Repositorio Universidad Internacional Iberoamericana
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Teeth Lesion Detection Using Deep Learning and the Internet of Things Post-COVID-19
No full textWith a view of the post-COVID-19 world and probable future pandemics, this paper presents an Internet of Things (IoT)-based automated healthcare diagnosis model that employs a mixed approach using data augmentation, transfer learning, and deep learning techniques and does not require physical interaction between the patient and physician. Through a user-friendly graphic user interface and availability of suitable computing power on smart devices, the embedded artificial intelligence allows the proposed model to be effectively used by a layperson without the need for a dental expert by indicating any issues with the teeth and subsequent treatment options. The proposed method involves multiple processes, including data acquisition using IoT devices, data preprocessing, deep learning-based feature extraction, and classification through an unsupervised neural network. The dataset contains multiple periapical X-rays of five different types of lesions obtained through an IoT device mounted within the mouth guard. A pretrained AlexNet, a fast GPU implementation of a convolutional neural network (CNN), is fine-tuned using data augmentation and transfer learning and employed to extract the suitable feature set. The data augmentation avoids overtraining, whereas accuracy is improved by transfer learning. Later, support vector machine (SVM) and the K-nearest neighbors (KNN) classifiers are trained for lesion classification. It was found that the proposed automated model based on the AlexNet extraction mechanism followed by the SVM classifier achieved an accuracy of 98%, showing the effectiveness of the presented approach
Diseño de un plan de muestreo para el monitoreo de la calidad del agua de la cuenca baja del Río Alambi
No full textEl monitoreo de la calidad del agua es uno de los aspectos más importantes a la hora de intentar mantener la salud de los medios y de las personas que dependen de un determinado recurso hídrico. En este sentido el presente trabajo pretendo dar el paso inicial para el aseguramiento de la calidad del Río Alambi ubicado en la Mancomunidad del Chocó Andino, en la ciudad de Quito – Ecuador. Este paso es el planteamiento de un plan de muestreo que de las pautas para el aseguramiento de muestras representativas que luego de ser analizadas mostrarán las características más relevantes del río en mención. Con este objetivo en mente, se inició con una delimitación de la sección de subcuenca objeto de estudió, para luego realizar un mapeo de actores clave y un levantamiento de información a través de un encuesta y recorridos a lo largo del río. Esto mostró que tanto los habitantes, como la academia y los industriales tienen una influencia en la calidad de agua del río y por ende juegan un papel importante a la hora de ejecutar un plan de muestreo y en las características a tomar en cuenta en el desarrollo de éste. De estos actores se entendieron las relaciones de las personas con el cuerpo de agua, así como las actividades que desencadenan en contaminación del recurso y las consecuencias que ocasionan. Luego, con esta información se escogió el formato en que se escribió el plan de muestreo, y este fue el obtenido de la guía para el efecto descrita por Environmental Protection Agency de Estados Unidos. Con esto se desarrolló el plan de muestreo, se evaluó su alcance en la consecución de los objetivos, así como su influencia en el proyecto marco que es la red de monitoreo de la calidad, para finalmente plantear recomendaciones para su implementación y futuras investigaciones derivadas de él
Análisis del requerimiento de competencias blandas en el campo de Administración de Empresas, Marketing y Publicidad en el fortalecimiento de los currículos académicos.
No full textActualmente, las Instituciones de Educación Superior tienen un reto fundamental, el cual consiste en desarrollar las competencias blandas de forma integral para lograr el éxito profesional en los egresados de las carreras de Administración de Empresas y en Marketing y Publicidad. Las transformaciones vertiginosas que surgen en las organizaciones demandan una formación completa en donde se detecta la necesidad de que los empleados posean habilidades tales como: un pensamiento crítico y analítico, que administren su tiempo de una manera efectiva, poseer capacidad para aceptar los nuevos aprendizajes en donde puedan tomar decisiones para solucionar situaciones con el conocimiento almacenado. El objetivo de este estudio ha sido identificar las habilidades blandas de mayor demanda en las carreras de Administración de Empresas y en Marketing y Publicidad, así como el análisis de la formación universitaria en los planes de estudios y las principales competencias que se requieren en el mercado laboral. La presente investigación se llevó a cabo de manera cuantitativa y el análisis se realizó con el uso de técnicas y herramientas estadísticas. Asimismo, el diseño de la investigación fue llevada a cabo con un corte transversal, ya que no se manipularon las variables de estudio. Los resultados de esta investigación indican que actualmente no existe diferencia significativa entre el nivel de competencias blandas requerido por las empresas y el nivel demostrado por los estudiantes. Se espera que con los resultados que se obtuvieron de esta investigación se contribuya de manera positiva a concientizar a las autoridades para cambiar y evolucionar el rol de la educación de la manera tradicional a un nuevo rol en donde la formación de competencias sea considerada en los nuevos planes de estudio de una manera activa y dinámica, y permitan a los egresados desempeñarse en su trabajo de una manera efectiva y exitosa en las organizaciones
Una propuesta de gestión eficiente de comercialización de productos agropecuarios para mejorar el acceso de los consumidores de Bata-Guinea Ecuatorial
No full textGuinea Ecuatorial a pesar de tener un clima ecuatorial caracterizado por lluvias y fertilidad, ideal para el desarrollo de la agricultura, sin embargo, sus mercados están siendo abastecidos mayoritariamente por Camerún. Mientras en Bata, la segunda capital del país existe escasez de productos nacionales en los mercados, los campesinos sufren de excedentes en sus campos de producción. Éstos al optar por la venta directa se encuentran con problema de espacios físicos en los mercados y con un desorden generalizado, lo que dificulta su actividad y el acceso de los consumidores a los productos que traen. Por tanto, el objetivo de esta investigación es presentar una propuesta de gestión eficiente de comercialización de productos agropecuarios para mejorar el acceso de los consumidores de Bata. Para ello fue necesario 1) hacer una revisión bibliográfica para contextualizar la investigación; 2) Identificar las deficiencias existentes en las cadenas actuales y describir los factores que obstaculizan el fácil acceso de los consumidores mediante entrevistas a los involucrados y cuya toma de muestra se tomó por el método de muestreo no probabilístico por cuotas. Para el análisis de los datos se elaboraron indicadores estadísticos mediante Excel y Word 2010 y su validación por el coeficiente de Alfa de Cronbach. Se encontró que el campesino puede perfectamente abastecer los mercados, tiene deficiencia en la coordinación y la existencia de un vacío legal. Por tanto, la propuesta de solución es la implementación de una cadena de consumo cuyo fundamento es el grado de satisfacción del cliente y como estrategia, la concepción de una estructura que determine cada colectivo, la coordinación de su actividad, el establecimiento de una red de comunicación de espacios físicos para las ventas directas y la disposición de un instrumento legal que regule todo este proceso hasta el consumidor fina
Análisis de la incidencia de las Clases Sello en el compromiso cristiano y social en la Universidad Católica de Honduras, Campus Dios Espíritu Santo
No full textLas Clases Sello de la UNICAH, como su nombre lo indica, pretenden dejar un “sello” en la vida y los compromisos asumidos por los estudiantes, quienes presentan dificultades para asumir compromisos estables y transformadores. Hay investigaciones que proponen un cambio del currículo de dichas asignaturas, para que puedan alcanzar su cometido, otros estudios rescatan el aporte de estas asignaturas. El presente trabajo pretende analizar la incidencia de la Clases Sello de la Universidad Católica de Honduras en el compromiso cristiano y social que asumen los estudiantes. Es una investigación mixta, en lo cuantitativo se recopilaron los datos a través de un test escala Likert validado por tres expertos en el área. De los 1250 estudiantes, se aplicó el instrumento a 623 alumnos, escogidos aquellos que durante el segundo período 2022 habían matriculado una de las 8 Clases Sello ofertadas, el test constó de 25 preguntas generales y 10 específicas. Para la investigación en el área cualitativa, se realizó un grupo focal con los docentes de Clases Sello del Campus, organizadas las preguntas en 5 tópicos relacionados a las variables, para el análisis se ha utilizado el software SPSS y la triangulación de resultados con los objetivos y el contenido.Los resultados indican que: 76.1% de los estudiantes perciben que las Clase Sello son relevantes, se orientan hacia la formación integral (83.5), sus contenidos encaminan al compromiso (77.1%), igual su metodología (74.4%), fundamentadas en formación de valores (76.2%), y la ética (85.4%). Resalta el papel de los docentes en la transmisión de valores hacia el compromiso. Para un promedio general se verifica la H3: Las Clases Sello tienen una incidencia en algunos de los estudiantes de la UNICAH. Se recomienda una actualización de los currículos correspondientes
El aula invertida como estrategia innovadora en la enseñanza de las matemáticas y su impacto en el rendimiento académico en estudiantes de nivel secundario: propuesta de intervención
No full textLa innovación en el ámbito educativo mundial ha llevado a las escuelas a convertirse en espacios innovadores para satisfacer las necesidades actuales. Un modelo pedagógico innovador con gran popularidad es el aula invertida, que permite a los estudiantes adquirir el conocimiento previo fuera del aula y luego en clase trabajar en actividades prácticas y colaborativas para aplicar y profundizar su aprendizaje. En este contexto, se realizó una investigación en el Liceo Ercilia Pepín de San Francisco de Macorís, para determinar el impacto del aula invertida como estrategia innovadora en la enseñanza de las matemáticas en el rendimiento académico de los estudiantes de nivel secundario. Se utilizó un enfoque mixto y un diseño en paralelo, combinando un enfoque interpretativo y crítico (hermenéutico), con un diseño de investigación-acción práctico y una visión técnico-científica de naturaleza cualitativa; y a la vez un estudio cuasiexperimental, de naturaleza cuantitativa (enfoque empírico-positivista), para comprobar ciertas hipótesis. La muestra estuvo compuesta por dos profesores y 134 estudiantes, divididos en dos grupos intactos: uno experimental (invertido) y otro control (tradicional). Los resultados y conclusiones más relevantes incluyen una visión ampliada sobre las teorías de aprendizaje vinculadas a las TIC y la formación docente sobre su uso. También se logró una visión holística del estado actual del tema, analizando estudios sobre el aula invertida y su impacto en el rendimiento académico. La implementación del modelo representó una importante estrategia de innovación para el centro y para la enseñanza de las matemáticas, con resultados empíricos cuantitativos y pruebas estadísticas que demuestran un impacto positivo del aula invertida en el rendimiento académico de los estudiantes. Además, tanto alumnos como docentes mostraron un alto nivel de satisfacción con el modelo y una percepción muy favorable del impacto que produce en el rendimiento académico, desde un punto de vista cualitativo y cuantitativo
Enhancing Cricket Performance Analysis with Human Pose Estimation and Machine Learning
No full textCricket has a massive global following and is ranked as the second most popular sport globally, with an estimated 2.5 billion fans. Batting requires quick decisions based on ball speed, trajectory, fielder positions, etc. Recently, computer vision and machine learning techniques have gained attention as potential tools to predict cricket strokes played by batters. This study presents a cutting-edge approach to predicting batsman strokes using computer vision and machine learning. The study analyzes eight strokes: pull, cut, cover drive, straight drive, backfoot punch, on drive, flick, and sweep. The study uses the MediaPipe library to extract features from videos and several machine learning and deep learning algorithms, including random forest (RF), support vector machine, k-nearest neighbors, decision tree, linear regression, and long short-term memory to predict the strokes. The study achieves an outstanding accuracy of 99.77% using the RF algorithm, outperforming the other algorithms used in the study. The k-fold validation of the RF model is 95.0% with a standard deviation of 0.07, highlighting the potential of computer vision and machine learning techniques for predicting batsman strokes in cricket. The study’s results could help improve coaching techniques and enhance batsmen’s performance in cricket, ultimately improving the game’s overall quality
Analyzing Sentiments Regarding ChatGPT Using Novel BERT: A Machine Learning Approach
No full textChatbots are AI-powered programs designed to replicate human conversation. They are capable of performing a wide range of tasks, including answering questions, offering directions, controlling smart home thermostats, and playing music, among other functions. ChatGPT is a popular AI-based chatbot that generates meaningful responses to queries, aiding people in learning. While some individuals support ChatGPT, others view it as a disruptive tool in the field of education. Discussions about this tool can be found across different social media platforms. Analyzing the sentiment of such social media data, which comprises people’s opinions, is crucial for assessing public sentiment regarding the success and shortcomings of such tools. This study performs a sentiment analysis and topic modeling on ChatGPT-based tweets. ChatGPT-based tweets are the author’s extracted tweets from Twitter using ChatGPT hashtags, where users share their reviews and opinions about ChatGPT, providing a reference to the thoughts expressed by users in their tweets. The Latent Dirichlet Allocation (LDA) approach is employed to identify the most frequently discussed topics in relation to ChatGPT tweets. For the sentiment analysis, a deep transformer-based Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model with three dense layers of neural networks is proposed. Additionally, machine and deep learning models with fine-tuned parameters are utilized for a comparative analysis. Experimental results demonstrate the superior performance of the proposed BERT model, achieving an accuracy of 96.49%
SARSMutOnto: An Ontology for SARS-CoV-2 Lineages and Mutations
No full textMutations allow viruses to continuously evolve by changing their genetic code to adapt to the hosts they infect. It is an adaptive and evolutionary mechanism that helps viruses acquire characteristics favoring their survival and propagation. The COVID-19 pandemic declared by the WHO in March 2020 is caused by the SARS-CoV-2 virus. The non-stop adaptive mutations of this virus and the emergence of several variants over time with characteristics favoring their spread constitute one of the biggest obstacles that researchers face in controlling this pandemic. Understanding the mutation mechanism allows for the adoption of anticipatory measures and the proposal of strategies to control its propagation. In this study, we focus on the mutations of this virus, and we propose the SARSMutOnto ontology to model SARS-CoV-2 mutations reported by Pango researchers. A detailed description is given for each mutation. The genes where the mutations occur and the genomic structure of this virus are also included. The sub-lineages and the recombinant sub-lineages resulting from these mutations are additionally represented while maintaining their hierarchy. We developed a Python-based tool to automatically generate this ontology from various published Pango source files. At the end of this paper, we provide some examples of SPARQL queries that can be used to exploit this ontology. SARSMutOnto might become a ‘wet bench’ machine learning tool for predicting likely future mutations based on previous mutations
Triple-Band Notched Ultra-Wideband Microstrip MIMO Antenna with Bluetooth Band
No full textIn this paper, a novel ultra-wideband UWB antenna element with triple-band notches is proposed. The proposed UWB radiator element operates from 2.03 GHz up to 15.04 GHz with triple rejected bands at the WiMAX band (3.28–3.8 GHz), WLAN band (5.05–5.9 GHz), and X-band (7.78–8.51 GHz). In addition, the radiator supports the Bluetooth band (2.4–2.483 GHz). Three different techniques were utilized to obtain the triple-band notches. An alpha-shaped coupled line with a stub-loaded resonator (SLR) band stop filter was inserted along the main feeding line before the radiator to obtain a WiMAX band notch characteristic. Two identical U-shaped slots were etched on the proposed UWB radiator to achieve WLAN band notch characteristics with a very high degree of selectivity. Two identical metallic frames of an octagon-shaped electromagnetic band gap structure (EBG) were placed along the main feeding line to achieve the notch characteristic with X-band satellite communication with high sharpness edges. A novel UWB multiple-input multiple-output (MIMO) radiator is proposed. The proposed UWB-MIMO radiator was fabricated on FR-4 substrate material and measured. The isolation between every two adjacent ports was below −20 dB over the FCC-UWB spectrum and the Bluetooth band for the four MIMO antennas. The envelope correlation coefficient (ECC) between the proposed antennas in MIMO does not exceed 0.05. The diversity gains (DG) for all the radiators are greater than 9.98 dB