada para el tratamiento de aflicciones del tracto respiratorio en animales de producción, la cual tiene su función como promotor del crecimiento, dicha mezcla herbal se conforma por Solano xanthocarpum, Hedychium spicatum, Curcuma longa, Piper longum, Ocimum sanctum, las cuales son utilizadas para mejorar el perfil inmunológico, al aumentar los niveles de inmunoglobulinas y linfocitos, contienen compuestos polifenólicos, los cuales podrían ayudan la inhibición del crecimiento de bacterias patógenas (Velázquez et al., 2018, adaptado de Ahn et al., 1991). Por otra parte contiene flavonoides y glucosinolatos, los cuales pueden modificar la función fisiológica y química del tracto digestivo, lo que llevaría a la estimulación del apetito y la ingesta de alimento, la mejora de la secreción endógena de las enzimas digestivas, la activación de la respuesta inmune y las acciones antibacterianas, antivirales, antioxidantes y antihelmínticas (Bombik et al., 2012). Por lo tanto, el objetivo de esta investigación es evaluar el efecto de la fórmula poliherbal, como promotor del crecimiento, adicionada a la dieta de conejos en finalización