Resumen: Optimizar los recursos en campos remotos es un criterio fundamental para la eficiencia y la reducción de costos operativos. El estudio tuvo un enfoque descriptivo-experimental, con orientación cuantitativa, en el que se analizó el consumo energético de un cam

Abstract: Optimizing resource use in remote operational fields is a key strategy for enhancing efficiency and reducing operating costs. This study adopted a descriptive– experimental design with a quantitative orientation to analyze the energy consumption of a remote o

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Resumen: La identificación precisa de fracturas en las extremidades superiores es fundamental para un diagnóstico oportuno en los entornos de urgencias médicas. Este estudio analiza y compara el desempeño de tres modelos de aprendizaje profundo preentrenados: Efficien

Abstract: Accurate identification of upper extremity fractures is essential for timely and reliable diagnosis in emergency medical settings. This study evaluates and compares the performance of three pre-trained deep learning architectures: EfficientNet- B4, ResNet-50,

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Resumen: La evolución de la tecnología de los motores a reacción ha estado profundamente influenciada por los avances en el análisis computacional, especialmente en la dinámica de fluidos computacional (CFD), el análisis estructural y la optimización multidisciplinari

Abstract: The evolution of jet engine technology has been profoundly influenced by advancements in computational analysis, particularly in Computational Fluid Dynamics (CFD), structural analysis, and multidisciplinary optimization. This review explores state-of-the-art

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Resumen: Las interfaces de usuario inteligentes (IUI) representan un enfoque transformador para mejorar la computación colectiva y la computación humana, mediante la optimización en la distribución de tareas, el fortalecimiento de la colaboración entre humanos e intel

Abstract: Intelligent User Interfaces (IUIs) represent a transformative paradigm for advancing crowdsourced and human computation by optimizing task distribution, strengthening human–AI collaboration, and ensuring data integrity. This study presents a case study–driven

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Resumen: El objetivo de este estudio es evaluar la aplicabilidad de las principales fórmulas cerradas de impedancia de retorno por tierra en el análisis de cortocircuito de sistemas de distribución, así como identificar las configuraciones críticas en las cuales la el

Abstract: The objective of this study is to evaluate the applicability of the most widely used closed-form groundreturn impedance formulas in short-circuit analyses of distribution systems and to identify the critical network configurations in which the choice of imped

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Resumen: Este estudio presenta un sistema de clasificación automática destinado a priorizar reclamos eléctricos en CNEL EP. Para ello se procesaron 143 113 registros reales, incluyendo limpieza de datos, imputación de valores faltantes y la creación de variables predi

Abstract: This study presents an automated classification system to prioritize electrical service complaints at CNEL EP. A total of 143,113 real records were processed through data cleaning, missing-value imputation, and the engineering of predictive variables reflecti

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Resumen: En este estudio se implementa una técnica de aprendizaje automático, concretamente redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés), con el objetivo de predecir las emisiones contaminantes producidas por fallos en actuadores y componentes de m

Abstract: This study applies a machine learning technique, specifically Convolutional Neural Networks (CNNs), to predict pollutant emissions resulting from failures in actuators and components of Otto engines. The work addresses the current lack of non-intrusive method

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Resumen: Este artículo presenta un estudio sobre la segmentación semántica de defectos en celdas fotovoltaicas de silicio cristalino mediante modelos basados en U-Net, entrenados con imágenes de electroluminiscencia (EL). Se empleó un conjunto de datos compuesto por i

Abstract: This article presents a study on the semantic segmentation of defects in crystalline-silicon photovoltaic cells using U-Net–based models trained on electrolumine scence (EL) images. The dataset combines laboratory-acquired images with a publicly available ben

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Resumen: La segmentación semántica de escenas urbanas es un componente clave para el desarrollo de ciudades inteligentes; sin embargo, su efectividad depende de grandes volúmenes de datos anotados a nivel de píxel, los cuales son costosos y especialmente escasos en cl

Abstract: Semantic segmentation of urban scenes is essential for the development of smart cities; however, its effectiveness relies heavily on large, pixel-level annotated datasets, which are particularly scarce for mobility aids. This study aims to enhance semantic se

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Resumen: Esta investigación presenta un modelo de clasificación binaria para granos de café verde de la variedad arábico procedentes de la región de Loja, Ecuador, basado en la arquitectura Swin Transformer V2. Se emplearon dos fuentes de datos, el conjunto de datos p

Abstract: This study presents a binary classification model for green coffee beans of the Arabica variety from the Loja region in Ecuador, based on the Swin Transformer V2 architecture. Two datasets were used, the public USK-COFFEE dataset of Indonesian origin and a pr

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