2021 LEIRD Conference
Permanent URI for this collectionhttps://axces.info/handle/10.18687/50
LEIRD: “Ideas to Overcome and Emerge from the Pandemic Crisis”
Browse
Item Clasificación de Imágenes Médicas para la Detección del Cáncer de mama mediante Redes Neuronales(LACCEI Inc., 2021-12) Riera Iziga, Marcos; Sotelo HernÁndez, Waldir; Campos Vasquez, NeicerEn la Actualidad no es fácil la interpretación de imágenes de mamografía y brindar un diagnóstico medico por un profesional de salud, Es que a pesar de la experiencia del profesional no se detecta al 100 % las anomalías ó tumores de manera rápida. Puesto a que no es fácil de interpretar. objetivo principal fue realizar un clasificador de imágenes y aplicar una neurona convolucional. posteriormente de un entrenamiento riguroso de la neurona brindar un diagnóstico eficiente, se muestra que mediante el aumento de entrenamiento el resultado es más eficiente y se disminuye el factor de error. Solo en la segunda prueba de llego 64.3% la efectividad. En la investigación no se presentaron imágenes incompatibles con la red neuronal por lo que no se perdió atributos si se realizaron ajustes de parámetros. Por lo que es demostrable que el sistema tiene gran alcance practico debido a que los recursos usados son de fácil alcance.Item Métodos Algorítmicos para la optimización de rutas en el Sistema del Transporte Urbano(LACCEI Inc., 2021-12) Campos Vasquez, Neicer; Cueva Clemente, Carlos; Bautista ZuÑiga, Lucia Maribel; Sotomayor Burga, Juan LuisEste artículo muestra y determina los distintos métodos algorítmicos que fueron aplicados para la optimización de las rutas del sistema del transporté urbano a nivel nacional (Perú) e internacional, debido al factor principal que es el crecimiento de la demanda(usuarios) y la poca respuesta de la oferta(rutas de transporte).El objetivo de este artículo es dar a conocer los diferentes enfoques y escenarios a partir de la aplicación de los algoritmos como : genéticos (evolutivo, simple) dijkstra, PSO, culturales(ACs), colonia de hormigas(ACO) y Tabú. Este análisis cualitativo y cuantitativo se realizó a través del método de recolección de datos de las distintas fuentes académicas como: Redalyc, Scopus, Scielo y el Motor de búsqueda de Google académico. Los resultados nos muestras las distintas formas de como poder optimizar una ruta establecida y la creación de una nueva ruta en el sistema de transporte urbano