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Identificación de escritores árabes para niños utilizando atención adversarial optimizada y clasificación híbrida dinámica

El reconocimiento de escritura árabe es un dominio esencial en la investigación de visión por computadora. Sin embargo, su complejidad, la naturaleza intrincada, las variadas técnicas de escritura y el vocabulario superpuesto de los textos han resultado en una escasez de estudios publicados en este ámbito. Este artículo propone un modelo que aborda la identificación de escritores árabes para niños, en el cual se utiliza un modelo de Autoencoder Variacional con Atención Adversarial para la extracción de características y el Algoritmo de Optimización de Pelícano Binario para la reducción de características. Además, el artículo sugiere un nuevo modelo de clasificación mediante un Clasificador Híbrido de Enrutamiento Dinámico (ResNet + DenseNet). Para analizar el rendimiento del modelo propuesto, se utilizaron los conjuntos de datos QUWI y Khat. Los resultados demuestran que, para ambos conjuntos de datos, se alcanza una alta precisión del 98,8%, el resultado más alto entre todos los trabajos relevantes que describimos en el artículo. Esto sugiere que el sistema logra una alta precisión y ofrece una forma novedosa de mejorar la identificación de escritores mediante el uso de algoritmos de optimización y técnicas avanzadas de aprendizaje automático.

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Sistema web para la dinamización de la gestión de inventario y estrategias de marketing en supermercados peruanos

Frente a la demanda de enfoques innovadores en supermercados, donde la administración eficiente de inventarios y estrategias de marketing es crucial para la pertinencia y competitividad, se resalta la importancia de un sistema web respaldado por la metodología ágil Scrum. El objetivo central fue explorar la importancia de este sistema para dinamizar la gestión de inventarios y estrategias de marketing en supermercados, demostrando su capacidad para abordar desafíos actuales y ofrecer flexibilidad futura. Se implementó la metodología Scrum, con el diseño del sistema basado en tecnologías como HTML, CSS, PHP, Node.js, Laravel y SQL Server Express, garantizando un desarrollo ágil y adaptable. Los resultados incluyen roles definidos, priorización del Product Backlog, planificación y estimación mediante puntos de historia, evaluación positiva de indicadores económicos y eficiencia en pruebas de rendimiento utilizando JMETER. La discusión destaca la necesidad de alinear la elección del sistema con tácticas de sistemas de información, enfatizando la valoración de indicadores económicos y pruebas de carga y estrés. En conclusión, el sistema web respaldado por Scrum ha tenido éxito al mejorar la gestión de inventarios y estrategias de marketing, elevando la experiencia del usuario con indicadores económicos positivos y pruebas de carga eficientes.

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Avances en el uso de inteligencia artificial para la mejora del control y la detección de fraudes en organizaciones

El estudio analizó el uso de Inteligencia Artificial (IA) para la mejora del control y la detección de fraudes en organizaciones, abarcando una revisión sistemática de 59 artículos científicos publicados entre 2020 y 2023. Las tecnologías predominantes identificadas incluyen machine learning, deep learning y blockchain, que han mostrado un impacto en la mejora de la precisión en la detección de fraudes y la eficiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos. Se observó que estas tecnologías no solo optimizan los controles internos en las organizaciones, sino que también refuerzan la seguridad y transparencia de las transacciones, principalmente en los sectores financiero y empresarial. Los resultados del análisis sugieren que la adopción de estas tecnologías emergentes permite reducir los falsos positivos y mejorar la detección en tiempo real de fraudes, gracias a los algoritmos de optimización utilizados en los estudios. Sin embargo, el estudio también destacó desafíos, como la interoperabilidad entre los sistemas existentes y la capacitación del personal para manejar estas herramientas avanzadas. En conclusión, la implementación de IA y tecnologías asociadas en la detección de fraudes es una tendencia en crecimiento que proporciona soluciones avanzadas para enfrentar las amenazas actuales, aunque es necesario seguir abordando los desafíos para maximizar su impacto y efectividad a largo plazo.

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Tendencias de la investigación sobre tecnologías de gestión logística

Este artículo analiza las tendencias de la investigación sobre el uso de tecnologías en la gestión logística, un área clave para la eficiencia operativa de las organizaciones y las cadenas de suministro. El objetivo principal fue identificar los avances tecnológicos más relevantes, las fuentes con mayor producción científica y las colaboraciones internacionales que impulsan la investigación en este campo. Se empleó un enfoque bibliométrico, basado en 11522 artículos científicos extraídos de la base de datos Scopus entre 2010 y 2020, utilizando una cadena de búsqueda centrada en logística y tecnologías emergentes como Inteligencia Artificial, Big Data e Internet de las Cosas. Los documentos se analizaron utilizando la herramienta Biblioshiny para identificar tendencias y patrones. Los resultados revelan un aumento constante de la producción científica, especialmente desde 2016, destacando revistas como PLOS ONE y Sustainability (Suiza) como las principales fuentes de publicaciones. La Universidad de California lidera la producción institucional, seguida de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong. Además, términos frecuentes como "aprendizaje automático" y "minería de datos" reflejan un enfoque en técnicas de análisis de datos e inteligencia artificial en logística. El estudio concluye que la gestión logística se está transformando gracias a las innovaciones tecnológicas, y que esta área de investigación seguirá creciendo, impulsada por la colaboración internacional y la aplicación de tecnologías emergentes para optimizar la eficiencia y la sostenibilidad de los procesos logísticos.

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Desafíos y oportunidades para la transformación digital en las instituciones de educación superior de Mozambique

Este artículo surgió en un momento en el que el mundo estaba devastado por la pandemia de Covid-19, una crisis que consolidó la idea de la necesidad de una transformación digital, es decir, el cambio de un gobierno electrónico a un gobierno digital para sus administraciones públicas. Se considera que los desafíos que enfrentan las instituciones de educación superior son impulsores válidos para la profesionalización. Este artículo se basa en una investigación bibliográfica, tanto internacional como nacional, y emplea un método deductivo, así como la observación directa. Para la recolección de datos en Instituciones Públicas (IPs) y en Instituciones de Educación Superior (IES), se utilizó un cuestionario para una muestra de 50 participantes, de los cuales solo 30 respondieron: 23 en IPs y 7 en IES. En este sentido, el objetivo general fue analizar el gobierno digital respecto a la mejora del valor público, de acuerdo con los estándares internacionales. Se encontró que en las IPs no tienen acceso a internet, lo que debilita su capacidad para gestionar las TIC y empeora la idea de transformación digital. Este es un desafío para las instituciones de educación superior en la profesionalización de agentes públicos con habilidades en el mundo digital, para abordar la falta de documentos digitalizados fácilmente utilizables.

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