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The global software industry is predominantly composed of micro, small, and medium-sized enterprises (MSMEs), highlighting the need for software quality management to ensure the proper functioning and quality of the software. This research focuses on the evaluation of the implementation of the ISO/IEC 29110 standard work products, which is a standard tailored by the ISO/IEC specifically for MSMEs, which improves the software development process by implementing two processes in its basic profile: Project Management (PM) and Software Implementation (SI). Despite this standard being tailored specifically for this type of enterprise, implementing ISO/IEC 29110 faces several challenges, such as a lack of knowledge and difficulties in adequately implementing the work products regarding the compliance of standard criteria, among others. To address these challenges, we introduce VSEST 29110, a web tool designed to evaluate the ISO/IEC 29110 standard implementation work products by leveraging Artificial Intelligence (AI) technologies, specifically the ChatGPT model, provide detailed feedback on compliance with standard criteria, offer suggestions for improvement based on ChatGPT analysis and streamline the implementation process for MSMEs. To achieve this, our research incorporates a systematic literature review and validation through a case study by document analysis, demonstrating VSEST 29110’s effectiveness in enhancing compliance and providing comprehensive feedback compared to auditor recommendations, which impacts 69.33% on average.

In the context of proteomic-scale research, it is imperative to automatically analyze numerous species and subspecies to discern distinctive characteristics present in multiple species of the fungi kingdom that contain sequences of interest that could fulfill a specific biological function. To achieve this, complex sequences must be recognized within an organism’s entire set of proteomes. Our study presents FungiRegEx, a piece of software that facilitates the identification of regular expressions of proteomes of fungal organisms and uses real-time data retrieval of the different species from the JGI Mycocosm database without the need to download any file. Integrating a graphical user interface that makes it easy to use, the tool offers regular expression searches on 2402 fungal species from the JGI Mycocosm portal. The tool was validated with the AXSXG sequence and the RXRL effector, demonstrating the effectiveness of FungiRegEx in identifying user-defined patterns in the recovered sequences. This tool allows customization and filtering, and it can save results if required, combining speed, adaptability, and ease of use. It provides an experience without a console and programming, displaying the results in a GUI and making them easier to read. Its architecture guarantees optimized use of resources, time consumption, and implementation flexibility, allowing the customization of specific software parameters for resource management. The tool’s potential for future research and exploration is emphasized, providing a nuanced perspective on its practical use within the fungal genomics community. The tools are available at the addresses mentioned in the text.

Although knowledge of the microstructure of food of vegetal origin helps us to understand the behavior of food materials, the variability in the microstructural elements complicates this analysis. In this regard, the construction of learning models that represent the actual microstructures of the tissue is important to extract relevant information and advance in the comprehension of such behavior. Consequently, the objective of this research is to compare two machine learning techniques—Convolutional Neural Networks (CNN) and Radial Basis Neural Networks (RBNN)—when used to enhance its microstructural analysis. Two main contributions can be highlighted from this research. First, a method is proposed to automatically analyze the microstructural elements of vegetal tissue; and second, a comparison was conducted to select a classifier to discriminate between tissue structures. For the comparison, a database of microstructural elements images was obtained from pumpkin (Cucurbita pepo L.) micrographs. Two classifiers were implemented using CNN and RBNN, and statistical performance metrics were computed using a 5-fold cross-validation scheme. This process was repeated one hundred times with a random selection of images in each repetition. The comparison showed that the classifiers based on CNN produced a better fit, obtaining F1–score average of 89.42% in front of 83.83% for RBNN. In this study, the performance of classifiers based on CNN was significantly higher compared to those based on RBNN in the discrimination of microstructural elements of vegetable foods.

Debido a la importancia de las pequeñas y medianas empresas (pymes) de desarrollo de software para la industria del software, es importante garantizar la calidad de sus productos, para lo cual la mejora de sus procesos ofrece un camino atractivo para lograrlo. Desafortunadamente, la falta de conocimientos que existe en las pymes sobre cómo o dónde dirigir su esfuerzo de mejora hace que la implementación de mejoras sea un camino lleno de obstáculos, la mayoría de veces imposible de lograr. Este artículo presenta un marco de trabajo cuyo objetivo es ayudar a las pymes a encontrar un punto de inicio para dirigir sus esfuerzos de mejora, basado en la identifi cación de sus problemas principales. Además, el marco de trabajo proporciona una guía para iniciar la implementación de la mejora (punto de inicio), referente a los modelos, estándares y/o metodologías ágiles que pueden ser usados como referencia, basada en sus necesidades, características y cultura de trabajo. Finalmente, el artículo incluye un caso de estudio en el que se muestran los resultados de la implementación del marco de trabajo en cuatro pymes de la región de Zacatecas.

En este artículo se describe una propuesta creada para proteger la información y la infraestructura de un equipo de respuestas ante incidentes de seguridad (CSIRT), el cual es una organización dedicada a dar respuesta a incidencias de seguridad en tecnologías de la información. Un CSIRT está conformado por un grupo de expertos en seguridad de la información la cual provee de servicios como alertas y advertencias, tratamiento de incidentes, observatorio de tecnología, auditorías de seguridad, cómputo forense, entre otros. Por lo tanto, se hace uso de información sensible como datos de usuarios y de empresas que deberá tener fuertes métodos de seguridad. En este artículo se aborda una propuesta de los aspectos de seguridad que debe tener un CSIRT abarcando las áreas de Telecomunicaciones, Equipo hardware y Sistemas SIEM (Security Information and Event Management). Esta propuesta no toma en consideración la tipología en la que un CSIRT puede establecerse.

Las instituciones educativas de nivel superior presentan características comunes que obstaculizan la implementación de prácticas eficientes de administración de proyectos, entre las que se puede mencionar: poca estandarización para administrar los proyectos y metodologías deficientes para el control del alcance, tiempo y costos del proyecto. Además, existe una falta de definición de roles y responsabilidades, planificación débil y en algunas ocasiones nula. Como resultado, se definen vagamente los informes, eventos, canales de comunicación y no se documentan las lecciones aprendidas. En este artículo se presenta un marco de trabajo para la definición y mejora de procesos de administración de proyectos basado en la extracción del conocimiento tácito de la institución y tomando como referencia el PMBOK.

En la actualidad el riesgo para los sistemas informáticos ha aumentado debido a un crecimiento en la complejidad en las tecnologías de la información. Hoy en día cualquier computadora conectada a internet está expuesta a diversas amenazas. Una consecuencia es el aumento en el número de ataques informáticos. Una manera de prevenirlo es actuar anticipadamente, detectando las vulnerabilidades potenciales que pueden ser aprovechadas por los atacantes. De esta manera se disminuye la probabilidad de éxito de los ataques realizados. Este trabajo revisa algunas de las técnicas y herramientas utilizadas actualmente para la detección de vulnerabilidades, se presenta una matriz de trazabilidad entre ataques, vulnerabilidades, técnicas y herramientas que determinarán cuales vulnerabilidades y ataques pueden ser mitigados con la utilización de dichas técnicas y herramientas.

La realización de una revisión sistemática provee a los investigadores las bases para obtener conocimiento científico mediante la identificación de artículos científicos relevantes, los cuales contengan las tendencias en investigación y experimentación acerca de un tema en específico. Existen varios estudios acerca de cómo implementar una revisión sistemática, sin embargo, estas investigaciones solo indican los pasos que conforma el protocolo de la revisión sistemática, sin proporcionar alguna herramienta o aplicación de software que soporte la automatización de este protocolo, dando como resultado que los investigadores dediquen una buena cantidad de tiempo en la detección y búsqueda de artículos científicos relevantes de manera manual. Por lo tanto, en este artículo se presenta la propuesta de una herramienta para la automatización del protocolo de la Revisión sistemática, con la finalidad de reducir el tiempo en el desarrollo del protocolo de la Revisión Sistemática.