Influencia del control interno del área de caja y bancos en la rentabilidad de la empresa Aurifera Monte Carmelo Sac, Trujillo 2015

RESUMEN El presente trabajo de investigación denominado: “INFLUENCIA DEL CONTROL INTERNO DEL AREA DE CAJA Y BANCOS EN LA RENTABILIDAD DE LA EMPRESA AURIFERA MONTE CARMELO SAC, TRUJILLO 2015”. Tiene como objetivo determinar la influencia del control interno del are a de caja y bancos de la empresa Aurífera Monte Carmelo SAC sobre su rentabilidad. Para el desarrollo de la investigación se realizó un diagnóstico de la empresa Aurífera Monte Carmelo SAC en el área de caja y bancos, encontrándose muchas deficiencias y falta de conocimiento de los procedimientos regulares que debería tener dicha área. Los procedimientos ahí encontrados no van acorde a la normativa vigente que exige la administración tributaria. Es por ello que la empresa quiere optimizar sus procedimientos en el área y con ello aumentar la rentabilidad y poder llevar un adecuado control del efectivo de la empresa. Este diagnóstico permitió tener una idea más clara de las principales causas de la problemática que se está presentando en el área: no se registran apropiadamente los egresos e ingresos de caja, no se realizan arqueos de caja, los gastos no cuentan con documento sustentatorio, no se realizan conciliaciones bancarias lo cual genera saldos que no coinciden en los registros. Así como también se evaluó la rentabilidad de la empresa por medio de ratios financieros Roa y de liquides dándonos una perspectiva más amplia de la situación económica y financiera de la empresa. Finalmente se generaron una serie de recomendaciones para llevar un adecuado control y manejo del área caja y bancos.ABSTRACT The present work of investigation called “Influence of internal control of box and Banks área in the profitability of the Aurifera Monte Carmelo SAC Trujillo 2015 ”, it have objetive is to determine the influence of internal control of the box and bank área of the Aurifera Montecarmelo SAC company on its profitability for the developement of the i nvestigation a diagnosis of the Aurifera Montecarmelo SAC Company was made in the area of box and bank, findin a many deficiencies and lack of knowledge of the regular procedures that this área should have. The procedures that are found there are not in accordance with the corrent regulations required by the tax administration which is why the Company wants to optimize its procedures in the área, and there increase profitability and be able to keep an appropriate control of the cash of the Company. This diagnosis allowed to have a clearer idea of the main causes of the problem that is ocurring in the área: Expense and income are not recorded properly cash flows are not made, expenses do not have a supporting document, bank reconciliations are not carried out, which generates balances that do not coincide in the records. The profitabibitity of the Company was also evaluated fhovgh Roa ared liquids financial ratios giving us a broader perspective of the Company´s economic and financial situación. Finally a series of recommendations were generated for apropiate control and management of the área box and Banks

Semantic Segmentation of Fish and Underwater Environments Using Deep Convolutional Neural Networks and Learned Active Contours

The conservation of marine resources requires constant monitoring of the underwater environment by researchers. For this purpose, visual automated monitoring systems are of great interest, especially those that can describe the environment using semantic segmentation based on deep learning. Although they have been successfully used in several applications, such as biomedical ones, obtaining optimal results in underwater environments is still a challenge due to the heterogeneity of water and lighting conditions, and the scarcity of labeled datasets. Even more, the existing deep learning techniques oriented to semantic segmentation only provide low resolution results, lacking the enough spatial details for a high performance monitoring. To address these challenges, a combined loss function based on the active contour theory and level set methods is proposed to refine the spatial segmentation resolution and quality. To evaluate the method, a new underwater dataset with pixel annotations for three classes (fish, seafloor, and water) was created using images from publicly accessible datasets like SUIM, RockFish, and DeepFish. The performance of architectures of convolutional neural networks (CNNs), such as UNet and DeepLabV3+, trained with different loss functions (cross entropy, dice, and active contours) was compared, finding that the proposed combined loss function improved the segmentation results by around 3%, both in the metric Intercept Over Union (IoU) as in Hausdorff Distance (HD).2022-2

SHREC’20 Track:Retrieval of digital surfaces with similar geometric reliefs

International audienceThis paper presents the methods that have participated in the SHREC'20 contest on retrieval of surface patches with similar geometric reliefs and 1 the analysis of their performance over the benchmark created for this challenge. The goal of the context is to verify the possibility of retrieving 3D models only based on the reliefs that are present on their surface and to compare methods that are suitable for this task. This problem is related to many real world applications, such as the classification of cultural heritage goods or the analysis of different materials. To address this challenge, it is necessary to characterize the local "geometric pattern" information, possibly forgetting model size and bending. Seven groups participated in this contest and twenty runs were submitted for evaluation. The performances of the methods reveal that good results are achieved with a number of techniques that use different approaches

Computación Gráfica-CC49-201801

El curso de especialidad de Computación Gráfica de la carrera de Ciencias de la Computación es de carácter teórico-práctico y está dirigido a los estudiantes del quinto ciclo. El curso busca desarrollar la competencia general de Razonamiento Cuantitativo y la competencia específica de necesidad de aprendizaje de por vida acorde con el ABET Student Outcome(H). En este milenio necesitamos de profesionales que sean capaces de crear soluciones gráficas interactivas que van desde las formas creativas de presentar la información para tomar decisiones hasta el desarrollo de técnicas y métodos que posibiliten la creación de productos de entretenimiento y animación por computador. Para tal fin se abordan conceptos de transformaciones geométricas representación y modelado de sólidos modelos de sombreado renderización iluminación y animación. Así mismo se promueve la práctica de valores como la iniciativa creatividad y responsabilidad se fomenta el desarrollo de actitudes positivas frente al trabajo colaborativo y estudio auto dirigido aspectos que te servirán tanto en tu vida personal y profesional

Visión Computacional-CC82-201801

El curso de especialidad de Computación Gráfica de la carrera de Ciencias de la Computación es de carácter teórico-práctico y es electivo. El curso busca desarrollar la competencia general de manejo de la información y la competencia específica de diseño de procesos y sistemas acorde con el ABET Student Outcome(C).En este curso el alumno aplicará algoritmos avanzados de análisis de imágenes para simular el proceso de visión humano en una computadora. Durante el curso se pone énfasis en la comprensión de los conceptos subyacentes a los algoritmos de visión los cuales son generalmente de carácter formal matemático. Así mismo ponemos énfasis en la implementación computacional de estos algoritmos usando lenguajes de programación de alto nivel. Finalmente el alumno implementará una solución a un problema real poniendo a prueba los conocimientos adquiridos

Visión Computacional-CC82-201802

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Computación Gráfica-CC49-201802

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ORIGINAL ARTICLE Harris 3D: a robust extension of the Harris operator for interest point detection on 3D meshes

Abstract With the increasing amount of 3D data and the ability of capture devices to produce low-cost multimedia data, the capability to select relevant information has become an interesting research field. In 3D objects, the aim is to detect a few salient structures which can be used, instead of the whole object, for applications like object registration, retrieval, and mesh simplification. In this paper, we present an interest points detector for 3D objects based on Harris operator, which has been used with good results in computer vision applications. We propose an adaptive technique to determine the neighborhood of a vertex, over which the Harris response on that vertex is calculated. Our method is robust to several transformations, which can be seen in the high repeatability values obtained using the SHREC feature detection and description benchmark. In addition, we show that Harris 3D outperforms the results obtained by recent effective techniques such as Heat Kernel Signatures