https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/992 Sat, 03 Oct 2026 12:42:24 GMT 2026-10-03T12:42:24Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/14080 Title: AMBIENTE VISUAL E INTERACTIVO DE ORQUESTACIÓN DE MICROSERVICIOS DE REFACTORIZACIÓN Authors: Hernandez Vargas, Ninfa Yukary%2041701 Description: Los métodos de refactorización se implementan en herramientas automatizadas capaces de identificar factores de deuda técnica en sistemas de software legado y generar código funcionalmente equivalente. Estas transformaciones tienen como finalidad disminuir defectos de diseño, la deuda técnica y reducir la entropía del software. El presente trabajo analiza el impacto de aplicar refactorizaciones de manera sucesiva dentro de una secuencia, con el propósito de evitar la pérdida de las mejoras alcanzadas en la reducción de la deuda técnica. En particular, se examina cómo el orden de ejecución de los métodos orientados a la protección modular, la carencia de abstracción y la herencia de implementación influye en el resultado final del proceso, considerando dos enfoques de ejecución: uno basado en reglas formales y otro sustentado en el criterio de expertos en ingeniería de software. Fri, 18 Sep 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/14080 2026-09-18T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13985 Title: Desarrollo de un modelo basado en lenguaje natural para la recuperación de información histórica y cultural mediante técnicas de retrieval augmented generation Authors: Franco Rogel, Johan Argenis%2042376 Description: Los modelos de lenguaje de gran tamaño han demostrado un desempeño sobresaliente en tareas de generación de texto; sin embargo, presentan limitaciones para responder consultas sobre dominios especializados debido a la posibilidad de generar información no respaldada por fuentes documentales. Una estrategia ampliamente utilizada para reducir este problema consiste en emplear arquitecturas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG por sus siglas en inglés), las cuales incorporan información externa durante el proceso de generación. En esta investigación se desarrolló y evaluó un sistema RAG orientado al dominio museográfico, empleando un modelo de lenguaje pequeño (SLM por sus siglas en inglés) y una estrategia de recuperación híbrida basada en la combinación lineal de evidencia léxica y evidencia semántica. Como parte del trabajo se realizaron cinco experimentos: evaluación de la robustez del recuperador ante errores ortográficos; selección del modelo generativo mediante el banco de pruebas Multilingual Massive Multitask Language Understanding (MMMLU); comparación de estrategias de recuperación sobre el conjunto MessIRve; evaluación integral del sistema RAG mediante métricas de recuperación, generación y evaluadores automáticos; y evaluación con usuarios para analizar el desempeño y la interacción con el sistema. Los resultados muestran que la estrategia híbrida propuesta supera a los métodos de recuperación convencionales, obteniendo mejores valores en MRR y exhaustividad (Recall). Asimismo, la implementación desarrollada obtuvo un mejor desempeño que una implementación equivalente basada en LangChain tanto en recuperación como en generación de respuestas. Finalmente, la evaluación con usuarios evidenció que el sistema facilita la consulta de información histórica mediante lenguaje natural y favorece la exploración del contenido museográfico. Fri, 04 Sep 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13985 2026-09-04T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13982 Title: Detección de Comportamiento Sospechoso en Videos de Situaciones en Carretera Authors: Gutiérrez Montor, Mauricio%1249659 Description: El robo a transporte de carga es un delito de alta incidencia en México que impacta directamente en la seguridad de los transportistas. En el estado del arte se identificó que la mayoría de los desarrollos basados en inteligencia artificial para detectar o reconocer comportamientos sospechosos asociados a delitos se enfocan en cámaras de videovigilancia fijas, ubicadas dentro o fuera de establecimientos, generalmente bajo condiciones controladas. Otros trabajos procesan secuencias en entornos más desafiantes, como carreteras, donde la cámara es móvil y las condiciones de la escena son variables; sin embargo, estos se orientan principalmente a la detección de accidentes. Ante este panorama, en este trabajo se propuso una arquitectura basada en visión artificial para la detección autónoma de comportamientos sospechosos característicos de robo a transporte de carga, utilizando secuencias de video capturadas desde cámaras móviles de tablero (dashcams) con vista frontal. La solución integra módulos de detección de objetos (OD), seguimiento múltiple de objetos (MOT) y clasificación de series de tiempo (TSC) dentro de un pipeline asíncrono capaz de operar en tiempo real. Para el entrenamiento y evaluación, se construyeron dos conjuntos de datos novedosos: uno compuesto por videos reales extraídos de redes sociales y otro formado por videos sintéticos generados mediante motores gráficos e inteligencia artificial generativa. La evaluación experimental demostró que la combinación del modelo OD YOLO11s, el sistema MOT Deep OC-SORT y el modelo TSC HydraMultiRocket alcanzó una exactitud balanceada de 83.21 % en la clasificación de eventos normales, sospechosos y evidentes. Con ello, el trabajo realizado constituye un componente funcional para el desarrollo futuro de sistemas de alerta proactiva capaces de anticipar y registrar situaciones de riesgo en carretera. Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13982 2026-09-02T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13940 Title: Integración de un dispositivo que despliegue de forma gráfica las palabras expresadas por el interlocutor Authors: Rojas Solis, Guillermo%1315448 Description: La presente tesis describe la creación, validación y evaluación de un dispositivo intérprete que convierte voz en texto escrito y, simultáneamente, muestra pictogramas representativos obtenidos de SignWriting . El objetivo es facilitar la comunicación entre una persona oyente y una sorda utilizando la Lengua de Señas Mexicana (LSM). El documento describe los alcances del prototipo siendo el reconocimiento de voz y presentación de pictogramas, soporte para un solo interlocutor y presentación de las imágenes en orden gramatical correspondiente a la LSM. Se reconocen limitaciones técnicas, como la dependencia del conjunto de pictogramas disponibles y la imposibilidad de manejar múltiples interlocutores simultáneamente. Los participantes en las pruebas fueron maestros hablantes de LSM, personas hipoacúsicas y una persona sorda quien es un representante de la comunidad. Cada prueba consistió en la reproducción de frases sencillas de una conversación, evaluando la claridad de los pictogramas, el número de pictogramas reconocidos y la utilidad percibida mediante un cuestionario de 9 preguntas. Los resultados cuantitativos se complementan con respuestas abiertas que indican áreas de mejora. El prototipo fue desarrollado siguiendo un proceso de cinco fases. Los resultados revelan que el 56 % de las frases probadas son estructuradas por el software propuesto bajo la estructura Tiempo-Lugar-Sujeto-Objeto-Verbo (TLSOV), mientras que el 44 % lo es con Sujeto-Objeto-Verbo (SOV). La media de puntuación en los cuestionarios alcanzó un promedio de 4.8/5 para la claridad del mensaje escrito y 4.6/5 para la utilidad percibida del dispositivo; la comodidad de uso se situó en 4.4/5. En conclusión, el prototipo logra comunicar frases sencillas en LSM, mostrando su potencial como herramienta de apoyo para la interacción entre oyentes y sordos. Los hallazgos sugieren que, con mejoras en el vocabulario y agregando Modelo de Lenguaje Extendido (LLM), se podrá ampliar la utilidad del sistema a contextos más complejos Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13940 2026-08-15T00:00:00Z