https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11782 2026-03-07T06:28:48Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12088 Title: Taller De Liderazgo Authors: Quiroz Velázquez, Manuela Elvia Description: Este curso ayuda a desarrollar el perfil del ingeniero industrial, es decir, los conocimientos y la capacidad de regular su personalidad y emociones, que aseguran la formación y el desempeño profesional de acuerdo al programa del TecNM, y están relacionados con su actividad en los sistemas productivos, las organizaciones (principalmente a nivel directivo) y factores humanos. 2024-02-19T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12002 Title: Principios Eléctricos y Aplicaciones Digitales Authors: Zúñiga Maya, Susana Description: Elaboración de software educativo, multimedios y ambientes virtuales. “Principios Eléctricos y Aplicaciones Digitales” 2017-10-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12001 Title: Principios Eléctricos Y Aplicaciones Digitales Authors: Marco Reyes, Antonio González Description: Elaboración De Software Educativo, Multimedia Y Ambientes Virtuales Multimedios Para: Principios Eléctricos Y Aplicaciones Digitales 2017-05-24T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11990 Title: Detección De Violencia Física En Imágenes Provenientes De Video, Empleando Redes Neuronales Artificiales Authors: Abundez Barrera, Itzel María Description: Introducción: En este proyecto se abordó la problemática de identificación de violencia física en videos utilizando redes neuronales convolucionales. Objetivos: los objetivos del proyecto fueron cumplidos ya que se logró publicar un artículo en una revista arbitrada e integrar a dos estudiantes uno con residencia profesional y otro con servicio social. Metas: Las metas establecidas fueron: • Publicación de un artículo en revista arbitrada • Incorporación de un residente • Incorporación de un servicio social Desarrollo y resultados del proyecto: En el proyecto se inició descargando el dataset A AirtLab, repositorio público con 350 imágenes violentas y 350 no violentas, desarrollando en lenguaje Python utilizando tres redes preentrenadas VGG16, ResNet50, e Inception V3, una vez entrenadas la red se procedió a la clasificación y validación. Conclusiones/Observaciones: Los resultados obtenidos en la investigación resultaron favorables, por lo que es la base para futuros trabajos utilizando otros modelos de redes y dataset. 2024-01-31T00:00:00Z