Search

In the current digital age, Artificial Intelligence, with an emphasis on large language models, has gained prominence in various fields such as finance and tax auditing, offering greater efficiency and accuracy in accessing information. This study proposes a software architecture for a mobile application as an intelligent personal assistant in this domain, integrating semantic search and large language models to optimize responses. The methodology included a literature review and a focus on emerging technologies through a technological surveillance study, culminating in an architecture inspired by the Voice Interaction Community Group of the W3C, adapted for non-intent based models with LLM. After developing the application, corporate data was integrated, facilitating semantic searches using a dense passage retrieval scheme and integrating it with language models. The results showed increased efficiency in obtaining financial and tax information and more contextual responses, speeding up data retrieval. This indicates that such integrations can revolutionize how professionals access information. However, it is essential to address ethical, security, and privacy aspects to ensure the reliability and sustained adoption of these tools., En la actual era digital, la Inteligencia Artificial, con énfasis en grandes modelos de lenguaje, ha ganado relevancia en diversas áreas como el campo de las finanzas y revisoría fiscal, ofreciendo mayor eficiencia y precisión en el acceso a la información. Este estudio propone una arquitectura de software para una aplicación móvil como asistente personal inteligente en este dominio, integrando búsqueda semántica y grandes modelos de lenguaje grande para optimizar respuestas. La metodología incluyó revisión literaria y un enfoque en tecnologías emergentes mediante un estudio de vigilancia tecnológica, finalizando en una arquitectura propuesta por el Voice Interaction Community Group de la W3C, adaptada para modelos no basados en intenciones con LLM. Tras desarrollar la aplicación, se integraron datos corporativos, facilitando búsquedas semánticas mediante un esquema de recuperación densa de pasajes e integrándolo con modelos de lenguaje. Los resultados mostraron mayor eficiencia en la obtención de información financiera y fiscal, y respuestas más contextuales, agilizando la recuperación de datos. Esto indica que tales integraciones pueden revolucionar cómo los profesionales acceden a la información. No obstante, es vital abordar aspectos de ética, seguridad y privacidad para asegurar la confiabilidad y adopción sostenida de estas herramientas.

Telecommunications have succeeded in connecting humanity. Wikipedia (from now on Wiki) has allowed communication between people no matter Telecommunications have succeeded in connecting society. Wikipedia (from now on Wiki) has allowed communication between people no matter where they are, strengthening collaborative work. This paper presents the results of a didactic strategy based on Information and Communication Technologies (ICTs) to strengthen students’ reading and writing skills in the Systems Engineering program at the Universidad de la Costa. The problem characterized 75 students of the subjects Networks I, Networks II, Traffic Analysis, and Advanced Linux Administration, which correspond to the specific professional training area. First, the diagnosis made through a knowledge assessment showed that 75 students have “Basic or Low” performance in reading and writing skills. The research focused on two elements of competence (Comprehensive Reading and Writing). We carried out writing and reading activities using the Moodle platform’s Wiki tool. Thus, of the 70 students who participated in the research, 82.9% (58 students) of the target group showed improvement in the performance of reading and writing skills, going from the “Basic or Low” level to “High” and “Superior”; additionally, students show greater motivation, interest, concentration in activities in the area., Las telecomunicaciones han logrado conectar a la humanidad. Wikipedia (de ahora en adelante Wiki) ha permito la comunicación entre personas sin importar el lugar donde se encuentren, fortaleciendo el trabajo colaborativo. El trabajo presenta los resultados de una estrategia didáctica, basada en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TICs) para fortalecer las competencias lectoescritoras de estudiantes en el programa de Ingeniería de Sistemas en la Universidad de la Costa. El problema caracterizó a 75 estudiantes de las asignaturas Redes I, Redes II, Análisis de Tráfico, y Administración de Linux Avanzado; que corresponden al área de formación específica profesional. Primero, el diagnóstico realizado a través de una evaluación de conocimiento mostró que 75 estudiantes tienen desempeño “Básico o Bajo”, en competencias lectoescritoras. La investigación se centró en dos elementos de competencia (Lectura comprensiva y Redacción), realizamos actividades de escritura, lectura, con la herramienta Wiki sobre la plataforma Moodle. Así, de los 70 estudiantes que participaron en la investigación, el 82.9% (58 estudiantes) del grupo objetivo presentaron mejora en el desempeño de las competencias lectoescritoras, pasando del nivel “Básico o Bajo” al “Alto” y “Superior”; adicionalmente, los estudiantes muestran mayor motivación, interés, concentración en actividades del área.

Public health in Colombia suffered a severe blow in 2020 due to the global crisis generated by the Covid-19 pandemic that impacted a broad spectrum of human activities. Because pharmaceutical services are part of the health sector, they experienced a progressive increase due to the need for prevention and mitigation products. Thus, this sector requires transformations in the policies and procedures according to the public policies established by national and international entities of the health sector. The purposes of this work were to evaluate improved policies in accordance with the standards established by health regulatory entities and evaluate alternatives for the provision of the service based on technological simulation tools using the Vensim software tool. The simulations made it possible to evaluate the behavior of improved policies related to electronic billing and home service, and their performances were compared to several variables, such as the agglomeration of people, workload, and number of COVID-19 infections. The results showed greater effectiveness during the simulated hours, which helped to reduce the capacity of people in a given location and therefore, the risk of contagion that this could cause., La salud pública en Colombia sufrió un duro golpe en 2020 debido a la crisis mundial generada por la pandemia del Covid-19 que impactó un amplio espectro de actividades humanas. Debido a que los servicios farmacéuticos son parte del sector salud, experimentaron un aumento progresivo debido a la necesidad de productos de prevención y mitigación. Así, este sector requiere transformaciones en las políticas y procedimientos de acuerdo con las políticas públicas establecidas por las entidades nacionales e internacionales del sector salud. Los propósitos de este trabajo fueron evaluar políticas mejoradas de acuerdo a los estándares establecidos por los entes reguladores de salud y evaluar alternativas para la prestación del servicio con base en herramientas tecnológicas de simulación utilizando la herramienta de software Vensim. Las simulaciones permitieron evaluar el comportamiento de las pólizas mejoradas relacionadas con la facturación electrónica y el servicio a domicilio, y se comparó su desempeño con diversas variables, como la aglomeración de personas, la carga de trabajo y el número de contagios de COVID-19. Los resultados mostraron una mayor efectividad durante las horas simuladas, lo que ayudó a reducir el aforo de personas en un lugar determinado y, por lo tanto, el riesgo de contagio que esto pudiera ocasionar

One of the main problems faced by the higher education system in different countries concerns the high levels of academic dropout when studying for an undergraduate degree. The number of students who manage to complete their higher studies is not high, suggesting that a large part of them abandon their studies, mainly in the first semesters. New technologies such as machine learning have allowed the creation of software applications that help understand and solve many current problems.In the field of education, these technologies have been applied in administrative and academic processes for a long time. This article presents the design of a model that allows predicting whether a student will drop out or not. For the validation of the model, a prototype was built and several experiments were carried out with real data from an educational institution. The results obtained are promising and lay the foundations for future research in this field., Uno de los principales problemas que enfrenta el sistema de educación superior en distintos países se relaciona con los altos niveles de deserción académica al cursar una carrera de pregrado. El número de alumnos que logra culminar sus estudios superiores no es alto, evidenciando que una gran parte de éstos abandona sus estudios principalmente en los primeros semestres. Las nuevas tecnologías como el aprendizaje automático han permitido la creación de aplicaciones de software que ayudan a la comprensión y solución de muchos problemas actuales. En el campo de la educación, estas tecnologías se han aplicado en los procesos administrativos y académicos durante mucho tiempo. Este artículo presenta el diseño de un modelo que permite predecir si un estudiante desertará o no. Para la validación del modelo se construyó un prototipo y se realizaron varios experimentos con datos reales de una institución educativa. Los resultados obtenidos son prometedores y sientan las bases para futuras investigaciones en este campo.

To design a continuous simulation model based on System Dynamics to analyze reproductive parameters considering artificial insemination and reproductive policies aimed at sustainability in a dairy herd., Diseñar un modelo de simulación continúa basado en Dinámicas de Sistemas para analizar los parámetros reproductivos considerando políticas de inseminación artificial y reproductivas orientadas a la sostenibilidad en un hato lechero.

Public health in Colombia suffered a severe blow in 2020 due to the global crisis generated by the Covid-19 pandemic that impacted a broad spectrum of human activities. Because pharmaceutical services are part of the health sector, they experienced a progressive increase due to the need for prevention and mitigation products. Thus, this sector requires transformations in the policies and procedures according to the public policies established by national and international entities of the health sector. The purposes of this work were to evaluate improved policies in accordance with the standards established by health regulatory entities and evaluate alternatives for the provision of the service based on technological simulation tools using the Vensim software tool. The simulations made it possible to evaluate the behavior of improved policies related to electronic billing and home service, and their performances were compared to several variables, such as the agglomeration of people, workload, and number of COVID-19 infections. The results showed greater effectiveness during the simulated hours, which helped to reduce the capacity of people in a given location and therefore, the risk of contagion that this could cause., La salud pública en Colombia sufrió un duro golpe en 2020 debido a la crisis mundial generada por la pandemia del Covid-19 que impactó un amplio espectro de actividades humanas. Debido a que los servicios farmacéuticos son parte del sector salud, experimentaron un aumento progresivo debido a la necesidad de productos de prevención y mitigación. Así, este sector requiere transformaciones en las políticas y procedimientos de acuerdo con las políticas públicas establecidas por las entidades nacionales e internacionales del sector salud. Los propósitos de este trabajo fueron evaluar políticas mejoradas de acuerdo a los estándares establecidos por los entes reguladores de salud y evaluar alternativas para la prestación del servicio con base en herramientas tecnológicas de simulación utilizando la herramienta de software Vensim. Las simulaciones permitieron evaluar el comportamiento de las pólizas mejoradas relacionadas con la facturación electrónica y el servicio a domicilio, y se comparó su desempeño con diversas variables, como la aglomeración de personas, la carga de trabajo y el número de contagios de COVID-19. Los resultados mostraron una mayor efectividad durante las horas simuladas, lo que ayudó a reducir el aforo de personas en un lugar determinado y, por lo tanto, el riesgo de contagio que esto pudiera ocasionar

One of the main problems faced by the higher education system in different countries concerns the high levels of academic dropout when studying for an undergraduate degree. The number of students who manage to complete their higher studies is not high, suggesting that a large part of them abandon their studies, mainly in the first semesters. New technologies such as machine learning have allowed the creation of software applications that help understand and solve many current problems.In the field of education, these technologies have been applied in administrative and academic processes for a long time. This article presents the design of a model that allows predicting whether a student will drop out or not. For the validation of the model, a prototype was built and several experiments were carried out with real data from an educational institution. The results obtained are promising and lay the foundations for future research in this field., Uno de los principales problemas que enfrenta el sistema de educación superior en distintos países se relaciona con los altos niveles de deserción académica al cursar una carrera de pregrado. El número de alumnos que logra culminar sus estudios superiores no es alto, evidenciando que una gran parte de éstos abandona sus estudios principalmente en los primeros semestres. Las nuevas tecnologías como el aprendizaje automático han permitido la creación de aplicaciones de software que ayudan a la comprensión y solución de muchos problemas actuales. En el campo de la educación, estas tecnologías se han aplicado en los procesos administrativos y académicos durante mucho tiempo. Este artículo presenta el diseño de un modelo que permite predecir si un estudiante desertará o no. Para la validación del modelo se construyó un prototipo y se realizaron varios experimentos con datos reales de una institución educativa. Los resultados obtenidos son prometedores y sientan las bases para futuras investigaciones en este campo.

El inconveniente con la retórica del cliché es que se cimienta en una lógica de creencias que establece que la creencia sobre la realidad es en sí misma la realidad. Con el surgimiento masivo de medios de comunicación, la escasa presencia de rigurosidad científica en éstos y la insipiente importancia de la ética, la percepción generada sobre diferentes aspectos de la realidad, frecuentemente, corre el peligro de caer en el espectro del cliché. Lo significativo de resaltar, para mal, es que con el beneplácito de algunos que hacen ciencia, se termina implantado este tipo de retórica en aspectos propios de la ciencia.

El inconveniente con la retórica del cliché es que se cimienta en una lógica de creencias que establece que la creencia sobre la realidad es en sí misma la realidad. Con el surgimiento masivo de medios de comunicación, la escasa presencia de rigurosidad científica en éstos y la insipiente importancia de la ética, la percepción generada sobre diferentes aspectos de la realidad, frecuentemente, corre el peligro de caer en el espectro del cliché. Lo significativo de resaltar, para mal, es que con el beneplácito de algunos que hacen ciencia, se termina implantado este tipo de retórica en aspectos propios de la ciencia.

Since SARS-CoV-2 is likely to become endemic in many countries, it will require not only short-term support but also long-term support, as social distancing policies cannot be extended for long. Therefore, a technological platform for epidemiological surveillance can represent a fundamental tool. The impact of the project is essential for public health actors to design and evaluate policies aimed at the safe reactivation of social activities after social distancing policies are suspended. We also consider this software service as a basic piece in the Digital Transformation strategy, since it allows us to anticipate the behaviors and necessary resources that adapt the needs with the provision in a dynamic way, but adjusted to reality. This anticipation approach becomes a pillar in the digital strategy of any company, Administration and education center. The tool includes a mechanism based on Artificial Intelligence for data analysis in order to have a dynamic understanding of symptoms, evolution, social space-time data and the relationships between them, which will allow the relevant entities to optimize resources such as virus detection tests and positive test controls., Dado que resulta probable que el SARS-CoV-2 se vuelva endémico en muchos países, requerirá no sólo apoyo a corto plazo sino también a largo plazo, ya que las políticas de distanciamiento social no pueden extenderse por mucho tiempo. Por lo tanto, una plataforma tecnológica de vigilancia epidemiológica puede representar una herramienta fundamental. El impacto del proyecto resulta esencial para que los actores relacionados con la salud pública diseñen y evalúen políticas destinadas a la reactivación segura de las actividades sociales después de que se suspendan las políticas de distanciamiento social. Consideramos también este servicio software como una pieza básica en la estrategia de Transformación Digital, ya que permite anticipar comportamientos y recursos necesarios que amolden las necesidades con la provisión de manera dinámica, pero ajustada a la realidad. Este enfoque de anticipación se vuelve un pilar en la estrategia digital de cualquier empresa, Administración y centro de educación. La herramienta incluye un mecanismo basado en Inteligencia Artificial para el análisis de datos con el fin de tener una comprensión dinámica de los síntomas, la evolución, los datos espacio-temporales sociales y las relaciones entre ellos, lo que permitirá a las entidades relevantes optimizar recursos como las pruebas de detección de virus y controles de prueba positivo.

Since SARS-CoV-2 is likely to become endemic in many countries, it will require not only short-term support but also long-term support, as social distancing policies cannot be extended for long. Therefore, a technological platform for epidemiological surveillance can represent a fundamental tool. The impact of the project is essential for public health actors to design and evaluate policies aimed at the safe reactivation of social activities after social distancing policies are suspended. We also consider this software service as a basic piece in the Digital Transformation strategy, since it allows us to anticipate the behaviors and necessary resources that adapt the needs with the provision in a dynamic way, but adjusted to reality. This anticipation approach becomes a pillar in the digital strategy of any company, Administration and education center. The tool includes a mechanism based on Artificial Intelligence for data analysis in order to have a dynamic understanding of symptoms, evolution, social space-time data and the relationships between them, which will allow the relevant entities to optimize resources such as virus detection tests and positive test controls., Dado que resulta probable que el SARS-CoV-2 se vuelva endémico en muchos países, requerirá no sólo apoyo a corto plazo sino también a largo plazo, ya que las políticas de distanciamiento social no pueden extenderse por mucho tiempo. Por lo tanto, una plataforma tecnológica de vigilancia epidemiológica puede representar una herramienta fundamental. El impacto del proyecto resulta esencial para que los actores relacionados con la salud pública diseñen y evalúen políticas destinadas a la reactivación segura de las actividades sociales después de que se suspendan las políticas de distanciamiento social. Consideramos también este servicio software como una pieza básica en la estrategia de Transformación Digital, ya que permite anticipar comportamientos y recursos necesarios que amolden las necesidades con la provisión de manera dinámica, pero ajustada a la realidad. Este enfoque de anticipación se vuelve un pilar en la estrategia digital de cualquier empresa, Administración y centro de educación. La herramienta incluye un mecanismo basado en Inteligencia Artificial para el análisis de datos con el fin de tener una comprensión dinámica de los síntomas, la evolución, los datos espacio-temporales sociales y las relaciones entre ellos, lo que permitirá a las entidades relevantes optimizar recursos como las pruebas de detección de virus y controles de prueba positivo.

Objective: To use computational techniques for removing rain from images. This is motivated by the fact that for many computer vision systems, correctly capturing the scene is a key need, and if such systems receive images degraded by rain as input, their performance may be compromised. Methodology: We built a dataset comprised by 11000 synthetic rain images. We resized and normalized all the images, then we employed 9000 of them for training the autoencoder architecture. The autoencoder outputs a de-rained version of the image which is then lighting corrected in order to produce the final, de-rained image. Results: We determined the best autoencoder architecture was a 6-layer autoencoder. We evaluated it on the remaining 2000 images, resulting in a Mean Squared Error of 0.61 and Structural Similarity Index of 0.8493, which means a fair amount of information from the rain-degraded images was recovered. Conclusions: The results we obtained were superior to proposals based in the spatial / frequency domain reported in the literature. However, we determined that it is possible to improve on the current results if we consider the frequency domain as part of the architecture. Thus, options for future work include combining machine learning-based approaches with frequency domain-based image processing., Objetivo: Usar técnicas computacionales para eliminar lluvia en imágenes. La motivación viene dada por el hecho de que, para muchos sistemas de visión por computadora, capturar correctamente la escena es clave, y si estos sistemas reciben imágenes degradadas por lluvia como entrada, su funcionamiento puede verse comprometido. Metodología: Se creó un conjunto de datos compuesto por 11000 imágenes sintéticas de lluvia. Estas fueron redimensionadas y normalizadas, para luego utilizar 9000 de ellas como conjunto de entrenamiento en la arquitectura autoencoder. El autoencoder genera una versión sin lluvia de la imagen, la cual es pasada a una etapa de corrección de iluminación para producir la imagen final sin lluvia. Resultados: Se encontró que el mejor desempeño lo tenía el autoencoder de 6 capas. Se evaluó con las 2000 imágenes restantes, lo que resultó en un error cuadrático medio de 0,61 y un índice de similitud estructural de 0,8493, lo que significa que el modelo fue capaz de recuperar una gran cantidad de información original de las imágenes degradadas por la lluvia. Conclusiones: Los resultados obtenidos son superiores a aquellos de la literatura que se basan en el dominio espacial / frecuencial. Se determinó, sin embargo, que es posible obtener mejores resultados si se considera el dominio de la frecuencia como parte de la arquitectura, debido a las propiedades de esta. Por lo tanto, se propone como trabajo futuro combinar enfoques basados en el aprendizaje de máquina con el procesamiento de imágenes basado en el dominio de la frecuencia.

In this article, we present a development strategy for disaster risk observatories, integrating business intelligence and visual analytics. Analysis and contextualization at a global level are carried out from the perspective of policies, tools, and scientific literature in the context of disaster risk reduction. The strategy integrates the Kimball methodology for the construction of business intelligence (BI) projects and the visualization framework of Tamara Munzner to strengthen the decision-making process and make it flexible and faster, satisfying the needs of business users. Considering disaster risk management as a process allows for the identification of the starting point and the processes that follow, resulting in a quick initiation of the project lifecycle. In addition, including the visualization framework, along with the BI methodology, facilitates the development of analysis tools for solving end-user issues., En este artículo, se presenta una estrategia para el desarrollo de observatorios de riesgo de desastres, integrando inteligencia empresarial y análisis visual. El análisis y la contextualización a nivel global se llevan a cabo desde la perspectiva de políticas, herramientas y literatura científica en el contexto de la reducción del riesgo de desastres. La estrategia integra la metodología Kimball para la construcción de proyectos de inteligencia empresarial (BI) y el marco de visualización de Tamara Munzner para fortalecer el proceso de toma de decisiones y hacerlo flexible y más rápido, satisfaciendo las necesidades de los usuarios empresariales. Considerar la gestión del riesgo de desastres como un proceso permite la identificación del punto de partida y los procesos que siguen, lo que resulta en un inicio rápido del ciclo de vida del proyecto. Además, incluir el marco de visualización, junto con la metodología de BI, facilita el desarrollo de herramientas de análisis para resolver los problemas del usuario final.

Objective: To use computational techniques for removing rain from images. This is motivated by the fact that for many computer vision systems, correctly capturing the scene is a key need, and if such systems receive images degraded by rain as input, their performance may be compromised. Methodology: We built a dataset comprised by 11000 synthetic rain images. We resized and normalized all the images, then we employed 9000 of them for training the autoencoder architecture. The autoencoder outputs a de-rained version of the image which is then lighting corrected in order to produce the final, de-rained image. Results: We determined the best autoencoder architecture was a 6-layer autoencoder. We evaluated it on the remaining 2000 images, resulting in a Mean Squared Error of 0.61 and Structural Similarity Index of 0.8493, which means a fair amount of information from the rain-degraded images was recovered. Conclusions: The results we obtained were superior to proposals based in the spatial / frequency domain reported in the literature. However, we determined that it is possible to improve on the current results if we consider the frequency domain as part of the architecture. Thus, options for future work include combining machine learning-based approaches with frequency domain-based image processing., Objetivo: Usar técnicas computacionales para eliminar lluvia en imágenes. La motivación viene dada por el hecho de que, para muchos sistemas de visión por computadora, capturar correctamente la escena es clave, y si estos sistemas reciben imágenes degradadas por lluvia como entrada, su funcionamiento puede verse comprometido. Metodología: Se creó un conjunto de datos compuesto por 11000 imágenes sintéticas de lluvia. Estas fueron redimensionadas y normalizadas, para luego utilizar 9000 de ellas como conjunto de entrenamiento en la arquitectura autoencoder. El autoencoder genera una versión sin lluvia de la imagen, la cual es pasada a una etapa de corrección de iluminación para producir la imagen final sin lluvia. Resultados: Se encontró que el mejor desempeño lo tenía el autoencoder de 6 capas. Se evaluó con las 2000 imágenes restantes, lo que resultó en un error cuadrático medio de 0,61 y un índice de similitud estructural de 0,8493, lo que significa que el modelo fue capaz de recuperar una gran cantidad de información original de las imágenes degradadas por la lluvia. Conclusiones: Los resultados obtenidos son superiores a aquellos de la literatura que se basan en el dominio espacial / frecuencial. Se determinó, sin embargo, que es posible obtener mejores resultados si se considera el dominio de la frecuencia como parte de la arquitectura, debido a las propiedades de esta. Por lo tanto, se propone como trabajo futuro combinar enfoques basados en el aprendizaje de máquina con el procesamiento de imágenes basado en el dominio de la frecuencia.

In this article, we present a development strategy for disaster risk observatories, integrating business intelligence and visual analytics. Analysis and contextualization at a global level are carried out from the perspective of policies, tools, and scientific literature in the context of disaster risk reduction. The strategy integrates the Kimball methodology for the construction of business intelligence (BI) projects and the visualization framework of Tamara Munzner to strengthen the decision-making process and make it flexible and faster, satisfying the needs of business users. Considering disaster risk management as a process allows for the identification of the starting point and the processes that follow, resulting in a quick initiation of the project lifecycle. In addition, including the visualization framework, along with the BI methodology, facilitates the development of analysis tools for solving end-user issues., En este artículo, se presenta una estrategia para el desarrollo de observatorios de riesgo de desastres, integrando inteligencia empresarial y análisis visual. El análisis y la contextualización a nivel global se llevan a cabo desde la perspectiva de políticas, herramientas y literatura científica en el contexto de la reducción del riesgo de desastres. La estrategia integra la metodología Kimball para la construcción de proyectos de inteligencia empresarial (BI) y el marco de visualización de Tamara Munzner para fortalecer el proceso de toma de decisiones y hacerlo flexible y más rápido, satisfaciendo las necesidades de los usuarios empresariales. Considerar la gestión del riesgo de desastres como un proceso permite la identificación del punto de partida y los procesos que siguen, lo que resulta en un inicio rápido del ciclo de vida del proyecto. Además, incluir el marco de visualización, junto con la metodología de BI, facilita el desarrollo de herramientas de análisis para resolver los problemas del usuario final.

Objective: To design and develop a discrete event simulation model for the customer service process of an SME dedicated to the fast food business to conduct experiments aimed at understanding system behavior and evaluating optimization strategies. Methodology: The procedure is classified in four stages: (I) Analysis of the company and definition of the problem; (II) Description of processes and contextualization of a model; (III) Generation of the preliminary model, verification, validation, and sensitivity analysis; (IV) Analysis of results and improvement proposals. Results: The modeling enabled us to suggest a series of optimizations for the processes and the analyzed SME, which would result in the reduction of waiting times in the sale of drinks, pizzas, and other products. Conclusions: It was proven that through tools such as Simul8®, it is possible to easily model processes and suggest relevant optimizations for them, although it should be noted that the tool is not as effective for service modeling., Objetivo: Diseñar y desarrollar un modelo de simulación de eventos discretos para el proceso de atención del cliente de una Pyme dedicada al negocio de la comida rápida con el fin de conducir experimentos direccionados a comprender el comportamiento del sistema y evaluar estrategias de optimización. Metodología: El procedimiento se clasifica en cuatro etapas: (I) Análisis de la empresa y definición del problema, (II) Descripción de procesos y contextualización de un modelo, (III) Generación del modelo preliminar, verificación, validación y análisis de sensibilidad, (IV) Análisis de resultados y propuestas de mejoramiento. Resultados: El modelamiento realizado permitió sugerir una serie de optimizaciones para los procesos y de la Pyme analizada, que resultarían en la reducción de los tiempos de espera en la venta de bebidas, pizzas y otros productos. Conclusiones: Se mostró que mediante herramientas como Simul8® es posible modelar con facilidad procesos, al igual que sugerir optimizaciones pertinentes para estos, si bien cabe anotar que la herramienta no es tan efectiva para el modelamiento de servicios.

Model-Driven Development (MDD) is a software development approach that facilitates problem comprehension. MDD is carried out based on level of abstraction attained by working with models. When using models to create user-interfaces, development time can be reduced significantly. However, automatic user-interface generation is done with preestablished templates that might not fulfill all the requirements clients. These templates might also be too general and sometimes provide few customization options. In this paper, we review research on the usage of MDD for user-interface development. We also study how automatic user-interface generation can result in limitations as the need might arise for repeatedly modifying model and code.

The human visual system (HVS) can process large quantities of visual information instantly. Visual saliency perception is the process of locating and identifying regions with a high degree of saliency from a visual standpoint. Mesh saliency detection has been studied extensively in recent years, but few studies have focused on 3D point cloud saliency detection. The estimation of visual saliency is important for computer graphics tasks such as simplification, segmentation, shape matching and resizing. In this paper, we present a method for the direct detection of saliency on unorganized point clouds. First, our method computes a set of overlapping neighborhoods and estimates a descriptor vector for each point inside it. Then, the descriptor vectors are used as a natural dictionary in order to apply a sparse coding process. Finally, we estimate a saliency map of the point neighborhoods based on the Minimum Description Length (MDL) principle. Experiment results show that the proposed method achieves similar results to those from the literature review and in some cases even improves on them. It captures the geometry of the point clouds without using any topological information and achieves an acceptable performance. The effectiveness and robustness of our approach are shown by comparing it to previous studies in the literature review., El sistema visual humano (SVH) puede procesar grandes cantidades de información visual al instante. La percepción de la salencia visual es el proceso de localizar e identificar regiones con un alto grado de prominencia desde un punto de vista visual. La detección de la salencia de la malla se ha estudiado ampliamente en los últimos años, pero pocos trabajos se han centrado en la detección desde las nubes de puntos 3D. La estimación de la salencia visual es importante para tareas de gráficos por computadora tales como simplificación, segmentación, ajuste de formas y cambio de tamaño. En este artículo presentamos un método para la detección directa de la salencia en nubes de puntos no organizadas. Primero, nuestro método calcula un conjunto de vecindarios superpuestos y estima un vector descriptor para cada punto dentro de él. Luego, los vectores descriptores se utilizan como un diccionario natural para aplicar un proceso de codificación disperso. Finalmente, estimamos un mapa de prominencia de los vecindarios de puntos según el principio de Longitud de descripción mínima (MDL). Los resultados experimentales muestran que el método propuesto funciona bien. Captura la geometría de las nubes de puntos sin utilizar ninguna información topológica y logra un rendimiento aceptable. La efectividad y la solidez de nuestro enfoque se muestran en comparaciones con trabajos anteriores en el estado del arte.

The human visual system (HVS) can process large quantities of visual information instantly. Visual saliency perception is the process of locating and identifying regions with a high degree of saliency from a visual standpoint. Mesh saliency detection has been studied extensively in recent years, but few studies have focused on 3D point cloud saliency detection. The estimation of visual saliency is important for computer graphics tasks such as simplification, segmentation, shape matching and resizing. In this paper, we present a method for the direct detection of saliency on unorganized point clouds. First, our method computes a set of overlapping neighborhoods and estimates a descriptor vector for each point inside it. Then, the descriptor vectors are used as a natural dictionary in order to apply a sparse coding process. Finally, we estimate a saliency map of the point neighborhoods based on the Minimum Description Length (MDL) principle. Experiment results show that the proposed method achieves similar results to those from the literature review and in some cases even improves on them. It captures the geometry of the point clouds without using any topological information and achieves an acceptable performance. The effectiveness and robustness of our approach are shown by comparing it to previous studies in the literature review., El sistema visual humano (SVH) puede procesar grandes cantidades de información visual al instante. La percepción de la salencia visual es el proceso de localizar e identificar regiones con un alto grado de prominencia desde un punto de vista visual. La detección de la salencia de la malla se ha estudiado ampliamente en los últimos años, pero pocos trabajos se han centrado en la detección desde las nubes de puntos 3D. La estimación de la salencia visual es importante para tareas de gráficos por computadora tales como simplificación, segmentación, ajuste de formas y cambio de tamaño. En este artículo presentamos un método para la detección directa de la salencia en nubes de puntos no organizadas. Primero, nuestro método calcula un conjunto de vecindarios superpuestos y estima un vector descriptor para cada punto dentro de él. Luego, los vectores descriptores se utilizan como un diccionario natural para aplicar un proceso de codificación disperso. Finalmente, estimamos un mapa de prominencia de los vecindarios de puntos según el principio de Longitud de descripción mínima (MDL). Los resultados experimentales muestran que el método propuesto funciona bien. Captura la geometría de las nubes de puntos sin utilizar ninguna información topológica y logra un rendimiento aceptable. La efectividad y la solidez de nuestro enfoque se muestran en comparaciones con trabajos anteriores en el estado del arte.

The human visual system (HVS) can process large quantities of visual information instantly. Visual saliency perception is the process of locating and identifying regions with a high degree of saliency from a visual standpoint. Mesh saliency detection has been studied extensively in recent years, but few studies have focused on 3D point cloud saliency detection. The estimation of visual saliency is important for computer graphics tasks such as simplification, segmentation, shape matching and resizing. In this paper, we present a method for the direct detection of saliency on unorganized point clouds. First, our method computes a set of overlapping neighborhoods and estimates a descriptor vector for each point inside it. Then, the descriptor vectors are used as a natural dictionary in order to apply a sparse coding process. Finally, we estimate a saliency map of the point neighborhoods based on the Minimum Description Length (MDL) principle. Experiment results show that the proposed method achieves similar results to those from the literature review and in some cases even improves on them. It captures the geometry of the point clouds without using any topological information and achieves an acceptable performance. The effectiveness and robustness of our approach are shown by comparing it to previous studies in the literature review., El sistema visual humano (SVH) puede procesar grandes cantidades de información visual al instante. La percepción de la salencia visual es el proceso de localizar e identificar regiones con un alto grado de prominencia desde un punto de vista visual. La detección de la salencia de la malla se ha estudiado ampliamente en los últimos años, pero pocos trabajos se han centrado en la detección desde las nubes de puntos 3D. La estimación de la salencia visual es importante para tareas de gráficos por computadora tales como simplificación, segmentación, ajuste de formas y cambio de tamaño. En este artículo presentamos un método para la detección directa de la salencia en nubes de puntos no organizadas. Primero, nuestro método calcula un conjunto de vecindarios superpuestos y estima un vector descriptor para cada punto dentro de él. Luego, los vectores descriptores se utilizan como un diccionario natural para aplicar un proceso de codificación disperso. Finalmente, estimamos un mapa de prominencia de los vecindarios de puntos según el principio de Longitud de descripción mínima (MDL). Los resultados experimentales muestran que el método propuesto funciona bien. Captura la geometría de las nubes de puntos sin utilizar ninguna información topológica y logra un rendimiento aceptable. La efectividad y la solidez de nuestro enfoque se muestran en comparaciones con trabajos anteriores en el estado del arte.

Model-Driven Development (MDD) is a software development approach that facilitates problem comprehension. MDD is carried out based on level of abstraction attained by working with models. When using models to create user-interfaces, development time can be reduced significantly. However, automatic user-interface generation is done with preestablished templates that might not fulfill all the requirements clients. These templates might also be too general and sometimes provide few customization options. In this paper, we review research on the usage of MDD for user-interface development. We also study how automatic user-interface generation can result in limitations as the need might arise for repeatedly modifying model and code.

The human visual system (HVS) can process large quantities of visual information instantly. Visual saliency perception is the process of locating and identifying regions with a high degree of saliency from a visual standpoint. Mesh saliency detection has been studied extensively in recent years, but few studies have focused on 3D point cloud saliency detection. The estimation of visual saliency is important for computer graphics tasks such as simplification, segmentation, shape matching and resizing. In this paper, we present a method for the direct detection of saliency on unorganized point clouds. First, our method computes a set of overlapping neighborhoods and estimates a descriptor vector for each point inside it. Then, the descriptor vectors are used as a natural dictionary in order to apply a sparse coding process. Finally, we estimate a saliency map of the point neighborhoods based on the Minimum Description Length (MDL) principle. Experiment results show that the proposed method achieves similar results to those from the literature review and in some cases even improves on them. It captures the geometry of the point clouds without using any topological information and achieves an acceptable performance. The effectiveness and robustness of our approach are shown by comparing it to previous studies in the literature review., El sistema visual humano (SVH) puede procesar grandes cantidades de información visual al instante. La percepción de la salencia visual es el proceso de localizar e identificar regiones con un alto grado de prominencia desde un punto de vista visual. La detección de la salencia de la malla se ha estudiado ampliamente en los últimos años, pero pocos trabajos se han centrado en la detección desde las nubes de puntos 3D. La estimación de la salencia visual es importante para tareas de gráficos por computadora tales como simplificación, segmentación, ajuste de formas y cambio de tamaño. En este artículo presentamos un método para la detección directa de la salencia en nubes de puntos no organizadas. Primero, nuestro método calcula un conjunto de vecindarios superpuestos y estima un vector descriptor para cada punto dentro de él. Luego, los vectores descriptores se utilizan como un diccionario natural para aplicar un proceso de codificación disperso. Finalmente, estimamos un mapa de prominencia de los vecindarios de puntos según el principio de Longitud de descripción mínima (MDL). Los resultados experimentales muestran que el método propuesto funciona bien. Captura la geometría de las nubes de puntos sin utilizar ninguna información topológica y logra un rendimiento aceptable. La efectividad y la solidez de nuestro enfoque se muestran en comparaciones con trabajos anteriores en el estado del arte.

Parallel processing using graphic processing units (GPUs) has attracted much research interest in recent years. Parallel computation can be applied to evolution strategy (ES) for processing individuals in a population, but evolutionary strategies are time consuming to solve large computational problems or complex fitness functions. In this paper we describe the implementation of an improved ES for optic disk detection in retinal images using the Compute Unified Device Architecture (CUDA) environment. In the experimental results we show that the computational time for optic disk detection task has a speedup factor of 5x and 7x compared to an implementation on a mainstream CPU., La ejecución paralela de aplicaciones usando unidades de procesamiento gráfico (gpu) ha ganado gran interés en la comunidad académica en los años recientes. La computación paralela puede ser aplicada a las estrategias evolutivas para procesar individuos dentro de una población, sin embargo, las estrategias evolutivas se caracterizan por un significativo consumo de recursos computacionales al resolver problemas de gran tamaño o aquellos que se modelan mediante funciones de aptitud complejas. Este artículo describe la implementación de una estrategia evolutiva para la detección del disco óptico en imágenes de retina usando Compute Unified Device Architecture (cuda). Los resultados experimentales muestran que el tiempo de ejecución para la detección del disco óptico logra una aceleración de 5 a 7 veces, comparado con la ejecución secuencial en una cpu convencional.

Parallel processing using graphic processing units (GPUs) has attracted much research interest in recent years. Parallel computation can be applied to evolution strategy (ES) for processing individuals in a population, but evolutionary strategies are time consuming to solve large computational problems or complex fitness functions. In this paper we describe the implementation of an improved ES for optic disk detection in retinal images using the Compute Unified Device Architecture (CUDA) environment. In the experimental results we show that the computational time for optic disk detection task has a speedup factor of 5x and 7x compared to an implementation on a mainstream CPU., La ejecución paralela de aplicaciones usando unidades de procesamiento gráfico (gpu) ha ganado gran interés en la comunidad académica en los años recientes. La computación paralela puede ser aplicada a las estrategias evolutivas para procesar individuos dentro de una población, sin embargo, las estrategias evolutivas se caracterizan por un significativo consumo de recursos computacionales al resolver problemas de gran tamaño o aquellos que se modelan mediante funciones de aptitud complejas. Este artículo describe la implementación de una estrategia evolutiva para la detección del disco óptico en imágenes de retina usando Compute Unified Device Architecture (cuda). Los resultados experimentales muestran que el tiempo de ejecución para la detección del disco óptico logra una aceleración de 5 a 7 veces, comparado con la ejecución secuencial en una cpu convencional.

Este artículo presenta los resultados de una investigación centrada en analizar los procesos de medición de la e-salud. Para identificar los referentes a estudiar se realizó una revisión sistemática de literatura referenciados en la base de datos Scopus entre los años 2004 y 2014. Este proceso permitió identificar 96 propuestas de medición de la e-salud, las cuales fueron clasificadas por año de publicación, país proponente, método de investigación y dimensiones y aspectos. Además, se identificó que la medición se centra en ocho variables: implementación, adopción, factibilidad, satisfacción, aceptabilidad, calidad, uso y aspectos generales. Estos resultados permiten identificar los aspectos más importantes de la e-salud evaluados, constituyéndose en punto de partida para futuras investigaciones.

Este artículo presenta los resultados de una investigación centrada en analizar los procesos de medición de la e-salud. Para identificar los referentes a estudiar se realizó una revisión sistemática de literatura referenciados en la base de datos Scopus entre los años 2004 y 2014. Este proceso permitió identificar 96 propuestas de medición de la e-salud, las cuales fueron clasificadas por año de publicación, país proponente, método de investigación y dimensiones y aspectos. Además, se identificó que la medición se centra en ocho variables: implementación, adopción, factibilidad, satisfacción, aceptabilidad, calidad, uso y aspectos generales. Estos resultados permiten identificar los aspectos más importantes de la e-salud evaluados, constituyéndose en punto de partida para futuras investigaciones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

This paper reports the investigation results addressed to design of a di­gital image processing method for automate the registration and control process of livestock marks according to Colombian regulations livestock sector. It allows automate the process of search and comparison required for livestock mark uniqueness assurance on a computer assisted system. First, a histogram is generated based on statistical distribution of geome­trical information, which permit to detect similarities between registered marks by means Minkowski-based metric. The results show that the method allows discriminating between images using a digital signature from a Shape Distribution the geometric structure reducing ambiguity and ensuring the uniqueness of registered marks. We show the results and make an analysis of system application, Este documento reporta los resultados de una investigación orientada hacia el diseño de un método de tratamiento de imágenes digitales para la automatización de los procesos de registro y control de marcas de ga­nado requeridas por las regulaciones del sector ganadero en Colombia. El método permite automatizar los procesos de búsqueda y de comparación necesarios para garantizar la unicidad de las marcas dentro de un sistema asistido por computadora. Se inicia con la generación de un histograma estimado de la geometría de la marca, lo que permite comparar y detec­tar similitudes entre las figuras previamente almacenadas, mediante una métrica de similitud basada en la distancia de Minkowski. Los resultados obtenidos indican que el método es adecuado para realizar un proceso de discriminación de dichas imágenes, reducir las ambigüedades y garantizar la unicidad de los registros. Los resultados obtenidos y un análisis de su aplicación son reportados.

In this paper we describe a methodology for occupancy measure on beaches based on digital image processing techniques. This metric constitute a measure of interest for quantification of factors relates to the quality of user experience and is an import indicator in integrated management field. The proposed method has two main components: the preprocessing and occupancy density estimation. In the preprocessing stage a color correction approach is applied in order to minimize the illumination variance effects over the objects in the scene. Subsequently, the estimation begins delimiting the information regarding the environment using a mask or reference image. Gray-level gradient analysis is applied to the resulted image after the mask appliance. The results show a 2.6% margin of error that suggests the measure is an occupancy measure indicative. The obtained error is related to the auto occlusion identification and processing., Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

This paper reports the investigation results addressed to design of a di­gital image processing method for automate the registration and control process of livestock marks according to Colombian regulations livestock sector. It allows automate the process of search and comparison required for livestock mark uniqueness assurance on a computer assisted system. First, a histogram is generated based on statistical distribution of geome­trical information, which permit to detect similarities between registered marks by means Minkowski-based metric. The results show that the method allows discriminating between images using a digital signature from a Shape Distribution the geometric structure reducing ambiguity and ensuring the uniqueness of registered marks. We show the results and make an analysis of system application, Este documento reporta los resultados de una investigación orientada hacia el diseño de un método de tratamiento de imágenes digitales para la automatización de los procesos de registro y control de marcas de ga­nado requeridas por las regulaciones del sector ganadero en Colombia. El método permite automatizar los procesos de búsqueda y de comparación necesarios para garantizar la unicidad de las marcas dentro de un sistema asistido por computadora. Se inicia con la generación de un histograma estimado de la geometría de la marca, lo que permite comparar y detec­tar similitudes entre las figuras previamente almacenadas, mediante una métrica de similitud basada en la distancia de Minkowski. Los resultados obtenidos indican que el método es adecuado para realizar un proceso de discriminación de dichas imágenes, reducir las ambigüedades y garantizar la unicidad de los registros. Los resultados obtenidos y un análisis de su aplicación son reportados.

In this paper we describe a methodology for occupancy measure on beaches based on digital image processing techniques. This metric constitute a measure of interest for quantification of factors relates to the quality of user experience and is an import indicator in integrated management field. The proposed method has two main components: the preprocessing and occupancy density estimation. In the preprocessing stage a color correction approach is applied in order to minimize the illumination variance effects over the objects in the scene. Subsequently, the estimation begins delimiting the information regarding the environment using a mask or reference image. Gray-level gradient analysis is applied to the resulted image after the mask appliance. The results show a 2.6% margin of error that suggests the measure is an occupancy measure indicative. The obtained error is related to the auto occlusion identification and processing., Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.