Clasificación automática de los estados de desarrollo del arroz a partir de imágenes de RADARSAT-2

Las imágenes de radar se utilizan tanto para la identificación, como para el seguimiento del crecimiento y la medición de las superficies destinadas a los diferentes cultivos. En este trabajo, utilizamos una imagen de radar capturada por el satélite RADARSAT-2 en el mes de febrero de 2009, para implementar un sistema de clasificación automática de los estados de desarrollo del cultivo de arroz. Debido a que las imágenes presentan un ruido de moteado característico, en la primera parte del proyecto, realizamos un estudio comparativo de varios métodos propuestos en la literatura para filtrar imágenes con ruido speckle. Adicionalmente, proponemos un método original de ventana adaptativa para el filtrado y desarrollamos un filtro que combina la media, la moda y la mediana, el cual dio buenos resultados. Seguidamente implementamos tres clasificadores, el clasificador Bayesiano; el clasificador Fuzzy c-mean y el Perceptrón Multicapa, para segmentar y clasificar las imágenes filtradas. Desarrollamos un clasificador mixto utilizando los resultados de los tres clasificadores, el cual nos dio, luego de la evaluación, exactitud mayor al 94%. El sistema se implementó utilizando la librería OpenCV en una plataforma de Ubuntu. / Abstract. Radar images are used for the identification, growth control of crops and the measurement of the areas destined for crops. In this work we used a radar image captured by the RADARSAT-2 satellite in February 2009 to implement an automatic classification system for the stages of development of rice crops. Due to the characteristic speckle noise present in the images, in the first part of the project we made a comparative study of several methods that are proposed in the literature to filter images with speckle noise. Additionally we propose an original adaptive window for the filtering and we developed a filter that combines the arithmetic mean, the mode and the median which gave good results. Next we implemented three classifiers, Bayesian classifier; Fuzzy c-mean classifier and the Multilayer Perceptron classifier in order to segment and classify the filtered images. We developed a mixed classifier using the results of the three classifiers which after the evaluation gave exactness greater than 94%. This system was implemented using the OpenCV library used in an Ubuntu platform.Maestrí

Grado de eficiencia del área de servicios generales de la oficina general de administración del Ministerio del Ambiente del Perú año 2017

La presente tesis titulada “Grado de eficiencia del área de servicios generales de la oficina general de administración del Ministerio del Ambiente – 2017” pretendió determinar la percepción del grado de eficiencia del área de servicios generales de la OGA del Ministerio del Ambiente. La investigación fue de tipo básica, de enfoque cuantitativo, con un nivel de investigación descriptivo simple, diseño de investigación no experimental transversal. La población objeto del estudio fueron los trabajadores del Ministerio del Ambiente del Perú en un número de 650 colaboradores; se utilizó el muestreo de tipo probabilístico aleatorio, estableciendo una muestra de 195 individuos. Para la recolección de datos se utilizó como técnica la encuesta y como instrumento un cuestionario, con una escala de valoración tipo Likert de 5 niveles. Para determinar la confiabilidad se aplicó el coeficiente de Alfa de Cronbach cuyo valor fue de 0.872 La principal conclusión estableció que el grado de eficiencia percibido por los usuarios se situaba en una posición media – alta (96.41%) de aprobación en las tres dimensiones evaluadas. Sin embargo, es en la dimensión 2 (57.44%) relacionada a los servicios de mantenimiento y reparación donde se obtuvieron los valores más bajos y que determinaron la tendencia del estudio en general. En ella se ve claramente la incidencia de los factores internos y externos que entre otros determinan la percepción del grado de eficiencia que se puede lograr en el desarrollo de las funciones

Aviatur

Nota: Las actividades se encuentran en el documento adjuntoNota: Este documento está sujeto a la Advertencia legal y condiciones de uso sobre las bases de datos de objetos de aprendizaje.En este documento se encuentra el caso de la compañía Aviatur. La agencia ofrecía servicios como venta de tiquetes de todas las empresas aéreas del mundo, cambio de moneda, excursiones, trámite de documentos de viaje, en especial para los viajeros de negocios .Universidad EAN. Facultad de Administración, Finanzas y Ciencias Económicas. Grupo de Investigación en Gerencia de la Gran, Pequeña y Mediana Empresa - G3pyme

Inoportuna gestión logística por parte de la UE-026 DIREICAJ para garantizar el funcionamiento sostenido del SAID en la DIRCRI PNP entre los años 2020-2021

Uno de los problemas que más afecta a la sociedad es la inseguridad ciudadana esta se manifiesta través de los elevados índices de percepción de inseguridad, para revertir esa mala imagen la Policía Nacional del Perú desarrolla funciones en el campo de la prevención e investigación del delito buscando la identificación del autor para que las autoridades jurisdiccionales ejerzan potestad punitiva del estado. En ese contexto para lograr la identificación del autor de un delito la Disciplina Criminalística juega un rol importante ya que mediante la emisión de las pericias dactiloscópicas a través del Automated Fingerprint Identification System (AFIS); como las de Laboratorio y Escena del crimen van a crear certeza en el juzgador. En razón a ello el presente trabajo tiene como objetivo general Determinar las causas que ocasionaron la inoportuna gestión logística para el funcionamiento sostenido del SAID AFIS en la DIRCRI PNP, periodo 2020 -2021. Para el desarrollo del presente Trabajo de Innovación se ha utilizado el Método de Análisis de Información Cualitativa (Revisión Documental, Entrevistas). Que nos ha permitido arribar a las siguientes conclusiones: La deficiente gestión logística por parte de la UE N° 026 DIREICAJ ocasiono la falta de mantenimiento oportuno de sistema SAID AFIS, al no haberse atendido oportunamente los requerimientos de División de Identificación DIRCRI. La deficiente gestión logística de la UE 026 se evidencia por la acumulación de requerimientos de otras direcciones policiales perjudicando el funcionamiento de la DIRCRI PNP.One of the problems that most affects society is citizen insecurity, which is manifested through the high levels of perception of insecurity. To reverse this bad image, the National Police of Peru develops functions in the field of crime prevention and investigation, seeking the identification of the author so that the jurisdictional authorities exercise punitive power of the state. In this context, to achieve the identification of the perpetrator of a crime, the Criminal Discipline plays an important role, since by issuing dactyloscopic expertise through the Automated Fingerprint Identification System (AFIS); such as Laboratory and Crime Scene will create certainty in the judge. Due to this, the present work has the general objective of determining the causes that caused the untimely logistics management for the sustained operation of the SAID AFIS in the DIRCRI PNP, period 2020 -2021. For the development of this Innovation Work, the Qualitative Information Analysis Method (Documentary Review, Interviews) has been used. Which has allowed us to reach the following conclusions: The deficient logistics management by the EU No. 026 DIREICAJcaused the lack of timely maintenance of the SAID AFIS system, as the requirements of the DIRCRI Identification Division had not been met in a timely manner. The deficient logistics management of the UE 026 is evidenced by the accumulation of requirements from other police departments, impairing the operation of the DIRCRI PNP

Inoportuna gestión logística por parte de la UE-026 DIREICAJ para garantizar el funcionamiento sostenido del SAID en la DIRCRI PNP entre los años 2020-2021

Uno de los problemas que más afecta a la sociedad es la inseguridad ciudadana esta se manifiesta través de los elevados índices de percepción de inseguridad, para revertir esa mala imagen la Policía Nacional del Perú desarrolla funciones en el campo de la prevención e investigación del delito buscando la identificación del autor para que las autoridades jurisdiccionales ejerzan potestad punitiva del estado. En ese contexto para lograr la identificación del autor de un delito la Disciplina Criminalística juega un rol importante ya que mediante la emisión de las pericias dactiloscópicas a través del Automated Fingerprint Identification System (AFIS); como las de Laboratorio y Escena del crimen van a crear certeza en el juzgador. En razón a ello el presente trabajo tiene como objetivo general Determinar las causas que ocasionaron la inoportuna gestión logística para el funcionamiento sostenido del SAID AFIS en la DIRCRI PNP, periodo 2020 -2021. Para el desarrollo del presente Trabajo de Innovación se ha utilizado el Método de Análisis de Información Cualitativa (Revisión Documental, Entrevistas). Que nos ha permitido arribar a las siguientes conclusiones: La deficiente gestión logística por parte de la UE N° 026 DIREICAJ ocasiono la falta de mantenimiento oportuno de sistema SAID AFIS, al no haberse atendido oportunamente los requerimientos de División de Identificación DIRCRI. La deficiente gestión logística de la UE 026 se evidencia por la acumulación de requerimientos de otras direcciones policiales perjudicando el funcionamiento de la DIRCRI PNP.One of the problems that most affects society is citizen insecurity, which is manifested through the high levels of perception of insecurity. To reverse this bad image, the National Police of Peru develops functions in the field of crime prevention and investigation, seeking the identification of the author so that the jurisdictional authorities exercise punitive power of the state. In this context, to achieve the identification of the perpetrator of a crime, the Criminal Discipline plays an important role, since by issuing dactyloscopic expertise through the Automated Fingerprint Identification System (AFIS); such as Laboratory and Crime Scene will create certainty in the judge. Due to this, the present work has the general objective of determining the causes that caused the untimely logistics management for the sustained operation of the SAID AFIS in the DIRCRI PNP, period 2020 -2021. For the development of this Innovation Work, the Qualitative Information Analysis Method (Documentary Review, Interviews) has been used. Which has allowed us to reach the following conclusions: The deficient logistics management by the EU No. 026 DIREICAJcaused the lack of timely maintenance of the SAID AFIS system, as the requirements of the DIRCRI Identification Division had not been met in a timely manner. The deficient logistics management of the UE 026 is evidenced by the accumulation of requirements from other police departments, impairing the operation of the DIRCRI PNP

Centros de curvatura y circunferencia osculatriz de curvas en S^2

Se define los centros de curvatura de una curva en , analizando las singularidades de la función distancia esférica con respecto a una curva en ; además se estudiarán las circunferencias osculatrices de curvas en la esfera y se observará que tienen las mismas propiedades que los disco osculadores de curvas planas

Metodología para el mantenimiento predictivo de transformadores de distribución basada en aprendizaje automático

Context: In this paper, we describe a methodology set up to schedule the predictive maintenance of distribution transformers in the Department of Cauca (Colombia) by means of machine learning. Method: The proposed methodology relies on a predictive classification model that finds the minimum number of distribution transformers prone to failure. To verify this, the model was implemented and tested with real data in the Department of Cauca (Colombia). Results: It is possible to achieve an effective solution for scheduling the predictive maintenance of distribution transformers by means of machine learning. Conclusions: The proposed model is an effective tool for problems involving the scheduling of preventive maintenance scheduling problems for distribution transformers.Contexto: En este artículo describimos una metodología que se ha establecido para programar el mantenimiento predictivo de transformadores de distribución en el Departamento del Cauca (Colombia) mediante aprendizaje automático. Método: La metodología propuesta se basa en un modelo predictivo de clasificación que encuentra el número mínimo de transformadores de distribución propensos a fallar. Para verificar esto, el modelo fue implementado y probado con datos reales en el Departamento del Cauca (Colombia). Resultados: Es posible lograr una solución efectiva para programar el mantenimiento predictivo de los transformadores de distribución mediante el uso de aprendizaje automático. Conclusiones: El modelo propuesto es una herramienta eficaz para los problemas de programación del mantenimiento preventivo de los transformadores de distribución