https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9458 Thu, 02 Jul 2026 05:05:53 GMT 2026-07-02T05:05:53Z https://rinacional.tecnm.mx:443/retrieve/bc214198-f1f7-47c6-acb3-67e6d2ed97d9/logo tecnologico.png https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9458 https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12654 Title: IMPLEMENTACIÓN DE PLATAFORMA WEB MAPPING PARA LA GESTIÓN Y LOCALIZACIÓN GEOESPACIAL DE RECURSOS EN EL INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CULIACÁN Authors: VERDUZCO RAGGIO, DANIEL Description: El desarrollo incluyó la creación de un prototipo inicial, seguido de pruebas de usabilidad con usuarios beta. Se integraron tecnologías modernas de desarrollo web y se estableció un modelo de dato para almacenar la información de cada edificio y sus aulas (en el caso de las zonas escolares). La fase de pruebas incluyó pruebas funcionales y de rendimiento para asegurar la estabilidad de la aplicación antes de su despliegue. Los resultados de Unimap fueron positivos, destacando una mejora significativa en la capacidad de los usuarios para navegar y localizar espacios dentro del campus. La aplicación demostró ser intuitiva y eficiente, recibiendo retroalimentación positiva de los usuarios beta. Las pruebas integrales confirmaron la robustez y funcionalidad de la herramienta. El proyecto logró abordar exitosamente el problema identificado, proporcionando una solución que mejora la experiencia de los usuarios en el Tecnológico Nacional de México campus Culiacán, donde la aplicación web no solo optimiza la gestión viii del tiempo, sino que también contribuye a un ambiente académico más organizado y accesible. Este trabajo sienta las bases para futuras mejoras y posibles expansiones en la funcionalidad de la herramienta, así como para su implementación en otros campus de la institución y en otras instituciones. Tue, 17 Mar 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12654 2026-03-17T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12645 Title: PLATAFORMA DE GESTIÓN DE IMÁGENES MULTIESPECTRALES PARA AGRICULTURA DE PRECISIÓN EN BENEFICIO DEL SECTOR AGRICOLA DE SINALOA Authors: DE LA ROCHA LINAREZ, DIEGO ALEJANDRO Description: La metodología utilizada en el desarrollo de este trabajo de investigación fue por una parte una adaptación del marco de trabajo SCRUM, con la mayor parte de los roles asignados al tesista, por otro lado, la arquitectura y las tecnologías para el desarrollo fueron el patrón MVC con la integración de microservicios, sostenidos con base en el framework de desarrollo Laravel, en conjunto con React para la parte de la interfaz gráfica, mientras que como fuente de datos se utilizó el servicio de Sentinel 2 mediante la Application Programming Interface (API) de Google Eart Engine (GEE). Los resultados más importantes que se obtuvieron fue el producto final DEEPCROP que cumplió con ser una herramienta para la gestión y procesamiento de imágenes satelitales multiespectrales, con dicha plataforma se obtuvo una reducción significativa en el tiempo que le toma a los expertos en uso de sistemas de información geográfica para la generación e interpretación de mapas de calor con base en los índices de vegetación y para usuarios finales del sector agrícola de Sinaloa. Tue, 17 Mar 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12645 2026-03-17T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11295 Title: DESARROLLO DE APLICACIÓN WEB PARA UN AUTOML Authors: ALVAREZ HERNANDEZ, JESUS ALBERTO Description: El proyecto "Desarrollo de una plataforma web para AutoML" tiene como propósito diseñar e implementar una herramienta informática que simplifique la interacción entre los usuarios y los modelos de aprendizaje automático generados mediante Automated Machine Learning (AutoML). La propuesta busca facilitar la gestión, visualización y manipulación de datos asociados a dichos modelos, de manera que personas sin formación técnica avanzada puedan beneficiarse de las capacidades de la inteligencia artificial. En las últimas décadas, el aprendizaje automático se ha consolidado como un pilar de la transformación digital, permitiendo la automatización de tareas complejas, la identificación de patrones ocultos en grandes volúmenes de información y la generación de predicciones precisas. No obstante, a pesar de los avances tecnológicos, el uso de estas herramientas sigue concentrándose en especialistas con conocimientos en programación, estadística y ciencia de datos, lo que restringe su adopción en contextos donde podrían tener un impacto significativo. La plataforma propuesta se estructura sobre una arquitectura web moderna, con un frontend intuitivo y adaptable, un backend robusto para el procesamiento de datos y la ejecución de modelos, y una integración con servicios en la nube que aseguren disponibilidad, escalabilidad y acceso multiplataforma. La metodología de trabajo adoptada es de tipo ágil, permitiendo ciclos iterativos de desarrollo, pruebas y mejoras continuas. Wed, 24 Sep 2025 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11295 2025-09-24T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11294 Title: DESARROLLO DE INTERFACES DE USUARIO PARA UNA APLICACIÓN DE PREDICCIÓN DE CONTAMINANTES DEL AGUA MEDIANTE APRENDIZAJE PROFUNDO Authors: MOLINA LÓPEZ, DERIAN Description: Abordar el desarrollo de una aplicación web basada en modelos de aprendizaje profundo, diseñada para que los empleados de la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA) realicen predicciones de contaminantes clave para evaluar la calidad del agua, sin requerir conocimientos avanzados en tecnología. Se busca identificar la importancia de optimizar y automatizar los procesos de predicción, permitiendo que usuarios sin experiencia técnica obtengan resultados precisos a partir de datos simples, mejorando la accesibilidad y reduciendo los costos y tiempos asociados a los análisis tradicionales de laboratorio. El proyecto se estructurará en tres fases: en la primera, se implementarán modelos de aprendizaje profundo clasificados según el tipo, número de entradas y variable de estimación; en la segunda, se desarrollará la lógica de procesamiento utilizando Python para analizar y organizar los datos, seleccionando el modelo adecuado según el tipo de entrada y nutriente; y en la tercera, se diseñará una interfaz de usuario que integre y presente los resultados de manera clara y accesible. Se adoptará la metodología ágil Scrum para permitir flexibilidad en la gestión de tareas mediante sprints adaptados al cronograma preliminar. Asimismo, se realizarán reuniones regulares con asesores y miembros del equipo de trabajo para abordar problemas y proponer soluciones. Se deberán considerar limitaciones logísticas y geográficas, dado que la implementación se lleva a cabo en el Instituto Tecnológico de Culiacán, Sinaloa, contemplando la opción de trabajo remoto. Tue, 23 Sep 2025 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11294 2025-09-23T00:00:00Z