Maestría en Computación e Informática
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Ítem Uso de interfaces no tradicionales para acompañar el fortalecimiento de la rodilla(2016) Torres Sólorzano, Andrea DamarisÍtem Desarrollo y evaluación de prototipos de objetos aumentados para notificaciones en ambientes de escritura colaborativa(2016) Brenes Carranza, José AntonioÍtem Automatización parcial de la revisión de aspectos de precisión, no-ambiguedad y verificabilidad en requerimientos de software escritos en lenguaje natural(2009) Berrocal Rojas, Allan FranciscoÍtem Comparación de la calidad de una aplicación móvil desarrollada para Android y iOS: un caso de estudio(2016) Campos Arce, Sehyris IvonneÍtem D-Explorer: herramientas livianas para la exploración de sistemas distribuidos en ambientes académicos(2009) Acón Chan, Man Sai; Argüello Venegas, José RonaldEn este trabajo de investigación se desarrolló y se validó D-Explorer, un conjunto de herramientas que facilitan la implementación de aplicaciones distribuidas en ambientes académicos. Inicialmente, se identificaron y se desarrollaron las funcionalidades y los servicios que deben tener D-Explorer. Posteriormente, se verificó el funcionamiento correcto de estas herramientas mediante el diseño y la ejecución de una serie de pruebas concurrentes. Finalmente, estudiantes de la Maestría en Computación e Informática de la UCR usaron D-Explorer durante el segundo semestre del 2008 y lograron implementar con éxito varias tareas programadas. D-Explorer es de código abierto, tiene bajos requerimientos de hardware y de software e incluye tutoriales que explican su uso. Los componentes principales de D-Explorer son: el canal de servicios y los servicios de descubrimiento, directorio, notificaciones, sincronización y archivos. Con el uso de D-Explorer, se espera facilitar el desarrollo de aplicaciones distribuidas y lograr que estudiantes, tesiarios o investigadores puedan implementar rápidamente tareas programadas y proyectos cortos que involucren conceptos de sistemas distribuidos o aplicaciones distribuidas con diversos fines como estudiar algoritmos distribuidos, evaluar el rendimiento o la correctitud de nuevos algoritmos.Ítem Evaluación de la usabilidad y experiencia de usuario de un sistema multiplataforma para la orientación vocacional(2018) Calvo Marín, Daniel; Guerrero Blanco, Luis AlbertoÍtem Automatización del análisis sintáctico para el español americano con el fin de crear un Treebank estandarizado(2017) Sandí Salazar, Minor; Marín Raventós, GabrielaÍtem Evaluación de metodologías de defensa para ataques de inyección SQL(2017) Chavarría Mora, Isaías Jesús; Barrantes Sliesarieva, Elena GabrielaÍtem Comparación de la usabilidad de una aplicación web y una aplicación híbrida en dispositivos móviles(2017) Arias Ching, Paola; Calderón Campos, Marta EuniceÍtem Modelado híbrido de datos genómicos de alta dimensionalidad para el reconocimiento de patrones en quimiosensibilidad del cáncer(2017) Coto Ulate, Juan Carlos; Siles Canales, FranciscoÍtem Selección de parámetros en máquinas de soporte vectorial para identificación de polaridad(2016) Sanabria Rodríguez, Marco Aurelio; Casasola Murillo, EdgarÍtem Extracción de temas emergentes en textos cortos utilizando modelos de temas y discriminación de términos(2017) Quesada Grosso, Minor Eduardo; Leoni de León, Jorge AntonioÍtem Evaluación del uso de la herramienta PEX para generar pruebas unitarias en un contexto industrial(2017) Vives Rodríguez, David Alberto; Martínez Porras, AlexandraÍtem Diseño de sistemas ubicuos: estudio de reglas para la toma de decisión sobre diferentes tipos de notificaciones en dispositivos inteligentes(2017) Yoong Quimis, Shirley Miulin; Guerrero Blanco, Luis AlbertoÍtem Uso de aleatorización como un mecanismo de defensa frente a la inferencia de estrategias en sistemas multiagente(2011) Ulloa Rodríguez, Roberto; Barrantes Sliesarieva, Elena GabrielaÍtem Construcción de una red neuronal artificial para clasificar cantos de aves: una aplicación de la inteligencia artificial a la biología(2006) Castro Ramírez, Arturo; Marín Raventós, Gabriela; Vargas Morales, Juan JoséEn el presente trabajo se implementaron y probaron tres diferentes modelos de redes neuronales artificiales, orientadas al reconocimiento y a la clasificación de patrones en señales acústicas de cinco especies de aves de Costa Rica. Se le dio particular énfasis al tema de la codificación de los datos, proponiéndose tres métodos basados en la extracción de características para generar vectores que sirvieran como las entradas de las redes neuronales. Se experimentó con diversas arquitecturas de red y estrategias de entrenamiento con el fin de encontrar una o varias redes que pudieran aprender a clasificar cantos de aves en períodos razonables de tiempo y con altos porcentajes de éxito en su respuesta. Se demostró que las estrategias de codificación propuestas permiten reducir de manera importante y sin excesiva perdida de información, el número de valores que describen a una señal bioacústica. Los esquemas de codificación basados en la vectorización de las imágenes o espectrogramas de los cantos mostraron ser mejores descriptores en términos de los resultados de clasificación obtenidos, comparados con aquellos basados en la vectorización de la frecuencia fundamental de los cantos. Redes neuronales artificiales que utilizaron el aprendizaje supervisado alcanzaron porcentajes de éxito que superaron el 90% de éxito cuando se les entrenó y evaluó con el 50% de los datos, mientras que aquellas que utilizan el aprendizaje no supervisado requirieron de la totalidad de los datos para alcanzar porcentajes similares en la clasificación de patrones de entrenamiento. La mejor red lograda fue del tipo perceptrón multicapa (100% de éxito en la clasificación de datos de entrenamiento y 91°/o en la generalización), la cual fue entrenada con el algoritmo clásico de retropropagación y gradiente descendente con momentum, esto a pesar de los mayores tiempos requeridos...