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  <title>DSpace Collection:</title>
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  <updated>2026-07-02T05:50:26Z</updated>
  <dc:date>2026-07-02T05:50:26Z</dc:date>
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    <title>Modelo de Inteligencia artificial por reconocimiento de imágenes aplicada en la predicción de Color en soluciones acuosas de azul índigo</title>
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      <name>Sánchez González, Ricardo A.</name>
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    <updated>2026-06-27T18:38:58Z</updated>
    <published>2026-06-17T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Title: Modelo de Inteligencia artificial por reconocimiento de imágenes aplicada en la predicción de Color en soluciones acuosas de azul índigo
Authors: Sánchez González, Ricardo A.
Description: La industria textil constituye uno de los sectores productivos de mayor relevancia económica a nivel global. No obstante, sus procesos de teñido y acabado generan efluentes con altas concentraciones de color, lo que representa un problema ambiental significativo. Debido a ello, la normativa vigente establece límites estrictos para la descarga de aguas residuales, regulando especialmente el parámetro de color como indicador de contaminación. &#xD;
Los métodos tradicionales empleados para su cuantificación, como la espectrofotometría ultravioleta-visible (UV-Vis), si bien ofrecen alta precisión, implican costos elevados tanto en equipamiento como en mantenimiento, además de requerir personal capacitado para su correcta operación y análisis.&#xD;
Los métodos convencionales para la cuantificación de color tienen una dependencia tecnológica que requieren estos equipos especializados que cuestan demasiado dinero para adquisición de estos y tienen una logística de mantenimiento compleja, ya que las micro y medianas empresas no cuentan con el presupuesto o el personal capacitado para operar espectrofotómetros de forma rutinaria. Ante esta problemática tenemos como objetivo diseñar y evaluar un modelo de inteligencia artificial basado en reconocimiento de imágenes para la detección de color en unidades de platino-cobalto.</summary>
    <dc:date>2026-06-17T00:00:00Z</dc:date>
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    <title>Sistema de aprendizaje supervisado para análisis de opiniones en el CORPUS MUCHOCINE</title>
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    <author>
      <name>Flores Soler, Maricarmen</name>
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    <updated>2024-12-09T22:45:21Z</updated>
    <published>2024-10-22T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Title: Sistema de aprendizaje supervisado para análisis de opiniones en el CORPUS MUCHOCINE
Authors: Flores Soler, Maricarmen
Description: La minería de opiniones es una rama que se desprende de la minería de textos, que, a su vez, es una subdisciplina de la minería de datos. Su enfoque principal se centra en detectar el sentimiento, emoción o polaridad que se comunican a través de un conjunto de palabras.  La metodología que utiliza la minería de opiniones se utiliza principalmente para evaluar las opiniones, emociones y&#xD;
actitudes expresadas (Robles Domínguez, 2019).&#xD;
En la presente investigación se realizó un estudio para desarrollar un método de análisis de opiniones en críticas de cine en español. Se utilizó el corpus “Muchocine” creado por Cruz (Cruz et al., 2008) constituido por 3878 críticas de películas en idioma español.</summary>
    <dc:date>2024-10-22T00:00:00Z</dc:date>
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