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tesis de grado
Publicado 2024
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La presente se basa en la detección de cascos como equipo protección personal (EPP) para trabajadores de diferentes industrias mediante el uso de aprendizaje profundo en sistemas inteligentes, dado que el país necesita implementar nuevas formas de trabajo para maximizar y optimizar los beneficios empresariales. El objetivo principal es evaluar si el aprendizaje profundo puede identificar cascos como equipos de protección individual con una precisión igual o mayor a los sistemas similares. Para esto, se tomó un enfoque cuantitativo con un alcance explicativo, también llamado causalidad, y se realizó un experimento para realizar pruebas antes y después. Los desarrolladores concluyeron que, basado en un análisis exhaustivo de precisión, fatiga y costos, el aprendizaje profundo que utiliza sistemas inteligentes de Deep Learning puede identificar con mayor exactitud los cascos como...
2
tesis de grado
Publicado 2022
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El objetivo principal del presente trabajo de investigación será mejorar el correcto uso de mascarillas en el supermercado Wong durante el contexto covid-19 con la implementación de un sistema inteligente, ya que se encontró que este es uno de los centros más capacidad de aglomerar personas y donde además se han detallado algunos casos de contagio a nivel local. Por lo cual, representa una gran necesidad y urgencia de implementar un dispositivo autónomo para el control de mascarillas. En ese sentido, el presente estudio es de tipo aplicado con un diseño pre-experimental. Para eso, se utilizó la metodología de Deep Learning con un promedio de muestra de 60 personas provenientes de San Miguel que concurren seguidamente en Wong. Esto con la finalidad de que los indicadores principales de seguridad, confianza, detección de mascarillas y rapidez de reacción sean los más óptimos ...
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tesis de grado
Publicado 2024
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La presente investigación se vincula al ODS 9: Industria, innovación e infraestructura, promoviendo la innovación en salud mediante la implementación de sistemas avanzados para la detección de melanomas, esta investigación se planteó como objetivo implementar un sistema de deep learning basado en CNN para mejorar la detección dermatoscópica de melanomas en el ámbito sanitario, contribuyendo a la formación de empleo digno en áreas de tecnologías avanzadas y al fortalecimiento del sector médico-tecnológico. La investigación es de tipo aplicada, con un enfoque cuantitativo y un diseño experimental de tipo cuasi-experimental, se trabajó con una muestra de 370 imágenes dermatoscópicas de lesiones cutáneas sospechosas de melanoma, evaluando el rendimiento de los modelos mediante métricas de exactitud, precisión, sensibilidad y especificidad, los resultados mostraron una ...
4
tesis de grado
Publicado 2024
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El presente estudio contribuye al objetivo de desarrollo sostenible (ODS) 9: Industria, Innovación e Infraestructura, mediante el desarrollo de un sistema de predicción del rendimiento estudiantil basado en técnicas de Deep Learning. El objetivo principal fue desarrollar un modelo de deep Learning para identificar a estudiantes con bajo desempeño académico. La investigación, de tipo aplicada y enfoque cuantitativo, empleó un diseño cuasi experimental. La población estuvo conformada por 155 estudiantes de secundaria de una institución educativa de Canta, seleccionándose una muestra de 112 estudiantes. Los datos fueron procesados y ampliados mediante técnicas como GAN y SMOTE, junto con validación cruzada k-fold, para entrenar un modelo de redes neuronales profundas (DNN). El modelo alcanzó un 96.81% de precisión y un índice Kappa de Cohen de 0.866, mostrando alta exactitud...
5
tesis de grado
Publicado 2024
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En la actualidad, el avance de la digitalización y la creciente necesidad de optimizar procesos han impulsado a las empresas a buscar soluciones innovadoras que mejoren su eficiencia operativa. En este contexto, el siguiente estudio tuvo como objetivo implementar un sistema inteligente basado en Deep Learning para automatizar procesos de datos dentro de la empresa, enfocándose en la mejora de la eficiencia, precisión y optimización de tareas operativas. La investigación utilizó un diseño preexperimental, con enfoque cuantitativo y carácter aplicado, analizando una muestra censal de 1,400 registros de datos, como asistencia, tareaje y clientes. La recolección de datos se realizó mediante observación directa y análisis documental, mientras que el desarrollo del sistema se guio bajo la metodología ágil Crystal Clear. Los resultados demostraron mejoras significativas: el tiempo...
6
tesis de grado
Publicado 2024
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This study aimed to compare the effectiveness of the YOLOv8n algorithm with different deep learning models in the task of automatic detection and counting of Colossoma macropomum postlarvae, a key process to improve aquaculture production and reduce mortality in this field. In order to evaluate the quality of the results, metrics such as accuracy, sensitivity, F1-Score and processing time were analyzed, comparing the performance of YOLOv8n with PP-PicoDet-det-L, Faster R-CNN and Grid R-CNN. The methodology employed included preprocessing and data augmentation techniques applied to a set of 71 images obtained from various mobile devices, which ensured greater representativeness and quality of the sample. The training of the algorithms was carried out in 12 epochs, using both a supercomputer and a workstation provided by IIAP. The results indicate that YOLOv8n exhibits superior performance...
7
tesis de grado
Publicado 2022
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Cada vez que el mundo se ve afectado por una pandemia, crea una crisis de salud global inmediata debido a su propagación mortal. El distanciamiento social es la medida clave para controlar la propagación de cualquier pandemia en ausencia de inventos farmacéuticos inmediatos. Motivados por la situación mundial actual debido al COVID-19, la investigación propone implementar un sistema de reconocimiento de personas usando Deep Learning que permite influir en el distanciamiento social en ambientes cerrados contra el COVID 19. Vivimos en la era de los grandes datos, en la que todas las áreas de la ciencia y la industria generan cantidades de datos. Esto nos enfrenta a desafíos sin precedentes en cuanto a su análisis e interpretación. Por esta razón, existe una necesidad urgente de novedosos sistemas de aprendizaje automático y artificial, métodos de inteligencia que pueden ayudar ...
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tesis de grado
Publicado 2025
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La insuficiencia renal crónica se refiere a una progresiva pérdida de la función renal al perder su capacidad para filtrar los desechos y la detección de líquidos en el cuerpo presentando síntomas tales como: fatiga, debilidad, hinchazón de pies, tobillos, manos, dificultad para orinar, hipertensión, calambres musculares llegando hasta las convulsiones, pérdida de conciencia, edema pulmonar, exceso de potasio y acumulación de toxinas que pueden ocasionar la muerte del paciente por lo que la detección temprana es necesaria para retrasar su progresión y que el paciente tenga una mejor calidad de vida. El objetivo es implementar un modelo de predicción de insuficiencia renal crónica basado en algoritmos de Machine Learning y Deep Learning, haciendo uso de un dataset con datos clínicos de pacientes para entrenar los modelos de predicción y así evaluar su desempeño, el cual ...
9
tesis de grado
Publicado 2023
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El presente trabajo de investigación se titula ALGORITMO INTELIGENTE DE VIGILANCIA PARA LA DETECCIÓN DE ACTOS DELICTIVOS EN EL DISTRITO DE COMAS. Esta investigación inicia desde la problemática de los incrementos de actos delictivos que se ha estado registrando en los últimos años en el distrito de comas. Es por este motivo, que se planteó como objetivo primordial implementar un algoritmo inteligente de vigilancia para la detección de actos delictivos en el distrito de Comas. Asimismo, se utilizó la metodología de desarrollo de CommonKads para la elaboración del algoritmo y como metodología de gestión se utilizó SCRUM. Además, se utilizó las tecnologías de YOLO (Algoritmo You Only Look Once), Google COLAB, Python, TensorFlow, etc. Esta investigación es de tipo aplicada, pre-experimental y con un enfoque cuantitativo, se utilizó una población de 16 videos. Además, se ...
10
tesis de grado
Publicado 2022
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El objetivo de este trabajo de investigación fue la implementación de un prototipo de reconocimiento de placas vehiculares para optimizar la detección de vehículos alertados en el complejo de control aduanero de Tomasiri, Tacna – 2022, en donde se aplicó el enfoque cuantitativo con el tipo de investigación aplicada de diseño preexperimental debido a que utilizaremos PreTest y PosTest para manipular la variable independiente, con grupo de preprueba y posprueba de corte longitudinal, la muestra para la presente investigación utilizó 30 detecciones de vehículos alertados de carga pesada, en nuestro caso específico a un grupo de procesos se le aplica una prueba previa al estímulo o tratamiento experimental, después se le administra el tratamiento (prototipo de reconocimiento de placas vehiculares) y finalmente se le aplica una prueba posterior al estímulo, para ello se utiliz...
11
tesis de grado
Publicado 2023
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La radiación solar en la actualidad es dañina, su exposición prolongada trae consecuencias irreversibles en los seres humanos esta a su vez es aprovechable como fuente de energía, de ahí el proceso para predecir su comportamiento implementado un modelo que usa Deep learning con datos de series de tiempo de la región Moquegua y Tacna. La técnica de aumento de datos es fundamental para trabajar con modelos de aprendizaje profundo – Deep Learning, por la necesidad de que manejan grandes cantidades de datos para el máximo desarrollo del aprendizaje y esta al no estar disponible se generan inconvenientes de subajuste o sobreajuste, se propone la arquitectura LSTM – Memoria Corto-Largo Plazo, para pronosticar series temporales de radiación solar diaria. Entre las diferentes arquitecturas no hibridas el LSTM de 4 capas produjo mejores resultados para la predicción de series tempor...
12
tesis de grado
Publicado 2023
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La radiación solar en la actualidad es dañina, su exposición prolongada trae consecuencias irreversibles en los seres humanos esta a su vez es aprovechable como fuente de energía, de ahí el proceso para predecir su comportamiento implementado un modelo que usa Deep learning con datos de series de tiempo de la región Moquegua y Tacna. La técnica de aumento de datos es fundamental para trabajar con modelos de aprendizaje profundo – Deep Learning, por la necesidad de que manejan grandes cantidades de datos para el máximo desarrollo del aprendizaje y esta al no estar disponible se generan inconvenientes de subajuste o sobreajuste, se propone la arquitectura LSTM – Memoria Corto-Largo Plazo, para pronosticar series temporales de radiación solar diaria. Entre las diferentes arquitecturas no hibridas el LSTM de 4 capas produjo mejores resultados para la predicción de series tempor...
13
tesis de grado
Publicado 2020
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El procesamiento de granos de quinua es complejo además que el análisis físico no genera información para una posterior retro alimentación, y es necesario tener un clasificador de granos, que permita clasificar grano por grano reduciendo el tiempo del análisis y es fundamental tener información acerca del grano de quinua y su clasificación, con la relevancia que está ganando machine learning y uno de sus sub campos deep learning, es posible entrenar modelos de redes neuronales convolucionales que permiten analizar imágenes digitales clasificando los granos de quinua. La presente investigación, utiliza el modelo Inception perteneciente a las redes neuronales convolucionales para analizar imágenes de granos de quinua para poder identificar parámetros basados en la NTP 206.56:2014, brindando un análisis en un corto tiempo creando un banco de información sobre el grano de quin...
14
tesis de grado
Publicado 2025
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La recolección de datos y la experiencia profesional del presente Trabajo se desarrolló en el Batallón de Infantería Motorizado N° 59 “Crl. Belisario Barriga” (BIM 59), con guarnición en Ilave, Puno, en el entorno operativo del Altiplano. El propósito general fue diseñar e implementar una propuesta de instrucción y entrenamiento semestral por competencias para que cabos y sargentos reenganchados cubran funciones administrativas y de apoyo logístico operativo en la unidad. La propuesta se alinea con la estructura formal del Trabajo de Suficiencia Profesional definida por la EMCH; asegurando que el documento combine pertinencia profesional, forma académica y trazabilidad de evidencias. Dicho de otra manera, el trabajo busca convertir la experiencia del reenganchado en una ruta de desarrollo con mérito y previsibilidad, donde cada sesión de instrucción deje un producto út...
15
tesis de grado
Publicado 2024
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En el contexto actual de Perú, la lengua de señas es fundamental para la comunicación de la comunidad con discapacidad auditiva o del habla, que enfrenta barreras significativas al interactuar con personas oyentes. Por ello, el presente estudio tiene como objetivo diseñar e implementar un sistema portátil, basado en una Single Board Computer (SBC) y Deep Learning, que traduzca la Lengua de Señas Peruana (LSP) al lenguaje escrito para facilitar la comunicación entre personas oyentes y personas con discapacidad auditiva y/o del habla. Se usó la metodología CRIPS-DM, la cual incluye el entrenamiento de una red neuronal con un conjunto de datos de señas propio, se optimizó el sistema para asegurar un óptimo rendimiento en la Jetson Nano. Los resultados obtenidos muestran que el modelo LSTM logró una exactitud del 99.69% con métricas generales (macro avg) de 99.7% en precisión,...
16
tesis de grado
Publicado 2023
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La tecnología basada en Inteligencia Artificial, realizó grandes avances en los últimos años, logrando desarrollar interfaces que interactúan con el lenguaje humano, y además optimizándose en consumo de recursos, permitiendo el acceso y su uso por un público más casual. El objetivo principal de la investigación es Implementar Generadores Text-to-image, para mejorar el desarrollo de la Interfaz de Usabilidad en el proceso de construcción de una página web de COSMO S.A.C. Se busca la mejora de la eficacia, eficiencia y satisfacción del desarrollo del de la Interfaz de Usabilidad. Se desarrolló el FrontEnd con la metodología SCRUM, por el aporte de flexibilidad que ofrece, por otro lado, para el desarrollo de las imágenes, se utilizó la metodología Diffusión Training, para el entrenamiento de modelos Stabble Diffusion v1-5, mediante tecnología DreamBooth. Los resultados ...
17
tesis de grado
Publicado 2020
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La presente investigación simuló Redes Neuronales Artificiales y evaluó su proceso de clustering de vectores de datos digitales captados por un guante electrónico, pertenecientes a 24 señas estáticas del alfabeto dactilológico peruano, utilizando para este cometido la evaluación de 3 parámetros distintivos como lo son: la tabla de contingencia, la precisión y el recall y se justificó por cuanto posee valor tanto social como académico; así mismo, se explicó la variable independiente, definida por las técnicas de clustering (de Regresión General como las de Aprendizaje por Cuantización Vectorial) a implementar, para ambos casos se optó por trabajar con 3 redes neuronales distintas: una encargada de las señas, otra para los sensores MPU y una red conjugada que congrega los resultados de las redes previas, y la variable dependiente definida por el reconocimiento de los ges...
18
tesis de grado
Publicado 2021
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En los últimos tres años el nivel de venta de agua embotellada para consumo humano en el Perú muestra un crecimiento en las ventas realizadas por las empresas productoras a los supermercados, bodegas, mercados y tiendas de conveniencias, esto se evidencia en el incremento del 3.9% de este sector productivo al cierre del 2017. La facturación de las grandes cadenas de supermercados a nivel nacional ha alcanzado los 14,000 000 PEN con un crecimiento del 5.3% respecto al año 2016. Esto demuestra que este sector económico está en crecimiento por el alto consumo de agua embotellada. La presente empresa a analizar se dedica a la producción de agua embotellada de marca propia y de maquila para sus principales clientes: Cencosud Retail S.A. y Supermercados Peruanos S.A., empresa joven y mediana con 43 trabajadores en planilla presente en el ámbito nacional, de importante participación e...
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tesis de grado
Publicado 2021
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En los últimos tres años el nivel de venta de agua embotellada para consumo humano en el Perú muestra un crecimiento en las ventas realizadas por las empresas productoras a los supermercados, bodegas, mercados y tiendas de conveniencias, esto se evidencia en el incremento del 3.9% de este sector productivo al cierre del 2017. La facturación de las grandes cadenas de supermercados a nivel nacional ha alcanzado los 14,000 000 PEN con un crecimiento del 5.3% respecto al año 2016. Esto demuestra que este sector económico está en crecimiento por el alto consumo de agua embotellada. La presente empresa a analizar se dedica a la producción de agua embotellada de marca propia y de maquila para sus principales clientes: Cencosud Retail S.A. y Supermercados Peruanos S.A., empresa joven y mediana con 43 trabajadores en planilla presente en el ámbito nacional, de importante participación e...
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