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Minería de opinión: un análisis en tiempo real de tweets para Zacatecas

César Alberto Collazos Ordóñez; Pedro Daniel Alaniz Lumbreras; Julián González Trinidad (Universidad Autónoma de Zacatecas, 2021-06-03)

La red social Twitter se ha convertido en una excelente herramienta para conocer en tiempo real las opiniones que los usuarios expresan sobre una gran variedad de temas. El análisis formal de los textos en los tweets es ...
Procesamiento de lecturas de actividad motriz para el desarrollo de un modelo de clasificación de pacientes con depresión y personas sanas.

Gamaliel Moreno Chávez; Enrique García Ceja (Universidad Autónoma de Zacatecas, 2021-06-04)

La depresión es un trastorno mental que puede volverse crónico y obstaculiza significativamente el rendimiento de la vida diaria. En su forma más grave, puede llevar al suicidio. Las mediciones de actividad motriz se han ...
Estimación de parámetros morfológicos en rocas sedimentarias usando Fourier Elíptico y Redes Neuronales

Mejía Hernández, Erik (Universidad Autónoma de Zacatecas, 2021-06-15)

Obtener un algoritmo basado en redes neuronales para medir y clasificar la forma general y redondez de las rocas sedimentarias, utilizando el espectro de Fourier Elíptico como entrada. El objetivo es tener una herramienta ...
Predicción de la demanda bioquímica de oxígeno en aguas superficiales mexicanas usando aprendizaje máquina

Guzmán Fernández, Maximiliano (Universidad Autónoma de Zacatecas, 2022-08-08)

El monitoreo de la calidad del agua superficial es insuficiente en México debido a las limitadas estaciones de monitoreo del agua. El principal parámetro de monitoreo para evaluar la calidad del agua superficial es la ...
Estudio comparativo entre arquitecturas de Redes Neuronales Convolucionales para la clasificación de lesiones gastrointestinales

Cuevas Rodríguez, Erik Orlando (Universidad Autónoma de Zacatecas, 2022-09-29)

El tracto gastrointestinal (GI) humano puede verse afectado por diferentes anomalías o lesiones que van desde pequeñas molestias hasta enfermedades altamente letales. La endoscopia es el procedimiento estándar utilizado ...
Detección De Zonas Inestables En El Macizo Rocoso Mediante Procesamiento Digital De Imágenes Y Aprendizaje Profundo En Contrapozos Robbin’s

José Ismael de la Rosa Vargas; Gustavo Adolfo Rodríguez Reveles (Universidad Autónoma de Zacatecas, 2023-01-02)

En este trabajo se propone un modelo basado en Redes Neuronales Convolucionales para identificar zonas inestables en contrapozos Robbin’s. La arquitectura utilizada es la ResNet-18 la cual fue elegida por su compromiso ...
Esquema de red neuronal artificial para tareas de identificación de locutor en entornos ruidosos y con fines forenses

Efrén González Ramírez; Gamaliel Moreno Chávez (Universidad Autónoma de Zacatecas, 2023-10-26)

La biometría es una herramienta que permite identificar y autenticar personas por medio de rasgos biológicos que son irrepetibles en cada individuo. Esta herramienta ha permitido el desarrollo de aplicaciones de software ...
Aplicación de técnicas de filtrado y adaptación de dominio en la señal de voz con fines de reconocimiento del habla en entornos con ruido

Gamaliel Moreno Chávez; Daniel Alaniz Lumbreras (Universidad Autónoma de Zacatecas, 2023-10-27)

El reconocimiento de voz en la actualidad es una tarea muy común en diversos sistemas cotidianos de usuario, sin embargo, carece de buena efectividad en entornos con ruido, como autos en movimiento, hogares con ruido ...
Detección del uso del casco en conductores de motocicleta, utilizando redes neuronales convolucionales

Antonio Martínez Torteya; Gamaliel Moreno Chávez (Universidad Autónoma de Zacatecas, 2023-11-23)

Actualmente, la motocicleta es uno de los medios de transporte preferidos por las personas para movilizarse, principalmente en países donde el ingreso monetario es medio o bajo. Aunque la motocicleta tiene varias ...
Biomarcador para la Detección de Enfermedades Cardiacas

Juan Rubén Delgado Contreras; José Guadalupe Arceo Olague (Universidad Autónoma de Zacatecas, 2023-12-01)

Las enfermedades cardiacas (EC) son trastornos que afectan el funcionamiento del corazón, siendo la principal causa de morbilidad y muerte ya que anualmente se cobran más de 17,3 millones de vidas y se estima que para 2030 ...
Uso de Metabolitos para el Desarrollo de Modelo de Aprendizaje Automático para el Diagnóstico y Predicción de Enfermedad Grave del COVID-19

Torres Pasillas, Hugo Alexis (Universidad Autónoma de Zacatecas, 2024-06-21)

El surgimiento del virus SARS-CoV 2 ha sido causante de una de las peores crisis sanitarias globales de las últimas décadas. A pesar de los distintos esfuerzos realizados por investigadores, médicos y otros sectores en ...

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