http://hdl.handle.net/20.500.11799/22011 2026-07-11T22:21:30Z 2026-07-11T22:21:30Z Cruz Viveros, Janeth Guadalupe http://hdl.handle.net/20.500.11799/144022 2026-05-08T01:06:04Z 2026-04-14T00:00:00Z

Desarrollo de una App Android para horarios escolares Cruz Viveros, Janeth Guadalupe Hoy en d´ıa los celulares son parte de todo. Esto ha impulsado el desarrollo de aplicaciones especializadas para diversos ´ambitos, incluyendo el educativo. En la carrera, algo que siempre complica a los estudiantes es hacer el horario sin que las materias se traslapen o equivocarse al inscribirse. En este trabajo se desarroll´o una aplicaci´on m´ovil que ayuda a los alumnos a ver y organizar sus horarios de forma sencilla. La aplicaci´on procesa los archivos PDF oficiales proporcionados por la universidad, extrae la informaci´on de horarios mediante an´alisis de texto posicional y la presenta en una interfaz estructurada. Para el desarrollo del sistema se utiliz´o Ionic Framework con React, empleando la metodolog´ıa Scrum para ir avanzando poco a poco e ir mejorando sobre la marcha. La aplicaci´on puede detectar cuando dos materias chocan de horario, dejar elegir el turno deseado (matutino o vespertino), organizar todo por semestre y al final generar tu horario personalizado. En general, el proyecto demuestra c´omo una aplicaci´on m´ovil bien dise˜nada puede facilitar la vida acad´emica del estudiante y hacer m´as pr´actico el manejo de sus clases.

2026-04-14T00:00:00Z Miguel Garcia, Francisco Javier López Chau, Asdrúbal http://hdl.handle.net/20.500.11799/143969 2026-04-10T23:24:57Z 2026-01-05T00:00:00Z

Tendencias en las arquitecturas de chatbots Miguel Garcia, Francisco Javier; López Chau, Asdrúbal Los chatbots evolucionaron de ser simples programas de laboratorio a convertirse en herramientas ampliamente utilizadas en diversos sectores, incluyendo el empresarial, educativo y gubernamental. Hoy en día, existen múltiples arquitecturas de chatbots, que van desde modelos básicos hasta sistemas avanzados basados en técnicas de aprendizaje profundo. En este artículo se revisaron 46 publicaciones recientes con el objetivo de identificar las tendencias actuales en arquitecturas y aplicaciones de chatbots. A partir de este análisis, se ofrece un panorama general que permite comprender la dirección en la que se está desarrollando esta tecnología.

2026-01-05T00:00:00Z Hernández Ballinas, Alexis http://hdl.handle.net/20.500.11799/143483 2026-02-17T00:00:51Z 2025-11-04T00:00:00Z

El Nuevo Servicio Público: percepción de la corrupción en la gestión municipal. Un enfoque comparativo entre Tecámac y Zumpango (2020-2024) Hernández Ballinas, Alexis El presente estudio, titulado “El Nuevo Servicio Público: Percepción de la Corrupción en la Gestión Municipal. Un Enfoque Comparativo entre Tecámac y Zumpango (2020-2024)”, se fundamenta en el paradigma del Nuevo Servicio Público (N.S.P.), el cual considera al municipio como el nivel de gobierno más cercano al ciudadano. Desde esta perspectiva, la gestión local busca la satisfacción de las necesidades sociales mediante la provisión de servicios básicos de calidad, promoviendo una administración que priorice la participación ciudadana y el bien común. Inspirado en los principios de la Nueva Gobernanza Pública, el N.S.P. impulsa un modelo colaborativo en el que interactúan gobierno, ciudadanía, organizaciones de la sociedad civil, sector privado, instituciones académicas y medios de comunicación. Esta interacción en red permite fortalecer la rendición de cuentas, la transparencia y el uso de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC´S) como herramientas para combatir la corrupción y mejorar la confianza en los gobiernos municipales. El presente estudio, titulado “El Nuevo Servicio Público: Percepción de la Corrupción en la Gestión Municipal. Un Enfoque Comparativo entre Tecámac y Zumpango (2020-2024)”, se fundamenta en el paradigma del Nuevo Servicio Público (N.S.P.), el cual considera al municipio como el nivel de gobierno más cercano al ciudadano. Desde esta perspectiva, la gestión local busca la satisfacción de las necesidades sociales mediante la provisión de servicios básicos de calidad, promoviendo una administración que priorice la participación ciudadana y el bien común. Inspirado en los principios de la Nueva Gobernanza Pública, el N.S.P. impulsa un modelo colaborativo en el que interactúan gobierno, ciudadanía, organizaciones de la sociedad civil, sector privado, instituciones académicas y medios de comunicación. Esta interacción en red permite fortalecer la rendición de cuentas, la transparencia y el uso de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC´S) como herramientas para combatir la corrupción y mejorar la confianza en los gobiernos municipales.

2025-11-04T00:00:00Z Martínez Contreras, Diego Bruno http://hdl.handle.net/20.500.11799/143396 2026-02-10T01:37:38Z 2025-10-31T00:00:00Z

Sistema para la detección de conductas delictivas asociadas con el robo de autopartes aplicando redes neuronales convolucionales 3D Martínez Contreras, Diego Bruno Este trabajo propone un sistema capaz de identificar conductas delictivas asociadas al robo de autopartes mediante el uso de redes neuronales convolucionales tridimensionales (3D CNN por sus siglas en inglés). El enfoque se basa en el aprendizaje supervisado y tiene como objetivo detectar comportamientos sospechosos a fin de implementar medidas preventivas oportunas. Para el entrenamiento del modelo, se construyó un conjunto de datos con 2000 videos clasificados en dos categorías: “Robo” y “No Robo”. Se aplicaron diversas técnicas de limpieza como limpiado, depurado, recorte y filtrado de videos, para reducir el ruido en los datos y mejorar la calidad del entrenamiento. La 3D CNN fue entrenada en la plataforma de Google Colab, donde se enfrentaron diversos desafíos con el alto consumo computacional. Para optimizar el rendimiento del sistema, se implementó la conversión de los videos a archivos binarios utilizando TFRecords. Esto permitió segmentar el conjunto de datos en 20 lotes, simplificando el proceso de entrenamiento. Al completar el entrenamiento de cada lote, se generó un modelo, obteniéndose así un total de 20 modelos de la 3D CNN. De estos, seis modelos alcanzaron una precisión del 100%, y otros seis superaron el 90%. Sin embargo, los 8 modelos restantes obtuvieron resultados inferiores al 75%. Lo que indicó áreas de mejora tanto en los datos como en la configuración de los modelos. Adicionalmente, se implementó una técnica de recorte de frames en los videos, lo cual mejoró significativamente la clasificación, especialmente en términos de F1-score. Finalmente, se comparó el rendimiento de la 3D CNN con otras arquitecturas como memoria a largo y corto plazo (LSTM por sus siglas en inglés), unidad recurrente cerrada (GRU por sus siglas en inglés), unidad recurrente cerrada bidireccional (BiGRU por sus siglas en inglés) y red neuronal convolucional con memoria a largo y corto plazo (CNN-LSTM por sus siglas en inglés). Con base en los resultados, la 3D CNN desarrollada en este proyecto fue la más efectiva al capturar patrones espaciales y temporales en los videos, consolidándose como la opción más adecuada para la detección automática de conductas delictivas en contextos visuales. Tesis Maestría

2025-10-31T00:00:00Z