Académicahttp://hdl.handle.net/20.500.11799/409622026-10-30T05:10:31Z2026-10-30T05:10:31ZMejora de la infraestructura de red y comunicación de base de datos en Constructora NAVMERGarcía Ordoñez, Juan Abimaelhttp://hdl.handle.net/20.500.11799/1446432026-10-30T01:29:35Z2026-10-10T00:00:00ZMejora de la infraestructura de red y comunicación de base de datos en Constructora NAVMER
García Ordoñez, Juan Abimael
La memoria por experiencia laboral documenta el diseño, implementación y puesta en marcha de una infraestructura de red convergente para la Constructora NAVMER, orientada a integrar digitalmente sus tres sedes. Mediante una arquitectura SD-WAN y bases de datos centralizadas, se estableció un entorno seguro para optimizar la comunicación, gestión de inventarios y administración de recursos. La metodología comprendió diagnóstico técnico, implementación y validación mediante pruebas de conectividad y estrés. Como resultado, se consolidó una plataforma tecnológica resiliente y escalable que mejora la coordinación operativa, garantiza la integridad de la información y fortalece las competencias digitales del personal y la competitividad empresarial.
Memoria de experiencia laboral de la licenciatura en Ingeniería en Computación
2026-10-10T00:00:00ZComparativa del desempeño de un controlador difuso y el algoritmo de perturbación y observación en el seguimiento del punto de máxima potencia en sistemas fotovoltaicosMonroy López, Miguelhttp://hdl.handle.net/20.500.11799/1446422026-10-30T01:03:30Z2026-10-10T00:00:00ZComparativa del desempeño de un controlador difuso y el algoritmo de perturbación y observación en el seguimiento del punto de máxima potencia en sistemas fotovoltaicos
Monroy López, Miguel
La investigación evalúa comparativamente un controlador de lógica difusa (FLC) y el algoritmo clásico P&O para el seguimiento del punto de máxima potencia en sistemas fotovoltaicos destinados a aplicaciones críticas, como nanosatélites. Mediante simulaciones en Matlab/Simulink, se analiza su desempeño ante variaciones de irradiancia y temperatura. Los resultados demuestran que el FLC ofrece mayor precisión, estabilidad y velocidad de respuesta, alcanzando eficiencias de seguimiento de hasta 99.97% y tiempos mínimos de 0.009 segundos. No obstante, se identifican pérdidas asociadas al convertidor DC-DC. Se propone desarrollar un algoritmo híbrido que combine la precisión del FLC con la eficiencia de conversión del P&O.
Tesis de Ingeniería en computación
2026-10-10T00:00:00ZDiseño e implementación de una red de comunicaciones basada en fibra óptica para la localidad de El Salto, Atlacomulco, Estado de MéxicoPacheco Dorantes, Erikhttp://hdl.handle.net/20.500.11799/1446412026-10-30T00:57:46Z2026-10-10T00:00:00ZDiseño e implementación de una red de comunicaciones basada en fibra óptica para la localidad de El Salto, Atlacomulco, Estado de México
Pacheco Dorantes, Erik
La investigación propone diseñar, implementar y validar una red híbrida de comunicaciones para proporcionar Internet de alta velocidad y disponibilidad en la comunidad rural de El Salto, Atlacomulco. La solución integra un radioenlace punto a punto, dimensionado para transmitir entre 400 y 600 Mbps, con una red de distribución de fibra óptica GPON/FTTH. La metodología contempla simulaciones de propagación, selección de equipos, cálculo del presupuesto óptico y pruebas de campo para verificar la estabilidad, potencia y rendimiento de la infraestructura. El proyecto busca garantizar conectividad confiable y escalable, favoreciendo el acceso a servicios digitales y el desarrollo educativo, económico y social de la comunidad.
Tesis de Ingeniería en Computación
2026-10-10T00:00:00ZAnálisis comparativo de clasificadores densos y detectores de una etapa para la identificación automatizada de violencia en secuencias de imágenesMora Esquivel, Yesseniahttp://hdl.handle.net/20.500.11799/1446402026-10-30T00:54:26Z2026-10-10T00:00:00ZAnálisis comparativo de clasificadores densos y detectores de una etapa para la identificación automatizada de violencia en secuencias de imágenes
Mora Esquivel, Yessenia
La investigación evalúa la viabilidad operativa de arquitecturas de Deep Learning para detectar violencia física en sistemas de videovigilancia en tiempo real. Mediante un análisis comparativo entre redes neuronales convolucionales y YOLOv8, se examina su capacidad de generalización, sensibilidad y eficiencia computacional utilizando conjuntos de datos externos desequilibrados. Los resultados evidencian una degradación significativa del desempeño en escenarios desconocidos y limitaciones de latencia, excepto en el modelo de detección de una sola etapa. Se concluye que YOLOv8 representa la alternativa operativa más viable, destacando la importancia de priorizar la capacidad de reacción y resiliencia sobre la exactitud aislada.
Tesis de Ingeniería en Computación
2026-10-10T00:00:00Z