En este trabajo se identificaron necesidades en el proceso de desarrollo de software e implementación de servicios web. En el desarrollo de aplicaciones web se están imponiendo estilos arquitectónicos, y las nuevas tendencias en tecnología como: Microservicios, Plataforma como servicio, entornos aislados de desarrollo, entregas continuas, despliegue, ejecución en cualquier ambiente y su implementación son hoy en día una necesidad, lo cual se convierte en un requerimiento de en los proyectos de desarrollo de software. Razón por la cual surge la siguiente interrogante: ¿Cómo diseñar una arquitectura para el desarrollo de aplicaciones web y su posterior implementación, que permita escalabilidad y reproductibilidad de forma simple y rápida, utilizando tecnologias emergentes?; El objetivo general fue construir un ambiente de desarrollo para aplicaciones web con estilo arquitectó...

En este trabajo se identificaron necesidades en el proceso de desarrollo de software e implementación de servicios web. En el desarrollo de aplicaciones web se están imponiendo estilos arquitectónicos, y las nuevas tendencias en tecnología como: Microservicios, Plataforma como servicio, entornos aislados de desarrollo, entregas continuas, despliegue, ejecución en cualquier ambiente y su implementación son hoy en día una necesidad, lo cual se convierte en un requerimiento de en los proyectos de desarrollo de software.

The purpose of this research was to determine the effectivity of applying artificial vision on patterns recognition for the fruits classification in agrobusiness, for this purpose we has used a database with 50 records of 6 fruit varieties with 4 characteristics that are considered for each fruit and a sample of 20 fruits, likewise has been used the automatic pattern recognition technique through the Bayesian classifier implemented in Octave, in the experiment it was recognized to the fruits up to 93.33% and erring in other cases 6.67%. Concluding that is effective to apply artificial vision in the pattern recognition classify fruits.

The purpose of this research was to determine the effectivity of applying artificial vision on patterns recognition for the fruits classification in agrobusiness, for this purpose we has used a database with 50 records of 6 fruit varieties with 4 characteristics that are considered for each fruit and a sample of 20 fruits, likewise has been used the automatic pattern recognition technique through the Bayesian classifier implemented in Octave, in the experiment it was recognized to the fruits up to 93.33% and erring in other cases 6.67%. Concluding that is effective to apply artificial vision in the pattern recognition classify fruits.