Suchergebnisse - FENÓMENOS Y PROCESOS::conceptos matemáticos::algoritmos::inteligencia artificial

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    Geographisches Schlagwort: Bucaramanga (Colombia), UNAB Campus Bucaramanga

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    Relation: Ballesteros Ricaurte, Javier Antonio, Guevara Pérez, Alonso (2006). Método y procedimientos de clonación artificial de controladores basados en técnica de inteligencia artificial. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB, Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey ITESM; [1] BALLESTEROS RICAURTE, Javier A. y GUEVARA PÉREZ, Alonso. Clonación artificial de controladores basados en técnicas de inteligencia artificial. En: Cultura Científica. No. 2, Octubre - 2004. p. 73-77.; [2] COELLO COELLO, Carlos A. "An Empirical Study of Evolutionary Techniques for Multiobjective Optimization in Engineering Design", PhD thesis, Department of Computer Science, Tulane University, New Orleans, Louisiana, USA, April 1996.; [3] COELLO COELLO, Carlos A. Introducción a la Computación Evolutiva. México, Enero 2004. CINVESTAV-IPN, Departamento de Ingeniería Eléctrica.; [4] COELLO COELLO, Carlos A. Una Breve Historia de la Computación en el Mundo, in Giovanni Pérez Ortega, John William Branch Bedoya, Diego Carmona Duque y Oscar Ortega Lobo (editors), Encuentro de Investigación sobre Tecnologías de Información Aplicadas a la Solución de Problemas (EITI 2004), pp. 1--8, Centro de Publicaciones Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín, Colombia, agosto de 2004, ISBN 958-9352-86-3 (invited paper).; [5] COELLO COELLO, Carlos A., CHRISTIANSEN, Alan D. and Hernández Aguirre, Arturo. Automated Design of Combinational Logic Circuits using Genetic Algorithms. In D. G. Smith, N. C. Steele, and R. F. Albrecht, editors, Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Nets and Genetic Algorithms ICANNGA’ 97, pages 335– 338, Norwich, England, April 1997. University of East Anglia, Springer-Verlag.; [6] COELLO COELLO, Carlos A., SANTOS HERNÁNDEZ, Filiberto and Farrera, Francisco Alonso. Optimal Design of Reinforced Concrete Beams using Genetic Algorithms. Expert Systems with Applications: An International Journal, 12(1):101–108, January 1997.; [7] COELLO COELLO, Carlos A. Treating Constraints as Objectives for SingleObjective Evolutionary Optimization. Engineering Optimization, 32(3):275–308, 200; [8] DARWIN, Charles Robert. The Variation of Animals and Plants under Domestication. Murray, London, second edition, 1882; [9] DARWIN, Charles Robert. On the Origin of Species by Means of Natural Selection Or the Preservation of Favoured Races in the Struggle for Life. Cambridge University Press, Cambridge, UK, sixth edition, 1964. Originally published in 1859.; [10] DE JONG, Kenneth A. Genetic Algorithms are NOT Function Optimizers. In L. Darrell Whitley, editor, Foundations of Genetic Algorithms 2, pages 5–17. Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, California, 1993; [11] DEL BRIO, Bonifacio Martín y SANZ MOLINA, Alfredo. Redes Neuronales y Sistemas Difusos. 2 ed. Colombia: Alfaomega, 2002. p. 244-338; [12] DELGADO, Alberto. Inteligencia Artificial y Minirobots. 1998. 1 ed. Ecoe ediciones. 309 p.; [13] FOGEL, David B. and STAYTON, L. C. On the Effectiveness of Crossover in Simulated Evolutionary Optimization. BioSystems, 32:171–182, 1994; [14] GARRIDO, Santiago. Identificación, Estimación y Control de sistemas No-Lineales mediante RGO. Leganés 1999, p. 187. Trabajo de grado (Ph.D. Sistemas), Universidad Carlos III, Madrid España. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática; [15] GARRIDO RODRIGUEZ, Miguel, FERNÁNDEZ MARESMA, Eulicer, LOBAINA ODUARDO, Omar y CAPOTE FLORES, Neicis. Precitaciones de los sulfuros de níquel y cobalto a partir de soluciones carbonato-amoniacales sintéticas. Revista Minería y Geología. Vol. 18, No. 3-4. 2001. p. 113-117; [16] GOLDBERG, David E. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machina Learning. Addison-Wesley Publishing Co., Reading, Massachusetts, 1989; [17] GÜNTER Rudolph. Convergence Analysis of Canonical Genetic Algorithms. IEEE Transactions on Neural Networks, 5:96–101, January 19; [18] GUZMAN DEL RIO, Daniel, RODRÍGUEZ BORROT, Miguel, COLUMBIÉ NAVARRO, Ángel y MISA LLORCA, Roger. Proceso de lixiviación carbonatoamoniacal: control multivariable a través del arreglo inverso de NYQUIST para el mezclado de mineral y licor. Revista Minería y Geología. Vol. 18, No. 2, 2001. p. 1-; [19] HERREROS LÓPEZ, Alberto. Diseño de controladores robustos multiobjetivo por medio de algoritmos genéticos. Valladolid 2000, p. 275. Trabajo de grado (Doctor en Ingeniería), Universidad de Valladolid. España. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales.; [20] HIRSCH, M. and S. Smale. Differential Equations, Linear Algebra and Dynamical Systems. Academic Press, Orlando, 1974; [21] HOLLAND, John H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press, Ann Arbor, Michigan, 1975; [22] HURTADO GONZÁLEZ, Claudia; IZQUIERDO RIVERA, Beatriz; LÓPEZ AGUADO, Marcela; CRUZ, Armando Nicolás y GÓMEZ RAMÍREZ, Eduardo. Mejoras de un algoritmo genético simple, aplicando conceptos de Computación Evolutiva. En: Revista Centro de Investigaciones. Vol. 6, No. 21, Jul.-Dic. 2003; p. 11-24; [23] KALMAN, R. E., P. L. Falb y M. A. Arbib. “Topics in Mathematical Systems Theory”. McGraw-Hill, New York, 1969.; [24] KHALIL, H. Sistemas No-Lineales. Notas de clase. Automatización y Control. 2001. 2 ed. Prentice Hal; [25] KUEHL, Robert O. Diseños de Experimentos. Principios estadísticos de diseño y análisis de investigación. 2 ed. 2001. Thomson. 660 p.; [26] KUO, B.C “Automatic Control Systems” Quinta edición, editorial Prentice-Hall Englewood Clffs, New York 1961; [27] LAGUNAS JÍMENEZ, José Rubén Felipe. Sintonización de controladores PID mediante un algoritmo genético multiobjetivo (NSGA-II). México 2004, p. 171. Trabajo de grado (Doctor en Ciencias). Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional. Unidad Zacatenco, control automático; [28] LAHOZ-BELTRÁ, Rafael. Bioinformática Simulación, vida artificial e inteligencia artificial. España, Ediciones Díaz de Santos. 2004. 561; [29] LEIVA GÓMEZ, Miguel Ángel. Localización óptima de condensadores en un sistema de distribución eléctrico vía algoritmos genéticos. Trabajo de grado (Ingeniero Civil). Santiago de Chile, 2001, 175 p. Pontificia Universidad Católica de Chile, Escuela de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Eléctri; [30] LEWIS, F. “Applied Optimal Control and Estimation”, Chapter 1: Introduction to Modern Control Theory, Prentice Hall, 199; [31] MATLAB. Control System Toolbox. The MathWorks, Version 6.5.0.180913a, Release 13; [32] McCULLAGH, P. and NELDER, J. A. Generalized Linear Models. Chapman and Hall, New York, 1989.; [33] MUÑOZ MONER, Antonio Faustino y PARDO GARCÍA, Aldo. Algoritmos y sistemas de control borroso aplicados en la planta de calcinación de la industria de producción de níquel. En: Tecnologías de Avanzada. Vol. 2. No. 4. 2004. p. 25-32.; [34] MUÑOZ MONER, Antonio, Tecnología de Control con Análisis Instrumental ONLINE. Moa – Cuba 1985, 160 p. Trabajo de grado (Ph.D. Ciencias Técnicas), Universidad de Acero y Aleaciones, Moscú Rusia. Facultad Metalurgia y Electromecánica, Programa- Doctorado en Control y Automatización Industrial.; [35] MUÑOZ MONER, Antonio Faustino y PARDO GARCÍA, Aldo. Nuevos Diseños de Controladores por Lógica Fuzzy. En: Revista Colombiana de Computación. Vol. 2, No. 1, Junio-2001. p. 35-42.; [36] PABA ARGOTE, Harry José y NUÑEZ COSSIO, Eudilson. Implementación de Sensores Inteligentes Utilizando Redes Neuronales Aplicados en Procesos de Refinación del Petróleo. Bucaramanga 2000. p. 116. Trabajo de Grado (Maestría en Ciencias Computacionales). Universidad Autónoma de Bucaramanga - Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (México; [37] QUINTERO LÓPEZ, Diego Fernando y VILLA RAMIREZ, José Luís. Desarrollo de unos polvos de control difuso para MatLab y diseño e implementación de un controlador difuso adaptativo. Manizales 1998. p. 93. Trabajo de grado (Ingeniero Electrónico). Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ingeniería y Arquitectura, Ingeniería Electrónica; [38] RAIMÚNDEZ ÁLVAREZ, José Cesáreo. Estrategias evolutivas y su aplicación en la síntesis de controladores. Vigo, 1997, 263 p. Tesis doctoral. Universidad de Vigo. Departamento de Ingeniería de Sist; [39] RECHENBERG, Ingo. Evolutionsstrategie: Optimierung technischer Systeme nach Prinzipien der biologischen Evolution. Frommann–Holzboog, Stuttgart, Alemania, 1973; [40] REYES SIERRA, María Margarita. Estudio de algunos aspectos teóricos de los algoritmos genéticos. México 2002, p. 110. Trabajo de grado (Maestría en Inteligencia Artificial), Universidad Veracruzana; [41] REYES SIERRA, M.M. y COELLO COELLO, C.A. Un Algoritmo Coevolutivo para Optimización Multiobjetivo Basado en Clustering, en Felipe Padilla, Carlos Coello, Katya Rodríguez y Francisco Álvarez (editores), Memorias del Segundo Congreso de Computación Evolutiva (COMCEV'05), pp. 63--71, Universidad Autónoma de Aguascalientes, Aguascalientes, México, Mayo de 2005, ISBN 970-728-024; [42] ROMERO RAMÍREZ, María, LLOPIZ YURELL, Julio y JEREZ MENDEZ, Antonio. Individualización cinética de reacciones simultaneas por espectrometría de masa: descomposición térmica de los carbonatos básicos de níquel y cobalto. Revista Minería y Geología. Vol. 18, No. 3-4, 2001. p. 95-100.; [43] SANCHEZ CARPENA, Gracia. Diseño y evaluación de algoritmos evolutivos multiobjetivo en optimización y modelización difusa. Murcia 2002, p. 356. Trabajo de grado (Doctor en Informática). Universidad de Murcia, Facultad de Informática, Departamento de Ingeniería de la Información y las Comunicaciones.; [44] SCHMITT-Braess, G., (1999) —Frequency domain evaluation of Circle Criterion, Popov Citerior and Off-Axis Criterion in the MIMO case“. International Journal of Control, 72(13) pp. 1299-1309.; [45] TAKAGI, T., SUGENO, M. (1985). Fuzzy identification of system and its application to modeling and control. IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics, 15:116132; 46; [47] OGATA, Katsuhiko. Sistemas de Control en Tiempo Discreto. Pearson Educación. México, 1996; [48] ZADEH, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8:338-35; [49] ZHANG, L. y B. Zhang, "A Geometrical Representation of McCulloch-Pitts Neural Model and Its Applications", IEEE Transactions on Neural Networks, 10, (4), 925-929, (1999).; [50] UMEZ-ERONINI, Eronini. Dinámica de Sistemas y Control. Thomson Editores. México, 2001.; [51] OLLERO, Aníbal. Robótica, Manipuladores y Robots móviles. Marcombo S.A. España, 2001.; [52] LÓBEZ DE PHOENIX, Rafael. Historia de la Ingeniería de Control [online]. [Zaragoza, España]: mayo. 2006 [cited 17 mayo, 2006]. Capítulo VI. Disponible en www:; http://hdl.handle.net/20.500.12749/3309; reponame:Repositorio Institucional UNAB

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    Dateibeschreibung: viii, 76 páginas; application/pdf

    Relation: Aranda, Y. R., & Sotolongo, A. R. (2013). Integración de los algoritmos de minería de datos 1R, PRISM E ID3 A POSTGRESQL. Journal of Information Systems and Technology Management, 10(2), 389–406. https://doi.org/10.4301/s1807-17752013000200012; Ariza-López, F. J., Rodríguez-Avi, J., & Alba-Fernández, V. (2018). Control estricto de matrices de confusión por medio de distribuciones multinomiales. GeoFocus Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de La Información Geográfica, (21), 215–226. https://doi.org/10.21138/gf.591; Arroyo-Hernández, J. (2016). Métodos de reducción de dimensionalidad: Análisis comparativo de los métodos APC, ACPP y ACPK. Uniciencia, 30(1), 115–122. https://doi.org/10.15359/ru.30-1.7; Carvalho, T. P., Soares, F. A. A. M. N., Vita, R., Francisco, R. da P., Basto, J. P., & Alcalá, S. G. S. (2019). A systematic literature review of machine learning methods applied to predictive maintenance. Computers and Industrial Engineering, 137(April), 106024. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106024; Cortés, J. A., A, F. A. M., & O, J. A. C. (2007). Del análisis de Fourier a las wavelets análisis de Fourier. Scientia Et Technica, (34), 151–156. Retrieved from http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84934026; El-Zahab, S., Mohammed Abdelkader, E., & Zayed, T. (2018). An accelerometer-based leak detection system. Mechanical Systems and Signal Processing, 108, 58–72. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2018.02.030; Enríquez, J. M. (2020). Diagnósstico multi-falla en cadena cinemática utilizando termografía infrarroja y análisis de componentes principales. Universidad autónoma de Querétaro.; Filipussi, D. A. (2018). Caracterización de daño por “b-value” de eventos de emisión acústica en ensayos de rotura de roca andesita. Revista Materia, 23(2). https://doi.org/10.1590/s1517-707620180002.0404; Gómez, S. A. M. (2017). Técnicas de mantenimiento predictivo. Metodologia de aplicación en las organizaciones. UNIVERSIDAD CATÓLICA DE COLOMBIA.; Guillén Peña, M., Paredes, J. L., & Camacho, O. (2007). Un enfoque para la detección y diagnístico de falls en la instrumentación de un proceso usando reconicimiento de patrones en el dominio Wavelet. 8o Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica, 1–9.; Huertas Mora, A. (2020). Algoritmos de aprendizaje supervisado utilizando datos de monitoreo de condiciones: Un estudio para el pronóstico de fallas en máquinas. Universidad Santo Tomás. Retrieved from http://unidadinvestigacion.usta.edu.co; Ilić, U., Trojić, B., Lazić, V., & Filipovi, F. (2019). Classification Models of Machine Learning For Vibration Analysis of Induction Motor, (June). Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/348936779%0AClassification; Kaji, M., Parvizian, J., & van de Venn, H. W. (2020). Constructing a reliable health indicator for bearings using convolutional autoencoder and continuous wavelet transform. Applied Sciences (Switzerland), 10(24), 1–21. https://doi.org/10.3390/app10248948; Kim, J. T., Kim, H., & Park, W. M. (2017). Data analysis for valve leak detection of nuclear power plant safety critical components. 10th International Topical Meeting on Nuclear Plant Instrumentation, Control, and Human-Machine Interface Technologies, NPIC and HMIT 2017, 3, 1742–1751; Maeda Gutiérrez, V. (2019). Comparación de arquitecturas de redes neuronales convolucionales para la clasificación de enfermedades en tomate. Universidad autónoma de Zacatecas.; Magallanes, J. A. L., & Martín Sánchez Mtz. (1992). Emisión Acústica: método de inspección no destructivo para La evaluación de componentes soldados. Retrieved from http://www.geocities.ws/pndmx/articulos/AE_soldadura_2001.pdf; Matich, D. J. (2001). Redes neuronales: conceptos básicos y aplicaciones. Departamento de Ingeniería Química. Universidad Tecnológica Nacional. Retrieved from ftp://decsai.ugr.es/pub/usuarios/castro/Material-Redes-Neuronales/Libros/matich-redesneuronales.pdf; Meland, E., Henriksen, V., Hennie, E., & Rasmussen, M. (2011). Spectral analysis of internally leaking shut-down valves. Measurement: Journal of the International Measurement Confederation, 44(6), 1059–1072. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2011.03.004; Montaño, J. J. (2002). Redes neuronales artificiales aplicadas al análisis de datos. Network. UNIVERSITAT DE LES ILLES BALEARS.; Nieto, N., & Orozco, D. M. (2008). El uso de la transformada Wavelet discreta en la reconstrucción de señales senosoidales. Scientia Et Technica ISSN:, 1(38), 381–386. https://doi.org/10.22517/23447214.3809; Ochoa, L. (2019). Evaluation of Classification Algorithms using Evaluación de Algoritmos de Clasificación utilizando Validación Cruzada. Laccei International Multi-Conference for Engineering, Education, and Technology, 24–26. https://doi.org/10.18687/LACCEI2019.1.1.471; Olarte, W., & Botero, M. (2011). La detección de ultrasonido: una técnica empleda en el mantenimiento predictivo. Scientia Et Technica, 47, 230–233. Retrieved from http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84921327035; Olarte, W., Botero, M., & Cañon, B. (2010). Técnicas de mantenimiento predictivo utilizadas en ea industria. Scientia Et Technica, 16(45), 223–226. https://doi.org/10.22517/23447214.355; Ortega Triana, J. (2021). Aprendizaje profundo para la detección automática de fisuras de hormigón usando redes neuronales convolucionales. Universidad Politécnica de Valencia.; Pacheco Córdova, E., Sánchez L, R., Cabrera, D., & Cerrada, M. (2018). Adquisición de señales de vibración y emisión acústica para el diagnóstico de severidad de fallos en maquinaria rotativa. Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada, 2, 87–94.; Penkova Vassileva, M. (2007). Mantenimiento y análisis de vibraciones. Ciencia y Sociedad, 32(4), 668–678. https://doi.org/10.22206/cys.2007.v32i4.pp668-678; Pérez, S. (2015). Estimación de la curva ROC acumulativa / dinámica. Universidad de Oviedo. Retrieved from https://digibuo.uniovi.es/dspace/bitstream/handle/10651/32024/TFM; uiñones Huatangari, L., Ochoa Toledo, L., Kemper Valverde, N., Gamarra Torres, O., Bazán Correa, J., & Delgado Soto, J. (2020). Red neuronal artificial para estimar un índice de calidad de agua. Enfoque UTE, 11(2), 109–120. https://doi.org/10.29019/enfoque.v11n2.633; Romero R, L. A., Morales V, L., Osornio Ríos, R., Romero Troncoso, R., & Moríñigo S., D. (2018). Detección de falla de rodamieno en una cadena cinemática vía emisión acústica. Pistas Educativas, 39(128), 1392–1406. Retrieved from http://itcelaya.edu.mx/ojs/index.php/pistas; Rosa, M., Miles, L., & Perez, J. (2009). Manual de aplicaciones de herramientas y técnicas del mantenimiento Predictivo. ACI Avances En Ciencias e Ingenierías. San Salvador. Retrieved from http://ri.ues.edu.sv/id/eprint/1742/1/Manual_de_aplicaciones_de_herramientas_y_técnicas_del_mantenimiento_Predictivo.pdf; Santos De La Cruz, Eulogio; Cancino Vera, Néstor; Yenque Dedios, Julio; Ramírez Morales, David;Palomino Pérez, M. (2005). El ultrasonido y su aplicación. Industrial Data, 8(1), 25–28. Retrieved from https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=81680105; Selcuk, S. (2017). Predictive maintenance, its implementation and latest trends. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 231(9), 1670–1679. https://doi.org/10.1177/0954405415601640; Shin, S. M., Kim, D. S., & Kang, H. G. (2018). Power-operated check valve in abnormal situations. Nuclear Engineering and Design, 330(December 2017), 28–35. https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2018.01.017; Spilsbury, M. J., & Euceda, A. (2016). Transformada rápida de Fourier. Revista De La Escuela De Física, IV(2), 45–52. https://doi.org/10.5377/ref.v4i2.8276; Tao, J., Liu, Y., & Yang, D. (2016). Bearing Fault Diagnosis Based on Deep Belief Network and Multisensor Information Fusion. Shock and Vibration, 2016, 1–9. https://doi.org/10.1155/2016/9306205; Tejada Layme, G., & Gonzales Chama, R. (2020). Arquitectura de red Neuronal convolucional para diagnóstico de cáncer de piel. Universidad técnologica del Perú.; Torres, F., Royo, J., & Rabanaque, G. (2015). Análisis de vibraciones e interpretación de datos. DIDYF Universidad de Zaragoza. Retrieved from http://www.guemisa.com/articul/pdf/vibraciones.pdf; Valencia S., A. (2019). Sistema monitoreo de desgaste para cadenas de motocicletas. Fundación universidad de los libertadores. Retrieved from https://repository.libertadores.edu.co/bitstream/handle/11371/2866/Valencia_Adrián_2019.pdf?sequence=1&isAllowed=y; Velez-Langs, O. (2014). Feature reduction using a RBF network for classification of learning styles in first year engineering students. Ingeniare. Revista Chilena de Ingeniería, 22(1), 140–151. https://doi.org/10.4067/s0718-33052014000100013; Venkata, S. K., & Rao, S. (2019). Fault detection of a flow control valve using vibration analysis and support vector machine. Electronics (Switzerland), 8(10). https://doi.org/10.3390/electronics8101062; Wang, Y. S., Liu, N. N., Guo, H., & Wang, X. L. (2020). An engine-fault-diagnosis system based on sound intensity analysis and wavelet packet pre-processing neural network. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 94(333), 103765. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2020.103765; Yan, J., Heng-Hu, Y., Hong, Y., Feng, Z., Zhen, L., Ping, W., & Yan, Y. (2015). Nondestructive Detection of Valves Using Acoustic Emission Technique. Advances in Materials Science and Engineering, 2015, 9. https://doi.org/10.1155/2015/749371; https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/81585; Universidad Nacional de Colombia; Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia; https://repositorio.unal.edu.co/

  3. 3

    Quelle: Revista de Arquitectura (Bogotá); Vol. 27 No. 1 (2025): january-june; 195-213 ; Revista de Arquitectura (Bogotá); Vol. 27 Núm. 1 (2025): enero-junio; 195-213 ; Revista de Arquitectura; Vol. 27 No 1 (2025): enero-junio; 195-213 ; Revista de Arquitectura (Bogotá); v. 27 n. 1 (2025): janeiro-junho; 195-213 ; 2357-626X ; 1657-0308

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    Relation: https://revistadearquitectura.ucatolica.edu.co/article/view/5259/5842; https://revistadearquitectura.ucatolica.edu.co/article/view/5259/5688; https://revistadearquitectura.ucatolica.edu.co/article/view/5259/5914; Alawadhi, M., & Yan, W. (2021). BIM hyperreality: Data synthesis using BIM and hyperrealistic rendering for deep learning. arXiv:2105.04103. https://doi.org/10.48550/arXiv.2105.04103; As, I., Pal, S., & Basu, P. (2018). Artificial intelligence in architecture: Generating conceptual design via deep learning. International Journal of Architectural Computing, 16(4), 306-327. https://doi.org/10.1177/1478077118800982; Bagley, J. (1967). The behavior of adaptive systems which employ genetic and correlation algorithms. The University of Michigan. https://deepblue.lib.umich.edu/handle/2027.42/3354; Benyus, J. M., & Leal, A. G. (2012). Biomímesis: Innovaciones inspiradas por la naturaleza. Tusquets Editores S. A.; Bremermann, H. J. (1962). Optimization through evolution and recombination. Self-organizing systems, 93, 106. https://holtz.org/Library/Natural%20Science/Physics/Optimization%20Through%20Evolution%20and%20Recombination%20-%20Bremermann%201962.htm; Caetano, I., Santos, L., & Leitão, A. (2020). Computational design in architecture: Defining parametric, generative, and algorithmic design. Frontiers of Architectural Research, 9, 287-300. https://doi.org/10.1016/j.foar.2019.12.008; Cerrolaza, M., & Annicchiarico, W. (1996). Algoritmos de optimización estructural basados en simulación genética. Universidad Central de Venezuela.; Dartnell, L. (2007). Matrix: Simulating the world Part I - Particle models. +Plus Magazine. https://plus.maths.org/content/matrix-simulating-world-part-i-particle-models; Dartnell, L. (2012). Matrix: Simulating the world Part II: Cellular automata. +Plus Magazine. http://plus.maths.org/content/matrix-simulating-world-part-ii-cellular-automata; Del Campo, M., & Leach, N. (2022). Can machines hallucinate architecture? AI as design method. Archit. Design, 92, 6-13. https://doi.org/10.1002/ad.2807; Díaz Moreno, C., & García Grinda, E. (2009). Atmósfera, material del jardinero digital. En I. Ábalos (Ed.), Naturaleza y artificio. El ideal pintoresco en la arquitectura y el paisaje contemporáneo (pp. 24-33). Gustavo Gili.; Estévez, A., & Abdallah, Y. (2022). AI to matter-reality. Art, architecture & design. iBAG. UIC Barcelona.; Fogel, L. J., Owens, A. J., & Walsh, M. J. (1966). Artificial intelligence through simulated evolution. Wiley.; Fraile Narváez, M. (2019). Arquitectura biodigital. Diseño Editorial.; Fraser, A. S. (1957). Simulation of genetic systems by automatic digital computers. Australian Journal of Biological Sciences, 10, 484-491. http://dx.doi.org/10.1071/BI9570484; Holland, J. H. (Ed.). (1992). Index. En Adaptation in natural and artificial systems: An introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence (p. 0). The MIT Press. https://doi.org/10.7551/mitpress/1090.003.0016; Ito, T. (2009). Tarzanes en el bosque de los medios. En I. Ábalos (Ed.), Naturaleza y artificio. El ideal pintoresco en la arquitectura y el paisaje contemporáneo (pp. 121-123). Gustavo Gili.; Montaner, J. M. (2015). La condición contemporánea de la arquitectura. Gustavo Gili.; Rechenberg, I. (1973). Evolutionsstrategie. Optimierung technischer systeme nach prinzipien derbiologischen evolution. S. d.; Shen, S., Clerckx, B., & Murch, R. (2022). Modeling and architecture design of reconfigurable intelligent surfaces using scattering parameter network analysis. IEEE Transactions on Wireless Communications, 21(2), 1229-1240. https://doi.org/10.1109/TWC.2021.3103256; Sommese, F., Hosseini, S. M., Badarnah, L., Capozzi, F., Giordano, S., & Ambrogi, V. (2023). Light-responsive kinetic façade system inspired by the Gazania flower: A biomimetic approach in parametric design for daylighting. Building and Environment, 247, 111052. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2023.111052; Tolmos Rodríguez-Piñero, P. (2003). Introducción a los algoritmos genéticos y sus aplicaciones. Universidad Rey Juan Carlos. https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=185891; Wagensberg, J. (2013). La rebelión de las formas. Tusquets Editores S. A.; Zhang, R., Wang, L., Guo, Z., Wang, Y., Gao, P., Li, H., & Shi, J. (2023). Parameter is not all you need: starting from non-parametric networks for 3D point cloud analysis. arXiv:2303.08134. https://arxiv.org/abs/2303.08134; Zuo, W., Chen, M.-T., Chen, Y., Zhao, O., & Cheng, B. (2023). Additive manufacturing oriented parametric topology optimization design and numerical analysis of steel joints in gridshell structures. Thin-Walled Structures, 188, 110817. https://doi.org/10.1016/j.tws.2023.110817; https://revistadearquitectura.ucatolica.edu.co/article/view/5259

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    Geographisches Schlagwort: CRAI-USTA Bogotá

    Dateibeschreibung: application/pdf

    Relation: Oriol Borrás Gené. Fundamentos de la gamificación Universidad Politécnica de Madrid Autor: Oriol Borrás Gené. Universidad Politecnica de Madrid, June 2015. url: http://www.flickr.com/photos/89458386@ N07/16124943257.; González González Carina Soledad and Mora Alberto. “Tecnicas de gamificación aplicadas en la adocencia de IngenieriaInformatica”. In: 8.1 (2015).; Diego Armando Bautista Díaz, Mario Francisco Suarez-Moreno, and Jhonny Gómez-Amaya. “Educación STEM en las actitudes de los estudiantes de secundaria hacia la ingeniería”. In: Revista Educación en Ingeniería 15.29 (2020), pp. 89–103.; Estela Nuñez-Barriopedro, Yeray Sanz-Gómez, and Rafael Ravina-Ripoll. “Videogames in Education: BenefitsandHarms”. In: Revista Electrónica Educare 24.2 (2020), pp. 240–257.; Santiago Galindo Mosquera Pedro Rizzo Bajaña and Lic Juan Fernández Escobar Abg Sebastián Cadena Alvarado. II UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL FACULTAD DE FILOSOFÍA, LETRAS Y CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN CARRERA SISTEMAS MULTIMEDIA DIRECTIVOS DECANO VICEDECANO.; Paloma Moreda Elena Torró Martínez Elena Lloret. PLAYLINGUA: Exploring the application of natural language processing technologies and gamification in language learning. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Alicante, 2020. (Visited on 08/17/2022).; José Francisco Avila-Tomás, Miguel Angel Mayer-Pujadas, and Victor Julio Quesada-Varela. “La inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina I: introducción antecedentes a la IA y robótica”. In: Atención Primaria 52.10 (2020), pp. 778–784.; Lili Wu. “Construction of STEM Interdisciplinary Integration Model Supported by Educational Artificial Intelligence”. In: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. isbn: 9780738131221. doi:10.1109/ ICBAIE52039.2021.9389955.; Jinsu Kim and Namje Park. “Development of a board game-based gamification learning model for training on the principles of artificial intelligence learning in elementary courses”. In: Journal of The Korean Association of Information Education 23.3 (2019), pp. 229–235.; Dona Sashini and Lankari Liyanage. The Impact of Artificial Intelligence and Gamification Usage in Learning Management Systems. Staffordshire University.; Nisreen Alzahrani, Maram Meccawy, and Muazzam Ahmed AbdAlsamei Siddiqu. “Automatic prediction of learning styles in learning management systems: a literature review”. In: 2020 IEEE Asia-Pacific Conference on Computer Science and Data Engineering (CSDE). 2020, pp. 1–7. doi:10.1109/CSDE50874.2020.9411535.; Sebastian Deterding et al. “From Game Design Elements to Gamefulness: Defining "Gamification"”. In: Proceedings of the 15th International Academic MindTrek Conference: Envisioning Future Media Environments. MindTrek ’11. Tampere, Finland: Association for Computing Machinery, 2011, pp. 9–15. isbn: 9781450308168. doi:10.1145/2181037.2181040. url: https://doi.org/10.1145/2181037.2181040.; Stefan Stieglitz Christoph Lattemann Susanne Robra-Bissantz. Gamification. Ed. by Stefan Stieglitz and Christof Lattemann. Springer International Publishing, 2017. isbn: 978-3-319-45555-6. doi:10.1007/978-3- 319-45557-0.; Juho Juho Hamari Kai Huotari. “Defining Gamification: A Service Marketing Perspective”. In: Proceeding of the 16th International Academic MindTrek Conference. MindTrek ’12. Tampere, Finland: Association for Computing Machinery, 2012, pp. 17–22. isbn: 9781450316378. doi:10.1145/2393132.2393137. url: https: //doi.org/10.1145/2393132.2393137.; Sánchez-Cubo and Francisco. ¿Existen diferencias entre estudiantes al ’gamificar’ un aula? Análisis de un Escape Room en Ciencias Sociales. isbn: 978-84-09-35708-6.; Mercedes Fuentes-Hurtado and Juan González-Martínez. “Qué gana stem con la gamificación”. In: Academia y Virtualidad 12 (2 Mar. 2020), pp. 79–94. doi:10.18359/ravi.3694.; Claudio E. Palazzi Fabio Aiolli. Enhancing Artificial Intelligence on a Real Mobile Game. Department of Pure and Applied Mathematics, 2009. doi: https://doi.org/10.1155/2009/456169. (Visited on 08/17/2022).; Du-Mim Yoon and Kyung-Joong Kim. “Challenges and Opportunities in Game Artificial Intelligence Education Using Angry Birds”. In: IEEE Access 3 (2015), pp. 793–804. doi:10.1109/ACCESS.2015.2442680.; Luis Corral, Alberto Sillitti, and Giancarlo Succi. “Mobile multiplatform development: An experiment for performance analysis”. In: Procedia Computer Science 10 (2012), pp. 736–743.; Wafaa S El-Kassas et al. “Taxonomy of cross-platform mobile applications development approaches”. In: Ain Shams Engineering Journal 8.2 (2017), pp. 163–190.; Yoke Seng Wong and Maizatul Hayati Mohamad Yatim. “A Propriety Multiplatform Game-Based Learning Game to Learn Object-Oriented Programming”. In: 2018 7th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI). IEEE. 2018, pp. 278–283.; Antonio Corral, Liria Víctor, and Vázquez Rodríguez. UNIVERSIDAD DE ALMERIA ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA TRABAJO FIN DE GRADO Desarrollo de aplicaciones móviles multiplataforma con Flutter. 2018.; David L. Poole and Alan K. Mackworth. Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents. 3rd. Cambridge University Press, 2022.; Stuart Russell and Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4ed. Pearson, Apr. 2020, pp. 1– 1136.; Sangkyun Kim et al. Gamification Strategy. Springer International Publishing, 2018, pp. 91–107. doi: 10. 1007/978-3-319-47283-6_8.; Michael Negnevitsky. Artificial Intelligence: A Systems Approach. Pearson, 2019.; Kevin P. Murphy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.; George F. Luger. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving. Pearson, 2008.; Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press, 2018.; David L. Poole and Alan K. Mackworth. Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents. Cambridge University Press, 2017.; Christopher M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.; Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. Deep Learning. MIT Press, 2016.; Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper. Natural Language Processing with Python. O’Reilly Media, 2009.; Mark Lutz. Learning Python. O’Reilly Media, 2013.; Al Sweigart. Automate the Boring Stuff with Python. Al Sweigart, June 2015, pp. 1–505.; Sam Newman. Building Microservices: Designing Fine-Grained Systems. O’Reilly Media, 2015.; Chris Richardson. Microservices Patterns: With examples in Java. Manning Publications, 2018.; Irakli Nadareishvili et al. Microservice Architecture: Aligning Principles, Practices, and Culture. O’Reilly Media, 2016.; Babativa Díaz, D. A. y Hernández Álvarez, J. E. (2023). Aplicativo Multiplataforma para el Aprendizaje Lúdico de Conceptos de Inteligencia Artificial Enfocado en el Entorno Académico. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.; http://hdl.handle.net/11634/56026; reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás; instname:Universidad Santo Tomás; repourl:https://repository.usta.edu.co

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  6. 6
  7. 7

    Dateibeschreibung: application/pdf

    Relation: Andrade, I. M. D., & Tumelero, C. (2022). Increasing customer service efficiency through artificial intelligence chatbot. Revista de Gestão, 29(3), 238-251. https://doi.org/10.1108/REGE-07-2021-0120; Apache Software Foundation. (2025). Apache Kafka documentation (Version 3.7). https://kafka.apache.org/documentation/; Brill, T. M., Munoz, L., & Miller, R. J. (2019). Siri, Alexa, and other digital assistants: a study of customer satisfaction with artificial intelligence applications. Journal of Marketing Management, 35(15–16), 1401– 1436. https://doi.org/10.1080/0267257X.2019.1687571; Buhalis, D., & Moldavska, I. (2022). Voice assistants in hospitality: Using artificial intelligence for customer service. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 13(3), 386-403. https://doi.org/10.1108/JHTT-03-2021-0104; Chroma. (2025). Chroma documentation. Chroma. https://docs.trychroma.com; Laparra, D. (2024). Retrieval-Augmented Generation para la extracción de información de documentos inteligentes. Documento de investigación.; Azaga, H. (2024). *Effectiveness of artificial intelligence chatbots for customer service* [Tesis doctoral, Middle Georgia State University]. Middle Georgia State University Repository. https://comp.mga.edu/static/media/doctoralpapers/2024_Azaga_0909150837.pdf; Martins De Andrade, I., & Tumelero, C. (2022). Artificial Intelligence Chatbot as Customer Service Solution for Commercial Banks. Revista de Gestão, 29(3), 238- 251. https://doi.org/10.1108/REGE-07-2021-0120; Obando Freire, G. L. (2020). Innovación en los procesos de recuperación de cartera para empresas de cobranza mediante la generación de un modelo de negocio con base tecnológica en el uso de redes sociales [Tesis de maestría, Universidad Tecnológica Indoamérica]. Universidad Tecnológica Indoamérica.; Python Software Foundation. (2025). Python documentation (Version 3.12). https://docs.python.org/3/; PARASURAMAN, Parsu. (1985), Conceptual Model of Service Quality and its implications for future research. New York: Journal of Marketing. Sofiyah, et al. (2024). The chatbot artificial intelligence as the alternative customer services strategy to improve service efficiency. Documento de investigación.; Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., . Duchesnay, É. (2011). Scikit-learn: Machine learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 12, 2825–2830. http://jmlr.org/papers/v12/pedregosa11a.html; Shevat, A. (2017). Designing bots: Creating conversational experiences. O’Reilly Media.; Sofiyah, F. R., Dilham, A., Hutagalung, A. Q., Yulinda, Y., Lubis, A. S., & Marpaung, J. L. (2024). The chatbot artificial intelligence as the alternative customer services strategic to improve the customer relationship management in real-time responses. International Journal of Economics and Business Research, 27(5), 45–58. https://doi.org/10.1504/IJEBR.2024.139810v; Song, M., Xing, X., Duan, Y., Cohen, J., & Mou, J. (2022). Will artificial intelligence replace human customer service? The impact of communication quality and privacy risks on adoption intention. Journal of Retailing and Consumer Services, 102900. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2021.102900; Wolf, T., Debut, L., Sanh, V., Chaumond, J., Delangue, C., Moi, A., . Rush, A. M. (2020). Transformers: State-of-the-art natural language processing. In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations (pp. 38–45). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2020.emnlp-demos.6; n8n. (2025). n8n documentation. n8n GmbH. https://docs.n8n.io; https://apolo.unab.edu.co/en/persons/alfredo-antonio-diaz-claro-2; https://hdl.handle.net/20.500.12749/31591; reponame:Repositorio Institucional UNAB; repourl:https://repository.unab.edu.co

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    La Inteligencia Artificial (IA) y la ciencia de datos no son el futuro sino el presente de nuestra sociedad. Actualmente, existen una gran cantidad de algoritmos resolviendo problemas complejos como los asociados a la visión por computador, procesamiento de lenguaje natural, traducción, recomendadores, optimización de procesos entre otros. Estos algoritmos participan en decisiones trascendentales de la vida de las personas y procesos relevantes de la administración pública, como en la detección de fraudes en licencias médicas, detección de enfermedades, admisión escolar, deserción de estudiantes, diversos subsidios para personas de escasos recursos, atención a migrantes, entre muchas otras aplicaciones de carácter público y social. Uno de los principales retos para el uso de la ciencia de datos e IA es su implementación con estándares éticos como la transparencia, justicia y equidad, no maleficencia, responsabilidad, privacidad y beneficencia. Un problema relevante para enfrentarlo es la ausencia de herramientas integradoras con alta usabilidad y funcionalidad, además de las barreras de idioma debido a que la mayoría de ellas están en inglés. Es por eso que este proyecto desarrollará una plataforma tecnológica que le permita a los organismos públicos implementar de manera sistemática proyectos de ciencia de datos e IA que ayuden a la provisión de servicios de calidad y centrados en las personas, que contribuyan a la confianza entre la ciudadanía y las instituciones. Esta plataforma estará basada en el portal Algoritmos Públicos del GobLab UAI (https://www.algoritmospublicos.cl/), integrando herramientas de: a) Implementación de evaluación de impacto algorítmica para diagnosticar riesgos éticos, identificar requerimientos para el diseño y/o compra del proyecto y crear un plan de mitigación para el jefe del proyecto. b) Implementación de evaluaciones de sesgos y equidad estadística sobre datos y modelos para promover la justicia. c) Implementación de la transparencia de modelos, que permitan cumplir con la futura normativa vinculante en esta materia en Chile, y las buenas prácticas internacionales. A su vez, se desarrollará y probará una metodología cualitativa de investigación para comprender si la implementación de la plataforma contribuye positivamente a la percepción de confianza por parte de los usuarios hacia los servicios públicos. El proyecto tiene tres instituciones asociadas quienes participarán de la co-creación de la plataforma y validará la aplicabilidad de la solución desarrollada, y apoyarán en su implementación: la División de Gobierno Digital del Ministerio Secretaría General de la Presidencia, ChileCompra y el Consejo para la Transparencia. Al finalizar se contará con una plataforma tecnológica de código abierto que integra o adapta todas las limitaciones de funcionalidad y usabilidad que se han detectado desde el proyecto de Algoritmos éticos realizado por la UAI con apoyo del BID (https://goblab.uai.cl/algoritmos-eticos/). Se realizará un pilotaje de la plataforma sobre tres proyectos de organismos públicos para evaluar el funcionamiento y a partir de los resultados obtenidos se realizarán los ajustes necesarios para que la plataforma sea lo más robusta posible. Se realizarán tutoriales, amplia documentación y talleres para que funcionarios del sector público y privado utilicen la plataforma de manera rápida y flexible. La plataforma será administrada por el GobLab UAI para asegurar su sostenibilidad.

    Relation: instname: ANID; reponame: Repositorio Digital RI2.0; ID23I10357; Femenino; https://hdl.handle.net/10533/85777

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    Quelle: Estudios Penales y Criminológicos; Vol. 44 Núm. Ext. (2023): Inteligencia artificial y sistema penal; 1-23 ; Estudios penales y criminológicos; Vol 44 No Ext. (2023): Inteligencia artificial y sistema penal; 1-23 ; 2340-0080 ; 1137-7550

    Dateibeschreibung: application/pdf; text/xml; text/html

    Relation: https://revistas.usc.gal/index.php/epc/article/view/8859/13290; https://revistas.usc.gal/index.php/epc/article/view/8859/13291; https://revistas.usc.gal/index.php/epc/article/view/8859/13292; AMUNÁTEGUI PERELLÓ, C., Arcana Technicae. El derecho y la inteligencia artificial, Valencia, 2020. ARMENTA DEU, T., “El proceso en la Europa digital: entre recuperar liderazgos y proteger derechos” en COLOMER HERNÁNDEZ (Dir.), Uso de la información y de los datos personales en los procesos: los cambios en la era digital, Cizur Menor, 2022. ARMENTA DEU, T., Derivas de la justicia. Tutela de los derechos y solución de controversias en tiempos de cambio, Madrid, 2021. AZUAJE PIRELA, M., y FINOL GONZÁLEZ, D., “Transparencia algorítmica y la propiedad intelectual e industrial: tensiones y soluciones”, Revista La Propiedad Inmaterial, núm. 30, 2020. BARONA VILAR, S., “La digitalización y la algoritmización. Claves del nuevo paradigma de justicia eficiente y sostenible” en COLOMER HERNÁNDEZ (Dir.), Uso de la información y de los datos personales en los procesos: los cambios en la era digital, Cizur Menor, 2022. BARONA VILAR, S., Algoritmización del Derecho y de la Justicia. De la Inteligencia Artificial a la Smart Justice, Valencia, 2021. BORGES BLÁZQUEZ, R., Inteligencia Artificial y proceso penal, Cizur Menor, 2021. BORGES BLÁZQUEZ, R., “El sesgo de la máquina en la toma de decisiones en el proceso penal”, Revista Ius et Scientia, núm.2, vol. 6, 2020. BUENO DE MATA, F., “Proceso penal, inteligencia artificial y justicia orientada al dato” en SOLAR CAYÓN, J.I. y SÁNCHEZ MARTÍNEZ, M.O. (Dirs.), El impacto de la inteligencia artificial en la teoría y la práctica jurídica, Madrid, 2022. BUENO DE MATA, F., “Macrodatos, inteligencia artificial y proceso: luces y sombras”, Revista General de Derecho Procesal, núm. 51, 2020. CARNELUTTI, F., Las miserias del proceso penal (Trad. Sentís Melendo, S.), 2ª edición, Bogotá, 2015. CORVALÁN, J.G., “Inteligencia artificial: retos, desafíos y oportunidades-Prometea: la primera inteligencia artificial de Latinoamérica al servicio de la Justicia” en Revista de Investigações Constitucionais, vol. 5, núm. 1, 2018. DE HOYOS SANCHO, M., “Premisas y finalidades del Libro blanco sobre Inteligencia Artificial de la Comisión Europea: perspectiva procesal del nuevo marco regulador”, en BARONA VILAR, S. (ed.), Justicia algorítmica y neuroderecho. Una mirada multidisciplinar», Editorial Tirant lo Blanch, Valencia, 2021. FERRER BELTRÁN, J., “Apuntes sobre el control de la motivación de las resoluciones judiciales”, ISONOMIA: Revista de teoría y filosofía del derecho, núm. 34, 2011. GARCÍA SÁNCHEZ, M.D., “Retos del uso de la Inteligencia Artificial en el proceso. Impugnaciones con fundamentación algorítmica y derecho a la tutela judicial efectiva” en BUENO DE MATA (Dir.), Fodertics 9.0: Estudios sobre tecnologías disruptivas y justicia, Granada, 2021. LLANO ALONSO, F.H., “Justicia digital, algoritmos y derecho: de la predictibilidad del big data al mito del juez-robot” en SOLAR CAYÓN, J.I. y SÁNCHEZ MARTÍNEZ, M.O. (Dirs.), El impacto de la inteligencia artificial en la teoría y la práctica jurídica, Madrid, 2022. LLORENTE SÁNCHEZ-ARJONA, M., “La inteligencia artificial como nueva estrategia de prevención en los delitos de violencia sexual” en COLOMER HERNÁNDEZ (Dir.), Uso de la información y de los datos personales en los procesos: los cambios en la era digital, Cizur Menor, 2022. MARTÍN DIZ, F., “Inteligencia artificial y proceso: Garantías frente a eficiencia en el entorno de los derechos procesales fundamentales” en JIMÉNEZ CONDE, F., y BELLIDO PENADÉS, R. (Dirs.), Justicia ¿Garantías versus eficiencia?, Valencia, 2019. MARTÍN DIZ, F., “Del derecho a la tutela judicial efectiva hacia el derecho a una tutela efectiva de la justicia” en Revista Europea de Derechos Fundamentales, núm. 23, 2014. MARTÍNEZ GARCÍA, E., BORGES BLÁZQUEZ, R. y SIMÓ SOLER, E., “Inteligencia artificial y perspectiva de género en la justicia penal”, Diario La Ley, núm. 47, 2021. MIRÓ LLINARES, F., “El sistema penal ante la inteligencia artificial: actitudes, usos, retos”, en DUPUY, D., y CORVALÁN, J. G. (Dirs.), KIEFER, M. (coord.), Cibercrimen III. Inteligencia Artificial, Automatización, algoritmos y predicciones en el Derecho penal y procesal penal, Buenos Aires, 2020. MORENO CATENA, V., “Los datos en el sistema de justicia y la propuesta de reglamento UE sobre inteligencia artificial” en COLOMER HERNÁNDEZ (Dir.), Uso de la información y de los datos personales en los procesos: los cambios en la era digital, Cizur Menor, 2022. MORENO REBATO, M., “La propuesta de Reglamento de la Unión Europea sobre inteligencia artificial y las Directrices éticas para una inteligencia artificial fiable: una oportunidad para la Administración Pública española” en VESTRI, G. (Dir.), La disrupción tecnológica en la Administración Pública; retos y desafíos de la inteligencia artificial, Madrid, 2022. MURILLO FUENTES, J.J., “¿Qué es lo que no funciona en los algoritmos de Inteligencia Artificial?” en COLOMER HERNÁNDEZ (Dir.), Uso de la información y de los datos personales en los procesos: los cambios en la era digital, Cizur Menor, 2022. NIEVA FENOLL, J., “Inteligencia Artificial y proceso judicial: perspectivas tras un alto tecnológico en el camino” en Revista General de Derecho Procesal, núm.57, 2022. OUBIÑA BARBOLLA, S., “Límites a la utilización de algoritmos en el sector público: reflexiones a propósito del caso SyRI” en BARONA VILAR, S. (Ed.), Justicia algorítmica y neuroderecho. Una mirada multidisciplinar, Valencia, 2021. PÉREZ DAUDÍ, V., “La previsibilidad judicial y la aplicación de la inteligencia artificial en la adopción de las resoluciones judiciales” en COLOMER HERNÁNDEZ (Dir.), Uso de la información y de los datos personales en los procesos: los cambios en la era digital, Cizur Menor, 2022. PILLADO GONZÁLEZ, E., “Límites en el uso de algoritmos predictivos del comportamiento de la parte pasiva del proceso en la justicia penal de menores” en COLOMER HERNÁNDEZ (Dir.), Uso de la información y de los datos personales en los procesos: los cambios en la era digital, Cizur Menor, 2022. SAN MIGUEL CASO, C., “La aplicación de la Inteligencia Artificial en el proceso: ¿un nuevo reto para las garantías procesales?” en Revista Ius et Scientia, vol.7, núm. 1, 2021. SAN MIGUEL CASO, C., “Las técnicas de predicción judicial y su repercusión en el proceso” en CONDE FUENTES, J., y SERRANO HOYO, G. (Dirs.), La justicia digital en España y en la Unión Europea: situación actual y perspectivas de futuro, Barcelona, Atelier, 2019. SOLAR CAYÓN, J.I., “¿Jueces-robot? Bases para una reflexión realista sobre la aplicación de la inteligencia artificial en la administración de justicia” en SOLAR CAYÓN, J.I. y SÁNCHEZ MARTÍNEZ, M.O. (Dirs.), El impacto de la inteligencia artificial en la teoría y la práctica jurídica, Madrid, 2022. SOLAR CAYÓN, J.I., La Inteligencia Artificial Jurídica. El impacto de la innovación tecnológica en la práctica del Derecho y el mercado de servicios jurídicos, Cizur Menor, 2019.; https://revistas.usc.gal/index.php/epc/article/view/8859

  18. 18

    Time: CRAI-USTA Villavicencio

    Dateibeschreibung: application/pdf

    Relation: Agudelo, M. (2004). El debido proceso, Opinión Jurídica vol. 4, (No 7) Huanuco.; Arango, M., Gómez, J. (2019). La inteligencia artificial se toma Hollywood, El Tiempo. Recuperado el día 26 de noviembre del 2020 Disponible en: https://www.eltiempo.com/tecnosfera/novedades-tecnologia/asi-usan-la-inteligencia-artificial-fox-y-netflix-para-sus-producciones-312106.; Barbieri, A. (2019). Traductores e intérpretes, ¿las próximas víctimas de la inteligencia artificial? Recuperado el día 29 de noviembre de 2020 La Vanguardia sitio Web: https://www.lavanguardia.com/tecnologia/20190601/462559134761/traductores-interpretes-victimas-inteligencia-artificial-google-translate.html.; Barreiro, J. (1976). Las medidas de seguridad en el Derecho español (Estudio doctrinal y jurisprudencial de la Ley de Peligrosidad y Rehabilitación Social). Madrid: Civitas. Corte Constitucional de Colombia. Sentencia C-163-2019 (M. P. Diana Fajardo Rivera :10 de abril de 2019).; Corte Constitucional de Colombia. Sentencia C-163-2019 (M. P. Diana Fajardo Rivera :10 de abril de 2019).; Corte Constitucional de Colombia. Sentencia C-341-2014 (M. P. Mauricio González Cuervo: 04 de junio de 2014); Martínez, L. (2018). Peligrosidad, algoritmos y due process: el caso state v loomis, Revista de derecho penal y criminología, 3.ª Época (n.º 20) Valencia. Recuperado el día 15 de octubre del año 2020.; Meléndez, F. (s.f.). El debido proceso en el derecho internacional de los derechos humanos. Recuperado el día 27 de octubre del año 2020, de URL: https://archivos.juridicas.unam.mx/www/bjv/libros/7/3295/9.pdf.; Stop-and-Frisk, NYCLU. (2012). Consultado el 02 de enero del 2021 de la NYCLU Web: https://www.nyclu.org/en/publications/report-nypd-stop-and-frisk-activity-2011-2012.; Nieva, J. (2018). Inteligencia artificial y proceso judicial. Madrid: Marcial Pons.; O’Neil, C. (2016). Armas de destrucción matemática. Disponible en: https://lapupilainsomne.files.wordpress.com/2020/10/armas_de_destruccion_matematica-cathy_-oneil.pdf; Patiño, L. (2018). La impresionante naturalidad de Google para hablar por teléfono. Consultado el 3 de diciembre del 2020 El Tiempo Web: https://www.eltiempo.com/tecnosfera/novedades-tecnologia/asi-funciona-google-duplex-el-renovado-asistente-virtual-216670.; Pranav, R. (2018). Deep learning for chest radiograph diagnosis: A retrospective comparison of the CheXNeXt algorithm to practicing radiologists, Consultado el 20 de octubre del 2020 de la Standford, EPLOS Medicine Web: https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002686.; Pueyo, A., Redondo, S. (2007). Predicción de la violencia: entre la peligrosidad y la valoración del riesgo de violencia. Papeles del Psicólogo vol. 28 (3) Barcelona.; Russel, B. (2018). Mechanical Turkers may have out-predicted the most popular crime-predicting algorithm. Consultado el 4 de octubre del 2020 en The verge Web: https://www.theverge.com/2018/1/17/16902016/compas-algorithm-sentencing-court-accuracy-problem.; Schwab, K. (2016). La Cuarta Revolución Industrial. Barcelona: Debate.; Vaca, M; Pérez, S. & Meneses, J. (2021). El debido proceso como límite de la inteligencia artificial. Trabajo de grado. Universidad Santo Tomás. Villavicencio; http://hdl.handle.net/11634/32027; reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás; instname:Universidad Santo Tomás; repourl:https://repository.usta.edu.co

  19. 19

    Dateibeschreibung: 22 páginas; application/pdf

    Relation: Bommasani, Rishi, Kevin Klyman, y Shayne Longpre. (2023, octubre 18). Introducing The Foundation Model Transparency Index. https://crfm.stanford.edu/fmti/FMT; The Center for Integrative Research in Computing and Learning Sciences (CIRCLS). Glossary of Artificial Intelligence Terms for Educators. Revisado el 23 de agosto de 2023 en https://circls.org/educatorcircls/ai-glossary; Machine Learning vs Artificial Intelligence: What’s the Difference? MIT Professional Education. https://professionalprograms.mit.edu/blog/technology/machine-learning-vs -artificial-intelligence/; OECD. (2023). AI language models: Technological, socio-economic and policy considerations. OECD. https://doi.org/10.1787/13d38f92-en; OpenAI (2023). GPT-4 Technical Report. OpenAI.; Touvron, H., Martin, L., Stone, K., Albert, P., Almahairi, A., Babaei, Y., Bashlykov, N., Batra, S., Bhargava, P., Bhosale, S., Bikel, D., Blecher, L., Ferrer, C. C., Chen, M., Cucurull, G., Esiobu, D., Fernandes, J., Fu, J., Fu, W., … Scialom, T. (2023). Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2307.09288; UNESCO. (2023). ChatGPT and Artificial Intelligence in higher education. Quick start guide. UNESCO IESALC in 2023: Paris; Universidad Nacional Autónoma de México, (2023). Recomendaciones para el uso de inteligencia artificial generativa en docencia. México.; UNESCO. (2023). Foundation Models such as ChatGPT through the prism of the UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. UNESCO, junio de 2023. Tomado de: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385629; https://hdl.handle.net/20.500.12313/4305

  20. 20

    Geographisches Schlagwort: Bogotá

    Dateibeschreibung: PDF

    Relation: Arntz, M., Gregory T. y Zierahn U. (2016). The Risk of Automationfor Jobs in OECD Countries. A Comparative Analysis. Recuperado de: www.asgard.vc; Astobiza, A. (2021). Inteligencia artificial para el bien común (ai4sg): ia y los objetivos de desarrollo sostenible.; Boden, M (2016). Inteligencia artificial. Turner publicaciones https://books.google.es/books?hl=es&lr=&id=LCnYDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PT3&dq=articulos+sobre+inteligencia+artificial&ots=dsSnzYfNi5&sig=Go6tPw_HrOwkz1VDrqnXPCpRLEc#v=onepage&q&f=false; Díaz, J (2021). Aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Rev. Chilena de ingeniería, 182-183. chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.scielo.cl/pdf/ingeniare/v29n2/0718-3305-ingeniare-29-02-180.pdf; Euroinnova, (2024). Fundamentos del modelo de negocio de Amazon. International online education. Recuperado de https://www.euroinnova.com/business-management/articulos/modelo-negocio-amazon; López, V. y Pérez, J. (2011). Técnicas de recopilación de datos en la investigación científica. Recuperado de http://revistasbolivianas.umsa.bo/pdf/raci/v10/v10_a08.pdf; Monasterio, A (2021). Inteligencia Artificial para el bien común (AI4SG): IA y los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Arbor, 197(802): a629. https://doi.org/10.3989/arbor.2021.802007; Moreno, M (2020). Guía para identificar los procesos que deben ser automatizados en la transformación digital. Universidad EAFIT. Recuperado de https://repository.eafit.edu.co/server/api/core/bitstreams/8d0bace5-415d-4bf4-99fa-4782a2b4a870/content; Nava, A (2020). Inteligencia artificial, automatización, reestructuración capitalista y el futuro del trabajo: Un estado de la cuestión. Conicet. P.4. chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://ri.conicet.gov.ar/bitstream/handle/11336/143688/CONICET_Digital_Nro.495a1344-6a57-4459-91d4-5899f5b6ee22_A.pdf?sequence=2&isAllowed=y; Pardo, A., Cañón, Z., & Téllez, J (2020). Efectos de la Inteligencia Artificial en las Empresas. Fundación Universitaria Área Andina. Recuperado de https://digitk.areandina.edu.co/server/api/core/bitstreams/92e5c21b-56c2-49cc-9f7c-7c13c123dc23/content; Pinto, S. y Granja, K. (2023). El impacto económico de la inteligencia artificial y la automatización en el mercado laboral. Recuperado de https://www.editorialinnova.com/index.php/rck/article/view/44/44; Purdy, M., & Daugherty, P. (2016). Inteligencia Artificial, el future del crecimiento. Recuperado de https://www.prevencionintegral.com/sites/default/files/noticia/37658/field_adjuntos/accentureinteligenciaartificialelfuturodelcrecimientoesp.pdf; Rouhiainen, L (2018). Inteligencia artificial 101 cosas que debes saber hoy sobre nuestro futuro. Editorial planeta, 6-22 chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://planetadelibrosec0.cdnstatics.com/libros_contenido_extra/40/39308_Inteligencia_artificial.pdf; Salgado, N (2023). Uso de la inteligencia artificial en la personalización de la experiencia del usuario en plataformas digitales. Recuperado de orcid:0000-0001-8908-7613; Schwab, Klaus (2017). The Fourth Industrial Revolution. London. Recuperado de https://digibug.ugr.es/bitstream/handle/10481/72938/2450-Texto%20del%20art%C3%ADculo.pdf?sequence=1; The Logistics World (2023). Cómo Tesla utiliza inteligencia artificial para revolucionar la industria automotriz. Redacción TLW. Recuperado de https://thelogisticsworld.com/tecnologia/como-tesla-utiliza-inteligencia-artificial-para-revolucionar-la-industria-automotriz/; Torres, A., & Díaz, L. (2020). Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en los Modelos de Negocios Digitales. Recherches en Sciences de Gestion, (6), 67-88.; Zendesk, (2024). 3 ejemplos de empresas que usa inteligencia artificial con éxito. Recuperado de https://www.zendesk.com.mx/blog/ejemplos-de-empresas-que-usan-inteligencia-artificial/; https://hdl.handle.net/10901/30441